Projet OPTIMICE: une optimisation de la qualité des traductions de métadonnées par la collaboration entre acteurs du monde scientifique et traduction automatique (Le)
- Auteurs : Barbin, Franck, Hernandez Morin, Katell
- Description : Le projet OPTIMICE, pour optimisation de la traduction automatique des métadonnées et de son insertion dans la chaîne éditoriale, vise à concevoir une méthode, transférable à d’autres revues et domaines disciplinaires, en combinant la traduction automatique neuronale (DeepL) et la post-édition humaine pour améliorer la qualité des métadonnées des articles (résumés, mots-clés, etc.) du français vers l’anglais dans le processus éditorial des revues. Une équipe de traducteurs-traductologues a travaillé sur quatre revues éditées par les Presses universitaires de Rennes (PUR), en collaboration avec les comités éditoriaux et la MSHB (Maison des sciences de l’Homme en Bretagne). La traduction des métadonnées d’articles par leurs auteurs et par la traduction automatique a été évaluée comparativement. Une enquête sur les pratiques de traduction des chercheurs en SHS a été menée, et des recommandations de rédaction et de traduction des métadonnées ont été formulées pour l’insertion concertée de la méthodologie au sein du processus éditorial.
- Collection : Vade-mecum, guides, fiches pratiques
- Thèmes : Edition
- Licence de diffusion : Licence Creative Commons
- Format : Fichier Adobe PDF
- Date de création : 09 janvier 2023
- Étendue : 1,88 Mo
- Étendue : 23 p.
- Date de publication : 09 janvier 2023
- Langue : fr
- Éditeur ou organisme : Journal of Data Mining and Digital Humanities
- Sujet(s) : HSS , journalTAN (traduction automatique neuronale) , metadata , métadonnées , NMT (neural machine translation) , post-editing , post-édition , revues , revues scientifiques , SHS , traduction automatique neuronale
- Type de ressource : text