Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Системы автоматизации перевода




Автоматизация, под которой сегодня понимается применение машинной техники и технологии с целью облегчения человеческого труда, вытеснения его ручных форм и повышения его производительности (Современный экономический словарь 2007), активно внедряется в переводческую отрасль, позволяя переводчику сделать свой труд более сфокусированным, комплексным и творческим (Соловьева 2008:77).

К технологиям автоматизации относятся, прежде всего, технологии машинного перевода (machine / automatic / computer(-aided) translation).

Технологии машинного перевода берут свое начало с середины 40-х годов (см. работы У.Уивера и А.Д. Бута, например, Уивер У.Новая Башня // Машинный перевод.М.: 1957), их разработка тесно связана с развитием систем искусственного интеллекта. В 1954 году машинный перевод был впервые продемонстрирован на практике – уже упоминавшийся нами Джорджтаунский эксперимент. Однако вплоть до конца 50-х годов прошлого столетия ввода систем машинного перевода в промышленную эксплуатацию не осуществлялось даже на экспериментальном уровне. Опубликование отчета Наблюдательного комитета по автоматической обработке текстов Национальной академии наук США, в котором указывалось на экономическую невыгодность машинного перевода и бесперспективность научных исследований в этой области, усугубило пессимизм относительно этого рода проектов и приостановило разработку программ вплоть до конца 60-х годов. Уже в 70-е годы усиление роли информации на разных языках и необходимость оперативного перевода большого количества текстов в условиях научно-технической революции заставили специалистов разных профилей вновь обратить свое внимание на возможности машинного перевода (Семенов 2008, с. 5-8).

В процессе развития системы машинного перевода становятся более гибкими и рассматриваются в одном ряду с другими способами и средствами автоматизации перевода. Совершенствование технологичности систем идет по пути включения человека-переводчика в некоторые переходы между автоматическими процессами. Происходит естественное и удобное подчинение систем автоматического перевода качественным возможностям человека-переводчика (Семенов 2008: 9).

Сегодня, когда информационные потоки буквально захлестывают человечество, востребованность программ машинного перевода как никогда высока.

В основе программ лежит жесткий алгоритм, предполагающий синтаксический и семантический анализ переводимого предложения с последующим подыскиванием эквивалентов на языке перевода. Если текст оригинала написан четким и логичным стилем, а предложения – полные и небольшие по объему, это создает естественные условия для корректного синтаксического уподобления при переводе, и синтаксис переведенного текста будет вполне удовлетворительным. Для решения семантических задач привлекается жесткое распределение по тематикам словарей, к которым обращается программа. При указании приоритетного списка словарей, при постоянном расширении и редакции их словников, программа машинного перевода становится менее зависима от разнообразия и разнородности языковых ресурсов и способна осуществлять более точный выбор соответствия (Семенов 2008: 41).

Качество машинного перевода и рентабельность его систем значительно повышают две дополнительные технологические операции: предредактирование и постредактирование.

Кроме того, нельзя не учитывать тенденцию к формализации языка оперативной коммуникации, проявляющуюся в использовании речевых штампов, аббревиатур, типового ядерного синтаксиса. Все это расширяет сферу применения систем машинного перевода.

Наиболее хорошо известными программами машинного перевода являются системы PROMT, SYSTRAN, а также «он-лайновые переводчики» популярных поисковых систем, например, Google Переводчик и др.

Принципиально иной технологией автоматизации переводческого процесса является технология накопительного перевода (translationmemory). Эта технология положена в основу программ, известных как CAT-системы, системы класса «Память переводов» или TM-инструменты (Computer/AidedTranslationSystems / Tools).

ТМ-инструменты – это класс программ, предназначенных для накопления, структурирования и хранения в определенном порядке результатов переводческой деятельности, оказывающих активную и эффективную организационную поддержку переводческого процесса, создающих комфортную среду и повышающих производительность труда за счет осуществления рутинных переводческих операций (Перевод: информационные технологии 2009).

Основная идея концепции системы автоматизации перевода – исключение необходимости снова переводить стереотипные (повторяющиеся) фрагменты текста.

Практическое назначение ТМ-инструментов можно обозначить следующим образом:

• Перевод документации с высокой степенью повторяемости текстов (технической, финансовой, юридической и др.)

• Локализация программного обеспечения

• Ведение терминологических глоссариев

• Проверка качества перевода

• Создание и распределение переводческих проектов

• Встраивание в системы документооборота и др.

Главный элемент переводческих инструментов – это создаваемая самим переводчиком база билингв – пары сопоставленных друг с другом сегментов (translationunits – TU) на исходном и переводящем языках. Единица перевода обычно равна предложению, но может быть изменена (фраза, абзац) на усмотрение переводчика (Перевод: информационные технологии 2009).

Одновременно с базой билингв, аккумулирующей исходные предложения и их переводы (SentenceMemory), переводческие инструменты располагают системами терминологического обеспечения (termbases) - программными средствами, осуществляющими автоматический просмотр исходного текста и предлагающими варианты перевода терминов, которые были приняты переводчиком в ранее выполненных и сохраненных в памяти переводах (Перевод: информационные технологии 2009).

Системы терминологического обеспечения создаются в виде одно-, дву- и многоязычных глоссариев. Словарные статьи имеют разветвленную структуру и содержат обширную информацию, необходимую для принятия решения об использовании того или иного термина: термин, аббревиатура, синонимы, определение, контекст, источник, статус, комментарий, рисунки, звукозаписи, перекрестные ссылки и т.д.

Пакет системы, как правило, включает дополнительные сервисные программы, позволяющие более эффективно организовывать работу по формированию базы билингв, а также непосредственно по переводу текстов, позволяя осуществлять поиск по нескольким базам памяти перевода, проверку качества оформления и орфографии, контроль ошибок непосредственно при вводе текста, предварительный просмотр в режиме реального времени и т.д.

Широко известными сегодня являются такие ТМ-инструменты, как Trados (5 Freelance, Studio 2009), DejaVu (DejaVuX), StarTransit (TransitXV), Catalyst (4.0), Wordfast и др. Некоторые из них (Trados, DejaVu, StarTransit) – это дорогие и мощные инструменты, часто промышленного масштаба (используются в переводческих бюро, агентствах, отделах крупных организаций), предназначенные для автоматизации всего процесса перевода: от менеджмента проекта до предоставления результатов перевода заказчику. Существуют и более дешевые виды программ, доступные и переводчикам-фрилансерам: программа Wordfast, Pi-Consult – Across и др.

Итак, в наше время переводческая отрасль развивается впечатляющими темпами. Применение новейших технологий в области лексикографической поддержки переводческих процессов становится важнейшим фактором конкурентноспособности на рынке переводческих услуг. Именно использование современной и качественной электронной лексикографической продукции способствует росту производительности труда переводчиков, расширению спектра оказываемых услуг, повышения качества перевода.

 





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-09-06; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 765 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Не будет большим злом, если студент впадет в заблуждение; если же ошибаются великие умы, мир дорого оплачивает их ошибки. © Никола Тесла
==> читать все изречения...

2655 - | 2321 -


© 2015-2025 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.007 с.