Exploring the impact of neural machine translation on the target language after post-editing in a learning context: What about the post-editese?
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
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Result on the web
<a href="http://dx.doi.org/10.3917/lang.237.0109" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.3917/lang.237.0109</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.3917/lang.237.0109" target="_blank" >10.3917/lang.237.0109</a>
Alternative languages
Result language
francouzština
Original language name
Exploring the impact of neural machine translation on the target language after post-editing in a learning context: What about the post-editese?
Original language description
Le secteur de la traduction connaît un tournant technologique majeur, marqué par une demande croissante en post-édition (PE) et l’arrivée des outils d’IA dans le quotidien des professionnels. Cette étude explore les effets de la TA neuronale sur la qualité de la langue cible après PE (anglais-français) en contexte d’apprentissage. Deux corpus d’apprenants ont été analysés au moyen de trois mesures linguistiques automatiques : richesse lexicale, longueur moyenne des phrases et équivalence syntaxique. Les résultats montrent que, bien que la densité lexicale et la longueur moyenne des phrases soient similaires entre PE et traduction humaine (TH), les textes post-édités, surtout à partir de DeepL, sont moins variés lexicalement et plus proches syntaxiquement de la langue source qu’en TH, révélant des traits propres à une langue de PE (post-editese).
Czech name
—
Czech description
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Classification
Type
J<sub>SC</sub> - Article in a specialist periodical, which is included in the SCOPUS database
CEP classification
—
OECD FORD branch
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Result continuities
Project
—
Continuities
—
Others
Publication year
2025
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
Langages
ISSN
0458-726X
e-ISSN
—
Volume of the periodical
2025
Issue of the periodical within the volume
1
Country of publishing house
FR - FRANCE
Number of pages
22
Pages from-to
109-130
UT code for WoS article
—
EID of the result in the Scopus database
2-s2.0-105003884081