Спеціалізований текст як об’єкт машинного перекладу (порівняльний аналіз)
Аналіз проблеми перекладу спеціалізованих текстів за допомогою машинного перекладу. Дослідження особливостей перекладу матеріалів з науково-технічною спрямованістю і юридичних документів. Аналіз основних методів оцінювання машинного перекладу текстів.
| Рубрика | Иностранные языки и языкознание |
| Вид | статья |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 14.11.2020 |
| Размер файла | 27,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
СПЕЦІАЛІЗОВАНИЙ ТЕКСТ ЯК ОБ'ЄКТ МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ (порівняльний аналіз)
переклад машинний текст юридичний
Наталія Добжансъка-Найт, Світлана Луць
У статті висвітлено проблему перекладу спеціалізованих текстів за допомогою машинного перекладу. Розглянуто характеристику й особливості перекладу матеріалів з науково-технічною спрямованістю і юридичних документів. Окреслено основні методи оцінювання машинного перекладу текстів. За допомогою обраної метрики та безкоштовних онлайн-перекладачів “Pragma”, “Online.ua”, “MyMemory” і “Tetran” проаналізовано й порівняно дві групи перекладів спеціалізованих текстів: керівництва користування приладами та юридичні документи (документи ЄС та документи ООН). Здійснено спробу оцінити речення з обох галузей, що містять різний стиль, граматику і лексику, та перевірено, які помилки були допущені при їх перекладі українською, які спеціалізовані тексти були перекладені онлайн-перекладачами краще (технічні чи юридичні) та які машинні перекладачі справилися з завданням краще (ті, які пропонують технічну і юридичну галузі для вибору, чи ті, які містять пам'ять перекладів). У публікації звернуто увагу на типові помилки допущені при перекладі англомовних текстів технічної та юридичної галузей українською мовою, надано наочні приклади помилок, зроблених машинними перекладачами. Наведено приклади еквівалентного перекладу, запропонованого професійним перекладачем тексту для перевірки адекватності перекладу. На основі вивчення специфіки спеціалізованих текстів та методик оцінювання перекладу встановлено, що незважаючи на складність термінології, при перекладі юридичних текстів, які містять простішу граматичну структуру речень, машинні перекладачі допустили менше помилок, ніж при перекладі технічних текстів. Обґрунтовано ідею про те, що перекладачі, що містять пам'ять перекладів, допускають меншу кількість помилок у галузевому перекладі, ніж ті, що дають змогу обрати галузь перекладу. Зроблені у статті висновки можуть бути використані під час теоретичного обґрунтування та практичної розробки методики перекладу спеціалізованих текстів за допомогою машинного перекладу.
Ключові слова: спеціалізований текст, машинний переклад, оцінювання машинного перекладу, галузевий переклад, метрики оцінювання.
Добжанская-Найт Наталия, Луць Светлана
Специализированный текст как объект машинного перевода (сравнительный анализ)
Статья посвящена проблеме перевода специализированных текстов с помощью машинного перевода. Рассмотрены характеристики и особенности перевода текстов научно-технической ориентации и юридических документов. Излагаются основные методы оценки машинного перевода. С помощью избранной системы и бесплатных онлайн-переводчиков “Pragma”, “Online.ua”, “MyMemory” и “Tetran” проанализированы две группы переводов специализированных текстов: технических и юридических. В качестве исследовательской задачи нами были предприняты попытки оценить предложения с обеих отраслей, которые содержат разный стиль, грамматику и лексику, и проверено, какие ошибки были допущены при их переводе на украинский, специализированные тексты какой сферы были переведены онлайн-переводчиками лучше (технические или юридические), а также какие машинные переводчики справились с задачей лучше (те, которые пред - лагают техническую и юридическую области для выбора, или те, которые содержат память переводов). В публикации обращено внимание на типичные ошибки, допущенные при переводе текстов технической и юридической отраслей с английского на украинский язык, предоставлено наглядные примеры ошибок, допущенных машинными переводчиками. Также приведены примеры эквивалентного перевода, предложенного профессиональным переводчиком текста для проверки адекватности перевода. На основе изучения специфики специализированных текстов и методик оценки перевода установлено, что несмотря на сложность терминологии при переводе юридических текстов, содержащих простую грамматическую структуру предложений, машинные переводчики допустили меньше ошибок, чем при переводе технических текстов. Обосновано идею о том, что переводчики, содержащие память переводов, допускают меньшее количество ошибок в отраслевом переводе, чем те, что дают возможность выбрать отрасль перевода. Сделанные в статье выводы могут быть использованы для теоретического обоснования и практической разработки методики перевода специализированных текстов с помощью машинного перевода.
Ключевые слова: специализированный текст, машинный перевод, оценка машинного перевода, отраслевой перевод, системы оценок.
Dobzhanska-Knight Nataliia, Luts Svitlana
Specialized Text as an Object of Machine Translation (Comparative Analysis)
The article deals with the problem of translation of specialized texts with the help of machine translation. The article analyses the characteristics and quality of the translation of materials with scientific and technical orientation, as well as legal documents. The basic methods of evaluating machine translation of texts are outlined. With the help of the selected parameters of evaluation and free online translators Pragma, Online.ua, MyMemory and Tetran, two groups of specialized text translations have been analyzed and compared: user manuals and legal documents (EU documents and UN documents). An attempt has been made at evaluating the quality of translation of sentences from both domains which are characterized by different styles, grammar and vocabulary, and compiling a typology of mistakes made by the mentioned online translators. We have also compared the translation quality in each domain, as well as the work of each of the analyzed online-translators (those that offer the technical and legal domain choice, or those that have translation memory). The publication focuses on the typical mistakes made in the process of translation of technical and legal texts, provides supervised examples of mistakes made by machine translators, and compares the machine translation work with examples of model translation done by a professional human translator of the text, in order to check the adequacy of the machine translation. On the basis of the study of the specifics of specialized texts and methods of evaluation of translation, we conclude that, despite the complexity of the terminology, the online translators made fewer mistakes in translations of legal texts than in translation of technical texts. The analysis of the work of machine translators also shows that the translators which use translation memory make fewer errors than those that allow users to select the branch of translation. The conclusions drawn in the article can be used during theoretical substantiation and practical development of the methodology for the translation of specialized texts with the help of machine translators.
Key words: specialized text, machine translation, evaluation of machine translation, domain translation, parameters of evaluation.
Постановка наукової проблеми та її значення. Машинний переклад сьогодні широко використовують через те, що кількість інформаційних джерел, великий обсяг текстів різних галузей і необхідність їх швидкого опрацювання продовжує зростати. Визначення якості машинного перекладу спеціалізованих текстів має важливе наукове та практичне значення як для лінгвістів, які працюють у сфері перекладу, так і для інших користувачів машинного перекладу. При цьому потрібно створити об'єктивну базу, яка спонукає до довіри до якості перекладу й усуне додаткові суперечності.
Аналіз досліджень цієї проблеми. Питанню оцінки якості перекладу присвячено багато наукових робіт і у вітчизняному, і в зарубіжному перекладознавстві. Зокрема, Л. Чернікова у своїй роботі “Лінгвістична якість машинного перекладу” [7] досліджує якість машинного перекладу (з української на російську) за допомогою підбірки речень і їх перекладу, проте не розглядає проблеми галузевого машинного перекладу. В. Яковина та B. Масюкевич [9] вивчають уже створені метрики для оцінювання машинного перекладу, але не оцінюють власне сам машинний переклад. А. Бірюков [1] у своїх дослідженнях характеризує систему машинного перекладу “Pragma 4.4”, але не висвітлює проблем галузевого перекладу. У зарубіжній лінгвістиці цю проблему розглядають ширше. Такі науковці, як А. Зарецька, Б. Дор, М. Сноуер, Н. Маднані, А. Дарвіш та Д. Арнольд [10; 13; 20], пропонують власноруч розроблені метрики оцінювання машинного перекладу, що значно допомагає покращити машинний переклад. Дж. Джолі, Л. Меймон [14] у своїй науковій праці досліджують, наскільки вдосконаленим є онлайн-перекладач Google. Незважаючи на велику кількість досліджень, машинний переклад потребує значної уваги науковців. Порівняння перекладу англомовних галузевих текстів українською - це новий підхід, який допоможе глибше поглянути на проблему і зробити практичні кроки до покращення машинного перекладу.
Метою нашого дослідження було проаналізувати і порівняти дві групи перекладів спеціалізованих текстів, здійснених онлайн-перекладачами, зокрема тексти технічної та юридичної сфер. Мета роботи передбачала виконання таких завдань: 1) дослідити типові помилки, допущені при перекладі текстів українською; 2) визначити, які спеціалізовані тексти онлайн-перекладачі перекладають краще (технічні чи юридичні); 3) з'ясувати, які машинні перекладачі справилися з завданням краще: ті, які пропонують технічну і юридичну галузі для вибору, чи ті, які містять пам'ять перекладів.
Матеріалом нашого дослідження слугували тексти різного обсягу в юридичній та технічній сфері, загальним обсягом близько 45 тисяч знаків у кожній сфері англійською мовою, та їх офіційний професійний переклад українською мовою приблизно такого ж обсягу, для порівняння та об'єктивності оцінки роботи онлайн-перекладачів.
Виклад основного матеріалу й обґрунтування отриманих результатів дослідження. Текст як об'єкт дослідження по-різному розуміють мовознавці [3]. На сьогодні текст - цілісне комунікативне утворення, що відрізняється структурно-семантичною, композиційно-стилістичною і функціональною єдністю і характеризується певним набором категоріальних ознак, таких як інформативність, завершеність, лінійність, інтегративність, рекуративність (повторюваність), що особливим чином проявляються на надфазовому рівні [6].
Релевантним є саме це визначення, адже наше завданням - аналізувати інформативність, завершеність, інтегративність і рекуративність (повторюваність) перекладу спеціалізованого тексту.
Переклад технічних текстів - це переклад матеріалів із науково-технічною спрямованістю, які містять і собі наукову і технічну термінологію (керівництва користування складними технічними виробами) [8, с. 1]. Технічний переклад текстів передає близький зміст до оригіналу. В основу технічного перекладу покладено формально-логічний стиль [8, с. 2].
Переклад юридичного тексту - це один із найскладніших видів технічних і тематичних перекладів [6]. До граматичних особливостей перекладу юридичних текстів відносять: переважання дієслівних форм теперішнього часу, пасивні конструкції, модальні дієслова, відсутність особистих і вказівних займенників, написання числівників словами [3].
У своїй роботі ми вирішили оцінювати машинний переклад спеціалізованих текстів за допомогою шкали, створеної А. Зарецькою на основі численних метрик, запропонованих попередніми дослідниками [20].
Ми проаналізували технічну і юридичну документацію, що разом становить близько 45 тисяч друкованих знаків у кожній галузі англійською мовою з перекладом українською. Тексти технічної галузі передбачають переважно інструкції до використання електричних та електронних приладів (міжнародних компаній), юридичної сфери - тексти законів та законодавчих актів (документи ЄС та документи ООН). Як еталон правильного перекладу було взято паралельні українськомовні тексти, котрі вважаються офіційним професійним перекладом відповідних англомовних текстів українською мовою.
У нашому дослідженні ми вирішили порівняти роботу чотирьох онлайн-перекладачів (безкоштовних і загальнодоступних), серед них два, які пропонують вибір галузей, - “Pragma” і “Online.ua”, та ще два перекладачі, що містять пам'ять перекладів, - “MyMemory” (крім пам'яті перекладу, “MyMemory” пропонує галузі для вибору) і “Tetran”.
При аналізі вказаних машинних перекладів, нами було виявлено низку помилок, допущених онлайн-перекладачами.
Розглянемо деякі типові приклади роботи онлайн-перекладачів у кожній з галузей. У дужках після слова ми вказали умовний номер, що позначає тип помилки (пояснення номерів подано нижче).
Переклад технічної галузі:
Текст узято з інструкції Braun 130 SERIES 1.
Англійський текст. Our products are designed to meet the highest standards of quality, functionality and design. We hope you enjoy your new Braun Shaver. Description: 1. Foil protection cap; 2. Shaver foil; 3. Cutter block. Your shaver is provided with a special cord set, which has an integrated Safety Extra Low Voltage power supply. Do not exchange or tamper with any part of it, otherwise there is risk of electric shock [11].
Український текст. Наші вироби розроблені, щоб відповідати найвищим стандартам якості, функціональності та дизайну. Сподіваємося, що Вам сподобається Ваша нова бритва BRAUN. Опис: 1. Захисний ковпачок сіточки; 2. Сіточка для гоління; 3. Ріжучий блок. До комплекту Вашої бритви входить спеціальний шнур живлення з вмонтованим блоком запасного енергопостачання на випадок падіння напруги. Не можна замінювати чи зачіпати будь-яку з деталей, оскільки це може призвести до ураження електричним струмом [11].
Переклад “Trident Software”:
Наша продукція проектується назустріч (1, 2) найвищим нормам якості, функціональності і дизайну. Ми сподіваємося, що ви насолоджуєтеся їх (3) новою Бритвою (4) Braun. Опис: 1. Єдина (5) сільськогосподарська (5) політика (5) захисту (8) Фольги (6); 2. Фольга (6) Бритви; 3. Блоки (6) Різака (8). Ваша бритва забезпечена із (2) спеціальним набором (6) шнура, який має інтегральне (1) Захисне (4) Додаткове (4, 6) джерело живлення Низької (4, 6, 2)
Напруги (4, 6, 2). Не обмінюйте або трамбівка (1, 6) з будь-якою(8) частиною (8, 6) цього, інакше є ризик удару від електричного розряду.
Переклад “Online.ua”:
Наша продукція проектується, щоб відповісти найвищим нормам якості, функціональності і проекту (6). Ми сподіваємося, що ви насолоджуєтеся їх (3) новим Шевером (9) Braun. Опис: 1. Насадка оберігання (8) фольги (6); 2. Фольга (6) шевера (9); 3. Блок (7) катера (1, 7); Ваш шевер (9) забезпечений з (2) набором шнура спеца (10), який має integrated (11) Безпечне (6) Додаткове (4) електроживлення Низької (4, 6, 2) Напруги (4, 6, 2). Не обмінюйте або трамбівка (1, 6) з будь-якою (8) частиною (8, 6) цього, інакше є ризик удару від електричного розряду.
Переклад “Tetran”:
Наші продукти призначені для відповідати найвищим стандартам якості, функціональність (8) і дизайн (8). Ми сподіваємося, вам сподобається ваш (8) новий (8) Braun бритви (12, 7). Опис/контроль: 1. cap (11) фольги (6) захисту (7); 2. бритва (6, 7) фольги (6, 7); 3. різак (1) блоку (12). (13) Ваш (8) бритва (8) надається спеціальний шнур (7) набір (7, 13), який має інтегрований безпеки (4, 6) додаткових (4, 6) низької (4, 6, 13, 7) напруги (4, 6, 13, 7) живлення. Не обміняти (8, 2, 6) або спотворювати (8, 2, 6) будь-яку його частину (2), в іншому випадку є ризик ураження електричним струмом.
Переклад “MyMemory”:
Наші продукти розроблені таким чином, щоб відповідати найвищим стандартам якості, функціональності та дизайну. Ми сподіваємось, що вам сподобається нова Braun Shaver (11). Опис: 1. Захист від (10, 7) фольги (6, 7); 2. Бритвова (12) фольга (6); 3. Ріжучий блок. Ваша бритва оснащена спеціальним набором шнурів, який має інтегроване джерело живлення «Безпечне надмірне низьке напруження» (5). Не обмінюйтеся та не втручайтесь в будь-яку його частину, інакше є ризик ураження електричним струмом.
Пояснення до типів помилок, здійснених онлайн-перекладачами:
1) неправильна частина мови; 2) дослівний переклад; 3) неправильний займенник; 4) неправильний реєстр; 5) додавання; 6) неправильний переклад слова (словосполучення в контексті); 7) неправильний порядок слів; 8) неправильний відмінок; 9) дублювання; 10) неправильний переклад слова; 11) не перекладене слово; 12) неправильна форма слова; 13) пропущене слово.
Для перекладача “Trident Software” найтиповішими є помилки під номерами 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8. У відсотковому співвідношенні: 1 - 11 %; 2 - 14 %; 3 - 3 %; 4 - 17 %; 5 - 10 %; 6 - 31 %; 8 - 14 %.
Перекладач “Online.ua” найчастіше допускає помилки під номерами 6, 3, 9, 8, 7, 2, 10, 11, 4, 1. У відсотковому значенні: 6 - 28 %; 3 - 3 %; 1 - 12 %; 8 - 12 %; 7 - 8 %; 2 - 13 %; 10 - 4 %; 11 - 5 %; 4 - 15 %.
Для перекладача “Tetran” найтиповіші помилки під номерами 8, 12, 7, 11, 6, 1, 12, 13, 4, 2. У відсотках: 8 - 23 %; 12 - 8 %; 7 - 20%; 11 - 3 %; 6 - 9 %; 1 - 3 %; 12 - 3 %; 13 - 11 %; 4 - 11 %; 2 - 9 %.
Перекладач “MyMemory” допустив найменшу кількість помилок. Серед них помилки під номерами 11, 10, 7, 6, 13, 5. У відсотковому співвідношенні: 11 - 15 %; 10 - 14 %; 7 - 29 %; 6 - 14 %; 13 - 14 %; 5 - 14 %.
Спільною для всіх перекладачів є лише помилка типу 6 (неправильний переклад слова (словосполучення в контексті)). Спільними помилками у Trident Software та Online.ua (пропонують галузі для вибору) є 1, 2, 3, 4, 6. Спільними помилками у Tetran та MyMemory (містять пам'ять перекладів) є 7, 6, 12, 11.
Переклад юридичної галузі. Розглянемо тепер приклад роботи онлайн-перекладачів при перекладі текстів юридичної галузі.
Текст узято з документу “Convention on the Rights of the Child” (“Конвенція про права дитини”).
Англійський текст: For the purposes of the present Convention, a child means every human being below the age of eighteen years unless under the law applicable to the child, majority is attained earlier. States Parties shall respect and ensure the rights set forth in the present Convention to each child within their jurisdiction without discrimination of any kind, irrespective of the child's or his or her parent 's or legal guardian 's race, colour, sex, language, religion, political or other opinion, national, ethnic or social origin, property, disability, birth or other status [4].
Український текст: Для цілей цієї Конвенції дитиною є кожна людська істота до досягнення 18-річного віку, якщо за законом, застосовуваним до даної особи, вона не досягає повноліття раніше. Держави-учасниці поважають і забезпечують всі права, передбачені цією Конвенцією, за кожною дитиною, яка перебуває в межах їх юрисдикції, без будь-якої дискримінації незалежно від раси, кольору шкіри, статі, мови, релігії, політичних або інших переконань, національного, етнічного або соціального походження, майнового стану, стану здоров'я і народження дитини, її батьків чи законних опікунів або яких-небудь інших обставин [12].
Переклад “Trident Software”:
Для цілей справжньої (6) Угоди (6, 2), дитина має на увазі (2) кожну людину нижче віку вісімнадцяти років, якби (6) тільки відповідно до закону, застосованого до дитини, більшість (2) досягається раніше. Сторони Держав повинні поважати і гарантувати права, сформульовані в справжній (6) Угоді (6, 2) до кожної дитини в межах їх юрисдикції без дискримінації будь-якого виду, незалежне (14) від дитини або він (8) або її батько (8) або раса (8) законного опікуна, колір (8), стать (8), мова (8), релігія (8), політичний (8) або інший (8) думка (8), співвітчизник (8), етнічний (8) або соціальний походження (8), власність (8), недієздатність (2, 8), народження або інший (8) статус (8, 2).
Переклад “Online.ua”:
Для цілей справжньої (6) Угоди (6, 2), дитячі (6, 2, 1) засоби (6, 2) кожне людське (2) існування (2) нижче за вік вісімнадцяти років, якби (6) тільки під законом, застосовним до дитяти, більшість (2) досягається раніше. Партії (2) Держав повинні поважати і гарантувати права, сформульовані в справжній (6) Угода (6, 2) і до кожного дитяти в межах їх юрисдикції без дискримінації будь-якого вигляду (10), незалежне від child' (11) або він або її parent' (11) або законний guardian' (11) гонка (11, 6, 8), колір (8), підлога (11, 8), мова (8), релігія (8), політичний (8) або інша думка, співвітчизник (1), етнічне (8) або соціальне (8) походження (8), власність (8), недієздатність (2, 8), народження (8) або інший (8) статус (8).
Переклад “Tetran”:
Для цілей цієї Конвенції дитина означає кожна (8) людина (8) віком до вісімнадцяти років, якщо відповідно до закону застосовними (13) до дитини, більшість (2) досягається раніше. Держави сторони (2) повинні поважати і забезпечення (1) прав (12), викладених у цій Конвенції на кожну дитину в межах їх юрисдикції без дискримінації з будь-якого роду, незалежно від дитини або його або її батьків або офіційного опікуна, (13) раси, кольору, статі, мови, релігію (8), політичний (8) інших переконань (8), національного, етнічного чи соціального походження, майно (8), інвалідності, народження чи іншого становища.
Переклад “MyMemory”:
Для цілей цієї Конвенції дитина означає кожну людину, яка не досягла віку вісімнадцяти років, за винятком випадків, передбачених законодавством, що застосовується до дитини, більшість (2) з них досягається раніше. Держави-учасниці поважають та забезпечують права, передбачені цією Конвенцією, кожній дитині, що перебуває під їхньою юрисдикцією, без будь-якої дискримінації, незалежно від раси, кольору, статі, мови, релігії чи дитини, її батька чи законного опікуна, політичні (8) чи інші думки (8), національне, етнічне або соціальне походження (8), майно (8), інвалідність (8), народження чи інший статус (8).
Основні позначення для некоректності онлайн-перекладачів:
1) неправильна частина мови; 2) дослівний переклад; 3) неправильний займенник; 4) неправильний реєстр; 5) додавання; 6) неправильний переклад слова (словосполучення в контексті); 7) неправильний порядок слів; 8) неправильний відмінок; 9) дублювання; 10) неправильний переклад слова; 11) не перекладене слово; 12) неправильна форма слова; 13) пропущене слово; 14) неправильне узгодження прикметника з іменником.
Для перекладача “Trident Software” найтиповішими є помилки під номерами 6, 2, 14, 8. У відсотковому співвідношені: 6 - 14 %; 2 - 21 %; 14 - 4 %; 8 - 61 %.
Перекладач “Online.ua” найчастіше допускає помилки під номерами 6, 2, 10, 1, 11, 8. У відсотках: 6 - 20 %; 2 - 23 %; 10 - 3 %; 1 - 5 %; 11 - 13 %; 8 - 36 %.
Для перекладача “Tetran” найтиповіші помилки під номерами 8, 12, 2, 1, 13. У відсотковому значенні: 8 - 50 %; 12 - 17 %; 2 - 17 %; 1 - 8 %; 13 - 8 %.
Перекладач “MyMemory” допустив найменшу кількість помилок. Серед них помилки під номерами 2, 8. У відсотковому співвідношені: 2 - 24 %; 8 - 76 %.
Спільною для всіх перекладачів є лише помилка типу 8 (неправильний відмінок). Спільними помилками у “Trident Software” та “Online.ua” (пропонують галузі для вибору) є 2, 6, 8. Спільними помилками у “Tetran” та “MyMemory” (містять пам'ять перекладів) є 8 та 2 (дослівний переклад).
Під час перекладу технічної документації за допомогою онлайн-перекладачів ми виявили такі натиповіші помилки, які впливають на цілісність та інформативність тексту: 1, 2, 3, 4, 5, 6,
7, 8, 9, 10, 11, 12, 13.
Під час перекладу юридичних текстів за допомогою онлайн-перекладачів ми виявили такі натиповіші помилки, які впливають на цілісність та інформативність тексту: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,
8, 9, 10, 11, 12, 13, 14.
Висновки та перспективи подальшого дослідження
У процесі аналізу текстів технічної та юридичної галузей ми виявили, що загалом онлайн-перекладачі допустили менше помилок у юридичній сфері, ніж у технічній. У нашому випадку це пов'язано з тим, що граматична структура речень у юридичних документах простіша, ніж в інструкціях до приладів. Окрім того, для слів, використаних у текстах юридичної галузі, менше характерна полісемія та омонімія, ніж для тих лексем, які використовуються в технічній документації. Хоча системи допускали помилки, і деякі речення були нелогічними, більшість речень юридичних текстів зро - зумілі, текст зберігав свою інформативність, завершеність і лінійність. На нашу думку, саме граматична структура речення визначає, наскільки правильним буде переклад, здійснений за допомогою онлайн-перекладачів, адже вона охоплює порядок слів у реченні, відмінювання та узгодження. Отже, при укладанні технічних текстів для роботи з онлайн-перекладачами, користувачеві за можливості слід зробити текст максимально простим щодо граматичної структури й уникати багатозначних слів.
При порівнянні роботи досліджуваних онлайн-перекладачів було виявлено, що перекладачі, які містять пам'ять перекладів, допускають загалом меншу кількість помилок у галузевому перекладі, ніж ті, що дають змогу обрати галузь перекладу і відповідно підбирають правильні еквіваленти до багатозначних слів.
Розглянувши типові помилки на прикладах, ми дійшли висновку, що жодна з досліджуваних систем машинного онлайн-перекладу не є досконалою на сьогоднішньому етапі, й усі вони потребують доопрацювання. Незважаючи на серйозні недоліки, машинний переклад спеціалізованих текстів містив хорошу структуру речень, чітко підібраний переклад слів (близько до значення), зрозуміле значення тексту (при зміненому порядку слів). Декілька досліджуваних уривків з юридичних текстів, які були перекладені за допомогою онлайн-перекладачів з пам'яттю перекладів, були бездоганними, що демонструє стрімкий розвиток машинного перекладу.
Доцільним видається розпочати подальшу співпрацю між розробниками програмного забезпечення, фахівцями в галузі прикладної лінгвістики та спеціалістами у сфері галузевого перекладу для внесення еквівалентних варіантів перекладу до систем задля покращення якості перекладу спеціалізованих текстів.
Джерела та література
1. Бірюков А. Оцінка якості системи машинного перекладу “Прагма 4.4” з німецько-українською мовною парою / А. Бірюков. - Тернопіль : Studia Methodologica, 2006. - С. 61-64.
2. Гальперин І. Р. Текст як об'єкт лінгвістичного дослідження / І. Р. Гальперин. - М. : Наука., 1981. - 139 с.
3. Ємеліна О. В. Граматичні особливості перекладу юридичних текстів: стаття / О. В. Ємеліна. - М. : [б. и.], 2011. - С. 70-73.
4. Конвенція про права дитини [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://zakon2.rada.gov.ua/laws/ show/995_021
5. Мороховскій А. Н. Стилістика англійської мови : підручник / А. Н. Мороховскій, О. П. Воробйова, Н. І. Лихошерст, З. В. Тимошенко. - Київ : Вища шк., 1991. - 272 с.
6. Переклад юридичних текстів [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.norma-tm.ru
7. Чернікова Л. Ф. Лінгвістична якість машинного перекладу / Л. Ф. Чернікова. - 2013. - С. 165-168.
8. Щербакова І. В. Особливості перекладу технічних текстів / І. В. Щербакова. - Ростов-на-Дону : [б. в.],- 7 с.
9. Яковина В. Огляд та аналіз метрик оцінювання якості перекладу / В. Яковина, В. Масюкевич. - Львів : [б. в.], 2013. - С. 101-107.
10. Arnold D. Machine Translation. An Introductory Guide / D. Arnold, L. Balkan, S. Meijer, R. L. Humphrey, L. Sadler. - London : NCC Blackwell, 1994. - 234 p.
11. Braun 130 Series 1 User Manual [Electronic resource]. - Access mode : https://mcgrp.ru/files/viewer/ 3 9704/4#navigate_bar
12. Convention on the Rights of the Child [Electronic resource]. - Access mode : http://www.ohchr.org/EN/ ProfessionalInterest/Pages/CRC.aspx
13. Darwish A. Transmetrics: A Formative Approach to Translator Competence Assessment and Translation Quality Evaluation for the New Millennium / A. Darwish - Australia : RMIT University, 2001. - 16 p.
14. Jolley J. Free Online Machine Translation: Use and Perceptions by Spanish Students and Instructors / J. Jolley, L. Maimone. - United States : Gorgetown University, Missouri State University, 2013. - P. 181-202.
15. MyMemory [Electronic resource]. - Access mode : http://mymemory.translated.net/
16. Online.ua [Electronic resource]. - Access mode : https://pereklad.online.ua/ukr/
17. Snover M. A Study of Translation Edit Rate with Targeted Human Annotation / M. Snover, B. Dorr, R. Schwartz, L. Micciulla, J. Makhoul // Proceedings of the 7th Conference of the Association for Machine Translation in the Americas. - Cambridge, MA., 2006. - P. 223-231.
18. Tetran [Electronic resource]. - Access mode : http://www.tetran.ru/OnLineTranslatorEn#goto
19. Trident Software [Electronic resource]. - Access mode : http://www.translate.ua/uk/pragma-6x/on-line-translator
20. Zaretskaya A. A Quality Evaluation Template for Machine Translation / A. Zaretskaya, G. C. Pastor, M. Seghiri. - 18 p.
References
1. Biryukov, Andriy. 2006. Otsinka yakosti systemy mashynnoho perekladu “Prahma 4.4” z nimets'ko- ukrayins'koyu movnoyu paroyu. Ternopil: Studia Methodologica.
2. Hal'peryn, Il'ya. 1981. Tekst yak ob'yekt linhvistychnoho doslidzhennya. Moskva : Nauka.
3. Yemelina, Olena. 2011. Hramatychni osoblyvosti perekladu yurydychnykh tekstiv. Moskva.
4. Ohchr. 1989. “Convention on the Rights of the Child.” http://www.ohchr.org/EN/Professionannterest/ Pages/CRC.aspx
5. Morokhovskiy, A., Vorobyova, O., Lykhosherst, H., Tymoshenko, Z. 1991. Stylistyka anhliys'koyi movy. Kyiv: Vyshcha shkola.
6. Norma. “Pereklad yurydychnykh tekstiv.” http://www.norma-tm.ru
7. Chernikova, L. 2013. Linhvistychna yakist' mashynnoho perekladu.
8. Shcherbakova, Iryna. 2015. Osoblyvosti perekladu tekhnichnykh tekstiv. Rostov-na-Donu.
9. Yakovyna V., Masyukevych V. 2013. Ohlyad ta analiz metryk otsinyuvannya yakosti perekladu. Lviv.
10. Arnold, Douglas, Balkan, Lorna, Meijer Siety, Humphreys Lee. R., Sadler Louisa. 1994. Machine Translation. An Introductory Guide. NCC Blackwell, London.
11. Mcgrp. “Braun 130 Series 1 User Manual.” https://mcgrp.ru/files/viewer/39704/4#navigate_bar
12. Zakon2.rada. 1989. “Konventsiya pro prava dytyny.” http://zakon2.rada.gov.ua/laws/show/995_021
13. Darwish, A. 2001. Transmetrics: A Formative Approach to Translator Competence Assessment and Translation Quality Evaluation for the New Millennium. Australia : RMIT University.
14. Jolley, Jason, Maimone, Luciane. 2013 Free Online Machine Translation: Use and Perceptions by Spanish Students and Instructors. United States: Gorgetown University, Missouri State University.
15. Mymemory. “MyMemory.” http://mymemory.translated.net/
16. Online.ua [Electronic resource]. - Access mode : https://pereklad.online.ua/ukr/
17. Snover, M., Dorr, B., Schwartz, R., Micciulla, L., Makhoul, J. 2006. “A Study of Translation”. Proceedings of the 7th Conference of the Association for Machine Translation in the Americas. Cambridge, MA.
18. Tetran. “Tetran.” http://www.tetran.ru/OnLineTranslatorEn#goto
19. Trident Software [Electronic resource]. - Access mode : http://www.translate.ua/uk/pragma-6x/on-line-translator
20. Zaretskaya, Anna, Pastor, Gloria Corpas, Seghiri, Miriam. 2016 A Quality Evaluation Template for Machine Translation.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Розгляд фонових знань необхідних для перекладу текстів в галузі психології. Ознайомлення з положеннями перекладу та визначення особливостей перекладу текстів науково-технічної літератури. Систематизація і класифікація труднощів з метою їхнього подолання.
курсовая работа [67,5 K], добавлен 26.02.2012Фонові знання, необхідні для перекладу текстів у галузі юриспруденції. Дослідження шляхів перекладу німецької юридичної термінології на українську мову. Основні прийоми перекладу термінів-словосполучень. Аналіз лексико-граматичних трансформацій.
курсовая работа [137,8 K], добавлен 28.12.2012Стилі мовлення як сфера функціонування спеціальної лексики. Співвідношення мовних стилів та дискурсу, властивості текстів юридичного типу. Загальний перекладацький підхід до перекладу ділової та юридичної документації. Практичний аналіз перекладу.
дипломная работа [76,8 K], добавлен 30.11.2015Розгляд антонімічного перекладу як однієї з лексико-граматичних трансформацій. Аналіз мовного антонімічного перекладу формальної негативації, позитивації й анулювання наявних у реченні негативних компонентів. Опис контекстуального антонімічного перекладу.
статья [20,1 K], добавлен 14.08.2017Визначення поняття синтаксичної трансформації як особливого виду міжмовного перетворення та невід’ємної частини процесу перекладу. Характеристика основних типів синтаксичних трансформацій та аналіз їх використання під час перекладу різних текстів.
статья [24,1 K], добавлен 24.11.2017Лінгвістичні ознаки науково-технічних текстів у німецькій мові. Особливості текстів науково-технічного стилю у перекладацькому аспекті. Проблеми перекладу науково-технічних текстів. Синтаксичні особливості речень та їх відтворення при перекладі.
курсовая работа [48,2 K], добавлен 21.06.2013Приклади використовування на практиці перекладацьких прийомів за умов усного послідовного та письмового перекладу текстів за фахом. Вибір перекладацької стратегії згідно з видом перекладу. Алгоритм перекладу різних типів технічної та ділової документації.
отчет по практике [29,2 K], добавлен 14.05.2012Теоретичні підходи в дослідженні газетно-інформаційних повідомлень та їх перекладу. Загальні поняття і роль перекладу в сучасному світі, проблеми перекладу газетно-інформаційних повідомлень, аналіз лінгвістичних та екстралінгвістичних факторів перекладу.
дипломная работа [76,8 K], добавлен 06.06.2010Наукові підходи до визначення поняття еквівалентність у сучасному перекладознавства. Види трансформацій, труднощі перекладу науково-технічних текстів. Лексичні, граматичні, жанрово-стилістичні особливості перекладу з англійської українською мовою.
дипломная работа [138,6 K], добавлен 22.06.2013Дослідження структури та складових англомовних письмових рекламних текстів, аналіз і правила їх написання. Загальні характеристики поняття переклад. Визначення лексико-семантичних особливостей перекладу англомовних туристичних рекламних текстів.
курсовая работа [44,7 K], добавлен 23.07.2009
