[en] This is an interdisciplinary study investigating to what extent a machine translation (MT) system can reproduce a translator's style if it is trained on a corpus of previous translations by the same translator. Leech and Short's (2007) methodology of stylistic analysis was adapted to determine the stylistic features of a prominent Turkish translator, Nihal Yeğinobalı. Qualitative data analysis involved close reading of translations, whereas quantitative analysis was conducted with corpus tools and Python using keyword and morphological data. By comparing the Nihal Yeğinobalı corpus against a reference corpus representative of Turkish literary translations within the same time period, stylistic features were observed on lexical and morphological levels. An authorship attribution analysis showed that the stylistic features can help distinguish between the Nihal Yeğinobalı corpus and the reference corpus. In a following step, the Nihal Yeğinobalı corpus was used to train and test a set of MT models to obtain models fine-tuned to the translator, which were compared with a general-domain pre-trained MT model. The authorship attribution analysis of the MT output of Nihal Yeğinobalı's works resulted in a distinction between the fine-tuned MT model output, attributing this to Nihal Yeğinobalı, and the pre-trained model output, classifying it as reference. In addition, a keyword analysis of the MT output revealed a high degree of similarity in lexical items between the fine-tuned MT model translation and that of Nihal Yeğinobalı. The present findings provide some evidence of style transfer, suggesting that an MT system can reproduce a translator's style if trained on a corpus of their translations.

[fr] Cette étude interdisciplinaire examine dans quelle mesure un système de traduction automatique peut reproduire le style d'un traducteur, s'il est formé à un corpus de traductions existantes du même traducteur. La méthodologie d'analyse stylistique de Leech et Short (2007) a été adaptée pour déterminer les spécificités stylistiques d'une traductrice turque majeure, Nihal Yeğinobalı. L'analyse qualitative des données fut réalisée via une lecture détaillée de traduction, et l'analyse quantitative sur des mots-clés et des données morphologiques via des outils d'analyse de corpus et Python. En comparant le corpus de Nihal Yeğinobalı et un corpus de référence représentatif de la traduction littéraire turque de la même période, des spécificités stylistiques furent observées aux niveaux lexical et morphologique. Une analyse d'attribution d'auteur montra alors que les spécificités stylistiques peuvent aider à distinguer le corpus de Nihal Yeğinobalı du corpus de référence. Le corpus de Nihal Yeğinobalı fut ensuite utilisé pour former et tester un ensemble de modèles de traduction automatique pour obtenir un modèle affiné au corpus de la traductrice, qui fut comparé avec un modèle de traduction automatique préformé au domaine général. L'analyse d'attribution d'auteur du résultat de la traduction automatique a distingué le modèle de traduction automatique affiné, l'attribuant à Nihal Yeğinobalı, du modèle préformé, le classifiant comme référence. L'analyse des mots-clés du modèle de traduction affiné montre un haut degré de similarité au niveau lexical entre le modèle de traduction automatique affiné et Nihal Yeğinobalı. Ces conclusions apportent des preuves de transferts de styles, suggérant qu'un système de traduction automatique peut reproduire le style d'un traducteur une fois formé sur un corpus de ses traductions.