Автоматизований переклад та його "постмашинне" редагування

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автоматизований переклад та його «постмашинне» редагування

О.І. Гусєва

Анотація

У статті розглядаються особливості редагування тексту, переклад якого виконано за допомогою однієї з автоматизованих систем перекладу. Було встановлено, що найбільш типовою помилкою перекладу стійких словосполучень є буквальний переклад. Було виявлено певну залежність частотності помилок у текстах машинного перекладу від лексичних характеристик мовних одиниць, саме від характеру лексичної сполучуваності. Загалом зроблено висновок, що ступінь участі професійного перекладача або лінгвіста в редагуванні машинного перекладу залежить від типових характеристик тексту.

Ключові слова: машинний переклад, редагування тексту, буквальний переклад, переклад стійких словосполучень

Abstract

O. Gusieva

AUTOMATED TRANSLATION AND ITS "POST-MACHINE" EDITING

The article examines the peculiarities of text editing, in cases the translation is performed by using one of the automated translation systems. The relevance of the study is justified by the widespread use of automated translation programs, on the one hand, and the insufficient quality of machine translations, on the other. The introduction of automated systems into the practice of translation allows the analysis of machine translation texts to be included in the range of research tasks. In the applied aspect, there is a need to develop training courses that highlight the issue of machine translation.

The purpose of the article is to define the nature of the tasks facing the editor of machine translation, and to develop general approaches to text editing. The task of the study is to analyze the journalistic text, to identify the nature of errors in the machine translation of phrases and sentences of the analyzed text, and to select methods for editing specific translation units. The objectives of the study also include the identification of typical errors of machine translation, followed by the definition of the post-editing algorithm, as well as the formulation of recommendations for machine translation editing.

The study examined examples of machine translation, or rather examples of losses in translation from British English. It has been established that the most typical mistake in the translation of set phrases or set expressions is a word for word translation. The greatest difficulty for a machine translator is the translation of metaphorical expressions and phrases containing realities. At the same time, the degree of difficulty in translating a metaphor can be different.

It was noted that post-editing is a mandatory element of working with the texts of machine translation. In automated translation, the machine acts as a supporter of word for word translation, and a human editor as a supporter of free translation. Post-editing of machine translation includes the ability to see logical errors and inconsistencies, the ability to select matches, to offer a descriptive translation, and, if necessary, to add a comment.

During the analysis of automated translation, a certain dependence of the error rate on the characteristics of language units, namely, on the nature of lexical bindings, was revealed. In the course of the study, such correlations were established as typical characteristics of the text and the nature of automated translation errors; the nature of machine translation units and the degree of difficulty in editing. In general, it was concluded that the degree ofparticipation of the translator or the linguist in editing the machine translation depends on the typical characteristics of the text.

Keywords: machine translation, text editing, word for word translation, translation of set expressions.

Постановка проблеми у загальному вигляді та зв'язок із важливими науковими чи практичними завданнями

Основною проблемою дослідження є визначення характеру та ступеня участі професійного перекладача у редагуванні текстів, переклад яких здійснено автоматично.

До завдань дослідження належить виявлення типових помилок у текстах автоматизованого перекладу, з подальшим визначенням алгоритму постредагування, а також формулювання рекомендацій щодо редагування машинного перекладу.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

За останні десятиліття опубліковано безліч статей, присвячених оцінці якості систем машинного перекладу (СМП), а також «ефективності застосування систем машинного перекладу для підвищення продуктивності перекладацької праці» (Гудманян, Сітко та Струк 2019, с. 50). До найбільш відомих робіт зарубіжних дослідників належить серія «Машинний переклад: минуле, теперішнє, майбутнє» (Hutchins, 1986, 2001). Німецький автор Даніель Штейн звертається до історії машинного перекладу та зазначає, що розробка нових систем МП дозволяє вирішити проблеми перекладу багатослівних виразів (multi-word expressions). У розділі “Machine translation: Past, present and future” він підкреслює доцільність «поєднання підходів до створення гібридних систем, наприклад, використання лінгвістичної інформації та статистичних даних» (Stein, 2018, с. 8). Лукас Нунес Вієйра, дослідник Брістольського університету, у роботі “Post-Editing of Machine Translation” аналізує еволюційний процес постредагування результатів машинного перекладу (MT) людиною за попередні роки (Vieira, 2019). Фахівці різних галузей задаються гамлетівським питанням: to post-edit, or not to post-edit (постредагувати чи не постредагувати машинний переклад). Вони звертають увагу на різний ступінь перекладеності текстів електронним перекладачем і наголошують на безумовній необхідності розробки стратегії «постмашинного» редагування.

Коло робіт українських авторів, що висвітлюють проблеми машинного перекладу, постійно шириться. О. В. Мартинюк запроваджує поняття попереднього редагування та кінцевого редагування текстів, наголошує на перевагах поетапного редагування текстів у процесі машинного перекладу засобами комп'ютерного програмного забезпечення та онлайн-сервісів. Автором пропонуються прийоми постредагування «для отримання кращої якості машинного перекладу засобами онлайн-сервісів та комп'ютерних програм- перекладачів» (Мартинюк, 2019, с. 23). Автори роботи «Функціонально-прагматична адекватність машинного перекладу публіцистичних текстів», виконаної в межах англо- української мовної пари, наголошують на важливості урахування вагомості конкретної помилки та її впливу на загальну якість перекладу. Дослідники пропонують рекомендації щодо оптимізації форми подання текстової інформації перед її обробкою системою машинного перекладу та визначають основні етапи постредагування вихідного тексту перекладу. У той же час дослідники зазначають, що, незважаючи на широке впровадження у перекладацьку практику машинного перекладу, проблема використання систем машинного перекладу досі залишається відкритою: «Це пов'язано не лише з різними поглядами перекладознавців на це питання, але й з великою кількістю чинників та нюансів, що впливають на його вирішення» (Гудманян, Сітко та Струк, 2019, с. 50).

Актуальність дослідження обґрунтована повсюдним використанням програм автоматизованого перекладу, з одного боку, та недостатньою якістю машинних перекладів, з іншого. Широке впровадження у практику перекладу автоматизованих систем дозволяє включити аналіз текстів машинного перекладу до кола дослідницьких завдань. У прикладному аспекті є необхідність розробки навчальних курсів, які висвітлюють питання машинного перекладу.

Мета статті - визначити характер завдань, які стоять перед редактором тексту машинного перекладу, виробити загальні підходи до редагування тексту.

Завдання дослідження - аналіз публіцистичного тексту, виявлення характеру помилок при машинному перекладі словосполучень та речень аналізованого тексту, вибір прийомів редагування конкретних одиниць перекладу.

Виклад основного матеріалу

З розвитком комп'ютерних технологій з'являються роботи, присвячені постредагуванню машинного перекладу, або, інакше, «постмашинному» редагуванню. Крім того, успішно розвивається напрямок наукових досліджень, пов'язаних із побудовою систем автоматизованого перекладу - спеціалізованих програм та інтернет-сервісів, які використовують перекладачі у процесі своєї роботи. Незважаючи на розвиток технологій автоматизованого перекладу, будь-яка комп'ютерна програма, яка відповідає за переклад текстів з однієї природної мови на іншу, досі виступає в ролі недосвідченого перекладача.

За рівнем залучення перекладача розрізняють машинний і автоматизований переклад, у якому програмі-перекладачеві відводиться допоміжна роль. На важливу відмінність між машинним перекладом та перекладом, виконаним за допомогою комп'ютера (computer aided translation) вказує Даніель Штейн (Stein, 2018, с. 8). Найбільш популярна із систем машинного перекладу - Google translate, метод перекладу в ній заснований на пошуку відповідностей, система пропонує користувачеві найчастіші варіанти фраз зі своєї великої бази даних. Розробники Google translate постійно оновлюють сервіс, включаючи в корпус слів і текстів варіанти перекладу, що пропонуються користувачами Google. Тим не менш, кожен автоматичний переклад тексту передбачає «постмашинне» редагування. Щоб проаналізувати типові помилки машинного перекладу, достатньо розглянути переклад будь-якого нетипового тексту, на якому машина ще «не набила руку». Наприклад, статтю Десмонда Кейна - кореспондента британського спортивного телеканалу Eurosport (Kane, 2021, р. 1). Стаття, про яку йдеться, присвячена суто англійській спортивній грі, і в неї вплетені реалії повсякденного життя англійців, які не повинні залишатися поза знанням професійного перекладача. Ось характерні приклади машинного перекладу, а точніше приклади втрат при перекладі з британської англійської:

По-перше, автоматизований перекладач суворо дотримується однієї з відомих заповідей: не розумію - не перекладаю.

Millions were instead watching Line of Duty as the snooker turned into thin gruel set against the thin blue line.

Натомість мільйони спостерігали за Line of Duty, коли снукер перетворився на рідку кашку на тонкій синій лінії.

Line of Duty - це популярний британський серіал («За службовими обов'язками» в українському перекладі).

По-друге, пов'язані з «незнанням» реалій помилки буквалізму. Це переклади за найбільш частотним значенням слова:

I've been brought up on a council estate

“Oouncil estate” машина перекладає як “порада нерухомості” або “садиба ради”. При тому, що “on a council estate” - це “в муніципальних будинках”.

Далі йдуть численні та характерні приклади буквального перекладу, пов'язаного з «незнанням» істоти та термінології гри, про яку йдеться:

For his compromised opponents, the Jester at his green baize best remains about as amusing as seeing your cue tip topple off midmatch.

Для його скомпрометованих опонентів Шут у своїй найкращій зеленій байці залишається приблизно таким же кумедним, як побачити, як кінчик вашого кия перекидається в середині матчу.

... winning six out of seven frames after a lamentable viewing experience that included reracks in frames 12 and 17.

вигравши шість із семи кадрів після сумного досвіду перегляду, який включав повторні стелажі в кадрах 12 і 17.

Пояснимо, що гравець був не у зеленій байці, а за зеленим сукном (тобто за снукерним столом) і виграв шість фреймів із переграванням. Oue tip - це наклейка кия, reracks - не «повторні стелажі», а перегравання фреймів. Так само “is keeping balls tight on the side cushion” не “міцно тримає на бічній подушці”, а “притискає до бокових бортів”. До речі, спортивна лексика фрейм, рірек, шот-клок вже запозичена і давно використовується спортивними коментаторами. редагування текст переклад лексичний

Метафора та метонімія - два базові мовні процеси, що визначають більшість семантичних змін. Думка, що якби значення слів були жорстко фіксованими, мова не розвивалася б, ні в кого з лінгвістів давно не викликає заперечень. Та ж думка справедлива для багатослівних номінацій, не становлять винятку і ті з них, які належать до стійких (так званих set expressions). Якщо ж йдеться про різні мови, за якими, як відомо, стоїть «особливе бачення світу», то перекладачеві-початківцю буває непросто розпізнати значення метафори, тобто побачити, на якій семантичній основі здійснилося те чи інше перенесення найменування і до яких кінцевих результатів воно призвело. Звідси неминучі помилки буквалізму, які долаються досвідом та вдосконаленням знання мови.

Буквальний переклад метафоричних виразів - типова помилка перекладача- початківця. При цьому ступінь складності перекладу метафор може бути різним.

1. Метафори, буквальний переклад яких дозволяє зрозуміти їх зміст.

“The claws are in and they are in deep, Mark Selby is like a snooker vampire. He sucks all the life and adrenaline out of you,” opined Hendry, the record seven-times Crucible holder.

«Кігті всередині, і вони глибоко, Марк Селбі схожий на снукерного вампіра. Він висмоктує з вас усе життя та адреналін», - сказав Гендрі, семиразовий володар Крусібла.

Відзначимо здатність Google Translate виправляти свої помилки, наприклад, раніше ми знаходили переклад: «семикратний володар рекорду Горніла» замість «семикратний володар рекорду Крусібла». Крусібл (англ. Crucible Theatre) - театр у місті Шеффілд, який використовується як для театральних вистав, так і для проведення головного снукерного турніру - чемпіонату світу.

Метафори, буквальний переклад яких дозволяє уловити загальний зміст фрази, незважаючи на явну помилку у перекладі однієї з її одиниць.

His head is in a jam jar and when it is in a jam jar you cannot think straight.

Його голова в банці з варенням, а коли вона в банці з варенням, ти не можеш добре думати.

При тому що “in a jam jar” - це не “голова в банці з варенням”, а “стан дисонансу”.

Метафори, буквальний переклад яких не дозволяє зрозуміти їх смисл.

One red top dubbed the contest “The Showman v The Slowman" with rust moving quicker than some of the reds.

Одна червона верхівка назвала змагання «Шоумен проти Повільної людини», де іржа рухалася швидше, ніж деякі з червоних.

У неформальній англійській “red top” - “a tabloid newspaper characterized by sensationalism”, тобто таблоїд, популярна, схильна до сенсацій газета, що не відрізняється якістю. Крім того, “red top” - “а slang used to describe someone that is a centerpiece or leader of a squad” (сленг, що використовується для опису того, хто є головною особою чи лідером).

При перекладі частотних фраз, у звичному для метафори оточенні, машина- перекладач зазвичай не помиляється.

I feel that responsibility as a sportsperson, to marry that balance between performance and entertainment.

Як спортсмен, я відчуваю відповідальність за баланс між результатом та розвагою.

Але переклад наступної фрази “a clock shot perhaps one that should gain real traction to ward off long pregnant pauses in play” виглядає безглуздим: «годинник, можливо, той, який має отримати реальну тягу, щоб уникнути довгих вагітних пауз у грі». Щоб зібрати зміст цього висловлювання, достатньо звернутися до словників, у тому числі й до електронних джерел.

Шот-клок (shot clock) 1) час, відведений на атаку;

2) циферблат, що показує час, що залишився на атаку.

Крім того, працюючи з Google Translate, треба звертати увагу не тільки на запропоновані ним варіанти перекладу, а й на тлумачення слів (їх визначення з'являться, якщо виділити курсором потрібне слово оригіналу). Так, Google Translate підказує, що “a pregnant pause - full of meaning; significant or suggestive”. Отже, сумнівне “long pregnant pauses in play” можна сміливо перекласти як «навмисне затягування гри».

При автоматизованому перекладі машина виступає у ролі прихильника буквального перекладу, а людина-редактор як прихильник вільного перекладу. Машині-перекладачеві, наприклад, недоступна іронія фрази англійської коміка Стівена Фрая:

Call it what you will, but when Selby ended up snaring Murphy in his web on Sunday, without using the spider, the final outcome always looked set in stone...

Називайте це як хочете, але коли в неділю Селбі впіймав Мерфі у своє павутиння, не використовуючи павука, остаточний результат виглядав висіченим у камені.

Іронія висловлювання полягає у тому числі й у багатозначності англійського слова spider. Spider - це і павук, і спайдер. Спайдер - пристосування для встановлення кия (англ. spider rest). Проте слід визнати, що каламбур пропадає у перекладі не з вини машини, а через відсутність повного еквівалента в українській лексиці.

Зрештою, професійному перекладачеві або будь-якому читачеві, який звертається за допомогою до Google Translate або до іншої подібної програми, необхідно спиратися на свій мовний досвід і на знання реалій.

Безеквівалентна лексика змушує вдаватися до описового перекладу, а також підключати коментар:

“It's close to gamesmanship”, де “gamesmanship - the art of winning games by using various ploys and tactics to gain a psychological advantage”.

Перевірити слова та фрази, які не вписуються в контекст, можна і за допомогою програм Translation Memory, які зберігають історію перекладів. Такі програми включають зразки раніше перекладених текстів або речень. З них можна вибрати варіант, що вписується в контекст, що надає йому сенсу.

Постредагування - це процес правки «сирого» машинного перекладу. Зазначено, що постредагування є обов'язковим елементом роботи з отриманим варіантом машинного перекладу (Кузів та Шилінська, 2022, с. 150). Постредагування машинного перекладу включає вміння бачити логічні помилки та нестикування сенсу, а також, за необхідності, рішучість подолати звичку триматися за буквальний переклад або за зразок, як за рятівну соломинку, та запропонувати свій варіант перекладу. При цьому при «постмашинному» редагуванні не зайвим буде перевірити виконаний переклад ще раз, вже на тлі ширшого контексту. І нарешті залишається відредагувати власний текст з урахуванням стилістичних норм рідної мови.

Висновки та перспективи подальших розвідок

У ході аналізу текстів автоматизованого перекладу виявлено певну залежність частотності помилок від лексичних характеристик мовних одиниць, саме від характеру лексичної сполучуваності. У дослідженні встановлено такі кореляції, як типова характеристика тексту та характер помилок у текстах автоматизованого перекладу; характер одиниць машинного перекладу та ступінь складності редагування. Основною помилкою машинного перекладу стійких словосполучень є буквальний переклад, що дозволяє порівняти сучасну систему автоматизованого перекладу з перекладачем-початківцем. Прийоми перекладу, напрацьовані під час редагування текстів машинного перекладу, можна використовувати у завданнях практичних курсів викладання відповідних дисциплін. А аналіз загальних недоліків машинного перекладу дозволить перекладачам-початківцям уникнути помилок буквального перекладу.

Загалом зроблено висновок, що ступінь участі перекладача-лінгвіста в редагуванні тексту машинного перекладу залежить від типових характеристик тексту. Таким чином, перспективним напрямом дослідження може стати аналіз перекладацьких стратегій та практик перекладу стилістично різнорідних текстів, текстів різних функціональних стилів.

Бібліографічний список

1. Гудманян, А. Г., Сітко, А. В. та Струк, І. В, 2019. Функціонально-прагматична адекватність машинного перекладу публіцистичних текстів. Науковий журнал Львівського державного університету безпеки життєдіяльності «Львівський філологічний часопис». 5.

2. Кузів, М. З. та Шилінська, І. Ф, 2022. Використання систем машинного перекладу під час навчання перекладу науково-технічних текстів. Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. Сер.: Філологія. 53(2), с. 149-152.

3. Мартинюк, О. В., 2019. Попереднє та кінцеве редагування текстів у процесі машинного перекладу засобами комп'ютерного програмного забезпечення та онлайн- сервісів. Актуальні проблеми філології та перекладознавства: збірник наукових праць, 17, с. 22-26. Хмельницький: ХНУ.

4. Hutchins, W. J., 1986. Machine Translation: past, present, future. Chichester: Ellis Horwood.

5. Kane, D, 2021. World championship: why mark selby's unswerving pursuit of greatness gives snooker grinding headache. Eurosport [online].

6. Stein, D, 2018. Machine translation: Past, present and future. In G. Rehm, F. Sasaki, D. Stein & A. Witt (eds.), Language technologies for a multilingual Europe: TC3 III, 5-17. Berlin Language Science Press.

7. Vieira, L. N., 2019. Post-Editing of Machine Translation. In book: O'Hagan, Minako (ed) The Routledge Handbook of Translation and Technology. Publisher: Routledge. pp. 319-335.

References

1. Hudmanyan A. H., Sitko A. V. and Struk I. V., 2019. Funktsionalno-prahmatychna adekvatnist' mashynnoho perekladu zhurnalists'kykh tekstiv. [Functional and pragmatic adequacy of machine translation of journalistic texts]. Naukovyi zhurnalLvivskoho derzhavnoho universytetu bezpeky zhyttiediialnosti «Lvivskyi filolohichnyi chasopys», 5. (in Ukrainian).

2. Hutchins, J., 1986. Machine Translation: past, present, future. Chichester: Ellis Horwood.

3. Kane, D, 2021. World championship: why mark selby's unswerving pursuit of greatness gives snooker grinding headache. Eurosport [online].

4. Kuziv, M. Z, Shylins'ka, I. F, 2022. Vykorystannia system mashynnoho perekladu pid chas navchannia perekladu naukovo-tekhnichnykh tekstiv [The use of machine translation systems during teaching the translation of scientific and technical texts]. Naukovyi visnyk Mizhnarodnoho humanitarnoho universytetu. Ser.: Filolohiia. 53(2), s. 149-152.

5. Martynyuk, O. V., 2019. Poperednie ta kintseve redahuvannia tekstiv u protsesi mashynnoho perekladu zasobamy kompiuternoho prohramnoho zabezpechennia ta onlain- servisiv [Preliminary and final editing of texts in the process of machine translation using computer software and online services]. Aktualni problemy filolohii ta perekladoznavstva: zbirnyk naukovykh prats, 17, s. 22-26. Khmelnytskyi: KhNU.

6. Stein, D, 2018. Machine translation: Past, present and future. In G. Rehm, F. Sasaki, D. Stein & A. Witt (eds.), Language technologies for a multilingual Europe: TC3 III, 5-17. Berlin: Language Science Press.

7. Vieira, L. N., 2019. Post-Editing of Machine Translation. In book: O'Hagan, Minako (ed) The Routledge Handbook of Translation and Technology. Publisher: Routledge August 2. pp. 319-335.

Размещено на Allbest.ru