نماذج التفاعلية لبرنامج التحرير

على الرغم من نوعية جيدة بشكل جيد لأنظمة الترجمة الآلية (MT)، تتطلب مخرجات MT تصحيحات. تم تقديم نماذج ما بعد التحرير التلقائي (APE) لأداء هذه التصحيحات دون تدخل بشري. ومع ذلك، لا يتمكن أي نظام من أتمتة عملية التحرير بالكامل (PE). علاوة على ذلك، في حين أن العديد من أدوات الترجمة، مثل ذكريات الترجمة (TMS)، فإن الاستفادة إلى حد كبير من مدخلات المترجمين، لا يزال تفاعل الإنسان (HCI) محدودا عندما يتعلق الأمر ب PE. تناقش هذه الورقة المحرز في مجال البحث نماذج القرد وتقترح أنها يمكن تحسينها في سيناريوهات تفاعلية أكثر، كما فعلت سابقا في MT مع إنشاء أنظمة MT (IMT) التفاعلية. بناء على الفرضية التي ستستفيد PE من HCI، يتم اقتراح منهجيتين. كلاهما يشير إلى أن إعدادات التعلم الدفاعية التقليدية ليست الأمثل لل PE. بدلا من ذلك، يوصى بتدريب التقنيات عبر الإنترنت لتدريب وتحديث نماذج PE على الطاير، عبر التفاعلات الحقيقية أو المحاكاة مع المترجم.

Despite the increasingly good quality of Machine Translation (MT) systems, MT outputs require corrections. Automatic Post-Editing (APE) models have been introduced to perform these corrections without human intervention. However, no system has been able to fully automate the Post-Editing (PE) process. Moreover, while numerous translation tools, such as Translation Memories (TMs), largely benefit from translators' input, Human-Computer Interaction (HCI) remains limited when it comes to PE. This research-in-progress paper discusses APE models and suggests that they could be improved in more interactive scenarios, as previously done in MT with the creation of Interactive MT (IMT) systems. Based on the hypothesis that PE would benefit from HCI, two methodologies are proposed. Both suggest that traditional batch learning settings are not optimal for PE. Instead, online techniques are recommended to train and update PE models on the fly, via either real or simulated interactions with the translator.