Comment adapter des technologies de la traduction, initialement conçues pour des traducteurs spécialisés professionnels, à des experts métier devant traduire pour leur entreprise ? Pour répondre à cette question, nous avons comparé les pratiques de ces deux types d'utilisateurs, à l’aide de questionnaires. Ensuite, nous avons constitué un corpus à partir de traductions d’experts métier et nous l’avons passé en revue pour renforcer l’analyse des différences. La différence la plus flagrante est l'utilisation de la traduction automatique (TA) ainsi que le contexte de production des traductions. La réalité du terrain montre en effet des textes source qui ne sont souvent pas exploitables par des machines ; nous proposons de travailler sur l'exploitabilité informatique des textes. En étudiant les technologies de TA actuelles, nous constatons qu'elles permettent soit une post-édition en langue cible après le processus de traduction, soit une pré-édition en langue source avant le processus de traduction. Nous suggérons de tirer profit de la situation inédite de rédacteur traduisant, pour utiliser l’expertise du rédacteur pendant le processus de traduction et de développer une fonctionnalité de TA permettant une édition en cours de processus. / How to adapt translation technologies, initially designed for professional translators, to domain experts who have to translate for their company?We address this issue by first comparing the practices of two groups of translators, professional and non-professional, with two surveys. Secondly, we built a corpus of translations done by domain experts and we studied it to reinforce the analysis. The most obvious difference are the use of machine translation (MT) and the production context. Actually, the reality in companies shows texts, in source language that often cannot be processed by machines; we propose to focus on text processability. By looking at current MT technologies, it appears that they can either post-edit the texts that are in target language, after the translation process or pre-edit the texts that are in source language, before the translation process. We propose to take advantage of the unprecedented situation of having the "writer" and the "translator" working together, to use the writer expertise during the translation process by creating a new MT feature that allow editing during the process.

This study focuses on and tries to identify areas where machine translation can be useful by examining translated fictional and non-fictional texts, and the extent to which these different text types are better or worse suited for machine translation.  It additionally evaluates the performance of the free online translation tool Google Translate (GT). The BLEU automatic evaluation metric for machine translation was used for this study, giving a score of 27.75 BLEU value for fictional texts and 32.16 for the non-fictional texts. The non-fictional texts are samples of law documents, (commercial) company reports, social science texts (religion, welfare, astronomy) and medicine. These texts were selected because of their degree of difficulty. The non-fictional sentences are longer than those of the fictional texts and in this regard MT systems have struggled. In spite of having longer sentences, the non-fictional texts got a higher BLUE score than the fictional ones. It is speculated that one reason for the higher score of non-fictional texts might be that more specific terminology is used in these texts, leaving less room for subjective interpretation than for the fictional texts. There are other levels of meaning at work in the fictional texts that the human translator needs to capture.

Modern technology affects all aspects of human life, and translation is not an exception. The development of translation technology -computer-assisted translation (CAT) and machine translation (MT)- is causing shifts in professional competencies and significant changes in the work of human translators, who are concerned about the future of their profession. Furthermore, insufficient collaboration between translators and technology developers leads to dissatisfaction with translation tools, contempt for machine translation, and mutual misunderstandings. The aim of this master's thesis is to promote the dialogue between professional translators and translation technology experts. First, a questionnaire survey is conducted among translators; then, its results are consulted with experts in translation technology. It is confirmed that the inevitable changes do not mean that the profession will become obsolete, but rather transformed. In addition, there are various possibilities for collaboration between translators and developers. However, for this collaboration to be as effective as possible, it will be necessary to address the differences between the views of both sides.

[ES] El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un conjunto de problemas computacionales con aplicaciones de máxima relevancia, que junto con otras tecnologías informáticas se ha beneficiado de la revolución que ha significado el aprendizaje profundo. Esta tesis se centra en dos problemas fundamentales para el NLP: la traducción automática (MT) y el reconocimiento automático del habla o transcripción automática (ASR); así como en una arquitectura neuronal profunda, el Transformer, que pondremos en práctica para mejorar las soluciones de MT y ASR en algunas de sus aplicaciones. El ASR y MT pueden servir para obtener textos multilingües de alta calidad a un coste razonable para una diversidad de contenidos audiovisuales. Concre- tamente, esta tesis aborda problemas como el de traducción de noticias o el de subtitulación automática de televisión. El ASR y MT también se pueden com- binar entre sí, generando automáticamente subtítulos traducidos, o con otras soluciones de NLP: resumen de textos para producir resúmenes de discursos, o síntesis del habla para crear doblajes automáticos. Estas aplicaciones quedan fuera del alcance de esta tesis pero pueden aprovechar las contribuciones que contiene, en la meduda que ayudan a mejorar el rendimiento de los sistemas automáticos de los que dependen. Esta tesis contiene una aplicación de la arquitectura Transformer al MT tal y como fue concebida, mediante la que obtenemos resultados de primer nivel en traducción de lenguas semejantes. En capítulos subsecuentes, esta tesis aborda la adaptación del Transformer como modelo de lenguaje para sistemas híbri- dos de ASR en vivo. Posteriormente, describe la aplicación de este tipus de sistemas al caso de uso de subtitulación de televisión, participando en una com- petición pública de RTVE donde obtenemos la primera posición con un marge importante. También demostramos que la mejora se debe principalmenta a la tecnología desarrollada y no tanto a la parte de los datos. / [CA] El processament del llenguage natural (NLP) és un conjunt de problemes com- putacionals amb aplicacions de màxima rellevància, que juntament amb al- tres tecnologies informàtiques s'ha beneficiat de la revolució que ha significat l'impacte de l'aprenentatge profund. Aquesta tesi se centra en dos problemes fonamentals per al NLP: la traducció automàtica (MT) i el reconeixement automàtic de la parla o transcripció automàtica (ASR); així com en una ar- quitectura neuronal profunda, el Transformer, que posarem en pràctica per a millorar les solucions de MT i ASR en algunes de les seues aplicacions. l'ASR i MT poden servir per obtindre textos multilingües d'alta qualitat a un cost raonable per a un gran ventall de continguts audiovisuals. Concretament, aquesta tesi aborda problemes com el de traducció de notícies o el de subtitu- lació automàtica de televisió. l'ASR i MT també es poden combinar entre ells, generant automàticament subtítols traduïts, o amb altres solucions de NLP: amb resum de textos per produir resums de discursos, o amb síntesi de la parla per crear doblatges automàtics. Aquestes altres aplicacions es troben fora de l'abast d'aquesta tesi però poden aprofitar les contribucions que conté, en la mesura que ajuden a millorar els resultats dels sistemes automàtics dels quals depenen. Aquesta tesi conté una aplicació de l'arquitectura Transformer al MT tal com va ser concebuda, mitjançant la qual obtenim resultats de primer nivell en traducció de llengües semblants. En capítols subseqüents, aquesta tesi aborda l'adaptació del Transformer com a model de llenguatge per a sistemes híbrids d'ASR en viu. Posteriorment, descriu l'aplicació d'aquest tipus de sistemes al cas d'ús de subtitulació de continguts televisius, participant en una competició pública de RTVE on obtenim la primera posició amb un marge significant. També demostrem que la millora es deu principalment a la tecnologia desen- volupada i no tant a la part de les dades / [EN] Natural language processing (NLP) is a set of fundamental computing prob- lems with immense applicability, as language is the natural communication vehicle for people. NLP, along with many other computer technologies, has been revolutionized in recent years by the impact of deep learning. This thesis is centered around two keystone problems for NLP: machine translation (MT) and automatic speech recognition (ASR); and a common deep neural architec- ture, the Transformer, that is leveraged to improve the technical solutions for some MT and ASR applications. ASR and MT can be utilized to produce cost-effective, high-quality multilin- gual texts for a wide array of media. Particular applications pursued in this thesis are that of news translation or that of automatic live captioning of tele- vision broadcasts. ASR and MT can also be combined with each other, for instance generating automatic translated subtitles from audio, or augmented with other NLP solutions: text summarization to produce a summary of a speech, or speech synthesis to create an automatic translated dubbing, for in- stance. These other applications fall out of the scope of this thesis, but can profit from the contributions that it contains, as they help to improve the performance of the automatic systems on which they depend. This thesis contains an application of the Transformer architecture to MT as it was originally conceived, achieving state-of-the-art results in similar language translation. In successive chapters, this thesis covers the adaptation of the Transformer as a language model for streaming hybrid ASR systems. After- wards, it describes how we applied the developed technology for a specific use case in television captioning by participating in a competitive challenge and achieving the first position by a large margin. We also show that the gains came mostly from the improvement in technology capabilities over two years including that of the Transformer language model adapted for streaming, and the data component was minor. / Baquero Arnal, P. (2023). Transformer Models for Machine Translation and Streaming Automatic Speech Recognition [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/193680