15 августа 2022, 13:15

Использование Eye tracking (ай-трекинг) в постредактировании машинного перевода

Eye tracking (ай-трекинг) - это технология отслеживания положения и движения глаз. Мониторинг движения глаз позволяет определять в режиме реального времени, куда или на что именно смотрит человек и как долго он это делает.

Основой технологии отслеживания положения глаз является теория о тесной связи между взглядом человека и его мыслями. Таким образом, отслеживание движения глаз может дать исследователям ценную информацию о когнитивных процессах, участвующих в конкретной задаче.

Технология eye tracking активно используется в качестве исследовательского инструмента в различных областях: от исследований рынка до исследований в области медицины и даже лингвистики.  Eye tracking использовали для ответа на ряд вопросов, связанных с письменным и устным переводом, аудиовизуальным переводом, эргономикой, машинным переводом (MT) и постредактированием.

В нейронном машинном переводе технология использовалась для изучения когнитивных усилий при взаимодействии с текстом, переведённым автоматически, при редактировании текста и для сравнения различных процессов друг с другом. Например, исследователи сравнивали поведение людей при редактировании текста, переведённого с помощью программы, и самостоятельном переводе, без привлечения автоматических инструментов, редактировании текста, переведённого на родной язык или переведённого на иностранный язык.

В результате исследований было выявлено, что eye tracking является рабочим методом автоматической или полуавтоматической оценки качества машинного перевода. Главным преимуществом данного метода является его совпадение с  реальной человеческой оценкой.

Технология может быть применена сразу в нескольких областях машинного перевода и решать различные задачи.

Маркировка ошибок – первая функция, которую можно поручить данной технологии. Если во время чтения пользователь замечает ошибки, глаз делает больше долговременных фиксаций в этой части текста, чем в тех частях, где ошибок нет. Таким образом, eye tracking  можно применять для отслеживания ошибок и последующего определения исследователями тех типов ошибок, которые реже замечают пользователи. Это означает, что разработчики MT смогут автоматически собирать данные о том, с чем фактический сталкивается конечный пользователь, отслеживая его поведение при чтении текста после машинной обработки.

Оценка усилий затраченных на постредактирование – ещё одна важная задача, в которой можно применить eye-tracking. Постредактор машинного перевода – относительно новая профессия на рынке. Несмотря на это, специалисты в этой области востребованы во всём мире.

В данный момент отсутствует единый отраслевой стандарт расчёта цен для оплаты постредакторской работы. В постредактировании используется множество различных способов фиксирования оплаты: по исходному или целевому текстовому символу/слову/строке в час, по количеству новых слов, которые были внесены в текст в процессе редактирования и т.д. Но ни один из них не учитывает фактические усилия, затрачиваемые на постредактирование машинного перевода.

Для оценки данных усилий требуется оценка множества факторов: время, необходимое для редактирования текста до желаемого уровня, количество выполненных правок, когнитивные процессы, необходимые для выявления и исправления ошибок исходного текста.

На данный момент – это разработки. Необходимо ещё сделать ряд исследований, а также продумать механизм установки считывающего устройства на компьютеры специалистов. Возможно, в будущем технологию действительно удастся адаптировать для этих задач.


Оцените новость:
  • 0 оценок