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Syntactic diversity in machine-translated and post-edited literary texts
Ramona Schultze
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Translationswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Joint-Masterstudium Multilingual Technologies
Betreuer*in
Dagmar Gromann
DOI
10.25365/thesis.79883
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-16361.17048.603337-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Maschinell erzeugte und post-editierte Übersetzungen unterscheiden sich von Übersetzungen, die von Menschen angefertigt wurden. Diese Unterschiede zeigen sich unter anderem in der syntaktischen Struktur, wobei sich für die menschliche Übersetzungen eine größere Vielfalt beobachten lässt. Frühere Arbeiten zur syntaktischen Äquivalenz zwischen den verschiedenen Übersetzungen, also menschlich angefertigt, maschinell übersetzt und Post-Editierte Maschinelle Übersetzung (PEMÜ), untersuchen eine Vielzahl unterschiedlicher Textgenres als Ausgangsmaterial. Obwohl literarische Texte teilweise berücksichtigt werden, konzentriert sich die vorliegende Arbeit ausschließlich auf literarische Übersetzungen, um systematische Unterschiede in den grammatischen Abhängigkeiten der jeweiligen Übersetzungsarten aufzudecken. Die Identifikation solcher Muster oder konsistenter Variationen in den grammatischen Strukturen und syntaktischen Eigenschaften zeigt die Stärken und Schwächen der einzelnen Übersetzungsmethoden auf und trägt zum Verständnis bei, wie die Wahl der Methode die syntaktische Komplexität und Diversität beeinflusst. Mithilfe moderner Parser des Universal Dependency (UD) Frameworks werden Übersetzungen eines portugiesisch-deutschsprachigen literarischen Korpus von 24 Kurzgeschichten von Lima Barreto und Machado de Assis untersucht, um Einblicke in deren quantitative und qualitative Eigenschaften zu gewinnen. Die Texte wurden für die Verarbeitung vorbereitet und satz- und wortweise ausgerichtet, um sie dann mithilfe mehrerer Maße zur syntaktischen Diversität auszuwerten. Qualitative Analysen ergänzen dies. Die Ergebnisse zeigen, dass maschinelle Übersetzungen strukturell eng am Ausgangstext bleiben, während Menschliche Übersetzungen (MÜ) eine stärkere syntaktische Umstrukturierung aufweisen. Die PEMÜ nimmt dabei keine Mittelstellung zwischen beiden ein, sondern zeigt ein eigenes syntaktisches Profil, vielfältiger als die MÜ, jedoch ohne die Strategien der menschlichen Übersetzung vollständig zu übernehmen.
Abstract
(Englisch)
Machine-generated and post-edited translations differ from their equivalent counterpart, translations done by humans. These differences reveal themselves, among others, upon examining their syntactical structure, suggesting a more diverse product for the latter. Previous works on syntactic equivalence across the different types of translation, namely Human Translation (HT), Post-Edited Machine Translation (PEMT), and Machine Translation (MT), consist of a variety of source text genres as objects of the investigation. Although literary texts have been part of some, this thesis aims to look at the translations of literary texts exclusively to uncover systematic differences between the grammatical dependencies present in each type of translation. Finding these patterns or consistent variations in the grammatical structures and syntactic characteristics reveals the strengths and weaknesses of each translation method and helps in understanding how the translation method affects the syntactic complexity. State-of-the-art syntactic parsers from the Universal Dependency (UD) framework are used to process the translations of a Brazilian Portuguese-to-German literary dataset of 24 short stories by Lima Barreto and Machado de Assis to gain insights into their quantitative and qualitative properties. The texts were preprocessed, sentence- and word-aligned, and evaluated using multiple measures of syntactic diversity, complemented by qualitative inspection. The results show that MT remains structurally close to the Source Text (ST), while HT involves greater syntactic reorganization. The PEMT does not simply fall between these two modes but instead exhibits a distinct syntactic profile, more varied than MT, yet not fully convergent with the strategies of HT.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Maschinelle Übersetzung Literarische Texte Post-Editing Neuronale Maschinelle Übersetzung Syntax
Schlagwörter
(Englisch)
Machine Translation Literary Texts Post-Editing Neural Machine Translation Syntax
Autor*innen
Ramona Schultze
Haupttitel (Englisch)
Syntactic diversity in machine-translated and post-edited literary texts
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
14, 107 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Dagmar Gromann
Klassifikation
17 Sprach- und Literaturwissenschaft > 17.45 Übersetzungswissenschaft
AC Nummer
AC17733636
Utheses ID
78520
Studienkennzahl
UA | 066 | 587 | |