Estrategia multidimensional para la selección de candidatos de traducción automática para posedición

Una integracion eficiente de un sistema de traduccion automatica (TA) en un flujo de traduccion conlleva la necesidad de distinguir entre oraciones que se benefician de la TA y las que no antes de que pasen a manos del traductor. En este trabajo, cuestionamos el uso por separado de las dimensiones de esfuerzo de posedicion de Krings (2001) para clasificar oraciones en aptas para traducir o poseditar al entrenar modelos de prediccion y abogamos por una estrategia multidimensional. A partir de una tarea de posedicion en un escenario real, se recogen mediciones de los tres parametros de esfuerzo, a saber, tiempo, tasa de palabras poseditadas, y percepcion del esfuerzo, como representativos de las tres dimensiones (temporal, tecnica y cognitiva). Los resultados muestran que, a pesar de que existen correlaciones entre las mediciones, los parametros difieren en la clasificacion de un numero elevado de oraciones. Concluimos que la estrategia multidimensional es necesaria para estimar el esfuerzo real de posedicion.