Автоматизированный перевод

Автоматизированный перевод (АП, англ. Computer-Aided Translation) — перевод текстов на компьютере с использованием компьютерных технологий. От машинного перевода (МП) он отличается тем, что весь процесс перевода осуществляется человеком, компьютер лишь помогает ему произвести готовый текст либо за меньшее время, либо с лучшим качеством.

Идея АП появилась с момента появления компьютеров: переводчики всегда выступали против стандартной в те годы концепции МП, на которую было направлено большинство исследований в области компьютерной лингвистики, но поддерживали использование компьютеров для помощи переводчикам. В 1960-е годы Европейское объединение угля и стали (предшественник современного Евросоюза) стало создавать терминологические базы данных под общим названием Eurodicautom^[1]. В Советском Союзе для создания баз такого рода был создан ВИНИТИ.

В современной форме идея АП была развита в статье Мартина Кея 1980 года^[2], который выдвинул следующий тезис: «by taking over what is mechanical and routine, it (computer) frees human beings for what is essentially human» (компьютер берет на себя рутинные операции и освобождает человека для операций, требующих человеческого мышления).

В настоящее время наиболее распространенными способами использования компьютеров при письменном переводе является работа со словарями и глоссариями, памятью переводов (англ. Translation Memory, TM), содержащей примеры ранее переведенных текстов, терминологическими базами, а также использование так называемых корпусов, больших коллекций текстов на одном или нескольких языках, что дает сжатое описание того, как слова и выражения реально используются в языке в целом или в конкретной предметной области.

Для локализации программного обеспечения часто применяются специализированные средства, например, Passolo, которые позволяют переводить меню и сообщения в программных ресурсах и непосредственно в откомпилированных программах, а также тестировать корректность локализации. Для перевода аудиовизуальных материалов (главным образом фильмов) также используются специализированные средства, например, Swift, которые объединяют в себе некоторые аспекты памяти переводов, но дополнительно обеспечивают возможность появления субтитров по времени, их форматирования на экране, следования видеостандартам и т. п.

При синхронном переводе использование средств автоматизированного перевода из-за его специфики ограничено. Одним из примеров является использование словарей, загружаемых на КПК. Другим примеров может служить полуавтоматическое извлечение списков терминов при подготовке к синхронному переводу в узкой предметной области^[3].

В узких предметных областях при большом количестве исходных текстов и устоявшейся терминологии переводчики могут использовать и машинный перевод, который может обеспечить хорошее качество перевода терминологии и устойчивых выражений в узкой области. Переводчик в этом случае осуществляет пост-редактирование полученного текста. Более половины текстов внутри Еврокомиссии (главным образом юридические тексты и текущая корреспонденция) переводится с использованием МП.

Общий обзор

Автоматизированный перевод — это широкое и не совсем точное понятие, охватывающее широкий спектр простых и сложных инструментов. Они могут включать:

• Программы для проверки правописания, которые могут быть встроены в текстовые редакторы или дополнительные программы;
• Программы для проверки грамматики, которые также встраиваются в текстовые редакторы или дополнительные программы;
• Программы для управления терминологией, которые позволяют переводчикам управлять своей собственной терминологической базой в электронной форме. Это может быть и простая таблица, созданная в текстовом редакторе, и электронная таблица, и база данных, созданная в программе FileMaker. Для более трудоемких (и более дорогих) решений существует специальное программное обеспечение, например, LogiTerm, MultiTerm, Termex, TermStar и т. п.
• Словари на компакт-дисках, одноязычные или многоязычные;
• Терминологические базы данных, хранимые на компакт-дисках или подключаемые по Интернету, например The Open Terminology Forum или TERMIUM;
• Программы для полнотекстового поиска (или индексаторы), которые позволяют пользователю обращаться с запросами к ранее переведенным текстам или разного рода справочным документам. В индустрии переводов известны такие индексаторы, как Naturel, ISYS Search Software и dtSearch;
• Программы конкорданса, которые позволяют находить примеры слов или выражений в употребляемом контексте в одноязычном, двуязычном или многоязычном корпусе, как например, битекст или память переводов, например Transit NXT;
• Битекст, одно из нововведений последнего времени, это результат слияния исходного текста и его перевода, который впоследствии может быть проанализирован при помощи программ для полнотекстового поиска или конкорданса;
• Программное обеспечение для управления проектами, которое позволяет лингвистам структурировать сложные переводческие проекты, передавать выполнение различных задач разным сотрудникам и наблюдать за процессом выполнения этих задач;
• Программы управления памятью переводов (TMM), состоящие из базы данных сегментов текста на исходном языке и их переводов на один или более целевых языков, например Transit NXT;
• Почти полностью автоматические системы, напоминающие машинный перевод, но позволяющие пользователю вносить определенные изменения в сомнительных случаях. Иногда такие программы называют машинным переводом с участием человека.

Примечания

1. ↑ IATE — преемник Eurodicautom
2. ↑ Martin Kay (1980), The Proper Place of Men and Machines in Language Translation. Research report CSL-80-11, Xerox Palo Alto Research Center, Palo Alto, CA. Перепечатано в 1997 году в Machine Translation 12: 3-23, 1997.(PDF)
3. ↑ Claudio Fantinuoli (2006), Specialized Corpora from the Web and Term Extraction for Simultaneous Interpreters. // Baroni, Bernardini (ред.), WaCky! Working Papers on the Web as Corpus, С. 173—190, Wackybook

См. также

• Яндекс.Перевод
• Лингвистическое программное обеспечение
• Память переводов
• Deja Vu X
• Trados
• OmegaT
• ABBYY Lingvo
• AnyMem
• Atlantida
• Apertium
• Dicto
• Ectaco
• Fluentizer
• GoldenDict
• Google Translate
• LiteDict
• Polyglossum
• PROMT
• StarDict
• TM-database
• STAR Transit NXT
• WiseDict

Ссылки

• John Hutchins (1998), The origins of the translator’s workstation. // Machine Translation, 13: 287—307, (PDF)

Для улучшения этой статьи желательно?: Исправить статью согласно стилистическим правилам Википедии.