„využívání informačních technologií v překladatelské činnosti. Anotace: „Možnosti využití moderních informačních technologií v překladu

Tato práce je věnována studiu využití informačních technologií v překladatelské činnosti.

V současné fázi překladatelské činnosti je zvláště důležitý problém používání inovativních technologií. Většina z nich jsou informační a komunikační technologie.

Za posledních deset až patnáct let se charakter práce překladatele a požadavky na ni výrazně změnily. Změny se dotkly především písemného překladu vědecké, technické, úřední a obchodní dokumentace. Dnes již zpravidla nestačí text jednoduše přeložit pomocí počítače jako psacího stroje. Zákazník od překladatele očekává, že návrh hotového dokumentu bude odpovídat vzhled originál co nejpřesněji a přitom stále splňuje normy dané země. Po překladateli je také požadováno, aby dokázal efektivně využít již dříve dokončené zakázky na stejné téma a zaměstnavatel zase očekává výraznou úsporu času a nákladů při překladech opakujících se nebo podobných fragmentů textu. Tyto podmínky lze splnit pouze v případě, že překladatel nejen dokonale ovládá mateřský i cizí jazyk a hluboce prostudoval zvolený obor, ale zároveň se sebevědomě orientuje v moderních počítačových technologiích.

IT tak dalo vzniknout nové kultuře přenosu informací v elektronické podobě se současným výrazným nárůstem jejich objemu. Pod vlivem toho, stejně jako s rozšiřováním mezinárodní spolupráce, výrazně vzrostl počet informativních (naučných) překladů z oblasti vědy, techniky, ekonomie, judikatury atd. Změnila se i samotná povaha překladatelského procesu a bylo nutné zvýšit efektivitu PD pomocí moderních počítačových technologií. Z výše uvedeného lze usoudit, že téma je nepochybně aktuální.

Cílem studie je prostudovat možnosti optimalizace překladatelského procesu pomocí ICT.

Dosažení tohoto cíle zahrnuje řešení následujících konkrétních úkolů:

1. Vypracovat univerzální model pracovního cyklu na překladu s využitím IT, popisující sled úkonů nutných pro kvalifikované provedení a následnou podporu zakázky na překlad.

2. Analyzovat rysy využití IT v „překladatelských činnostech“;

3. Provést analýzu účinnosti využívání IT v překladatelských činnostech a určit, zda je počítačový překlad schopen nahradit tradiční;

4. Na základě získaných výsledků poskytnout prediktivní posouzení perspektiv rozvoje IT v překladatelské činnosti.

Předmětem studia jsou etapy PD, zejména etapa překladu a samotné editace.

Předmětem studia je efektivita využití IT v PD, zejména strojového překladu pro překlad.

Vědecká novinka studie spočívá ve snaze zjistit význam využití IT v moderní překladatelské činnosti, určit míru vlivu IT na kvalitu překladu, vyvinout univerzální model cyklu prací na překladu používat to.

Praktická hodnota spočívá v optimalizaci procesu překladu pomocí ICT a ve výsledcích efektivity toho či onoho softwaru v PD, využitelného při psaní diplomové práce i při navazujících překladatelských činnostech.

Validita a spolehlivost získaných výsledků je zajištěna jejich souladem se základními ustanoveními didaktiky a metodiky překladatelské činnosti; logická struktura studia; výběr výzkumných metod, které jsou přiměřené účelu a cílům práce; praktické testování; implementace výsledků výzkumu do překladatelské praxe.

překladatel

Státní pedagogická univerzita v Penze
jméno, Penza, Rusko

Článek definuje fáze překladu jako procesu a odhaluje možnosti využití informačních technologií v různé fáze překladatelské činnosti.

Bakanova M. V., Soldatova A. V. Role informačních technologií v profesionální činnosti tlumočníka. Jsou určeny fáze překladu jako procesu a jsou odhaleny možnosti informačních technologií na každé fázi.

Činnost překladatele si v současnosti nelze představit bez využívání informačních technologií. Již ve fázi hledání práce se překladatel obrací na různé stránky, emailové adresy potenciálních zákazníků, rozesílá svůj životopis atd. Příjem textu k následnému překladu, komunikace se zákazníkem a veškerá další činnost překladatele jsou rovněž zprostředkovány informacemi technika. To vše vede k nutnosti naučit studenty používat počítač ve svých budoucích profesních činnostech. Jak však ukazuje zkušenost s učením, prosté seznámení studentů se stávajícími informačními technologiemi se nezdá být efektivní. V každé fázi této komplexní odborné činnosti má využívání informačních technologií svá specifika.

První fází v činnosti překladatele je fáze získávání cizojazyčného textu a příprava na jeho překlad. Rozdělení do etap vychází z vypracovaného modelu výuky překladu v oblasti odborné komunikace, který zahrnuje odborně orientovanou, analytickou, syntetizující a korekční etapu. V profesně orientované fázi je významná otázka, jakou formou by měl být text překladu prezentován ( počítačová verze text, jeho tisk, zaslání e-mailem apod.), zda mají být v textu překladu uvedeny grafy, schémata apod.

Dalším úkolem této etapy, která také předchází samotnému překladatelskému procesu, je seznámit se s předmětem výpovědi, ujasnit si učivo textu a vybrat vhodné slovníky a referenční literaturu. Pokud je text k překladu poskytnut překladateli v tištěné podobě, moderní možnosti počítače jej umožňují naskenovat a pomocí systému optického rozpoznávání textu jej převést do elektronické podoby. Teprve poté překladatel přistoupí k další fázi své činnosti – porozumění a interpretaci cizojazyčného textu podle své specializace.

Tato fáze překladatelské činnosti je nesmírně důležitá, má výraznou specifičnost a výrazně se liší od běžného chápání textu. Předpokladem porozumění jsou předmětové, jazykové, sociokulturní znalosti, tedy odborná způsobilost překladatele. Aby překladatel porozuměl a interpretoval vědecký a technický text, analyzuje příchozí prohlášení. Je pro něj důležité porozumět všem informacím obsaženým v textu, porozumět hlubokému smyslu, což vyžaduje maximální aktivaci všech mechanismů, které zajišťují porozumění výpovědi. Překladatel musí mít nejvyšší úroveň porozumění a musí být schopen vyhodnotit příchozí zprávu z pozice jazykových, věcných a základních znalostí příjemce. Na této úrovni překladatel analyzuje výpověď a vypracovává překladatelskou strategii zohledňující všechny známé faktory odborné situace a specifika překládaného vědeckého a technického textu, tedy porozumění a adekvátní interpretaci vědeckého a technického textu v cizí jazyk jsou základem pro jeho následný překlad do rodného jazyka.

Věda a technika se rozvíjejí rychlým tempem, v publikovaných textech lze použít nové pojmy. V tento případ, jak poznamenávají překladatelé a badatelé, hledání nezbytné informace v různých vědeckých publikacích, encyklopediích apod. Takové informační a referenční vyhledávání umožňuje seznámit se s pojmy použitými v přeloženém textu, identifikovat klíčové pojmy a určit používanou terminologii. Měli byste začít trénovat vyhledávání informací a referencí s texty souvisejícími se známými oblastmi vědy a techniky, na jejichž téma existuje mnoho referenční literatury se zavedenou terminologií, postupně přecházet k textům souvisejícím s novými, málo rozvinutými oblastmi znalostí, s nestálým pojmovým aparátem. Proto je v první fázi vyhledávání informací prováděno v referenčních knihách a encyklopediích, dále ve specializovaných vědeckých a technických časopisech, v nejnovějších informačních publikacích na internetu a konzultace s odborníky atd. získané pomáhá překladateli najít ekvivalenty k odpovídajícím termínům, které překladatel zadává do vlastního terminologického souboru.

V současnosti se stále více projevuje úzká specializace překládaných textů, proto se profesionální překladatelé často obracejí na specialisty firmy/podniku, kteří jsou zákazníky překladů, aby od nich získali potřebné rady. Překladatel samozřejmě bude při své práci používat dvojjazyčné slovníky, ale pro pochopení a interpretaci vědeckého a technického textu by se měl člověk spoléhat především na logiku a kontext a teprve potom na slovník.

Využití počítače, možnost vyžádat si potřebné informace přes internet, může výrazně rozšířit vyhledávání informací a referencí v činnosti překladatele vědeckých a odborných textů. Jak ukázaly provedené průzkumy mezi překladateli, v této fázi své činnosti překladatel může:

1. Účastněte se profesionálních chatů s rodilými mluvčími.

2. Používejte elektronické slovníky a on-line automatizované překladatelské systémy.

3. Vyhledávání publikací na téma překlad.

4. Navštivte překladatelská fóra, tedy používejte internet pro profesionální komunikaci.

5. Prohlédněte si nejnovější zprávy na téma překlad, abyste si ujasnili kontext a terminologii.

Získané informace lze zanést do elektronického slovníku, který překladatel vede po celou dobu své odborné činnosti.

Další fází činnosti překladatele je fáze syntetizující, tedy vlastní překlad srozumitelného textu. Při generování textu je východiskem koncept, který předurčuje sémantickou strukturu textu a jejím prostřednictvím i logickou strukturu. Logická struktura a komunikační účelnost pochopeného textu diktuje výběr repertoáru jazykových prostředků, který je při generování textu skutečně použit. Jestliže ve fázi porozumění musí překladatel co nejhlouběji, úplně a nejpřesněji porozumět sémantické stránce výpovědi, záměru autora textu, pak je ve fázi generování překladu textu spojena činnost překladatele. s identifikací různých druhů korespondence mezi dvěma jazyky, dvěma kulturami, znalostmi odesílatele a příjemce textu. Při generování textu musí překladatel modelovat jeho chápání budoucím příjemcem a také brát v úvahu diskurzivní a žánrové parametry výstavby textu v ruštině. Při překladu ve fázi vytváření srozumitelného textu v ruštině přišel na pomoc překladateli počítač, který umožňuje:

1. Seberte synonyma pro slova.

2. Používejte elektronické slovníky.

3. Při překládání některých standardizovaných žánrů, jako je patent nebo návod, použijte elektronický překladač.

4. Vytvořte systém překladatelových poznámek k nejkontroverznějším místům nebo místům vyžadujícím objasnění kontextu.

Poslední fází činnosti překladatele je ověření a dodání překladu. V současné době je nutné všechny přeložené texty odevzdat elektronická verze. Široké možnosti počítačových technologií značně usnadňují úpravu a design překladového textu. Pomocí počítače v této fázi je tedy možné:

2. Použít formátovací šablony (v souladu s obecně uznávanými v dané zemi);

3. Získejte statistiky o přeloženém a přeloženém textu (počet znaků, slov, odstavců atd.);

4. Používejte grafické prvky (grafy, grafy, tabulky, obrázky atd.).

Výcvik studentů v profesi překladatele s využitím informačních technologií by tedy měl probíhat po etapách s přihlédnutím ke specifikům úkolů, kterým překladatel v každé fázi čelí. Výsledkem tohoto procesu bude utváření překladatelské kompetence, tedy schopnosti extrahovat informace z textu v jednom jazyce a zprostředkovat je vytvořením textu (ústního nebo písemného) v jiném jazyce a používat cizí jazyk v odborných činnostech a pro další sebevzdělávání.

Bibliografický seznam

1. Alferova výuka překladu vědeckých a technických textů s využitím informačních technologií: abstrakt dis. ... kandidát pedagogických věd: 13.00.02. Ros. Univerzita přátelství národů. M.: 26s.

2. "Možné způsoby využití informačních technologií při přípravě překladatele v oblasti profesionální komunikace" // Bulletin Univerzity přátelství lidu, řada "Vzdělávací otázky: jazyky a speciality". Moskva, RUDN. - 2008

3. Ryabova technologie ve vzdělávání: problémy strojového překladu. ict. edu. en›vconf/files/3518.doc

4. Bakanovovy technologie ve vzdělávání odborný překlad: Teorie a praxe formování profesní orientace programátorů ve výuce cizího jazyka. Monografie. LAP LambertAcademic Publishing Gmb&Co. Kg. 174 str.

Stažení volnou práci Můžete použít krátký odkaz. Obsah si můžete prohlédnout níže.

Úvod 5
1. Skutečné problémy překlad 7
1.1 Pojem překladu, přístupy k překladu textu 7
1.2 Typy převodů 12
2. Metody a nástroje používané překladateli 23
2.1 Běžné metody pro překlad 23
2.2 Nástroje používané pro překlad 28
2.3 Specifika práce s cizojazyčným textem – „falešní přátelé 32
překladatel" 32
Závěr 39
Seznam použitých zdrojů 41

Překlad do tento moment- to je to nejnutnější, co je požadováno prakticky ve všech oblastech komunikace a interakce mezi lidmi: zprávy, politika, ekonomika, kultura atd. a samozřejmě, když už mluvíme o překladatelské činnosti, je také důležité pochopit, že může existovat mnoho přístupů a typů překladu, stejně jako text.
Text je zvláštní systém symbolů a znaků vytvořený osobou, a proto má subjektivní charakter. Zvláště důležitá je problematika tvorby textů pod vlivem různých vnějších okolností, která v naší době není něčím příliš neznámým. Tento přístup ale značně komplikuje práci překladatelů. Protože text může obsahovat různé druhy obtížně přeložitelných slov, jako jsou neologismy, žargon, slangové formy, zkratky atd.
Dodnes o sobě pár lidí nemůže říct, že neumí druhý jazyk, i ve škole se všichni učili buď anglicky nebo německy, někdy francouzsky a italsky. Ve skutečnosti se ukazuje, že společnost byla ve stavu masové potřeby znalostí jiných jazyků - i když ve skutečnosti tomu tak není. A mnozí nikdy neměli to štěstí vyjet do zahraničí nebo uplatnit své znalosti v praxi.
Na druhou stranu taková politika vedla k fenoménu tzv. „překladatelské exploze“, kdy lidé začali pracovat s původními texty pro sebe – jen si je přečíst, a pak získat informace z původního zdroje a následně rozšířit jejich obzory. Takže počet lidí, kteří znají 2 nebo více jazyků, vzrostl a potřeba překladu si udržela svou pozici.
Tématem je tedy „Zvláštnosti písemného překladu. Informační zdroje v činnosti překladatele“ je docela relevantní. Především je to způsobeno skutečností, že dnes lidé žijí v podmínkách neustálé interakce s prvky cizího jazyka a výsledkem takové interakce bylo vytvoření různé druhy překlad a metody jeho implementace.
Předmětem zkoumání jsou zvláštnosti písemného překladu.
Objekt - písemný překlad
Účelem této studie je popsat zdroje používané při překladu.
úkoly:
definovat pojem překlad a přístupy k překladu textu;
popsat typy převodů;
charakterizovat rozdíly mezi písemným překladem a ústním překladem;
zvážit běžné metody pro překlad;
seznam nástrojů a zdrojů potřebných pro překlad.
K přípravě práce byly použity publikace, vzdělávací materiály a internetové zdroje.

Když shrneme odvedenou práci, můžeme dojít k následujícímu:
Je třeba poznamenat, že při přípravě na překlad konkrétního textu musí být překladatel připraven čelit řadě obtíží. Zejména s absencí analogů v rodném jazyce, protože jazyk může obsahovat nejen zastaralá, ale také cizí slova, která nemusí být pro překladatele dobrou službou, takzvaní „falešní přátelé“, kteří na první pohled jsou pochopitelné, ale s druhou stranou mají úplně jiný základ - odlišný od naznačeného. A proto bude kvalita překladu záviset na zkušenostech a kvalifikaci překladatele. A samozřejmě je důležité vzít v úvahu skutečnost, že význam překladu v dnešní době spočívá především v tom, že téměř všichni lidé na planetě dnes potřebují neustálé doplňování informací, a z toho vyplývá značný zájem všech zemí o rozvoj překladatelské činnosti;
překlad je společenským fenoménem, ​​který se utvářel v procesu rozvoje společnosti samotné a v důsledku toho je dnes nedílnou součástí života společnosti. Existují 2 hlavní typy překladů – písemný a ústní překlad. Každý z nich má svá odvětví a typy práce s textem, které jsou charakteristické pouze pro tento typ. Ale budiž, mezi tyto typy lze zařadit i uměleckou formu překladu. Ano, na jedné straně se to bude týkat písemného překladu, ale ústní překlad může být také proveden v uměleckém stylu nebo přes umělecké dílo. Ale na druhou stranu je třeba poznamenat, že překlad má více pozitivních stránek, což se projevuje v široké škále metod a nástrojů používaných překladateli;
všechny možné metody a metody se omezí na to, aby byl překlad pro překladatele co nejpřístupnější, a proto bude přirozené hledat analogie v rodném jazyce překladatele nebo se snažit zprostředkovat sémantické zatížení. A jak se ukázalo na příkladu literárního textu, právě tento přístup je při práci s vlastními jmény nejpřijatelnější, protože pouze s podobnými možnostmi je možné přesně zprostředkovat význam čtenáři. Navíc, po zvážení metod a přístupů k překladu vlastních jmen, můžeme předpokládat následující: překlad, transkripce a trasování ne vždy překladatele zachrání;
přestože dnes mají překladatelé možnost využívat velké množství technik, metod, principů a nástrojů pro práci s textem, výběr tak nějak zůstane na překladateli samotném - je to jeho osobní rozhodnutí a ve výsledku osobní cesta ke zlepšení profesionalita;
Překlad vědeckých textů z angličtiny do ruštiny má poměrně dost specifických rysů, ale hlavní úskalí a specifikum práce s cizím vědeckým textem je v tom, že mnoho slov v cizím jazyce je buď ve výslovnosti shodných s jejich rodným jazykem, popř. podobně jako slova, která každý zná, a výsledkem je chybný překlad, protože překladatel může usoudit, že slovo je snadné přeložit a přeložit jej špatně. Takové situace vedou k závažným porušením překladatelských pravidel, nesoudržnosti textu a dalším problémům spojeným s prací na vědeckém textu. Problémům se nevyhnou ani velcí specialisté, ale je možné je minimalizovat za předpokladu přesného a doslovného překladu.

Informační technologie v překladatelské činnosti: výhody, příležitosti - strana #1/1

M. V. Umerová

HSE

INFORMAČNÍ TECHNOLOGIE V PŘEKLADU: VÝHODY, MOŽNOSTI APLIKACE, VYHLÍDKY ROZVOJE

Cílem příspěvku je prozkoumat moderní systémy strojového překladu. Tradičně se překladatelské programy dělí napřna dva typy: založené na pravidlech a založené na příkladech. Systémy založené na příkladech pracují na principu překladové paměti, který převládá v moderních počítačových programech používaných pro překlad.
Oblast informačních technologií v překladatelské činnosti dnes zahrnuje elektronické slovníky, terminologické databáze, příručky a encyklopedie, jakož i speciální programy umožňující počítačový (nebo strojový) překlad. Zvažte hlavní existující dnes aplikační programy, zajišťující počítačově podporovaný překlad textů (Computer-Aided Translation).

Tradičně se systémy strojového překladu dělí do dvou kategorií: založené na pravidlech a založené na příkladech. V první je gramatika propracována hlouběji, ve větší míře zohledňují různá pravidla. Systémy druhého typu jsou samoučící se, jsou postaveny na dynamickém generování jazykových pravidel pro konkrétní textové příklady. Hranice mezi systémy založenými na příkladech a na pravidlech nejsou dostatečně jasné, protože oba používají slovníky a pravidla pro práci s těmito slovníky. Dosud nejrozšířenějším systémem založeným na příkladech je systém TRADOS, který pracuje převážně na příkladech, s malým nebo žádným využitím gramatických pravidel. Takové programy se nazývají Translation Memory (TM-tools).

Nástroje TM umožňují uložit do databáze paralelní věty: větu z originálu a její překlad. Do databáze lze uložit objemnější textové fragmenty, ale věty jsou automaticky fixovány (program zpracovává textové fragmenty z bodu do bodu). Již v prvním okamžiku zahájení práce na překladu věty program automaticky zkontroluje existující databázi na přítomnost stejné nebo podobné věty a nabídne již existující překlad. Postupem času se tak databáze rozšiřuje, což se děje zvláště rychle v překladatelských centrech, kde pracuje velké množství překladatelů, kteří provádějí mnoho překladů. Většina těchto programů je nainstalována na osobní počítač a používají se pro síťové použití. Využití společné databáze všemi překladateli umožňuje vyvinout jednotný styl překladu pro celou překladatelskou agenturu. Editační režim umožňuje opravit chyby a zabránit jejich opakování v dalších překladech.

Programy kategorie TM poskytují funkci terminologické podpory, tzn. když je nalezeno slovo nebo fráze, která byla v předchozích překladech označena jako termín, program na tento fragment upozorní překladatele a nabídne existující možnost překladu. Princip jednoty terminologie tak mohou dodržovat všichni překladatelé agentury. Dnes již existují hotové termínové báze, které může zajistit zákazník překladu jako doplňkový blok k programu překladatelské agentury. To vám umožní urychlit proces překladu a zlepšit jeho kvalitu.

Systém TRADOS je určen pro velká překladatelská centra, kde se nahromadilo velké množství paralelních textů. Umožňuje nepřekládat stejnou větu dvakrát, ale najde podobnou větu v databázi paralelních textů a vydá překlad, který již byl proveden. U velkých polí stejného typu textů je tento přístup velmi efektivní. Pro strojový překlad je důležitý koncept pole dokumentů. Většina odborníků se shoduje, že strojový překlad je možný pouze u aplikovaných (technických) textů, které lze specifikovat v určitých, často jen gigantických polích. Beletrie, jejíž překlad musí řešit problém volby kontextového významu polysémantického slova, překlad slovních hříček, kontaminované řeči, metafor, narážek a dalších stylistických prostředků, nebude alespoň v dohledné době dostatečně přeložen počítačem. .

Na ruský trh Strojových překladačů je málo a lídrem mezi nimi je systém PROMT. Podle některých odhadů zaujímá PROMT až 95 % trhu strojových překladů v Rusku a jeho pozice je silná nejen u nás, ale i v Evropě. PROMT je komerční vývoj, takže interní algoritmy programu nejsou dostupné širokému okruhu výzkumníků. Z tohoto pohledu je program svým způsobem „černá skříňka“, jejíž obsah nelze analyzovat. S dostatečnou mírou jistoty však lze tvrdit, že systém používá dvojjazyčné slovníky opatřené nezbytnými lingvistickými informacemi: morfologickým, syntaktickým, sémantickým. Program je schopen oddělit jednohodnotová slova od polysémantických, načež jsou jednohodnotová slova přeložena podle seznamů ekvivalentů. K překladu polysémantických slov se používají speciální kontextové slovníky, jejichž slovníková hesla jsou algoritmy pro dotazování kontextu na přítomnost nebo nepřítomnost kontextových významových determinantů.

Známý lingvista Yu.N. Marchuk, jehož díla se již stala klasikou aplikované lingvistiky, věnuje velkou pozornost problému řešení lexikální polysémie ve strojovém překladu, který se řeší detekcí lexikálních, syntaktických a morfologických determinant, které určují překlad. polysémantického slova v textu. K dnešnímu dni existuje velké množství prací věnovaných vzorům vysvětlování slovní zásoby, syntaxe a sémantiky v rámci konkrétních subjazyků, které mají své vlastní lexikální, strukturální, syntaktické a sémantické rysy.

Yu.N. Marchuk vysvětluje nízká kvalita překlady produkované mnoha systémy strojového překladu v tom, že konečný přeložený text je většinou vývojářů považován za kompozici nebo součet překladů jeho jednotlivých částí (podobně jako známá vlastnost generování velkých celků z menších). Překlad ale tuto vlastnost nemá a ze správných překladů jednotlivých částí textu nelze automaticky získat správný překlad celého textu jako celku. Yu.N. Marchuk vidí řešení tohoto problému v přesném zohlednění specifických rysů oboru a jazykového složení konkrétních subjazyků (tedy oblastí, které jsou zjevně výrazně menší než celý systém přirozeného jazyka) . Pro taková jazyková společenství, jako jsou podjazyky, je možné určit význam jednotlivých jazykových jednotek tak, že jejich souhrn ( lineární kombinace) není v rozporu s myšlenkou celého textu jako takového. Na tomto teoretickém základě vznikla myšlenka vytvářet kontextové slovníky pro určité typy textů v rámci určitých sémantických polí a podjazyků, které dnes kromě kontextů použití zahrnují i ​​výklad. Kontextové slovníky umožňují vytvářet vícejazyčné terminologické databáze pro široké tematické oblasti.

Kontextologický přístup tedy syntetizuje dva hlavní trendy v aplikovaném popisu slovní zásoby – na slovní zásobu a na text. Mnoho existujících systémů strojového překladu je založeno na textově orientovaném přístupu: popis slovní zásoby je založen na pomocných slovnících-konkordancích, které vznikají jako výsledek analýzy velkých textových polí. Hlavním významem je zde textové použití slova, tzn. souhrn jeho specifických významů v tomto typu textů. V dřívějších systémech strojového překladu byl kontextový slovník kombinován se speciálním algoritmem, který prováděl dotazy na každé polysémantické slovo na přítomnost kontextových determinantů. Moderní jazyky programování vám umožňuje implementovat slovníkový systém, aniž byste jej spojovali se speciálním algoritmickým postupem. K dnešnímu dni existují i ​​jiné způsoby, jak implementovat rozmanitou slovní zásobu do počítačového programu.

Nejdůležitějším výsledkem používání kontextových slovníků je efektivní řešení problému lexikální polysémie, protože je již dávno prokázáno, že hlavní část přenášejí lexikální významy slov. sémantické informace věty a text v rámci diskurzu konkrétního předmětu.

Vývojáři systému strojového překladu PROMPT dnes nabízejí integrovanou verzi, která kombinuje systémy PROMT XT Professional a TM TRADOS. Algoritmus pro společnou práci těchto dvou systémů je následující: nejprve systém TRADOS analyzuje přeložený dokument a identifikuje segmenty, jejichž překlad není v databázi nebo je procento jeho shody s databází nižší než zadané. Identifikované textové segmenty jsou přeneseny do PROMT XT Professional pro další strojový překlad. Pro zlepšení kvality překladu musí uživatel nejprve nakonfigurovat systém: vybrat předmět překládaného dokumentu, čímž se k dílu připojí specializované slovníky a zajistí jednota terminologie v celém dokumentu. Počítačově přeložené textové segmenty jsou přidány do databáze překladové paměti s poznámkou, že byly vytvořeny PROMT. Na další práce s dokumentem v systému TRADOS je uživatel potřebuje pouze upravit a uložit do databáze Překladové paměti. výsledek sdílení systémů se stává nejen překladem dokumentu, ale i odpovídajícím základem Překladové paměti, který lze použít při následných překladech.

Dnes výukové programy většina jazykových univerzit a fakult poskytuje přednášky o stávajících systémech strojového překladu, ale ne všechny univerzity mají možnost seznámit studenty s elektronickými překladateli v praxi. Od roku 2005 jsou překladatelské systémy PROMT a TRADOS dodávány na některé ruské univerzity (RGGU, RGPU pojmenované po Herzenovi a další). Univerzity vyvíjejí speciální kurzy, které učí, jak s nimi pracovat počítačové systémy překlad.

Vývojáři nabízejí další aktualizovanou verzi X-Translator Revolution, která funguje na bázi nového překladového enginu, což výrazně zlepšilo kvalitu překladů. Program poskytuje možnost pracovat se šesti evropskými jazyky v různých kombinacích. V programu ICQ existuje speciální aplikace pro překlad zpráv. Možnosti překladu odborných textů byly rozšířeny vydáním nových slovníků na témata „Obchod“, „Věda“, „Technologie“, jejichž celková slovní zásoba je více než 250 tisíc slov a frází. Propojení slovníků umožňuje zlepšit kvalitu překladů smluv, finančních dokumentů, vědeckých článků, technická dokumentace. Jako výhodu produktu vývojáři vyzdvihují rozhraní známé většině uživatelů ve stylu Microsoft Office 2003 a také možnost online překladu e-mailů a webových stránek.

Kromě komerčního vývoje v oblasti strojového překladu existují i ​​takzvané akademické. Nejsměrodatnější je systém ETAP, který funguje pro kombinaci ruštiny a angličtiny. Pro Rusko tento systém je pro svět stejně důležitý jako klasický Systran. STAGE znamenal začátek celku vědecký směr, který se stal hlavním v ruském akademickém vývoji v oblasti strojového překladu. Technologie systému ETAP (na rozdíl např. od PROMT) byly popsány v otevřených publikacích. Kandidát technických věd A. Sokirko ve srovnání těchto dvou systémů ve svých publikacích hodnotí výsledky práce PROMT jako větší zaměření na sémantickou přehlednost překladu na úkor jeho gramatické správnosti vzhledem k tomu, že PROMT je zaměřen na koncového uživatele. . Tvůrci STAPu podle A. Sokirka naopak hodně dbají na gramatickou správnost překladu, protože ETAP je akademický vývoj a je zaměřen speciálně na správnost výsledku. Pokus o syntézu těchto dvou přístupů (sémantická jasnost a gramatická správnost) podnikla skupina Dialing ( www. aot. en), která vedla k vývoji programu pro strojový překlad. Tento program se vyznačuje přítomností v něm tzv. povrchově sémantického modulu, jehož vývoj je založen na postupu sémantické analýzy, dobře známém v lingvistice. Algoritmická implementace sémantické analýzy se neprovádí prostřednictvím obvyklé interpretace pro lingvisty, ale pomocí grafů (tzv. sémantických stromů), v jejichž uzlech jsou slova nebo jednotky objemově rovnající se slovům. Vztahy grafu jsou specifikovány seznamem a nazývají se sémantické vztahy (například vztahy subjekt - objekt, subjekt - aspekt atd.). A. Sokirko ukazuje, jak se pro každou větu vstupního textu budují vlastní sémantické struktury, na jejichž základě se provádí strojový překlad. Zde je příklad grafu z článku A. Sokirka:

Takové grafy mohou obsahovat nejen slova, ale také nastavené fráze a fráze, abstraktní spojky, rigidní syntaktické skupiny (například „dvacet dva chlapců“) atd. Na základě takových sémantických struktur se překlad provádí následovně: stejná angličtina je postavena podle ruské sémantické struktury s anglickými slovy a frázemi v uzlech, poté je syntetizován řetězec anglických slov podle sémantické struktury , což je vícestupňový proces, který vyžaduje určité časové náklady. Proto je jednou ze slabin tohoto systému pomalá rychlost překlad.

Běloruští lingvisté A. Chistyakov a A. Skrebnev ve svých pracích věnují zvláštní pozornost dalšímu systému, v němž je proces automatického překladu založen na matematické logice a statistickém výpočtu pravděpodobnosti. Vývoj v tomto směru, jehož základy položil slavný vědec Franz Josef Och, probíhá již více než 15 let. Jeden dostupný na trhu dnes komerční produkt v tomto směru je automatický překladatelský program Language Weaver. Tento program nepoužívá žádné slovníky obsahující lexikální a gramatická data připravená k použití. Program používá pouze paralelní texty (podobný princip je použit v Nástrojích překladové paměti) a objem textů je velmi významný. Program analyzuje originály a překlady, kde je segment textu podobný tomu, který je nyní třeba přeložit. Po porovnání mnoha možností překladu program vybere tu, která byla používána nejčastěji. Program tedy zafixuje míru pravděpodobnosti, se kterou by měl být tento segment textu s největší pravděpodobností přeložen, postupně se tato míra pravděpodobnosti blíží sto procentům. To eliminuje potřebu stahování specializovaných slovníků (výhoda statistická metoda před transformačními programy), protože program sám generuje neustále používaný slovník, který je zaměřen právě na tohoto uživatele. Tvůrci programu tvrdí, že dnes jejich systém poskytuje více vysoká kvalita překlad ve srovnání s jinými systémy strojového překladu.

Text připravený k překladu v programu Language Weaver lze prezentovat v různých formátech textu a dokonce i zvukových souborů. Shromážděné paralelní texty jsou rozpoznávány a kombinovány na úrovni vět, aby se vytvořil paralelní textový korpus. Tento textový korpus je zpracován pomocí podprogramu Language Learner, který určuje pravděpodobnost konkrétního překladu a sestavuje pravděpodobnostní slovník, šablonu nebo pravidlo, tedy parametry překladu. Vytvořené parametry využívá statistický překladač-dekodér při překladu nových textů.

V současné fázi vývoje program nefunguje zcela samostatně. Konečnou verzi vyhodnotí překladatel a ze sady navržené programem vybere větu, která se nejvíce shoduje s originálem z hlediska její komunikační ekvivalence. V následných překladech je zvolená věta použita programem jako šablona nebo šablona.

Tento systém nejzřetelněji představuje příklad rozvoje umělé inteligence a autoři jej přirovnávají k procesu osvojování přirozeného jazyka dítětem: dítě nejprve kopíruje písmena a slova, aniž by chápalo jejich význam, a poté přechází na smysluplné přepisování slov a výrazů. Tento systém strojového překladu tedy nepracuje s lingvistickým materiálem (významy jednotlivá slova a fráze, syntaktická pravidla), ale s precedentními texty, tzn. s významy výroků, které jsou prvky mezikulturní komunikace. Takovou prací s texty se proměňuje jazyková skořápka významu jako kulturní fenomén, a nikoli slovo samotné jako jazykový fenomén.

S nárůstem technického výkonu počítačů se podle autorů zvýší možnosti zpracování paralelních textů a počítač bude schopen víceméně samostatně navazovat intertextová spojení. Je možné, že matematické zákony konstrukce najdeme v klasických textech. Zejména v minulém století vznikly obory matematiky, které popisují díla Mozarta a Beethovena. matematické vzorce. Možná bude počítač schopen pracovat s takovými paralingvistickými znakovými systémy, jako je intonace a mimika.

Pokud bude problém v budoucnu vyřešen automatická kontrola adekvátnosti překladu, pak se počítač stane plně samoučícím se systémem schopným nejen překládat, ale v jistém smyslu i generovat texty, podle toho, jaká „kulturní bagáž“ do něj bude vložena ve formě paralelních textů.

Společnost Language Weaver k dnešnímu dni vydává pravidelně aktualizované verze strojového překladu, zejména verzi SMTS 4.2. Na rozdíl od jiných elektronických překladačů využívá SMTS (Statistical Machine Translation Software) výše popsané metody statistické analýzy ke studiu vět, frází a konstrukcí a vybírá ty nejvíce vhodná varianta překlad mezi mnoha dostupnými.

Výstupní podpora TMX (Translation Memory eXchange) použitá v programu zjednodušuje výměnu informací mezi SMTS a jinými systémy strojového překladu. Program má vestavěný filtr, který umožňuje překládat dokumenty společnosti Microsoft Office (MS Word, Excel a PowerPoint) a zobrazovat výsledky překladů v jejich původním formátu.

Mnoho moderních výzkumníků tak dochází k závěru, že se kvalita strojového překladu zlepší. Většina specialistů na informační technologie souhlasí s tím, že adekvátní překlad jakéhokoli typu testů, nezávisle prováděných strojem, se stane realitou za 50–70 let s rozvojem schopností umělé inteligence.

Literatura:

1. 
   Marchuk Yu.N. Počítačový překlad polysémantických slov, 2000. www.philol.msu.ru
2. 
   Semenov A.L. Základy obecné teorie překladu a překladatelské činnosti. - M .: Publikační centrum "Akademie", 2008.
3. 
   Sokirko A. Budoucnost strojového překladu. // Počítač č. 21, 5. 6. 2002.
4. 
   Chistyakov A., Skrebnev A. Počítačový překlad jako nástroj mezikulturní komunikace. – Vitebsk, 2005.

BĚLORUSKÁ STÁTNÍ UNIVERZITA

Absolventská práce na
"Základy informačních technologií"

Minsk - 2010

SEZNAM SYMBOLŮ

IT - informační technologie

ICT - informační a komunikační technologie

PD - překladatelská činnost

Software - software

TM - Překladová paměť

DB - databáze

MP - strojový překlad

SHRNUTÍ NA TÉMA "VYUŽITÍ INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ V PŘEKLADU"

ÚVOD

Tato práce je věnována studiu využití informačních technologií v překladatelské činnosti.

V současné fázi překladatelské činnosti je zvláště důležitý problém používání inovativních technologií. Většina z nich jsou informační a komunikační technologie.

Za posledních deset až patnáct let se charakter práce překladatele a požadavky na ni výrazně změnily. Změny se dotkly především písemného překladu vědecké, technické, úřední a obchodní dokumentace. Dnes již zpravidla nestačí text jednoduše přeložit pomocí počítače jako psacího stroje. Zákazník od překladatele očekává, že návrh hotového dokumentu bude co nejvíce odpovídat vzhledu originálu a zároveň bude splňovat normy akceptované v zemi. Po překladateli je také požadováno, aby dokázal efektivně využít již dříve dokončené zakázky na stejné téma a zaměstnavatel zase očekává výraznou úsporu času a nákladů při překladech opakujících se nebo podobných fragmentů textu. Tyto podmínky lze splnit pouze v případě, že překladatel nejen dokonale ovládá mateřský i cizí jazyk a hluboce prostudoval zvolený obor, ale zároveň se sebevědomě orientuje v moderních počítačových technologiích.

IT tak dalo vzniknout nové kultuře přenosu informací v elektronické podobě se současným výrazným nárůstem jejich objemu. Pod vlivem toho, stejně jako s rozšiřováním mezinárodní spolupráce, výrazně vzrostl počet informativních (naučných) překladů z oblasti vědy, techniky, ekonomie, judikatury atd. Změnila se i samotná povaha překladatelského procesu a bylo nutné zvýšit efektivitu PD pomocí moderních počítačových technologií. Z výše uvedeného lze usoudit, že téma je nepochybně aktuální.

Účel studie je studovat možnosti optimalizace překladatelského procesu pomocí ICT.

K dosažení tohoto cíle je třeba vyřešit následující konkrétní úkoly:

Vyvinout univerzální model cyklu prací na překladu pomocí IT, popisující sled úkonů nutných pro kvalifikované provedení a následnou údržbu zakázky na překlad.

Analyzovat rysy využití IT v "překladatelských činnostech";

Provést analýzu účinnosti využívání IT v překladatelských činnostech a určit, zda počítačový překlad může nahradit tradiční;

Na základě získaných výsledků poskytnout prediktivní posouzení perspektiv rozvoje IT v překladatelské činnosti.

Předmět studia jsou fáze PD, zejména fáze samotného překladu a editace.

Předmět výzkum obhajuje efektivitu využívání IT v PD, zejména strojového překladu pro překlady.

Vědecká novinka Studie spočívá ve snaze zjistit význam využití IT v moderních překladatelských činnostech, určit míru vlivu IT na kvalitu překladu, vyvinout univerzální model cyklu práce na překladu s využitím IT.

Praktická hodnota spočívá v optimalizaci procesu překladu pomocí ICT a ve výsledcích efektivity toho či onoho softwaru v PD, využitelného při psaní diplomové práce a při navazující překladatelské činnosti.

Platnost a spolehlivost dosažené výsledky jsou zajištěny jejich souladem se základními ustanoveními didaktiky a metodami překladatelské činnosti; logická struktura studia; výběr výzkumných metod, které jsou přiměřené účelu a cílům práce; praktické testování; implementace výsledků výzkumu do překladatelské praxe.

KAPITOLA 1 PŘEHLED LITERATURY

K datu vědeckých a periodik zůstávají jedním z nejdůležitějších zdrojů informací. Rozbor vědeckých prací V.S. Slepovič, N.G. Shakhova, N.G. Komleva, V.N. Komissarova, věnovaný procesu přípravy budoucích překladatelů, a také didaktickým předpokladům pro využití informačních technologií v překladatelské činnosti, identifikovaných v teoretických studiích O.A. Artemenko, I.K. Belsky, L.N. Belyaeva, V.N. Grabovský, A.V. Evdokimová, V.N. Zacharová , D. Kravčenko , O.A. Levkovich, Yu.N. Marchuk, L.L. Nelyubina a další nám umožnili dospět k závěru, že nejdůležitějším faktorem pro zlepšení efektivity utváření překladatelské kompetence je kompetentní, psychologicky a pedagogicky správné používání ICT.

materiálů Internetové zdroje jsou jedinečné informace, protože jsou v " Celosvětová Síť» představuje celou škálu pohledů a přístupů k problému využití IT v překladatelské činnosti ve všech jeho projevech. Studie byla podrobena takovým internetovým zdrojům jako: atd.

Projekty tvorby informačních systémů a technologií jsou v 21. století jednou z prioritních a nejperspektivnějších oblastí rozvoje humanitních znalostí a zejména filologických oborů. To je jasně vidět z počtu podpořených projektů na tvorbu překladových databází. Uvádíme nejoblíbenější projekty pro vytváření elektronických slovníků různé typy, překladové databáze, elektronické překladače, o které jsme vycházeli při psaní této práce: , .

Zvláštní skupinou zdrojů jsou internetová fóra pro překladatele a také blogy (interaktivní deníky), ve kterých přímí cviční překladatelé sdílejí své zkušenosti a poznatky, které přímo souvisejí se zkoumaným tématem. Například, .

KAPITOLA 2 METODOLOGIE VÝZKUMU

Metodologickým základem této studie jsou tradiční a obecně uznávané metody a principy. Zásadní role patří princip vědecké objektivity, protože objektivismus je integrální charakteristikou každého vědeckého výzkumu.

Účel a cíle studie předurčily použití následujícího souboru výzkumných metod, které se vzájemně kontrolují a doplňují:

- Obecný vědecký komplex, který zahrnuje takové výzkumné metody jako indukce, dedukce, syntéza, analogie, teoretické zobecnění atd., zaměřené na získání podrobných informací o předmětu výzkumu a založené na pochopení, vysvětlení a interpretaci empirických dat;

- Speciální komplex, zejména teoretický rozbor vědecký a metodologický zdroje - shromažďovat informace, technický způsob - používat vhodný software v průběhu práce, stejně jako metody modelování A srovnávací statistická analýza- systematizovat, seskupovat a třídit látku v souladu s účelem studie, byla použita k sepsání praktické i teoretické části této práce. Analýza efektivity využití IT v PD byla provedena pomocí experimentální metoda také součástí tohoto komplexu.

KAPITOLA 3 HLAVNÍ VÝSLEDKY

S ohledem na stále se zvyšující požadavky na kvalitu překladu, požadavky na minimalizaci nákladů a času stráveného překladem v každé fázi používají moderní překladatelé vhodný software (SW), který zjednodušuje práci a zlepšuje kvalitu hotového překladu. dokumentace. Využití toho či onoho typu softwaru v překladatelské činnosti je však ryze individuální povahy a závisí na úrovni dovedností překladatele v oblasti IT a míře jeho znalosti počítačových technologií.

Uvádíme ve formě tabulky fáze PD, typ softwaru potřebného k provedení konkrétní fáze PD a příklady nejběžnějších programů odpovídajících každému typu softwaru.

Tabulka 3.1 – Pracovní cyklus překladu a použitý software

závěr: dnes existuje vhodný software pro všechny fáze PD, který značně usnadňuje proces překladu.

3.1 Fáze překladu a editace

Nejdůležitější fází pro překladatele je samotný proces překladu, protože celý výsledek PD závisí na tom, jak dobře je proveden. Programy strojového překladu se v této fázi poměrně aktivně používají.

Systém strojového překladu zahrnuje dvojjazyčné slovníky dodávané s nezbytnými gramatickými informacemi (morfologickými, syntaktickými a sémantickými), aby byl zajištěn přenos ekvivalentních, variantních a transformačních překladových korespondencí, a také nástroje pro algoritmickou gramatickou analýzu, které implementují kteroukoli z formálních gramatik přijatých pro automatické překlady. zpracování textu..

Nejběžnější je následující sekvence formálních operací, které poskytují analýzu a syntézu v systému strojového překladu:

V první fázi se zadává text a vyhledávají vstupní tvary slov (slova v konkrétním gramatickém tvaru, např. dativ množného čísla) ve vstupním slovníku (slovníku jazyka, ze kterého je překlad pořízen) s doprovodnou morfologickou analýzou, při níž se ustavuje příslušnost tohoto slovního tvaru ke konkrétnímu lexému.(ke slovu jako jednotce slovníku). V procesu analýzy lze z formy slova získat také informace související s dalšími úrovněmi organizace jazykového systému.

Další fáze zahrnuje překlad idiomatických frází, frazeologických jednotek nebo razítek dané tematické oblasti (například v anglicko-ruském překladu fráze jako v případě, v souladu s obdrží jediný digitální ekvivalent a jsou vyloučeny z další gramatické analýzy ); určení hlavních gramatických (morfologických, syntaktických, sémantických a lexikálních) charakteristik prvků vstupního textu (například počet podstatných jmen, slovesný čas, syntaktické funkce slovních tvarů v tomto textu atd.) prováděné v rámci zadání Jazyk; rozlišení homografie (konverzní homonymie slovních tvarů - např. anglický round může být podstatné jméno, přídavné jméno, příslovce, sloveso nebo předložka); lexikální analýza a překlad lexémů. Obvykle se v této fázi oddělují jednohodnotová slova od polysémantických (mají více než jeden překladový ekvivalent v cílovém jazyce), načež se jednohodnotová slova překládají podle seznamů ekvivalentů a používají se tzv. kontextové slovníky. překládat polysémantická slova, jejichž slovníková hesla jsou algoritmy pro dotazování na kontext v přítomnosti/nepřítomnosti determinantů kontextové hodnoty.

Závěrečný gramatický rozbor, při kterém se zjišťují potřebné gramatické informace s přihlédnutím k údajům výstupního jazyka (např. u ruských podstatných jmen jako saně, nůžky musí být sloveso v množném čísle, přestože původní může mít jednotné číslo).

Syntéza výstupních slovních tvarů a vět obecně v cílovém jazyce.

V závislosti na vlastnostech morfologie, syntaxe a sémantiky konkrétního jazykového páru a také na směru překladu může obecný překladový algoritmus zahrnovat další fáze, stejně jako modifikace těchto fází nebo jejich pořadí, ale variace tohoto druhu v moderní systémy jsou obvykle bezvýznamné. Analýzu a syntézu lze provádět jak po frázi, tak pro celý text zadaný do paměti počítače; v druhém případě překladový algoritmus počítá s definicí tzv. anaforických vazeb (např. spojení zájmena s podstatným jménem, ​​které nahrazuje - řekněme zájmeno im se zájmenem v tomto vysvětlení samotném v závorkách).

V takových automatizovaných a strojových překladových systémech, jako jsou Trados, Promt (), Retrans Vista (), je metoda Překladové paměti široce používána a překladatel si může uložit upravené ukázky překladu, které stroj v budoucnu automaticky nahradí.

Z našeho pohledu je technologie Translation Memory klíčem k překladu technické dokumentace. Výhodou je uložení výsledků překladu a editace do databáze, možnost "fuzzy" vyhledávání. Mezi nevýhody patří: pokud je v databázi malý počet shod s analogy, je vysoký podíl ručního překladu, nutnost počátečního vytvoření databáze. To znamená, že technologie překladové paměti je vysoce efektivní sadou nástrojů pro překlad opakujících se textů, překládání standardních dokumentů, které jsou si svým předmětem a strukturou podobné, například smlouvy, pokyny, články, popisy. softwarových produktů, zákony a jakékoli další dokumenty obsahující opakující se fragmenty. Literární překlad zůstává nepokrytý.

Vzhledem k tomu, že balíček Trados zůstává nejoblíbenějším mezi programy TM, ústředním místem pro praktikujícího překladatele v PD je zvládnutí různých součástí tohoto balíčku, určených k vytvoření databáze překladů, glosářů, k překladu html souborů atd. Předností této technologie na příkladu programu Trados je vyhledávání a sjednocení terminologie, schopnost pracovat s velký početširoká škála formátů souborů, kódování, podpora souborové i serverové paměti, práce s jedním příkazem v síti LAN a dokonce i přes internet, výměna překladových bází atd.

Systémy strojového překladu, jako je program Promt, jsou naopak z hlediska kvality překladu nejen literárních textů, ale i standardních dokumentů horší. Překladatelé je zpravidla nedoporučují pro použití v procesu profesionální překladatelské práce. Například:

Původní text v němčině

pod der Bezeichnung „ název" plechovka muž Verschiedenes verstehen. "Jméno je Schall und Rauch", antwortet Faust auf die berühmte Gretchenfrage und betont demgegenüber: "Gefühl ist alles." Eine Sache "nur dem Name nach" kennen heißt, sie äußerlich, ober-flächlich kennen; wer eine Funktion "nur dem Name nach" aus¬übt, tut dies nur nach außen hin, scheinbar. Wenn wir hingegen jemanden auffordern, "das Kind beim rechten Namen zu nennen", dann wünschen wir gerade die tieferen Zusammenhänge, die volle Wahrheit zu erfahren. Der Name is auch "ein Stück des Seins" und TH. der See).

Překlad proveden programem Promt

Pod názvem „Jméno“ lze rozumět různě. "Jméno je zvuk a kouř," odpovídá Faust na slavnou základní otázku a důrazně na rozdíl od toho: "Pocit je všechno." Věc „pouze jménem“ říká vědět, vědí navenek, povrchně; kdo dělá funkci "pouze jménem" ausübt, je to zřejmě jen navenek. Pokud naopak někoho požádáme, „aby pojmenoval dítě správným jménem", pak chceme jen hlubší vztah, abychom zjistili plnou pravdu. Jméno je také „kusem bytí a duše" (TH. MAN ).

Překlad zkušeným překladatelem 1

Pojem „jméno“ má mnoho výkladů. "To jméno jsou prázdná slova," odpovídá Faust na Margaritinu otázku a zdůrazňuje, na rozdíl od toho, co bylo řečeno: "Pocit je všechno." Znát něco „pouze jménem“ znamená znát to jen povrchně; kdo se ve svém jednání řídí „jen jménem“, dělá to pro parádu, pro parádu. A když někoho voláme, aby „nazval věci pravými jmény“, chceme se dostat k jádru, zjistit pravdu. Jméno je také „část bytí a duše“ (T. Mann).

Retrans Vista má však ve srovnání s Promtem další výhodu, kterou je použití metody „sémanticko-syntaktického, především frazeologického“ překladu, navržené již v roce 1975 akademikem G. G. Belonogovem. Profesionální překladatelé mohou využít funkci interaktivního překladu, kdy je text překládán po větách a několik variant je uvedeno v cizím jazyce.

Na základě analýzy softwaru používaného ve fázi písemného překladu můžeme dojít k závěru, že v současné době ve fázi písemného překladu žádný počítačový program, bez ohledu na to, jak dokonalý je, nemůže poskytnout celou řadu možností překladu. a ještě více zprostředkovávají asociativní pole textu, který profesionální překladatel intuitivně cítí.

Člověk, který neustále komunikuje s jinými lidmi, si vyvine takovou jazykovou zátěž, kterou počítač nemůže mít. To platí zejména pro různé jemnosti, jako jsou například idiomatické výrazy, použití slov v přeneseném smyslu atd. Strojový překlad byste samozřejmě neměli úplně zavrhovat. Lze jej použít k překladu dokumentů, které obsahují mnoho nastavených frází (například právní texty). I v tomto případě jej však lze považovat pouze za pomocný nástroj, protože přeložený text bude v každém případě vyžadovat značné úpravy. Protože jazyk je živý a neustále se vyvíjející organismus, a ne nějaký systém, který se ve svém vývoji zastavil, je dnes téměř nemožné jej pomocí matematických metod kompletně analyzovat a vytvořit přesný a úplný model. Proto, přestože se systémy automatizovaného a strojového překladu neustále zdokonalují, není podle většiny výzkumníků možné vytvořit takový automatizovaný překladač, který by mohl konkurovat člověku za rovných podmínek, nebo je to možné vytvořením tzv. umělá inteligence.

Ve fázi úprav písemného překladu se obvykle používají elektronické slovníky, jako je Lingvo. 12. verze ABBYY Lingvo obsahuje 128 slovníků v deseti jazycích – celkem 7,5 milionu hesel. Ve srovnání s Lingvo 11 bylo přidáno 19 nových slovníků a staré slovníky byly přepracovány tak, aby odrážely moderní slovní zásobu. Tematické slovníky obsažené ve 12. verzi ABBYY Lingvo zjednodušují překlad nejoblíbenějších témat. Jsou pokryty následující oblasti: ekonomika, marketing, právo, programování, ropný a plynárenský průmysl a strojírenství a mnoho dalších.

Na základě studie následující závěr: Stávající software pro strojový překlad je třeba vylepšit a elektronické slovníky jsou dnes jednoduché a pohodlné pro vyhledávání lexikálních shod a úpravy překladů.

KAPITOLA 4 DISKUSE O VÝSLEDCÍCH

Nejnovější software umožňuje radikálně usnadnit práci moderního překladatele.

Na základě příkladů uvedených v předchozí kapitole můžeme dojít k závěru, že použití systémů automatického strojového překladu není pro překladatele konečnou fází PD. Například hlavní nevýhodou použití programu pro strojový překlad je nutnost opravovat překlad pomocí specializovaných slovníků. Výhodou je vysoká rychlost překladu - jeden program přeloží stejné množství textu jako 20-40 překladatelů, není potřeba pokaždé znovu překládat opakující se texty pro kvalitní překlad standardních dokumentů. V této fázi je vhodnější použít balíček Trados, a to navzdory skutečnosti, že pokud je v databázi malý počet shod s analogy, je podíl ručního překladu vysoký a že je zpočátku nutné vytvořit databázi, která je časově náročné.

Pro vysoce kvalitní překlad pomocí softwaru potřebuje překladatel v této fázi software s velkou databází analogů, schopností rozpoznávat skutečnosti, které nemají v TL ekvivalenty, například stabilní obraty, a také s psanými gramatickými pravidly v formou algoritmů. Pouze v tomto případě bude počítačový překlad schopen dosáhnout úrovně, na které může nahradit tradiční.

Analýza obdržených možností samozřejmě zůstává na samotném překladateli, umělá inteligence ještě nebyla vytvořena a překladům může stále rozumět jen člověk.

V souladu s tím, z výše uvedeného, ​​můžeme udělat závěrže ve fázi překladu překladatel potřebuje nová technologie prostý zmíněných nedostatků strojového překladu - unikátní produkt, který kombinuje rychlost a pohodlí strojového překladu, potenciál technologie Translation Memory a umělé inteligence.

ZÁVĚR

V průběhu této práce byla provedena studie efektivity využití ICT v překladatelské činnosti.

Informatizace PD - využití elektronických technologií v praktické činnosti překladatelů - je dodnes nejen požadavkem doby, ale i dobrá příležitost optimalizace překladatelského procesu pomocí ICT.

Na základě výsledků studie lze vyvodit následující závěry:

Využití IT v překladatelské činnosti předpokládá přítomnost odborných základních (jazykových, interkulturních, transformačních, informačních a speciálních) kompetencí překladatele, jejichž držení umožňuje úspěšnou realizaci tohoto typu činnosti.

Efektivní implementace písemných překladů pomocí IT je možná pouze tehdy vysoká úroveň informační kompetence založené na vlastnictví moderních nástrojů pro informační a referenční a terminologické vyhledávání (elektronické slovníky a databáze, korpusy cizojazyčné slovní zásoby, internetové zdroje), na kontextově a situačně orientovaném využívání systémů automatizovaného a strojového překladu, vlastnictví technologií pro vzdálenou interakci přes internet.

Porovnání schopností nejnovějších verzí specializovaného softwaru a internetových zdrojů pro vylepšení překladatelských činností o více rané verze, stejně jako metody pro provádění překladů bez použití ICT ukazují, že v současné době je práce překladatele díky využití IT výrazně usnadněna a že v budoucnu dojde k vývoji další softwarové funkcionality, která změní proces PD v ještě větší míře. Kdy se však objevit finální produkt, který kombinuje rychlost a pohodlí strojového překladu, potenciál technologie Translation Memory a umělé inteligence a je schopen nahradit lidského překladatele, zůstává neznámý.

V průběhu této práce byl také vyvinut univerzální model cyklu prací na překladu pomocí IT, který popisuje sled úkonů nutných pro kvalifikované provedení a následnou údržbu zakázky na překlad pomocí příslušného softwaru. Umožňuje vizualizovat celý proces PD a míru jeho optimalizace prostřednictvím ICT.

REFERENCE K ABSTRAKTU

Grabovský, V. N. Technologie překladové paměti / V. N. Grabovský // Mosty. - 2004. - č. 2. - C. 57-62.

Nelyubin, L.L. Počítačová lingvistika a strojový překlad / L.L. Nelyubin. - M.: nakladatelství, 1991. - 89 s.

Shakhova, N. G. Co umí programy strojového překladu? / N. G. Shakhova // Mosty. - 2004. - č. 4. - C. 53-57.

REJSTŘÍK K ABSTRAKTU

INTERNETOVÉ ZDROJE V PŘEDMĚTOVÉ OBLASTI VÝZKUMU

http:// / Stránka obsahuje užitečné informace o nejdůležitějších překladatelských zdrojích. Asi 200 autorských článků napsaných speciálně pro tento web a pokrývajících různé aspekty překladatelských činností je zveřejněno v mnoha částech webu. Jazyk stránek: ruština.

/ Tato stránka je časopisem o lingvistice. Zde můžete najít nejnovější zprávy z oblasti lingvistiky, referenční materiály a vědecké nápady. Sekce "Čítárna" nabízí široký výběr knih z různých oblastí lingvistiky. Jazyk stránek: ruština.

/ Tato stránka, neobvyklá svým pojetím, je „Město překladatelů“ – internetový zdroj, kde si profesionální překladatelé vyměňují znalosti a zkušenosti. Stránky obsahují překladatelské novinky, soutěže, fórum o překladatelských tématech, osobnosti slavných překladatelů. Jazyk stránek: ruština.

/ Stránka je portálem překladatelů, který byl vytvořen za účelem sdružovat překladatele a všechny, kdo se zajímají o cizí jazyky a umění překladatelství. Smyslem webu je stát se vhodným místem pro komunikaci a výměnu zkušeností, zdrojem informací a užitečným zdrojem, kde najdete potřebnou literaturu o překladech, odkazy na užitečné stránky, elektronické slovníky a překladatele, čtete publikace o teorii a praxi překladu. Jazyk stránek: ruština.

/ Tato stránka je vícejazyčným portálem Ilji Franka a obsahuje knihy v různých jazycích přizpůsobené podle metody čtení Ilji Franka (tj. přizpůsobené beze změny původního textu, s pomocí ruského doslovného překladu a lexikálního komentáře vloženého do text). Na webu je asi 170 takových knih ve 20 jazycích. Jazyk stránek: ruština.

/ Stránka je komunitou překladatelů, kteří si navzájem sdílejí jazykové znalosti a pomáhají si při potížích s překladem. Jazyk stránek: angličtina.

/ Stránky Asociace lexikografů propagují otevřené lexikografické standardy pro tvorbu elektronických slovníků a akumulaci na těchto stránkách aktuálních vysoce kvalitních slovníkových zdrojů vytvořených v těchto standardech pro jejich široké využití překladateli. Jazyk stránek: ruština.

/ Stránka je bezplatná služba elektronického překladu a také komunita překladatelů z celého světa. Všechny dokončené překlady jsou hodnoceny administrátory a odborníky. Jazyk webu: možnosti.

/ Linguistics.ru - zdroj vytvořený pro studenty různých lingvistických oborů. Informace uvedené na webu jsou především referenční. Stránka představuje knihy moderních lingvistů i lingvistů předchozích staletí, stejně jako monografie, články, učební pomůcky. Jazyk stránek: ruština.

/ Stránka představuje elektronický deník ve filologických vědách. Zde najdete potřebné knihy o konkrétním oboru filologie, pokrývá také poměrně širokou škálu literární kritiky. Jazyk stránek: ruština.

PROVOZOVÁNÍ OSOBNÍCH STRÁNEK

GRAF VĚDECKÝCH ZÁJMŮ

Studenti magisterského studia Lazarevich E.M., Fakulta humanitních studií

Specialita 10.02.04 - Germánské jazyky

Související speciality

OTÁZKY K ZÁKLADŮM INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ

Obecná otázka kurzu

01 Která z následujících značek v programovacím jazyce HTML nevyžaduje uzavření:

hlava

tělo

br

div

OtázkaPodlespeciality

02 Jaké jsou názvy jednotek cílového jazyka, které se běžně používají k překladu odpovídajících jednotek zdrojového jazyka:

ekvivalentní slovní zásoba

synonymní shody

překladové korespondence

variantní korespondence

SEZNAM LITERATURY K ZÁVĚREČNÉ PRÁCI

Artemenko, O. A. Formování překladatelské kompetence v oblasti odborné komunikace mezi studenty nejazykových specializací s využitím informací a komunikační technologie: disertační práce ... kandidát pedagogických věd: 13.00.08 / A. O. Aleksandrovna; Kaluga Stát ped. un-t im. K.E. Ciolkovskij. - Kaluga, 2009. - 201 s.

Belskaya, I.K. Lidský jazyk a stroj / I.K. Belskaya. - M.: Eksmo, 1969. - 135 s.

Belyaeva, L.N., Otkupshchikova M.I. Automatický (strojový) překlad / L.N. Belyaeva, M.I. Otkupščikov. - Petrohrad: Aplikovaná lingvistika, 1996. - 334 s.

Grabovský, V. N. Technologie překladové paměti / V. N. Grabovský // Mosty. - 2004. - č. 2. - C. 57-62.

Zacharov, V. N. Filologie v informační projekty RGNF / V. N. Zakharov // Abstrakty zpráv prezentovaných na vědecké konferenci "Moderní informační technologie a filologie" [Elektronický zdroj]. - 2010. - Režim přístupu: /nauka/conference/2005/inf_fil/zaharov.php. - Datum přístupu: 05.12.2010.

Evdokimov, A. V. Nejnovější IT-technologie v literární tvorbě / A. V. Evdokimov // Abstrakty zpráv prezentovaných na vědecké konferenci "Moderní informační technologie a filologie" [Elektronický zdroj]. - 2010. - Režim přístupu: /nauka/conference/2005/inf_fil/evdokimov.php. - Datum přístupu: 05.12.2010.

Kravchenko, D. Google učí ruštinu / D. Kravchenko // IT společnost NetPromoter [Electron. zdroj]. - 2006.- Režim přístupu: /articles/seo_21.htm - Datum přístupu: 26.09.2010

Komlev, N.G. Slovník cizích slov / N.G. Komlev. - M.: Eksmo, 2000. - 669 s.

Levkovich, O.A. Základy počítačové gramotnosti: učebnice. Příspěvek / O.A. Levkovich, E.S. Šelkoplyasová, T.N. Šelkoplyasová. - Minsk: TetraSystems, 2006. - 528s.

Marchuk, Yu.N. Problémy strojového překladu / Yu.N. Marčuk. - M.: nakladatelství, 1983. - 140 s.

Nelyubin, L.L. Počítačová lingvistika a strojový překlad / L.L. Nelyubin. - M.: nakladatelství, 1991. - C. 89.

Rožděstvenskij, Yu.V. Filosofie jazyka. Kulturologie a didaktika / Yu.V. Vánoce. - M.: Grant, 2003 - S. 57.

Slepovich, V.S. Příručka překladatele / V.S. Slepovič. - 2. vyd. - Minsk: TetraSystems, 2006. - 301 s.

Suslová, N.V. Nejnovější literární slovník-příručka / N.V. Suslová, T.N. Usolcev. - Mozyr: Bílý vítr, 2003. -152 s.

Shakhova, N. G. Co umí programy strojového překladu? / N. G. Shakhova // Mosty. - 2004. - č. 4. - C. 53-57.

PŘÍLOHA A

Prezentace diplomové práce

/prezentace.ppt/