SlideShare a Scribd company logo
1 of 37
Download to read offline
From CasMaCat to SEECAT
Patterns of Interaction in
Advanced Computer Assisted Translation
Michael Carl
CRITT, Copenhagen Business School
Moscow, April, 2014
Overview
 Post-editing Patterns in CasMaCat
 Prototype-I: From scratch translation vs. PE
 Prototype-II: IMT and advanced PE
 Activity Patterns in Post-editing
 SEECAT summer project 2013
 Extend CasMaCat prototype with speech and gaze
input
Source Text
Window
Light bulbs
and Camera
Target Text
Window
Translation Progression Graphs
CASMACAT Prototype-I (2012)
Experiment 1: Prototype-I
 Time saving: PEMT vs. translation from scratch
 Domain: newspaper article
 Languages: EN → ES
1) Target Segments empty: from-scratch translation
2) Target Segments filled with pre-translated MT
output
 Moses, trained on news texts
 Average time saving of 25% for PEMT
 translating (grey), post-editing (black), in words per hour
Productivity per Participant
(Elming, Winther-Balling & Carl, 2014)
Production
time ratio
(vertical)
Post-
editing
keystroke
ratio
(horizontal)
(Elming,
Winther-
Balling & Carl,
2014)
translation (grey),
post-editing (black)
Gaze Point Distribution Across Windows
Percentage Spent on each Window
(Elming, Winther-Balling & Carl, forthcoming)
Translation production (1)
(Winther-Balling & Carl, 2014)
 Translation task: from-scratch translation
takes (almost) always takes longer than post-
editing.
 Inefficiency: the more keystrokes are
produced the longer it takes to produce the
translation.
 Alternating processing: shifting attention
frequently between different areas (TT, ST
keyboard) is time-consuming.
Translation production (2)
(Winther-Balling & Carl, 2014)
 Average word frequency: lower word
frequency results in slower production time;
this tendency is more pronounced for student
translators.
 Number of different possible translations:
high translation ambiguity has a slow-down
effect only in post-editing.
 Alignment crossing: crossing distance has
significant effects only for post-editing
German and Spanish.
CASMACAT Prototype-II (2013)
Usage of advanced IMT
 Nine Post-editors
 Three datasets (3,000 words each)
 Three different CASMACAT configurations:
1) Traditional post-editing (without IMT)
2) Post-editing using IMT
3) Post-editing using advanced IMT
(featuring: word/cursor alignment & prediction length
control).
Style 1:
Read Target - Check Source
Style 2:
Read Source - Check Target
Style 3: Monolingual Post-Editing
Style 4: Read Target - Check Source
- Consult previous Segment
Qualitative Assessment of PE-Styles
Post-editing with CASMACAT-II
Progression Graph
Row 1 Row 2 Row 3 Row 4
0
2
4
6
8
10
12
Column 1
Column 2
Column 3
Style 2:
Read Source - Check Target
Style 3: Monolingual Post-editing
Style 4: Read Target - Check
Source - Consult previous Segment
SEECAT
http://bridge.cbs.dk/prototype2/seecat_speech/
Speaking your translation
 More than 4 times quicker (Brown et al 1994)
 Up to 6 times (Dragsted, et al, 2011)
 Using Dragon speech
 44% faster if ASR error rate < 4% (Desilets et al,
2008)
 Based on estimation
 None of the studies used GUI, no use of gaze
data
SEECAT -
Speech & Eye-Tracking Enabled CAT
 Use speech input as a post-editing tool in order to
enhance efficiency for language translators.
 Use eyetracker to synchronize reading and
speaking with the MT output, for positioning of input
cursor.
 Demonstrate increase in translation throughput
using speech input for post-editing over a system
without speech input.
CASMACAT PEMT
CASMACAT PEMT
SEECAT: Workbench
 SPANISH typing + speech
 SPANISH typing + speech - 100% accurate
 HINDI speech - with inaccuracies
GIVE IT A TRY:
http://bridge.cbs.dk/prototype2/seecat_speech/
ASR: English, Hindi, Spanish
PRE-PILOT EXPERIMENTS (I)
Subjects: 2 participants
Text type: tourism domain (6 texts - 10 segments).
Language pair: English to Spanish
Dependent variable: TIME (productivity gain)
Tasks:
i. Translation from scratch through typing (only keyboard)
ii. Translation from scratch through ASR (only speech)
iii. Post-editing through typing (only keyboard)
iv. Post-editing through ASR (only speech)
v. Translation from scratch through typing + ASR
vi. Post-editing through typing + ASR
34
PRE-PILOT EXPERIMENTS (III)
TIME per segment (seconds) – Participant 01
36
PRE-PILOT EXPERIMENTS (IV)
TIME per segment (seconds) – Participant 02
37
Conclusions
 Translation Process Research is an active field of
research
 Multi-modal input can help to improve productivity
both in translation and post-editing.
 Further experimentation is needed to:
 Understand cognitive processes
 Provide better support for translators
 Maximize productivity, and quality, with less effort
38
References
 Jesus Gonzalez-Rubio, Daniel Ortiz, Jose Miguel Bened, Francisco Casacuberta.
Interactive Machine Translation using Hierarchical Translation Models. Proceedings
of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
(EMNLP13). October 18-21, 2013 Seattle, USA.
 Vicent Alabau, Ragnar Bonk, Christian Buck, Michael Carl, Francisco Casacuberta,
Mercedes Garcia-Martinez, Jesus Gonzalez, Philipp Koehn, Luis Leiva, Bartolome
Mesa-Lao, Daniel Ortiz, Herve Saint-Amand, German Sanchis, Chara Tsoukala:
"CASMACAT: An Open Source Workbench for Advanced Computer Aided
Translation", The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics, Number 100, October
2013, pages 101-112.
 Elming, Jakob, Michael Carl, and Laura Winther Balling. Investigating User
Behaviour in Post-editing and Translation Using the CASMACAT Workbench.” In
Expertise in Post-editing: Processes, Technology and Applications, edited by
Sharon O’Brien, Michael Simard, Lucia Specia, Michael Carl and Laura Winther
Balling. Cambridge Scholars Publishing

More Related Content

What's hot

Timed Colored Perti Nets
Timed Colored Perti NetsTimed Colored Perti Nets
Timed Colored Perti Netssandra sukarieh
 
TARGETED ADVERSARIAL EXAMPLES FOR BLACK BOX AUDIO SYSTEMS - Rohan Taori, Amog...
TARGETED ADVERSARIAL EXAMPLES FOR BLACK BOX AUDIO SYSTEMS - Rohan Taori, Amog...TARGETED ADVERSARIAL EXAMPLES FOR BLACK BOX AUDIO SYSTEMS - Rohan Taori, Amog...
TARGETED ADVERSARIAL EXAMPLES FOR BLACK BOX AUDIO SYSTEMS - Rohan Taori, Amog...GeekPwn Keen
 
Moving to neural machine translation at google - gopro-meetup
Moving to neural machine translation at google  - gopro-meetupMoving to neural machine translation at google  - gopro-meetup
Moving to neural machine translation at google - gopro-meetupChester Chen
 
Script Identification Using MATLAB
Script Identification Using MATLABScript Identification Using MATLAB
Script Identification Using MATLABAnimesh Mishra
 
Semantic scaffolds for pseudocode to-code generation (2020)
Semantic scaffolds for pseudocode to-code generation (2020)Semantic scaffolds for pseudocode to-code generation (2020)
Semantic scaffolds for pseudocode to-code generation (2020)Minhazul Arefin
 
BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
BERT: Bidirectional Encoder Representations from TransformersBERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
BERT: Bidirectional Encoder Representations from TransformersLiangqun Lu
 
Neural Machine Translation (D3L4 Deep Learning for Speech and Language UPC 2017)
Neural Machine Translation (D3L4 Deep Learning for Speech and Language UPC 2017)Neural Machine Translation (D3L4 Deep Learning for Speech and Language UPC 2017)
Neural Machine Translation (D3L4 Deep Learning for Speech and Language UPC 2017)Universitat Politècnica de Catalunya
 
Optimal Tooling for Machine Learning and AI
Optimal Tooling for Machine Learning and AIOptimal Tooling for Machine Learning and AI
Optimal Tooling for Machine Learning and AIBoyan Angelov
 
3 statements and operators
3   statements and operators3   statements and operators
3 statements and operatorsTuan Ngo
 
Fundamentals of data structures ellis horowitz & sartaj sahni
Fundamentals of data structures   ellis horowitz & sartaj sahniFundamentals of data structures   ellis horowitz & sartaj sahni
Fundamentals of data structures ellis horowitz & sartaj sahniHitesh Wagle
 
Getting the Most out of Transition-based Dependency Parsing
Getting the Most out of Transition-based Dependency ParsingGetting the Most out of Transition-based Dependency Parsing
Getting the Most out of Transition-based Dependency ParsingJinho Choi
 
Group 8 presentation_metrics_for_object_oriented_system
Group 8 presentation_metrics_for_object_oriented_systemGroup 8 presentation_metrics_for_object_oriented_system
Group 8 presentation_metrics_for_object_oriented_systemHung Ho Ngoc
 

What's hot (18)

Timed Colored Perti Nets
Timed Colored Perti NetsTimed Colored Perti Nets
Timed Colored Perti Nets
 
TARGETED ADVERSARIAL EXAMPLES FOR BLACK BOX AUDIO SYSTEMS - Rohan Taori, Amog...
TARGETED ADVERSARIAL EXAMPLES FOR BLACK BOX AUDIO SYSTEMS - Rohan Taori, Amog...TARGETED ADVERSARIAL EXAMPLES FOR BLACK BOX AUDIO SYSTEMS - Rohan Taori, Amog...
TARGETED ADVERSARIAL EXAMPLES FOR BLACK BOX AUDIO SYSTEMS - Rohan Taori, Amog...
 
Moving to neural machine translation at google - gopro-meetup
Moving to neural machine translation at google  - gopro-meetupMoving to neural machine translation at google  - gopro-meetup
Moving to neural machine translation at google - gopro-meetup
 
Script Identification Using MATLAB
Script Identification Using MATLABScript Identification Using MATLAB
Script Identification Using MATLAB
 
[Paper review] BERT
[Paper review] BERT[Paper review] BERT
[Paper review] BERT
 
Semantic scaffolds for pseudocode to-code generation (2020)
Semantic scaffolds for pseudocode to-code generation (2020)Semantic scaffolds for pseudocode to-code generation (2020)
Semantic scaffolds for pseudocode to-code generation (2020)
 
BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
BERT: Bidirectional Encoder Representations from TransformersBERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
 
Neural Machine Translation (D3L4 Deep Learning for Speech and Language UPC 2017)
Neural Machine Translation (D3L4 Deep Learning for Speech and Language UPC 2017)Neural Machine Translation (D3L4 Deep Learning for Speech and Language UPC 2017)
Neural Machine Translation (D3L4 Deep Learning for Speech and Language UPC 2017)
 
R for Python Users
R for Python UsersR for Python Users
R for Python Users
 
Bert
BertBert
Bert
 
Optimal Tooling for Machine Learning and AI
Optimal Tooling for Machine Learning and AIOptimal Tooling for Machine Learning and AI
Optimal Tooling for Machine Learning and AI
 
3 statements and operators
3   statements and operators3   statements and operators
3 statements and operators
 
Fundamentals of data structures ellis horowitz & sartaj sahni
Fundamentals of data structures   ellis horowitz & sartaj sahniFundamentals of data structures   ellis horowitz & sartaj sahni
Fundamentals of data structures ellis horowitz & sartaj sahni
 
Getting the Most out of Transition-based Dependency Parsing
Getting the Most out of Transition-based Dependency ParsingGetting the Most out of Transition-based Dependency Parsing
Getting the Most out of Transition-based Dependency Parsing
 
R Programming
R ProgrammingR Programming
R Programming
 
Cs 2001
Cs 2001Cs 2001
Cs 2001
 
Class warshal2
Class warshal2Class warshal2
Class warshal2
 
Group 8 presentation_metrics_for_object_oriented_system
Group 8 presentation_metrics_for_object_oriented_systemGroup 8 presentation_metrics_for_object_oriented_system
Group 8 presentation_metrics_for_object_oriented_system
 

Similar to From CasMaCat to SEECAT: Patterns of Interaction in Advanced Computer-Assisted Translation

Speech To Speech Translation
Speech To Speech TranslationSpeech To Speech Translation
Speech To Speech TranslationIRJET Journal
 
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...ijnlc
 
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIO...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL  MACHINE TRANSLATION USING LOW  COMPUTATIO...ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL  MACHINE TRANSLATION USING LOW  COMPUTATIO...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIO...kevig
 
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...kevig
 
AI-SDV 2022: Accommodating the Deep Learning Revolution by a Development Proc...
AI-SDV 2022: Accommodating the Deep Learning Revolution by a Development Proc...AI-SDV 2022: Accommodating the Deep Learning Revolution by a Development Proc...
AI-SDV 2022: Accommodating the Deep Learning Revolution by a Development Proc...Dr. Haxel Consult
 
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)Deep Learning Italia
 
IRJET- Speech to Speech Translation System
IRJET- Speech to Speech Translation SystemIRJET- Speech to Speech Translation System
IRJET- Speech to Speech Translation SystemIRJET Journal
 
Recent Trends in Translation of Programming Languages using NLP Approaches
Recent Trends in Translation of Programming Languages using NLP ApproachesRecent Trends in Translation of Programming Languages using NLP Approaches
Recent Trends in Translation of Programming Languages using NLP ApproachesIRJET Journal
 
IDE Code Compiler for the physically challenged (Deaf, Blind & Mute)
IDE Code Compiler for the physically challenged (Deaf, Blind & Mute)IDE Code Compiler for the physically challenged (Deaf, Blind & Mute)
IDE Code Compiler for the physically challenged (Deaf, Blind & Mute)IRJET Journal
 
IRJET- Voice to Code Editor using Speech Recognition
IRJET- Voice to Code Editor using Speech RecognitionIRJET- Voice to Code Editor using Speech Recognition
IRJET- Voice to Code Editor using Speech RecognitionIRJET Journal
 
Safaba Welocalize MT Summit 2013 Analyzing MT Utility and Post-Editing
Safaba Welocalize MT Summit 2013 Analyzing MT Utility and Post-EditingSafaba Welocalize MT Summit 2013 Analyzing MT Utility and Post-Editing
Safaba Welocalize MT Summit 2013 Analyzing MT Utility and Post-EditingWelocalize
 
Generic Model-based Approaches for Software Reverse Engineering and Comprehen...
Generic Model-based Approaches for Software Reverse Engineering and Comprehen...Generic Model-based Approaches for Software Reverse Engineering and Comprehen...
Generic Model-based Approaches for Software Reverse Engineering and Comprehen...Hugo Bruneliere
 
Integration of speech recognition with computer assisted translation
Integration of speech recognition with computer assisted translationIntegration of speech recognition with computer assisted translation
Integration of speech recognition with computer assisted translationChamani Shiranthika
 
Quick pad tagger an efficient graphical user interface for building annotate...
Quick pad tagger  an efficient graphical user interface for building annotate...Quick pad tagger  an efficient graphical user interface for building annotate...
Quick pad tagger an efficient graphical user interface for building annotate...csandit
 
Master Thesis of Computer Engineering: OpenTranslator
Master Thesis of Computer Engineering: OpenTranslatorMaster Thesis of Computer Engineering: OpenTranslator
Master Thesis of Computer Engineering: OpenTranslatorGiuseppe D'Onofrio
 
Amta 2012-federico (1)
Amta 2012-federico (1)Amta 2012-federico (1)
Amta 2012-federico (1)FabiolaPanetti
 
Topic 4: The Magician's Hat: Turning Data into Business Intelligence (3)
Topic 4: The Magician's Hat: Turning Data into Business Intelligence (3)Topic 4: The Magician's Hat: Turning Data into Business Intelligence (3)
Topic 4: The Magician's Hat: Turning Data into Business Intelligence (3)TAUS - The Language Data Network
 

Similar to From CasMaCat to SEECAT: Patterns of Interaction in Advanced Computer-Assisted Translation (20)

Speech To Speech Translation
Speech To Speech TranslationSpeech To Speech Translation
Speech To Speech Translation
 
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
 
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIO...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL  MACHINE TRANSLATION USING LOW  COMPUTATIO...ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL  MACHINE TRANSLATION USING LOW  COMPUTATIO...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIO...
 
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
ANALYZING ARCHITECTURES FOR NEURAL MACHINE TRANSLATION USING LOW COMPUTATIONA...
 
AI-SDV 2022: Accommodating the Deep Learning Revolution by a Development Proc...
AI-SDV 2022: Accommodating the Deep Learning Revolution by a Development Proc...AI-SDV 2022: Accommodating the Deep Learning Revolution by a Development Proc...
AI-SDV 2022: Accommodating the Deep Learning Revolution by a Development Proc...
 
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
 
IRJET- Speech to Speech Translation System
IRJET- Speech to Speech Translation SystemIRJET- Speech to Speech Translation System
IRJET- Speech to Speech Translation System
 
Recent Trends in Translation of Programming Languages using NLP Approaches
Recent Trends in Translation of Programming Languages using NLP ApproachesRecent Trends in Translation of Programming Languages using NLP Approaches
Recent Trends in Translation of Programming Languages using NLP Approaches
 
Icsme16.ppt
Icsme16.pptIcsme16.ppt
Icsme16.ppt
 
Icsme16.ppt
Icsme16.pptIcsme16.ppt
Icsme16.ppt
 
Thai-OCR
Thai-OCRThai-OCR
Thai-OCR
 
IDE Code Compiler for the physically challenged (Deaf, Blind & Mute)
IDE Code Compiler for the physically challenged (Deaf, Blind & Mute)IDE Code Compiler for the physically challenged (Deaf, Blind & Mute)
IDE Code Compiler for the physically challenged (Deaf, Blind & Mute)
 
IRJET- Voice to Code Editor using Speech Recognition
IRJET- Voice to Code Editor using Speech RecognitionIRJET- Voice to Code Editor using Speech Recognition
IRJET- Voice to Code Editor using Speech Recognition
 
Safaba Welocalize MT Summit 2013 Analyzing MT Utility and Post-Editing
Safaba Welocalize MT Summit 2013 Analyzing MT Utility and Post-EditingSafaba Welocalize MT Summit 2013 Analyzing MT Utility and Post-Editing
Safaba Welocalize MT Summit 2013 Analyzing MT Utility and Post-Editing
 
Generic Model-based Approaches for Software Reverse Engineering and Comprehen...
Generic Model-based Approaches for Software Reverse Engineering and Comprehen...Generic Model-based Approaches for Software Reverse Engineering and Comprehen...
Generic Model-based Approaches for Software Reverse Engineering and Comprehen...
 
Integration of speech recognition with computer assisted translation
Integration of speech recognition with computer assisted translationIntegration of speech recognition with computer assisted translation
Integration of speech recognition with computer assisted translation
 
Quick pad tagger an efficient graphical user interface for building annotate...
Quick pad tagger  an efficient graphical user interface for building annotate...Quick pad tagger  an efficient graphical user interface for building annotate...
Quick pad tagger an efficient graphical user interface for building annotate...
 
Master Thesis of Computer Engineering: OpenTranslator
Master Thesis of Computer Engineering: OpenTranslatorMaster Thesis of Computer Engineering: OpenTranslator
Master Thesis of Computer Engineering: OpenTranslator
 
Amta 2012-federico (1)
Amta 2012-federico (1)Amta 2012-federico (1)
Amta 2012-federico (1)
 
Topic 4: The Magician's Hat: Turning Data into Business Intelligence (3)
Topic 4: The Magician's Hat: Turning Data into Business Intelligence (3)Topic 4: The Magician's Hat: Turning Data into Business Intelligence (3)
Topic 4: The Magician's Hat: Turning Data into Business Intelligence (3)
 

More from Yandex

Предсказание оттока игроков из World of Tanks
Предсказание оттока игроков из World of TanksПредсказание оттока игроков из World of Tanks
Предсказание оттока игроков из World of TanksYandex
 
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...Yandex
 
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаСтруктурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаYandex
 
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаПредставление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаYandex
 
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...Yandex
 
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...Yandex
 
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...Yandex
 
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...Yandex
 
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...Yandex
 
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...Yandex
 
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...Yandex
 
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...Yandex
 
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеровКак защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеровYandex
 
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...Yandex
 
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...Yandex
 
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...Yandex
 
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...Yandex
 
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...Yandex
 
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...Yandex
 
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...Yandex
 

More from Yandex (20)

Предсказание оттока игроков из World of Tanks
Предсказание оттока игроков из World of TanksПредсказание оттока игроков из World of Tanks
Предсказание оттока игроков из World of Tanks
 
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
 
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаСтруктурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
 
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаПредставление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
 
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
 
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
 
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
 
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
 
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
 
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
 
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
 
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
 
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеровКак защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
 
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
 
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
 
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
 
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
 
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
 
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
 
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
 

Recently uploaded

Nightside clouds and disequilibrium chemistry on the hot Jupiter WASP-43b
Nightside clouds and disequilibrium chemistry on the hot Jupiter WASP-43bNightside clouds and disequilibrium chemistry on the hot Jupiter WASP-43b
Nightside clouds and disequilibrium chemistry on the hot Jupiter WASP-43bSérgio Sacani
 
Isotopic evidence of long-lived volcanism on Io
Isotopic evidence of long-lived volcanism on IoIsotopic evidence of long-lived volcanism on Io
Isotopic evidence of long-lived volcanism on IoSérgio Sacani
 
Chromatin Structure | EUCHROMATIN | HETEROCHROMATIN
Chromatin Structure | EUCHROMATIN | HETEROCHROMATINChromatin Structure | EUCHROMATIN | HETEROCHROMATIN
Chromatin Structure | EUCHROMATIN | HETEROCHROMATINsankalpkumarsahoo174
 
Natural Polymer Based Nanomaterials
Natural Polymer Based NanomaterialsNatural Polymer Based Nanomaterials
Natural Polymer Based NanomaterialsAArockiyaNisha
 
Recombinant DNA technology (Immunological screening)
Recombinant DNA technology (Immunological screening)Recombinant DNA technology (Immunological screening)
Recombinant DNA technology (Immunological screening)PraveenaKalaiselvan1
 
Lucknow 💋 Russian Call Girls Lucknow Finest Escorts Service 8923113531 Availa...
Lucknow 💋 Russian Call Girls Lucknow Finest Escorts Service 8923113531 Availa...Lucknow 💋 Russian Call Girls Lucknow Finest Escorts Service 8923113531 Availa...
Lucknow 💋 Russian Call Girls Lucknow Finest Escorts Service 8923113531 Availa...anilsa9823
 
Recombination DNA Technology (Nucleic Acid Hybridization )
Recombination DNA Technology (Nucleic Acid Hybridization )Recombination DNA Technology (Nucleic Acid Hybridization )
Recombination DNA Technology (Nucleic Acid Hybridization )aarthirajkumar25
 
VIRUSES structure and classification ppt by Dr.Prince C P
VIRUSES structure and classification ppt by Dr.Prince C PVIRUSES structure and classification ppt by Dr.Prince C P
VIRUSES structure and classification ppt by Dr.Prince C PPRINCE C P
 
PossibleEoarcheanRecordsoftheGeomagneticFieldPreservedintheIsuaSupracrustalBe...
PossibleEoarcheanRecordsoftheGeomagneticFieldPreservedintheIsuaSupracrustalBe...PossibleEoarcheanRecordsoftheGeomagneticFieldPreservedintheIsuaSupracrustalBe...
PossibleEoarcheanRecordsoftheGeomagneticFieldPreservedintheIsuaSupracrustalBe...Sérgio Sacani
 
Forensic Biology & Its biological significance.pdf
Forensic Biology & Its biological significance.pdfForensic Biology & Its biological significance.pdf
Forensic Biology & Its biological significance.pdfrohankumarsinghrore1
 
Physiochemical properties of nanomaterials and its nanotoxicity.pptx
Physiochemical properties of nanomaterials and its nanotoxicity.pptxPhysiochemical properties of nanomaterials and its nanotoxicity.pptx
Physiochemical properties of nanomaterials and its nanotoxicity.pptxAArockiyaNisha
 
Pests of cotton_Sucking_Pests_Dr.UPR.pdf
Pests of cotton_Sucking_Pests_Dr.UPR.pdfPests of cotton_Sucking_Pests_Dr.UPR.pdf
Pests of cotton_Sucking_Pests_Dr.UPR.pdfPirithiRaju
 
Disentangling the origin of chemical differences using GHOST
Disentangling the origin of chemical differences using GHOSTDisentangling the origin of chemical differences using GHOST
Disentangling the origin of chemical differences using GHOSTSérgio Sacani
 
Biological Classification BioHack (3).pdf
Biological Classification BioHack (3).pdfBiological Classification BioHack (3).pdf
Biological Classification BioHack (3).pdfmuntazimhurra
 
Pests of cotton_Borer_Pests_Binomics_Dr.UPR.pdf
Pests of cotton_Borer_Pests_Binomics_Dr.UPR.pdfPests of cotton_Borer_Pests_Binomics_Dr.UPR.pdf
Pests of cotton_Borer_Pests_Binomics_Dr.UPR.pdfPirithiRaju
 
GBSN - Biochemistry (Unit 1)
GBSN - Biochemistry (Unit 1)GBSN - Biochemistry (Unit 1)
GBSN - Biochemistry (Unit 1)Areesha Ahmad
 
All-domain Anomaly Resolution Office U.S. Department of Defense (U) Case: “Eg...
All-domain Anomaly Resolution Office U.S. Department of Defense (U) Case: “Eg...All-domain Anomaly Resolution Office U.S. Department of Defense (U) Case: “Eg...
All-domain Anomaly Resolution Office U.S. Department of Defense (U) Case: “Eg...Sérgio Sacani
 
GBSN - Microbiology (Unit 1)
GBSN - Microbiology (Unit 1)GBSN - Microbiology (Unit 1)
GBSN - Microbiology (Unit 1)Areesha Ahmad
 
9654467111 Call Girls In Raj Nagar Delhi Short 1500 Night 6000
9654467111 Call Girls In Raj Nagar Delhi Short 1500 Night 60009654467111 Call Girls In Raj Nagar Delhi Short 1500 Night 6000
9654467111 Call Girls In Raj Nagar Delhi Short 1500 Night 6000Sapana Sha
 

Recently uploaded (20)

Nightside clouds and disequilibrium chemistry on the hot Jupiter WASP-43b
Nightside clouds and disequilibrium chemistry on the hot Jupiter WASP-43bNightside clouds and disequilibrium chemistry on the hot Jupiter WASP-43b
Nightside clouds and disequilibrium chemistry on the hot Jupiter WASP-43b
 
Isotopic evidence of long-lived volcanism on Io
Isotopic evidence of long-lived volcanism on IoIsotopic evidence of long-lived volcanism on Io
Isotopic evidence of long-lived volcanism on Io
 
Chromatin Structure | EUCHROMATIN | HETEROCHROMATIN
Chromatin Structure | EUCHROMATIN | HETEROCHROMATINChromatin Structure | EUCHROMATIN | HETEROCHROMATIN
Chromatin Structure | EUCHROMATIN | HETEROCHROMATIN
 
Natural Polymer Based Nanomaterials
Natural Polymer Based NanomaterialsNatural Polymer Based Nanomaterials
Natural Polymer Based Nanomaterials
 
Recombinant DNA technology (Immunological screening)
Recombinant DNA technology (Immunological screening)Recombinant DNA technology (Immunological screening)
Recombinant DNA technology (Immunological screening)
 
Lucknow 💋 Russian Call Girls Lucknow Finest Escorts Service 8923113531 Availa...
Lucknow 💋 Russian Call Girls Lucknow Finest Escorts Service 8923113531 Availa...Lucknow 💋 Russian Call Girls Lucknow Finest Escorts Service 8923113531 Availa...
Lucknow 💋 Russian Call Girls Lucknow Finest Escorts Service 8923113531 Availa...
 
Recombination DNA Technology (Nucleic Acid Hybridization )
Recombination DNA Technology (Nucleic Acid Hybridization )Recombination DNA Technology (Nucleic Acid Hybridization )
Recombination DNA Technology (Nucleic Acid Hybridization )
 
VIRUSES structure and classification ppt by Dr.Prince C P
VIRUSES structure and classification ppt by Dr.Prince C PVIRUSES structure and classification ppt by Dr.Prince C P
VIRUSES structure and classification ppt by Dr.Prince C P
 
The Philosophy of Science
The Philosophy of ScienceThe Philosophy of Science
The Philosophy of Science
 
PossibleEoarcheanRecordsoftheGeomagneticFieldPreservedintheIsuaSupracrustalBe...
PossibleEoarcheanRecordsoftheGeomagneticFieldPreservedintheIsuaSupracrustalBe...PossibleEoarcheanRecordsoftheGeomagneticFieldPreservedintheIsuaSupracrustalBe...
PossibleEoarcheanRecordsoftheGeomagneticFieldPreservedintheIsuaSupracrustalBe...
 
Forensic Biology & Its biological significance.pdf
Forensic Biology & Its biological significance.pdfForensic Biology & Its biological significance.pdf
Forensic Biology & Its biological significance.pdf
 
Physiochemical properties of nanomaterials and its nanotoxicity.pptx
Physiochemical properties of nanomaterials and its nanotoxicity.pptxPhysiochemical properties of nanomaterials and its nanotoxicity.pptx
Physiochemical properties of nanomaterials and its nanotoxicity.pptx
 
Pests of cotton_Sucking_Pests_Dr.UPR.pdf
Pests of cotton_Sucking_Pests_Dr.UPR.pdfPests of cotton_Sucking_Pests_Dr.UPR.pdf
Pests of cotton_Sucking_Pests_Dr.UPR.pdf
 
Disentangling the origin of chemical differences using GHOST
Disentangling the origin of chemical differences using GHOSTDisentangling the origin of chemical differences using GHOST
Disentangling the origin of chemical differences using GHOST
 
Biological Classification BioHack (3).pdf
Biological Classification BioHack (3).pdfBiological Classification BioHack (3).pdf
Biological Classification BioHack (3).pdf
 
Pests of cotton_Borer_Pests_Binomics_Dr.UPR.pdf
Pests of cotton_Borer_Pests_Binomics_Dr.UPR.pdfPests of cotton_Borer_Pests_Binomics_Dr.UPR.pdf
Pests of cotton_Borer_Pests_Binomics_Dr.UPR.pdf
 
GBSN - Biochemistry (Unit 1)
GBSN - Biochemistry (Unit 1)GBSN - Biochemistry (Unit 1)
GBSN - Biochemistry (Unit 1)
 
All-domain Anomaly Resolution Office U.S. Department of Defense (U) Case: “Eg...
All-domain Anomaly Resolution Office U.S. Department of Defense (U) Case: “Eg...All-domain Anomaly Resolution Office U.S. Department of Defense (U) Case: “Eg...
All-domain Anomaly Resolution Office U.S. Department of Defense (U) Case: “Eg...
 
GBSN - Microbiology (Unit 1)
GBSN - Microbiology (Unit 1)GBSN - Microbiology (Unit 1)
GBSN - Microbiology (Unit 1)
 
9654467111 Call Girls In Raj Nagar Delhi Short 1500 Night 6000
9654467111 Call Girls In Raj Nagar Delhi Short 1500 Night 60009654467111 Call Girls In Raj Nagar Delhi Short 1500 Night 6000
9654467111 Call Girls In Raj Nagar Delhi Short 1500 Night 6000
 

From CasMaCat to SEECAT: Patterns of Interaction in Advanced Computer-Assisted Translation

  • 1. From CasMaCat to SEECAT Patterns of Interaction in Advanced Computer Assisted Translation Michael Carl CRITT, Copenhagen Business School Moscow, April, 2014
  • 2. Overview  Post-editing Patterns in CasMaCat  Prototype-I: From scratch translation vs. PE  Prototype-II: IMT and advanced PE  Activity Patterns in Post-editing  SEECAT summer project 2013  Extend CasMaCat prototype with speech and gaze input
  • 3. Source Text Window Light bulbs and Camera Target Text Window
  • 6. Experiment 1: Prototype-I  Time saving: PEMT vs. translation from scratch  Domain: newspaper article  Languages: EN → ES 1) Target Segments empty: from-scratch translation 2) Target Segments filled with pre-translated MT output  Moses, trained on news texts  Average time saving of 25% for PEMT
  • 7.  translating (grey), post-editing (black), in words per hour Productivity per Participant (Elming, Winther-Balling & Carl, 2014)
  • 9. translation (grey), post-editing (black) Gaze Point Distribution Across Windows Percentage Spent on each Window (Elming, Winther-Balling & Carl, forthcoming)
  • 10. Translation production (1) (Winther-Balling & Carl, 2014)  Translation task: from-scratch translation takes (almost) always takes longer than post- editing.  Inefficiency: the more keystrokes are produced the longer it takes to produce the translation.  Alternating processing: shifting attention frequently between different areas (TT, ST keyboard) is time-consuming.
  • 11. Translation production (2) (Winther-Balling & Carl, 2014)  Average word frequency: lower word frequency results in slower production time; this tendency is more pronounced for student translators.  Number of different possible translations: high translation ambiguity has a slow-down effect only in post-editing.  Alignment crossing: crossing distance has significant effects only for post-editing German and Spanish.
  • 13. Usage of advanced IMT  Nine Post-editors  Three datasets (3,000 words each)  Three different CASMACAT configurations: 1) Traditional post-editing (without IMT) 2) Post-editing using IMT 3) Post-editing using advanced IMT (featuring: word/cursor alignment & prediction length control).
  • 14.
  • 15.
  • 16. Style 1: Read Target - Check Source
  • 17. Style 2: Read Source - Check Target
  • 18. Style 3: Monolingual Post-Editing
  • 19. Style 4: Read Target - Check Source - Consult previous Segment
  • 22. Row 1 Row 2 Row 3 Row 4 0 2 4 6 8 10 12 Column 1 Column 2 Column 3 Style 2: Read Source - Check Target
  • 23. Style 3: Monolingual Post-editing
  • 24. Style 4: Read Target - Check Source - Consult previous Segment
  • 26. Speaking your translation  More than 4 times quicker (Brown et al 1994)  Up to 6 times (Dragsted, et al, 2011)  Using Dragon speech  44% faster if ASR error rate < 4% (Desilets et al, 2008)  Based on estimation  None of the studies used GUI, no use of gaze data
  • 27. SEECAT - Speech & Eye-Tracking Enabled CAT  Use speech input as a post-editing tool in order to enhance efficiency for language translators.  Use eyetracker to synchronize reading and speaking with the MT output, for positioning of input cursor.  Demonstrate increase in translation throughput using speech input for post-editing over a system without speech input.
  • 30. SEECAT: Workbench  SPANISH typing + speech  SPANISH typing + speech - 100% accurate  HINDI speech - with inaccuracies GIVE IT A TRY: http://bridge.cbs.dk/prototype2/seecat_speech/ ASR: English, Hindi, Spanish
  • 31. PRE-PILOT EXPERIMENTS (I) Subjects: 2 participants Text type: tourism domain (6 texts - 10 segments). Language pair: English to Spanish Dependent variable: TIME (productivity gain) Tasks: i. Translation from scratch through typing (only keyboard) ii. Translation from scratch through ASR (only speech) iii. Post-editing through typing (only keyboard) iv. Post-editing through ASR (only speech) v. Translation from scratch through typing + ASR vi. Post-editing through typing + ASR 34
  • 32.
  • 33. PRE-PILOT EXPERIMENTS (III) TIME per segment (seconds) – Participant 01 36
  • 34. PRE-PILOT EXPERIMENTS (IV) TIME per segment (seconds) – Participant 02 37
  • 35. Conclusions  Translation Process Research is an active field of research  Multi-modal input can help to improve productivity both in translation and post-editing.  Further experimentation is needed to:  Understand cognitive processes  Provide better support for translators  Maximize productivity, and quality, with less effort 38
  • 36.
  • 37. References  Jesus Gonzalez-Rubio, Daniel Ortiz, Jose Miguel Bened, Francisco Casacuberta. Interactive Machine Translation using Hierarchical Translation Models. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP13). October 18-21, 2013 Seattle, USA.  Vicent Alabau, Ragnar Bonk, Christian Buck, Michael Carl, Francisco Casacuberta, Mercedes Garcia-Martinez, Jesus Gonzalez, Philipp Koehn, Luis Leiva, Bartolome Mesa-Lao, Daniel Ortiz, Herve Saint-Amand, German Sanchis, Chara Tsoukala: "CASMACAT: An Open Source Workbench for Advanced Computer Aided Translation", The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics, Number 100, October 2013, pages 101-112.  Elming, Jakob, Michael Carl, and Laura Winther Balling. Investigating User Behaviour in Post-editing and Translation Using the CASMACAT Workbench.” In Expertise in Post-editing: Processes, Technology and Applications, edited by Sharon O’Brien, Michael Simard, Lucia Specia, Michael Carl and Laura Winther Balling. Cambridge Scholars Publishing