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Summary Onderzoek: corpusonderzoek 18-19

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Samenvatting van het gastcollege van R. Loock over het onderzoek: 'Corpus-based translation studies: aims & issues'. Universiteit Antwerpen academiejaar , semester 2. Faculteit Letteren en Wijsbegeerte - Toegepaste Taalkunde - Vertalen - Tolken. Zes pagina's.

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  • 4 juin 2019
  • 29 mai 2020
  • 6
  • 2018/2019
  • Resume
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studywithme789
2018-2019


Corpus-based translation studies: aims & issues –
Gastcollege Rudy Loock
Introduction/definitions
What is a corpus?
- Linguistic database
- Generally large quantities of data
- Representative sample (of a genre)
- Machine-readable (online interface/specific software)
o You do not read the full corpus yourself
o If you do not find a correct corpus, you can make one yourself, but it must
be machine-readable
- Sometimes annotated (tagging/parsing)
o You get extra information, e.g. linguistic information  your searches will
be more sophisticated
 Aim = not to read a corpus, but search a corpus
Technical definition (< corpus linguistics)
A collection of machine-readable authentic texts (including transcripts of
spoken data) which is sampled to be representative of a particular language
or language variety and which may be annotated with various forms of
linguistic information.
- Not just any random selection of electronic texts collected from the web
o It is more sophisticated than that
o Non-specialists also write on the web: be careful with the samples you
choose, some sources are not reliable (quality issue)
- Machine law: garbage in garbage out (GIGO)
o It is easy to put in data, interpret the data etc. but it has to be correct
- Issue: What do I put in my corpus?  this is where a lot of people get it wrong
Raw text  annotation
- Tag words in your corpus
o Each word receives a kind of identity card (pronoun, adjective, noun,
verb...)
o A series of abbreviations
o Some are extremely specific

PoS-tagging (part of speech) Parsing




- You only see the raw text, but annotation and parsing are there, but hidden
- Annotation also often includes lemmatisation


1

, 2018-2019


o All inflected forms of a word (inflections, but not derivations) are grouped
together (lemma)
o You type one word and you get all its inflected forms
Selection of texts according to a set of criteria
What kind of data do I want? What language do I want? What variety of language
do I want?
- You need to know what you are doing and be very precise, otherwise: garbage
in garbage out  this is the step where you need to think the most and this is
often where the problem lies for most people
1. Criteria, e.g. genre, dates, geographical variety, general/specialised
language, native/non-native, original/translated...
2. Standardisation and conversion to files with specific formats  you need to
transform the texts with a formula
3. Optional: tagging and/or parsing
a. You have software doing this
b. 90-95% success rate
4. Use of the corpus thanks to a specific software (online interface or
concordancer)
a. Concordancer: you put all the text in here, code it and you can do
searches
Manufactured  DIY (Do-It-Yourself) corpora
- English corpora, Sketchengine, Dutch Parallel Corpus
- Specific needs not met by online corpora
- Manual/semi-automatic compilation
- Use of offline concordancers (+ online possibilities)
Corpora & translation studies: two different uses
Translation tools
Prescriptive approach
- Use of information as inspiration for help in the decision-making process
- Not necessarily multi-million-word, manufactured, tagged, “clean” corpora
- Help improve translation quality
- What a translation should be
Research tools
Descriptive approach
- < approach of corpus linguistics
- Very often requires big, clean tagged corpora for results to be significant
- Translated language as variation, no quality issue
- What a translation is
Definition: translation studies
What is translation (process)? (theoretical) What are translations like? (descriptive)
Can we improve translations and translator education? (applied research)




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