Dan Brown, Patricia Cornwell et John Grisham à l'épreuve de DeepL
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Cet article n’est pas l’œuvre d’un chercheur en traductologie ni traitement automatique du langage. Il est le simple témoignage oral professionnel, une reprise verbatim de ma communication dans cadre colloque Robotrad, où j’ai tenté montrer à l’assistance comment et pourquoi, mon quotidien traducteur littéraire (sous pression toujours débordé), j’utilise DeepL.Durent les vingt minutes qui m’étaient imparties, je n’ai insisté sur maladresses, confusions, contresens que peut produire DeepL (ou IA d’une manière générale) – des errances, récurrentes parfois comiques, nous connaissons tous bien. Je me suis intéressé aux cas logiciels traduction neuronaux (TAN) s’en sortent plutôt bien ai d’expliciter quoi, littéraire, ils ne servent rien (du moins ce pour quoi leurs programmeurs ont conçus). Et ceci deux raisons :1/ La notion contexte inconnue machines.2/ Les machines comprennent qu’elles écrivent.Car la un acte re-création. s’agit « ra-conter », au sens re-conter » (conter seconde fois) cela, subjectivité reine nécessaire. Pour être raconteur il faut partial, monomaniaque, obsessionnel. Dans traduction, choisir mot seul –, c’est déjà proposer vision monde. mal salutaire.
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ژورنال
عنوان ژورنال: Journal of Data Mining and Digital Humanities
سال: 2022
ISSN: ['2416-5999']
DOI: https://doi.org/10.46298/jdmdh.9084