Machine Translation in the Field of Law: A Study of the Translation of Italian Legal Texts into German

Abstract

With the advent of the neural paradigm, machine translation has made another leap in quality. As a result, its use by trainee translators has increased considerably, which cannot be disregarded in translation pedagogy. However, since legal texts have features that pose major challenges to machine translation, the question arises as to what extent machine translation is now capable of translating legal texts or at least certain types of legal text into another legal language well enough so that the post-editing effort is limited, and, consequently, whether a targeted use in translation pedagogy can be considered. In order to answer this question, DeepL Translator, a machine translation system, and MateCat, a CAT system that integrates machine translation, were tested. The test, undertaken at different times and without specific translation memories, provided for the translation of several legal texts of different types utilising both systems, and was followed by systematisation of errors and evaluation of translation results. The evaluation was carried out according to the following criteria: 1) comprehensibility and meaningfulness of the target text; and 2) correspondence between source and target text in consideration of the specific translation situation. Overall, the results are considered insufficient to give post-editing of machine-translated legal texts a bigger place in translation pedagogy. As the evaluation of the correspondence between source and target text was fundamentally worse than with regard to the meaningfulness of the target text, translation pedagogy should respond by raising awareness about differences between machine translation output and human translation in this field, and by improving translation approach and strengthening legal expertise.

“Más bellas y más infieles que nunca”. Usos y percepciones en materia tecnológica entre el profesorado de traducción jurídica de España

“…A ello, claro está, hemos de sumarle el resto de elementos semánticos, morfológicos, sintácticos y léxicos que otorgan al discurso (y a los textos) jurídicos sus características más idiosincráticas (Wiesmann, 2019;Martínez-Carrasco, 2017): complejidad sintáctica (longitud de las frases, estructuras hipotácticas), nominalizaciones, redundancias, cultismos, latinismos, acrónimos y abreviaturas, estilo formulaico, uso de voces del idioma común con significados específicos, abundancia de elementos anafóricos, redundancias léxicas con fines expresivos, etc., además de una característica falta de concreción en el discurso, que no ambigüedad 2 (Clark, 2018), y las implicaciones y presuposiciones propias que se dan en la comunicación entre miembros de una misma comunidad discursiva (a la que los traductores pertenecemos solo desde la periferia).…”

“…Segundo, aunque los resultados son buenos, hemos de ser cautos. Wiesmann (2019), por ejemplo, alerta de cómo las traducciones que analiza contienen léxico que, pese a ser correcto en términos generales, no se ajusta al del área del derecho al que pertenece el texto, lo que requiere un proceso de revisión mucho más concienzudo y un conocimiento de derecho comparado más exhaustivo. La posedición de TAJ, visto el carácter poliédrico y el comportamiento asimétrico de los conceptos jurídicos, no es baladí, sino que requiere de competencias específicas y de una formación muy concreta que no es la del traductor jurídico tradicional.…”

¿Posedición como propuesta prospectiva? servicios lingüísticos especializados en la formación de traductores

“…La inclusión de aspectos relacionados con la TA y su PE en contextos traductológicos complejos, como puede ser el jurídico, parece también una tendencia creciente (Killman, 2014;Mileto, 2019;Wiesmann, 2019, Vigier & Pérez, 2020.…”

“…• Juzgar la eficacia del output resultante de diferentes motores (Wiesmann, 2019; Vigier & Pérez, 2020). • Comparar resultado humano y output de la máquina para un mismo texto (Vigier & Pérez, 2020) • Identificar tipos de errores (Wiesmann, 2019), para lo que es útil referirse a estándares de calidad como el de TAUS Dynamic Quality Framework (DQF) (TAUS, en línea).…”

Traducción humana vs. traducción automática: análisis contrastivo e implicaciones para la aplicación de la traducción automática en traducción jurídica

“…Todas estas complejidades y características del lenguaje jurídico tienen una relevancia muy grande a la hora de aplicar la ta a los textos jurídicos, ya que implican problemas que las máquinas deben solucionar (Mileto, 2019). Ya hay estudios sobre la aplicación de la ta en la formación de traductores, que arrojan beneficios prometedores para los estudiantes, incluso en lenguajes especializados como el que nos ocupa (Kenny y Doherty, 2014;Mellinger, 2017;Moorkens, 2018;Nitzke et al, 2019;Wiesmann, 2019). El presente estudio colabora de este modo en esta rama de las tecnologías de la traducción en lenguajes especializados e investiga la ta como herramienta para el aula de traducción jurídica, teniendo en cuenta el rumbo de la industria de la traducción actual.…”