В XXI веке существует тенденция стабильного развития в мире цифровых технологий. Вместе с тем, нарастающая глобализация мировой экономики и укрепление международных отношений направляет все большее количество компаний, которые заинтересованы в успешном сотрудничестве с иностранными бизнесменами, фирмами и корпорациями, увеличивать профессионализм в интернациональных коммуникациях и деловом общении. Таким образом, немалая ответственность ложится на такую сферу деятельности как перевод, т. к. этот вид коммуникативного акта, подразумевающий интерпретацию смысла с одного языка на другой, несомненно, является атрибутом построения бизнеса на мировом рынке. Кроме того, политическую, культурную, социальную сферы жизни человека на уровне общения всего человечества действительно сложно представить без участия квалифицированного переводчика.
Чтобы рассмотреть взаимодействия переводчика и технических ресурсов, для начала стоит выделить два вида перевода, которые существуют на сегодняшний день:
- автоматизированный (machine-assisted translation (MAT)). В данном случае программа помогает переводчику осуществлять перевод. В свою очередь, автоматизированный перевод имеет определенные формы взаимодействия:
− частично автоматизированный перевод — при таком переводе переводчик использует электронные словари либо другие электронные ресурсы;
− системы с разделением труда — в таком случае компьютер настроен на то, чтобы в исходном тексте переводить только фразы, которые имеют жёстко заданные структуры (делает это таким образом, чтобы не требовались дальнейшие поправки и исправления в тексте), а всё, не включенное в структуру перевода, выдает человеку;
- машинныйперевод (machine translation (MT)).Такой перевод, основанный на статике, является полностью автоматическим, осуществляется без какого-либо участия редактора. Машинный перевод (МП) работает по принципу сравнения больших объемов языковых пар, он производит поиск наиболее точного перевода предложения с использованием информационных данных, которые получены из двуязычной совокупности текстов. Языковые пары — это тексты, которые содержат синтаксические единицы на одном языке и аналогичные им предложения и формулировки на другом. [1] В качестве примера для таких языковых пар служат параллельные тексты. Как следствие преимущества высоких технологий МП обладает такой характеристикой как запоминания больших отрывков, абзацев и текстов, происходит некое «самообучение» машины. Здесь же следует отметить несколько типов взаимодействия человека и ЭВМ при МП:
− предредактирование — тип редактирования, при котором переводчик подготавливает текст к обработке специализированной программой, в таком случае происходит упрощение текста за счет удаления возможных отрывков с неоднозначным прочтением, после чего осуществляется программная обработка;
− интерредактирование — тип редактирования, при котором переводчик вносит свои корректировки в процессе работы программы, тем самым решая сложные задачи перевода;
− постредактирование — тип редактирования, при котором запрограммированная машина производит обработку исходного текста, после завершения переводчик редактирует текст, переведенный машиной, исправляя ошибки и недочеты;
− смешанный — тип редактирования, при котором процесс МП может включать в себя одновременно пред- и постредактирование. [2]
Стоит отметить, что на сегодняшний день результаты работы МП далеки от совершенства, и необходима профессиональная корректировка ряда обнаруженных погрешностей в переведенном тексте. [3] Анализы готового текста на лексическую целостность показали, что вычислительные машины успешно справляются с простыми частями речи и устойчивыми выражениями, но допускают частые ошибки при переводе падежей, речевых оборотов, логико-смысловых акцентов в предложении и построении самих предложений. Это объясняется различной интерпретацией падежей на примере русского и английского языков: в русском — через окончание, в английском — через предлоги. [4] В таком случае несложная грамматическая структура китайского языка, а именно отсутствие как таковых окончаний у слов, казалось бы, должна упростить задачу МП, но порядок слов в предложении и огромное количество омонимичных единиц в языке, всё так же оставляет пробелы и недоработки в попытках создания совершенного текста с помощью только одного МП.
В таком случае можно заверить, что готовый текст, который был переведен с помощью МП, почти всегда требует дополнительных доработок. Поэтому адекватность и компетентность результатов работы с помощью электронных систем стоит оценивать не только качеством самого МП, но и, конечно, качеством дальнейшего редактирования. В данном случае уместно будет описать ещё одну классификацию, в которой рассматриваются стратегии постредактирования текста, переведенным машиной:
− цельное редактирование перевода с проверкой всех составляющих текста по исходным частям;
− использование МП только как подсказки в терминологии;
− использование МП как грамматического или лексического подстрочника с подбором синонимичных конструкций и выражений;
− чтение МП и корректировка вызывающих сомнения фрагментов с обращением к первичному тексту;
− чтение МП и исправление видимых погрешностей и ошибок без обращения к первичному тексту. [1]
В полной мере проанализировав варианты перевода текста и его редактирования, закономерной вещью будет являться рассмотрение более конкретных инструментов перевода, благодаря которым переводчик выполняет свою работу. Известные разработчики на рынке цифровых технологий не оставляют без внимания такую важную для международного общения сферу перевода. Многие корпорации, такие как Google иMicrosoft, заявили о себе как в письменном МП, так и в устном, выпустив мобильные приложения, которые позволяют переводить и воспроизводить слова, фразы, предложения и целые фрагменты, придерживаясь канонов грамматики и фонетики. [5] Ниже приведена классификация различных электронных ресурсов и информационных платформ, существующих на данный момент:
− СМП (системы машинного перевода), выполняющие полностью автоматизированный перевод;
− системы с функцией Translation Memory, которые предоставляют возможность для работы в системах автоматизированного перевода (SDL Trados, IBM Translation Manager, Atril Deja Vu X, Wordfast, Star Transit, Omega T и т. д.); [6]
− переводчики онлайн, которые осуществляют перевод текста прямо в окне браузера (Яндекс, Google);
− словари онлайн (PROMT, ABBYY Lingvo, Мультитран, БКРС (для китайского языка); [7]
− машинный перевод с контролем языка на основе мощных баз знаний (менеджер докачки файлов RegetDelux, специальная программа поиска неструктурированных текстов TextAnalyst); [8]
− услуги переводчиков в сети Internet. [9]
Подводя итог ко всему вышесказанному, стоит отметить, что уже сегодня машинный перевод в сочетании с дальнейшим редактированием текста становится достаточно конкурентно способной переводческой работой на основании стратегических направленностей и рекомендаций, разработанных специалистами на данном поприще. Нельзя не отметить постоянный, инновационный прогресс в сфере компьютерных технологий и растущее осознание необходимости их использования. Таким образом, профессиональные переводчики осваивают полезные и продуктивные плоды постоянного развития информационных систем, и эффективность от такого взаимодействия человека и машины в быстро меняющемся мире перевода будет только возрастать. Стоит также сказать, что отмеченные программы перевода, которые успешно используются переводчиками, до сих пор не могут разрешить самую сложную задачу процесса перевода: выбор контекстуально-необходимого варианта, который обусловлен многими причинами. Качество переводимого текста зависит от стиля и тематики первичного текста, а также синтаксической, грамматической и лексической родственности языков, между которыми производится перевод. Чем более формализован стиль исходного документа, тем качественнее перевод, поэтому наиболее высокие результаты МП отмечены при интерпретации текстов технического и официально-делового стилей. Такие изъяны ещё долго будут откладывать триумф технических инноваций на переводческом поприще, по этой же причине и переводчик должен обладать высокой квалификацией и профессионализмом, чтобы осуществлять перевод должным образом.
Литература:
- Семенов А. Л. Теория перевода: [учебник для вузов]. — М.: Академия, 2013. — 217 с.
- Андреева А. Д. Обзор систем машинного перевода // А. Д. Андреева, И. Л. Меньшиков, А. А. Мокрушин. — М.: Молодой ученый, 2013. — № 12. — С. 64–66.
- Шахова. Н. Г. Что могут программы машинного перевода?// Мосты, 2004. — № 4. — С. 53–57.
- Марчук Ю. Н. Проблемы машинного перевода / Ю. Н. Марчук. — M.: Наука, 1983. — 234с.
- Шевчук В. Н. Электронные ресурсы переводчика: Справочные материалы для начинающего переводчика. — М.: Либрайт, 2010. — 136 с.
- Грабовский В. Н. Технология Translation Memory. // Мосты, 2004. — № 2 — С. 57–63.
- Изюмов А. А. Компьютерные технологии в науке и технике [Электронный ресурс]: учебно-методическое пособие для вузов / А. А. Изюмов, В. П. Коцюбинский; Томск. гос. ун-т систем упр. и радиоэлектроники. — Электрон. текстовые дан. — Томск: Издательство ТУСУР, 2011. — 150 с. — URL: http://www.studfiles.ru/preview/5828554/
- Gigatran [Электронный ресурс] Системы машинного перевода URL: http://www.gigatran.ru/machine-translation/
- REFdb [Электронный ресурс] Теоретические основы машинного перевода URL: http://refdb.ru/look/1641419.html
