Validité de la Technique d’alignement automatique en Traduction Assistée par Ordinateur (TAO): Cas de Wordfast Aligner

Abstract

Les outils d’alignement automatique en traduction assistée par ordinateur (TAO) continuent de présenter des limites. Cet article a pour principal but d’évaluer la technique de l’alignement automatique de Wordfast Aligner. Cette étude vise à identifier les lacunes dans les segments du TC au moyen d’une description comparée avec les segments du TS, à évaluer le pourcentage du rendu en nous servant de l’évaluation automatique de Wordfast Aligner, à identifier et évaluer l’algorithme utilisé dans Wordfast Aligner dans la segmentation, et à étudier la qualité de l’alignement produit par Wordfast Aligner et voir si cela est valable dans un cadre général. Quatre hypothèses sont émises dans cette recherche. La première stipule que les lacunes existant dans les segments du TC dans un bi-texte produit automatiquement dans Wordfast Aligner sont identifiables suivant une analogie cognitive. La deuxième postule que l’outil Wordfast Aligner rend tout le sens des segments du TS dans les segments du TC. La troisième stipule que l’algorithme d’alignement automatique utilisé dans Wordfast Aligner est valide. Et la quatrième postule que la technique de l’alignement automatique dans Wordfast Aligner ne bâtit pas une MT optimale. Il ressort de l’analyse de 50 segments pertinents que les lacunes se trouvant dans les segments du TC en rapport avec les segments du TS sont de quatre (4) catégories : des lacunes provenant d’une mauvaise segmentation (2%), des lacunes provenant d’une sur-traduction (16%), des lacunes provenant d’une sous-traduction (64%), des segments avec zéro (0) lacune (18%). Ces résultats montrent également que l’outil Wordfast Aligner, en effectuant l’alignement automatique, ne rend pas toujours tout le sens du segment du texte source. La moyenne générale du rendu par Wordfast Aligner est de 69,68% ≈ 70%, ce qui est acceptable, mais pas optimale.

ABSTRACT

Machine alignment tools in computer-assisted translation (CAT) continue to have limitations. The main purpose of this paper is to evaluate the Wordfast Aligner machine alignment technique. This study aims to identify gaps in TT segments by means of a comparative description with ST segments, to evaluate the percentage of rendering using Wordfast Aligner's automatic evaluation, to identify and evaluate the algorithm used in Wordfast Aligner in the segmentation, and to study the quality of the alignment produced by Wordfast Aligner and see if this is valid in a general setting. Four hypotheses are put forward in this research. The first states that gaps in the TT segments in a bi-text automatically produced in Wordfast Aligner are identifiable by a cognitive analogy. The second postulates that the Wordfast Aligner tool renders all the meaning of the ST segments into the TT segments. The third hypothesis states that the automatic alignment algorithm used in Wordfast Aligner is valid. And the fourth hypothesis postulates that the automatic alignment technique in Wordfast Aligner does not build an optimal TM. The analysis of 50 relevant segments shows that the gaps found in the TT segments in relation to the ST segments fall into four (4) categories: gaps due to poor segmentation (2%), gaps due to over-translation (16%), gaps due to under-translation (64%), segments with zero (0) gaps (18%). These results also show that the Wordfast Aligner tool, when performing automatic alignment, does not always render the full meaning of the source text segment. The overall average rendering by Wordfast Aligner is 69.68% ≈ 70%, which is acceptable, but not optimal.