CC BY
0УДК 81
Арсланова Д.А.
студент Стерлитамакского филиала Уфимский университет науки и технологий (г. Стерлитамак, Россия)
ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА В СФЕРЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Аннотация: данная статья исследует особенности перевода информационно-технических текстов в сфере образования с английского языка на русский. Обсуждаются специфические термины, технические детали и актуальность обновлений, а также требования к переводчику и стратегии перевода. Важность правильного перевода П-текстов для образования и вызовы, с которыми сталкиваются переводчики, подробно рассматриваются.
Ключевые слова: перевод, информационные технологии, образование, специфика, информационные технологии.
В связи с тем, что в данный момент глобализация затронула почти все сферы человеческой деятельности, применение систем машинного перевода стало особенно актуальным. В особенности, применение машинного перевода стлало необходимым для преодоления языкового барьера в ходе многочисленных языковых контактов в сети Интернет.
Для начала определим суть понятия «машинный перевод». Машинный перевод - это процесс осуществления перевода с исходного языка на язык перевода путём применения компьютерных программ.
Как утверждает В.В. Воронович в своем конспекте лекций на тему «Машинный перевод», существует классификация машинного перевода, основанная на степени автоматизации процесса перевода, в которой выделяются следующие типы машинного перевода:
Полностью автоматизированный машинный перевод (это такой тип машинного перевода, который не предполагает даже минимального участия человека в процессе перевода, даже на уровне редактирования).
Автоматизированный машинный перевод, предполагающий участие человека (это такой тип машинного перевода, при котором предполагается участие человека на трех возможных этапах: предредактирование, интерредактирования и постредактирование. На этапе предредактирования человек осуществляет процесс подготовки исходного текста к машинному переводу (например, убирает сложные распространенные предложения, превращая их в простые, или расставляет знаки препинания). Все эти действия направлены на получение лучшего результата машинного перевода. Под этапом интерредактирования понимается непосредственно процесс осуществления редактирования исходного текста человеком во время его работы. На этапе постредактирования осуществляется редактирование текста перевода.
Перевод, осуществляемые человеком при помощи компьютера. Данный тип перевода относят к машинному переводу, поскольку он предполагает использование электронных словарей, лингвистических электронных образовательных ресурсов либо прецедентных текстов на языке перевода.
Системы машинного перевода также различаются по стратегии осуществления перевода. Наиболее устаревшим и наименее эффективным (с точки зрения количества времени, необходимого для редактирования текста перевода) считается пословный перевод (другое название - прямой). Среди наиболее очевидных недостатков пословного перевода выделяют: отсутствие контекста переводимого текста, из-за чего смысл текста перевода часто подвергается серьезному искажению, неправильный перевод идиом, неправильный перевод устойчивых выражений или неправильное применение устойчивых выражений, наличие множества грамматических ошибок, невозможность корректного перевода терминов.
В свою очередь, наиболее современной считается стратегия памяти переводов. Все тексты перевода объединяются в некую базу. По сути, это
электронное хранилище прецедентных текстов разной тематики. Наличие в таких текста уже переведенных корректно терминов, идиом и устойчивых выражений, а также их обрамление в определенный контекст повышает качество выходного текста (текста перевода).
Наиболее широкое применение машинный перевод получил в сфере перевода документации. Данная сфера применения перевода может быть отнесена к осуществлению специального перевода, так как зачастую документация закрепляем и регламентирует четко обозначенные сферы человеческой деятельности, связанные с практикой науки и техники. В связи с этим в текстах документации часто встречаются термины. Предложения в текстах документации редко бывают распространенными, а сам текст зачастую имеет четкую структуру. Эмоциональная окраска отсутствует. Вероятность наличия дополнительных сем в подобных текстах тоже минимальна. Эти факторы делают специальный перевод областью, где осуществление машинного перевода осуществляется особенно легко. Это связано с тем, что необходимость анализировать выходной текст почти отпадает. По сути, с такой задачей справились бы системы машинного перевода, использующие и стратегию пословного перевода (при условии осуществления человеком постредактирования с целью избегания грамматических ошибок и проверки знаков препинания).
Достаточно часто машинный перевод применяется при переводе иностранных веб-ресурсов. Наиболее известные в этой области системы машинного перевода - Google Translate и Yandex. Translate. Существует также расширение для браузера Google под названием Google Dictionary. Разница между Google Translate и Google Dictionary заключается в разной степени автоматизации процесса. Если Google Translate (и его аналог для другого браузера - Yandex. Translate) предполагают полностью автоматизированный машинный перевод, то Google Dictionary является переводом, осуществляемым человеком с помощью компьютера, потому что предполагает лишь возможность перевода отдельных слов текста оригинала.
Еще одним распространенным способом применения машинного перевода в сфере информационных технологий является автоматизированный перевод запросов иностранных пользователей, размещенных в чат-ботах иностранных сайтов. Зачастую чаты поддержки иностранных компаний представлены на веб-сайте оказания той или иной услуги в виде автоматизированных чат-ботов, которые осуществляют автоматический перевод запроса пользователя и синтезируют ответ на языке исходного запроса.
Таким образом, применение машинного перевода в сфере информационных технологий имеет ряд преимуществ. Так, применение машинного перевода позволяет существенно сократить скорость, необходимую для перевода текстов, улучшает сервис, предоставляемый во время оказания услуг в сети Интернет, а также способствует минимизированию издержек, связанных с осуществлением профессиональной переводческой деятельности. Применение машинного перевода открывают широкие перспективы в сфере создания новостей и кинематографа - так как нейросети уже способны не только корректно переводить речь человека на нужный пользователю язык, но и подстраивать артикуляцию говорящего на видео.
Однако системы машинного перевода всё ещё не являются совершенными и требуют доработки. Наиболее сложная задача для систем машинного перевода - учет контекста. Тексты, переведенные при помощи систем машинного перевода, всё ещё требуют тщательного редактирования, а ошибки, допущенные системами машинного перевода, могут стать критическими (особенно когда речь идет специальном переводе - то есть переводе документации).
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Воронович В.В. Машинный перевод. Конспекты лекция для студентов 5-го курса специальности «Современные иностранные языки» / В.В. Воронович. - Минск: 2013. - 39 с.;
2. Марчук Ю.Н. Основы компьютерной лингвистики / Ю.Н. Марчук. - М.: 1983;
3. Семенов А.Л. Современные технологии и перевод / А. Л. Семенов/ - М.: 2008;
4. Зубов А.В., Зубова И.И. Основы искусственного интеллекта для лингвистов / А.В. Зубов. - М.:2007;
5. Кулагина О.С. Исследования по машинному переводу / О.С. Кулагирна. -М.: 1979;
6. Нелюбин Л.Л. Компьютерная лингвистика и машинный перевод / Л.Л. Нелюбин. - М.: 1991
Arslanova D.A.
Ufa University of Science and Technology (Sterlitamak, Russia)
APPLICATION FEATURES OF MACHINE TRANSLATION IN FIELD OF INFORMATION TECHNOLOGY
Abstract: this article examines the features of the translation of information technology texts in the field of education from English into Russian. Specific terms, technical details and the relevance of updates are discussed, as well as translator requirements and translation strategies. The importance of proper translation of IT texts for education and the challenges faced by translators are discussed in detail.
Keywords: translation, information technology, education, specificity, information technology.
