Neli tõlkeprintsiipi, milles inimene masintõlkijale ei ole alla jääv?

Juba ammu on õhus kuuldud, et masintõlge suudab asendada inimtõlkijat, vahel kostab väiteid, nagu "Inimtõlked ja Google'i närvivoogude masintõlge on peaaegu vahetatavad," kui Google kuulutas välja närvivõrkude masintõlkesüsteemi (GNMT). Loomulikult on närvivõrgud viimastel aastatel teinud tohutu sammu edasi ja tungivad üha kindlamalt igapäevaellu, kuid kas tehisintellekt on tõeliselt nii tugev, et suudab inimesi täies mahus asendada?

Jah, aeg ei seisa. Globaliseerumise protsessid ühendavad rahvaid, piirkondi, linnu ja riike ühtseks võrgustikuks, kus igaüks võib saada teavet, mis asub teises maailma nurgas (loomulikult, kui on makstud interneti eest). Inimesi köidavad üha enam väliskultuur, traditsioonid, ja eriti kirjandus, sealhulgas originaalkeeles; tavaliselt tarbivad inimesed sarnast teavet juba töödeldatud ja tõlgituna arusaadavamasse keelde vastavate kogukondade, gruppide, avalike organisatsioonide või uudiste veebisaitide kaudu. Kuid juhtub ka nii, et teave jõuab kohale algses vormis, näiteks mõne köitena originaalkeeles, aga kurvastuseks — inimesel pole alati sellel köitel tõlget (uusi kirjandusteoseid ilmub niipalju, et ei jõua kõike tõlkida ning tõlgitakse esmalt populaarsed teosed), ja tal endal pole oskusi lugeda ja mõista, millest raamatus kirjutatakse. Ja siin on tal mitu teed: oodata ametlikku tõlget (aga kui teos ei ole populaarne, siis tuleb kaua oodata), oodata fanaatiku tõlget (jah, leidub selliseid julgeid, kes sellele vaevusele üle võtavad) või kasutada abivahendeid, nagu Google Translate.

Esimene kaks teed on sarnased, kuna sa toetud inimtööle; kuigi teine on kahtlasem, ei ole kõik ametlikud tõlkijad head, seega ühendame nad tinglikult üheks. Teine tee on seevastu palju vähem sobilik, kuigi osa inimesi on juba valmis seda valmis ja lõplikuks tooteks pidama, ja just see kujutab suuremat ohtu kui masina enda tõlkija kvaliteet, mis on mugav tööriist, mis on mõeldud tõlkija igapäevase töö lihtsustamiseks, aga mitte rohkem. Ja et mitte laskuda sellesse „vaenlasse“, keda toetavad eelkõige kvaliteedi suhtes leebed inimesed, tuleb järgida allpool toodud põhimõtteid.

1. Sa tõlgid teksti sisu, mitte sõnu. Kui ma ei mõista, siis ma ei tõlgi.

Masin toimib vastavalt algoritmidele. Ja need on tõepoolest keerulised vahelooduslikud algoritmid sõnaraamatute ja grammatikareeglitega, seda tuleb tunnustada. Kuid! Teksti tõlkimine ei ole lihtsalt sõnade tõlkimine ühest keelest teise, vaid palju keerulisem protsess. Oluline puudus masinatõlkijast on see, et ta ei suuda mõista teksti sisu.

Seetõttu, tõlkija, arenda oma teadmisi tõlgitavas keeles kuni kõnekäändude, vanasõnade ja väljendite tasemeni. Mõte on see, mis on kõige olulisem ja esimene, mida pead tekstist omandama!

2. Õpi oma emakeelt, armsat, kodust, suurt ja vägevat eesti keelt. Tõlge peab täielikult vastama selle keele normidele, kuhu tõlgitakse, meie juhul eesti keelele.

Jah, ma arvan, et see punkt on sama oluline kui välismaise keele tundmine, millest tõlget tehakse. Tihti juhtub, et tõlkijaks hakata püüdnud inimesed teevad oma emakeeles vigu... Kui sinu kodus valitseb segadus ja kaos, kuidas sa saad minna teise makku ja õpetada sealset peremeest korda pidama? Õigesti, ei saa.

Ma olen üldiselt lokaliseerimise strateegiate pooldaja ja seetõttu usun, et igasugused katsed esitada kultuurilisi erinevusi tekstis läbi vene keelele ebatüüpiliste vahendite on kohalikud vormid *-maniast, kus tähe asemel võib näiteks kasutada gallo- või anglo- jne. Muidugi on teatud sõnade ring, nagu spetsiifilised pealkirjad (vali, šahh, kuningas jne), pöördumise viisid (hära, lord, härra) võimalikud transformatsioonid, kuid see oleks mõistlikum.

Armasta oma keelt. Hinda seda.

Ja olgu teemad, mida teadlased räägivad kultuuriliste omaduste säilitamisest, teksti peamine sisu on siiski süžee, tegelased, emotsioonid ja mõtted, samas kui kultuurikeskkonda on võimalik mõista muude meetoditega, näiteks originaali keele õppimisega. Ja tõlkija on vajalik, et muuta tekst lugemiseks kergesti arusaadavaks, st oma keelde.

3. Ära karda välismaise teksti ümberkujundamist

Ma ei hakka süvenema tõlgeteooriasse, kuid on mitmeid konkreetseid tekstiliste tõlke-transformatsioonide meetodeid. Tõlgitavas tekstis võivad lisanduda täiendavad elemendid, mõned võivad jääda vahele või neid võib liigutada - kõik see sõltub tõlgitava teksti analüüsist, kuid eeldab ka head emakeele oskust. Muide, masintõlke puhul jääb inimene tõlkijast oluliselt maha. Masin tõlgib „nagu on“, samas kui inimene oskab otsustada „kuidas oleks parem“ ja tegutseda vastavalt.

4. Ja neljas, ole kannatlik ja püsiv

Sest teksti tõlkimine on väga raske töö, mis nõuab palju jõudu ja aega ning samuti teadmisi, laia silmaringi ja oskust kohaneda.

Minu puhul tõlgin ma jaapani keelest, mis seab mind silmitsi mitmete lisaväljendustega, ning masintõlkele ei tee elu kergemaks, kuna mustrite äratundmine ida keeles mängib ülisuur roll. Kuid ajaga, mil olen tõlkinud võõrkeelseid tekste, olen välja töötanud neli eelpool mainitud põhimõtet, mis muudavad tõlke tõeliseks Tõlkeks, mitte lihtsalt võõrkeelsest tekstist kopeerimiseks. Need põhimõtted on minu arvates unikaalsed olenemata keelest — olgu see siis jaapani või inglise keel näiteks.

Kokkuvõtteks, kus siis tõlkija masinale ikkagi alla ei jää?

Inimene ei jää alla masintõlkijale oskuses mõista, mis ei ole ilmne, sisu. Masin mõistab sõnu, sõnade seoseid, grammatika, sõnavara, eranditult mõistab ta isegi homonüüme, kuid sisu kui tervikuna teksti mõista, ei oska ta lähiajal kindlasti. Kuid ka inimesel on vaja teksti sisu mõistmiseks oskuslikult valitseda oma emakeelt ja lugejal arvestada, et masintõlke tulemus võib olla tõelisest teksti sisust üsna kaugel.

Tõlkimise muutustest saate lugeda ja samal ajal harjutada siit.

Kõik muu, ma arvan, ei ületa tavaliste teadmiste piire.

Allikas: habr.com