Czytelnia / Teoria tłumaczenia

Stosowanie zasad funkcjonalnego języka kontrolowanego umożliwi autorom tworzenie tekstów, w których zdania, posiadające tę samą funkcję, są do siebie bardzo podobne. To sprawi, że moduły zdaniowe będą mogły być ponownie wykorzystane w obrębie tematów oraz w innych tematach w systemie zarządzania treścią, ale także zwiększy trafność dopasowania fragmentów znalezionych w pamięci tłumaczeniowej podczas procesu tłumaczenia.

PRZEJŚCIE DO WZORCA TŁUMACZENIA MASZYNOWEGO

Tłumaczenie maszynowe jest obecnie coraz popularniejsze, aczkolwiek niewiele organizacji wykorzystuje je jako element swoich procesów globalizacji. Nie jest to zaskoczeniem, gdyż ta technologia nie jest dobrze znana. Wystarczy zapytać jakiegokolwiek sprzedawcę narzędzi bądź usług tłumaczenia maszynowego o to, jaki procent jego technicznych lub marketingowych tekstów był w ten sposób tłumaczony – odpowiedź może być zadziwiająca.

Niemniej jednak, tłumaczenie maszynowe funkcjonuje i jest wykorzystywane w środowisku produkcyjnym od wielu lat. Autor niniejszego artykułu wdrożył proces tłumaczenia maszynowego do głównego globalnego urządzenia, które tworzy tłumaczenia, niewymagające późniejszego redagowania.5 Obecnie system ten jest zdolny jedynie do tłumaczenia opisów produktów, stworzonych przy użyciu języka kontrolowanego, np. „Plate 245536-BA right-angle blue 15 mm 1 ea.” [Talerz 245536-BA prostokątny niebieski 15 mm każdy.]

Baza danych produktu zawiera jedynie niewielki procent przetłumaczalnych treści dostępnych w światowej organizacji, natomiast pożądana jest zdolność automatycznego generowania opisów produktu w wielu językach oraz umieszczenie tych tłumaczeń w odpowiednich systemach.

Rodzi się pytanie: Czy obecne systemy tłumaczenia maszynowego są w stanie sprostać wyzwaniom tłumaczenia tekstów technicznych? Odpowiedź brzmi: Tak! Jednak większość takich tłumaczeń wymaga późniejszej redakcji. Język kontrolowany może odgrywać znaczącą rolę w zredukowaniu do minimum przypadków ingerencji człowieka.

Znaczącą rolę w polepszeniu efektywności systemów tłumaczenia maszynowego odgrywa zredukowanie wieloznaczności w tekście źródłowym, w odróżnieniu od tradycyjnych pamięci tłumaczeniowych, gdzie jednorodność jest czynnikiem decydującym o wzroście skuteczności. Systemy tłumaczenia maszynowego oparte na regułach, jak na przykład Systran, muszą walczyć z problemem w niekontrolowanych tekstach źródłowych, w których związki gramatyczne pomiędzy wyrazami w zdaniu nie są zawsze jasne.

Język kontrolowany, aby pomóc tym systemom w tworzeniu lepszych tłumaczeń, musi zawierać reguły, które ułatwią systemom określenie części mowy każdego wyrazu w zdaniu, jak poniżej:

W ZDANIACH NALEŻY WSTAWIAĆ PRZEDIMKI PRZED RZECZOWNIKAMI.

Nie należy pisać: Click button to launch program. [Kliknij przycisk, aby uruchomić program.

Trzeba pisać: Click the button to launch the program.