ЭЛЕКТРОННЫЙ ПЕРЕВОДЧИК - ДРУГ ИЛИ ВРАГ?

Для других целей постредактирование может и не понадобиться. Например, машинный перевод (в том числе предварительно настроенный) используется для перевода новостей или комментариев в блогах. В частности, новостной сайт SMI2 использует технологию компании Promt для перевода новостей. На данном ресурсе ежедневно генерируется большой объем текстов, и редактировать их перевод вручную было бы нерационально. Кроме того, знаменитый сайт для путешественников TripAdvisor переводит комментарии пользователей с помощью МП. В этом случае особая точность и стиль не нужен, пользователям достаточно понять, как в целом оценивается тот или иной отель.2.2 Оценка качества работы систем машинного переводаУлучшение качества современного машинного перевода – это очень трудоёмкая задача. Как верно замечает Ю.Н. Марчук, моделирование перевода «требует, по существу, разработки искусственного интеллекта в довольно объёмной области умственного усилия» [Марчук 2010: 49].За многие годы активных разработок в области машинного перевода текста предоставлялось множество формальных решений для создания качественных автоматизированных интеллектуальных систем в данной отрасли. Для осуществления идеального машинного перевода необходимы мощные интеллектуальные устройства, воссоздающие, как минимум, три модели человеческой деятельности: человеческое мышление, речевую деятельность и мир, в котором он обитает. К сожалению, человечеством пока еще не изобретены настолько мощные машины. Однако в настоящее время существуют такие системы для компьютерного перевода текста:1. СМП (системы машинного перевода), выполняющие полностью автоматизированный перевод;2. системы с функцией TranslationMemory, имеющие возможность предоставить средства для MachineAssistedHumanTranslation (МАНТ) – перевода, выполняемого человеком при помощи ПК;3. переводчики онлайн, осуществляющие перевод текста прямо в окне Вашего браузера;4. словари онлайн;5. машинный перевод с контролем языка на основе мощных баз знаний;6. услуги переводчиков в сети Internet.Современные СМП предоставляют возможность переводить большие объемы однородного текста, имея в своем арсенале небольшойузкоспециализированный словарный запас и упрощенную грамматику. Основная проблема любой СМП как интеллектуальной системызаключается в недостаточной формализуемости материала, с которымони работают. Перевод – процесс творческий и довольно сложный, длявыполнения которого требуется не только хорошая лингвистическаяподготовка, но и знание области, к которой переводимый текст относится. В данном процессе большую роль играет смысл высказывания, ане точное значение каждого слова (например, игра слов, речевые обороты, сленговые высказывания, характерные для определенной местности и т. д.), чего трудно достичь при переводе с помощью компьютера. Оценка СМП выполняется по разным критериям и на всех стадиях разработки, начиная от проектирования и заканчивая готовым коммерческим продуктом. Оценка готового продукта выполняется экспертомпереводчиком, в некоторых случаях – конечным потребителем. Имеется множество типологий ошибок машинного перевода, и окончательный вердикт для продукта зависит от оценочных шкал самого эксперта.В настоящее время единой шкалы для оценки качества перевода СМПне существует.Так какую же роль будет играть среднестатистический переводчик дня завтрашнего? Возможно, он как минимум в пять раз увеличит скорость работы за счет развития СМП, памяти переводов, а также эффективных стратегий постредактирования и превратится из творческой личности практически в программиста, отлично владеющего ПК и знающего языки разметки, которые используются в системах автоматизированного перевода.Однако останутся и мастера литературного слова, которые займут свою небольшую нишу. Художественные произведения, журналистские очерки, рекламные тексты, насыщенные эмоциональными образами, игрой слов, авторским употреблением слов, словотворчеством и др. будут переводиться хуже, чем инструкции, интерфейсы, новости и т. п.На другом полюсе находятся, например, тексты из IT-сферы. Многие из них специально создаются в расчете на машинный перевод и на быстрое понимание (т. н. «Контролируемый язык», [Малышева 2011: 1]). Иногда такие тексты изначально составляет компьютер из готовых «кирпичиков» (скажем, подставляет в готовый шаблон имя пользователя и дату). Такие тексты переводятся намного лучше.Автор данной работы решил отказаться от идей утопичности машинного перевода (МП) и принимает тот факт, что МП стал технологической реальностью. В Интернете имеется достаточное количество различных практических систем машинного перевода даже для самых экзотических языковых пар (русско-арабский и арабско-русский, русско-китайский перевод и т. п.), которые являются достаточно успешными для узкого круга задач (например, перевод инструкций, метеосводок, юридических документов и т. д.). И в настоящее время происходит постоянное расширение данного круга задач.Следовательно, можно сделать вывод о перспективности и экономической выгоде машинного перевода. Ю.Н. Марчук отмечает, что профессиональный перевод, выполненный специалистами, требует до 10 дней на авторский лист (24 страницы печатного текста) и стоит довольно дорого, в то время как перевод машинный осуществляется практически мгновенно и стоит гораздо дешевле [Марчук 2010: 58].Если попытаться заглянуть в будущее, то можно предположить дальнейшее направление развития МП: применение искусственного интеллекта (по словам Ю.В. Рождественского) [Wilks 2009: 133] или комбинация ИИ и статистического метода (убежден Йорик Уилкс).ЗАКЛЮЧЕНИЕСитуация на сегодняшний день такова, что развитие многочисленных интеллектуальных систем значительно опережает развитие системпроверки эффективности их работы. Существуют разрозненные, частосубъективные критерии качества их деятельности, например, подход,основанный на ранжировании заданий по уровням сложности или набору параметров, описывающих элементы некой предметной области.Нельзя с точностью сказать, что какой-либо метод оценки СМП полони адекватен, а сами измеряемые параметры в совокупности полны, неискажены и не противоречивы. Все это в общей сложности не позволяет использовать для выполнения плохо формализованных задач традиционные методы (методы оптимизации, методы статистики и аппроксимации). К сожалению, единого универсального метода для оценкиинтеллектуальных систем различных типов – СМП, информационно-поисковых, любых других методов для автоматизированной обработкитекстов – не существует.СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫБрук П. Переводческое дело в России и рыночная экономика / П. Брук / [электронный ресурс], режим доступа http://utr.spb.ru/article_brouk.htm.Высшая школа, 1990. – 250 с.Иеронова И. Ю. Теоретическое основы подготовки будущих переводчиков к международному посредничеству: Монография / И. Ю. Иеронова. – Калининград: Из-во РГУ им. И. Канта, 2007. -230 с.Комиссаров В.Н. Теория перевода (Лингвистические аспекты). – М.:Лайков Е.А. Постредактирование машинного перевода: [Электронный ресурс]. – URL: http://www.promt.ru/images/postediting.ppt (дата обращения: 10.12.2015).Малышева И.А. Выбирайте выражения, или Контролируемый язык: [сайт]. [2011]. URL: http://www.promt.ru/press/news/36554/ (дата обращения: 10.12.2015).Марчук Ю.Н. Машинный перевод и типология текстов // Журнал «Теория и практика перевода». – 2010. – № 1 (8).Марчук Ю.Н. Модели перевода. – М.: Изд-во Академия, 2010. – 174 с.Орел М.А. Стоп машина! // Журнал «Мосты». – 2009. – № 4 (24). – 80 c.Рождественский Ю.В. Философия языка. Культуроведение и дидактика. – М.: ГрантЪ, 2003. – 239 с.Шевчук В. Н. Электронные ресурсы перевода. – М., 2010. – 131 с. Wilks Y. Machine Translation: Its Scope and Limits. Springer, 2009. – 252 p.