What do post-editors correct? : A fine-grained analysis of SMT and NMT errors

Los avances recientes en TA neuronal (TAN) han producido un giro desde la TA estadística (TAE) hacia la TAN. Sin embargo, para evaluar la utilidad de los modelos de TA para la posedición, es imprescindible analizar los errores más frecuentes y cómo afectan a esta tarea. Presentamos el estudio piloto de un análisis pormenorizado de errores en TA basado en las correcciones realizadas por los poseditores en la traducción de un texto médico realizada del inglés al castellano mediante TAE y TAN. Utilizamos la taxonomía MQM para comparar los dos modelos de TA y obtener una clasificación categorizada de los errores resultantes. Nuestro análisis incluye también una evaluación de las diferencias entre poseditores, centrada en los pasajes en los que la posedición presentaba mayor disparidad.