Gépi fordítás
3. Mire jó a gépi fordítás?
Először ki szeretném hangsúlyozni, mire nem használhatóa gépi fordítás. Műfordí-tásra teljességgel alkalmatlan, és ugyanígy alkalmatlan olyan szövegek fordítására, ame-lyeknél a cél az, hogy kedvező benyomást keltsünk az olvasóban. Ilyen szövegek még például a reklámok, cégbemutatók is. Tehát abban az esetben, ha maga a szöveg
for-mája a fontos, és nem kizárólag az információ, nem ajánlatos nyers vagy kissé utó-szerkesztett gépi fordítást használni. Tehát ha Reiß szövegtípusait nézzük, akkor kö-zülük csak az informatív szövegek gépi fordítása jöhet szóba (Reiß 1981).
A gépi fordítás hasznaSager (Sager 1994: 265) alapján a következő szituációk-ban a legnagyobb:
a) Ha nem elég az emberi erőforrás.
b) Ha nagy az igény a gyors és olcsó fordításra.
c) Vannak olyan helyzetek és funkciók, amelyekben a gépi fordítás optimálisan tel-jesít, míg az ember nem. Ezeket a helyzeteket azonosítani kell, és ki kell használni (Sager 1994).
Az utolsó pontban említett funkció lehet például a következetes terminológiahasz-nálatvagy a helyesírás. Ehhez hozzá kell tennünk még azt a szituációt, amikor a fel-használónak nagyon rövid időn belül(perceken, órákon belül) van szüksége egy adott szövegben található információra. Ilyen helyzetekben jó megoldás lehet a könnyen el-érhető webfordítás, vagy a fordítástámogató eszközökben levő gépi fordítási modu-lok. Saját gépi fordítórendszerbe csak annak érdemes beruháznia, aki üzletszerűen sze-retne gépi fordítást használni.
A gépi fordítás egymáshoz közeli, hasonló nyelvek esetén jól használható. Ilyenkor már a nyersfordításis megbízható minőségű (Kis 2008). A gépi fordítás információ-szerzésre is jól használható, egy szöveg témájának azonosítására, valamint annak meg-állapítására, hogy további, részletes feldolgozására érdemes-e emberi fordítót alkalmazni.
A fordítás minősége és elfogadhatósága a forrásnyelvi szövegtől és a fordítás cél-jától is függ. Nem is kell tökéletesnek lennie ahhoz, hogy használható legyen, csak tisz-tában kell lennünk a hibáival. A nyers gépi fordítást általában nem tekintjük készter-méknek, általában még finomításra, javításra szorul. Ha a kommunikáció a cél- és forrásnyelv különbözősége miatt egyébként lehetetlen lenne, a fordítás pedig nem el-érhető, vagy a fordítás túlságosan hosszú időt venne igénybe, ezekben a helyzetekben a nyers gépi fordítás a lehető legjobb eszköz. Például katasztrófa esetében a kommu-nikáció a nemzetközi mentőcsapatokkal élet és halál kérdése lehet (Bellos 2010).
Jól használható a gépi fordítás egymáshoz hasonló jellegű szakszövegek fordítá-sára is, olyan szövegeknél, amelyeknél az információ a legfontosabb és nem a forma, azaz mint korábban említettem, informatív szövegek fordítására.
Gépi fordítás olvasásakor, használatakor mindig szem előtt kell tartani azt az alap-elvet, amelyet Sager mond ki, és elvárásainkat, hozzáállásunkat is ehhez kell alakítani:
„a géppel fordított szöveg soha nem hasonlítható össze az emberi írással vagy szö-vegmódosítással. Saját jogán kell terméknek tekinteni saját jellegzetességekkel. Egy sajátos automatizált folyamat eredménye, melyet [...] a felhasználó [...] szándékosan választ” (Sager 1994: 258, saját fordítás).
A géppel fordított szöveget mesterséges nyelvű szövegnek kell tekintenünk.
A mesterséges nyelv korlátozott, nincs emotív vagy esztétikai jelentése (Sager 1994).
Ha a gépi fordítás mégis eredményez ilyen hatást, az nem szándékos, és legtöbb eset-ben nem az a hatás, amelyet a forrásszöveg kelt. A szövegek olvasásánál ezt fontos tu-datosan szem előtt tartani. Ennek a mesterséges nyelvnek saját stílusa van, amely nem ugyanaz, mint a forrásnyelvi szöveg stílusa. A géppel fordított szöveg stílusa komi-kusnak hat, amelyet főként a szokatlan szerkezeteknek, a furcsa szóösszetételeknek, a nyelvi hibáknak, a szó szerinti fordításnak köszönhet, valamint annak, hogy a szó-tárból nem a legmegfelelőbb ekvivalenst választja. Ez a hatás a legszomorúbb, legko-molyabb témájú szövegre is jellemző.
A stílus hasonlít a nem anyanyelvre fordító nyelvtanulók stílusához. Nézzünk egy példát.
(1a) Council officers say the Real Madrid star needs permission for barbed wire top-ping the fence. (eredeti mondat)
(1b) Hivatalosok emberek mondtak, hogy a „Real Madrid“-sztárnak kell kápni egy engedélyet épiteni egy tüskést falat. (emberi fordítás)
(1c) A tanácsi tisztviselők azt mondják, hogy a Real Madrid csillagnak szüksége van arra, hogy engedély a szögesdrótnak felülmúlja a kerítést. (gépi fordítás) A hibák természetében van különbség a szövegekben, de a nyelvtanulói fordítások jel-lege összességében nagyon hasonlít a gépi fordításra. De míg a nyelvtanulókkal szem-ben türelmesek és toleránsak vagyunk, a gépi fordítással szemszem-ben ugyanilyen minő-ség esetében kritikusak vagyunk, a hozzáállásunk negatív. Ahogy Heltai is állítja (McAlester 1992) és (Campbell 1998) alapján: „A nem anyanyelvre történő fordítás esetében sokszor készek vagyunk elfogadni azt a teljesítményt, amelyet a nem anya-nyelvű fordító képes elérni.” De kiemeli azt is, hogy bizonyos típusú szövegeknél nem szabad ilyen kompromisszumokat kötni, például műfordításnál (Heltai 2005: 46). Ha tehát az embertől elfogadjuk a hibákat, a géptől miért nem?
Sager alapján nézzük meg a gépi fordításra szánt dokumentumok kiválasztásánál fontos jellemzőket:
a) Jól fordíthatóak géppel a nagyobb tömegű, több dokumentumból álló, rendsze-resen ismétlődő elemeket tartalmazó, homogén szövegek.
b) A szöveg legyen géppel könnyen olvasható, megfelelő formátumban. Ehhez ho-zátartozik a szöveg szerkesztése, a helyesírás, központozás, szövegformátum stb.
c) A szövegben használt terminológia legyen benne a szótárban.
d) A szöveg stílusa legyen egyenes, következetes.
e) A szövegben ne legyenek gépelési hibák.
f) A mondatok, szerkezetek legyenek teljesek, ne legyenek ellipszisek (Sager 1994:
292).
Ezeket támasztja alá Hutchins 5 érve is, amelyekben a gépi fordítás hasznosságát in-dokolja szinte teljes egészében az előbb felsorolt szempontokra támaszkodva. Tehát a gépi fordításra szükség van, mert először is túlságosan sok a lefordítandó szöveg, má-sodszor a műszaki szövegek ismétlődő jellegűek és unalmasak, harmadszor a termi-nológiafordítás következetességét a gép jobban tudja biztosítani, negyedszer a gépi for-dítás növeli a sebességet, ötödször pedig nincs mindig szükség a legjobb minőségű emberi fordításra. A gépi fordítás hasznosságát támasztják alá a gyakorlati példák is, amelyekből látjuk, hogy az olyan szervezeteknél, ahol óriási a fordítani való doku-mentumok mennyisége – mint például az Európai Unió vagy az Amerikai Légierő –, használják is a gépi fordítórendszereket (Hutchins 2005a).
4. Összefoglalás
A gépi fordítás kutatása nagy léptekkel halad, és már túllépett azon, hogy csak a ku-tatók használják érdekes kísérletekre. Az irány egyre inkább újra a statisztikai mód-szerek felé vezet, a nyelvészek pedig egy kicsit megint kezdenek háttérbe szorulni. Bár a gépi fordítás minősége közel sem olyan, mint az emberié, és úgy gondolom, soha nem is lesz az, tudomásul kell vennünk, hogy jelen van a világban, sőt a mindennapjaink-ban. Akár ellenségként, akár barátként tekintünk rá, fontos, hogy megismerjük, és megfelelő módon kezeljük.
Irodalom
Bar-Hillel, Y. 1951. The present state of research on mechanical translation. Ameri-can Documentation2(4): 229–237.
Beaugrande, R-A. de, Dressler, W. U. 1981. Introduction to text linguistics. London:
Longman.
Bellos, D. 2010. I, Translator. In: The New York Times. 2010. március 20.
http://www.nytimes.com/2010/03/21/opinion/21bellos.html?_r=1, utolsó meg-tekintés: 2014. december 30.
Boitet, C. 1988. Bernard Vauqois’ contribution to the theory and practice of building MT systems: a historical perspective. In: Second International Conference on Theo retical and Methodological Issues in Machine Translation of Natural Lan-guages. Carnegie Mellon University, Center for Machine Translation. Pittsburgh, Pennsylvania, USA. 1–18.
Boitet, C., Blanchon, H., Seligman, M., Bellynck, V. 2009. Evolution of MT with the Web. In: Proceedings of the Conference ‘Machine Translation 25 Years On’. Cran-field, England. 1–13.
Campbell, S. 1998. Translating into the Second Language.Harlow, Essex: Addison Wes-ley Longman.
Dave, S., Parikh, J., Bhattacharyya P. 2001. Interlingua-based English–Hindi Machine Translation and Language Divergence. Journal of Machine Translation 16(4):
251–304.
Heltai P. 2005. A fordító és a nyelvi norma II. Magyar Nyelvőr129. évfolyam 1. szám, 30–58.
Hutchins, J. 2005a. Current commercial machine translation systems and computer-based translation tools: system types and their uses. International Journal of Translation17(1–2): 5–38.
Hutchins, J. 2005b. Towards a definition of example-based machine translation. In:
MT Summit X. Proceedings of Workshop on Example-Based Machine Translation.
Phuket, Thailand. 63–70.
Kis B. 2008. A fordítástechnológia és az alkalmazott nyelvtudomány.(Kiadatlan dok-tori értekezés.) Pécs: Pécsi Tudományegyetem.
Klaudy K. 2004. Bevezetés a fordítás elméletébe. Budapest: Scholastica.
McAlester, G. 1992. Teaching translation into a foreign language – status, scope and aims. In: Dollerup, C., Loddegaard, A. (eds) Teaching translation and interpreting.
Amsterdam & Philadelphia: JohnBenjamins. 291–297.
Newton, J. 1992. Introduction and overview. In: Newton, J. (ed.) 1992. Computers in Translation: A Practical Appraisal.London: Routledge. 1–13.
Nida, E. A. 1964. Towards a Science of Translating. Leiden: Brill.
Prószéky G. 1994. Industrial Applications of Unification Morphology. Proceedings of the 4th Conference on Applied Natural Language Processing (ANLP).Stuttgart, Ger-many: University of Stuttgart. 157–159.
Prószéky G., Tihanyi L. 2002. MetaMorpho: A Pattern-Based Machine Translation Project. In: 24th Translating and the Computer Conference.London, United King-dom. 19–24.
Prószéky G., Kis B. 1999. Számítógéppel emberi nyelven. Bicske: Szak Kiadó.
Reiß, K. 1978. Anwendbarkeit der Texttypologie mit besonderer Berücksichtigung der Sachprosa. In: Gomard, K., Poulsen, S. (Hg.) Stand und Möglichkeiten der Über-setzungswissenschaft. Acta Jutlandica LII. Humanities Series 54. Aarhus. 27–35.
Reiß, K. 1981. Type, kind and individuality of text. Decision making in translation.
In: Venuti, L. (ed.) 2004. The Translation Studies Reader. London, New York: Ro-utledge. 161–171.
Sager, J. C. 1994. Language Engineering and Translation: Consequences of automation.
Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.
Schubert, K. 1992. Esperanto as an intermediate language for machine translation. In:
Newton, J. (ed.) 1992. Computers in Translation: A Practical Appraisal. London:
Routledge. 68–95.
Somers, H. L. 1998. Machine Translation, applications. In: Baker, M. (ed.) 1998.
Routledge Encyclopaedia of Translation Studies.London: Routledge. 136–140.
Somers, H. 2000. Machine Translation. In: Dale, R., Moisl, H., Somers, H. (eds.) 2000.
Handbook of Natural Language Processing. Basel: Marcel Dekker. 329–346.
Thouin, B. 1981. The METEO system. In: Lawson, V. (ed.) Practical experience of machine translation. Proceedings of a conference.London 5–6 November 1981.
Amsterdam, New York, Oxford: North-Holland Publishing Company. 39–44.
Vauquois, B.1976. Automatic translation – a survey of different approaches. Statistical Methods in Linguistics1976: 127–135.
Fordítási környezetek
Ábrányi Henrietta E-mail: heni.abranyi@t-online.hu
1. Bevezetés
A fordítói szakmában szinte már szállóigévé vált az elmúlt években, hogy a globali-záció és a technológia fejlődése milyen nagymértékben megváltoztatta a fordítók mun-káját. Egyre rövidebb idő alatt kell egyre több szöveget lefordítani, de továbbra is fon-tos szempont a minőség. Az egyre csak növekvő igények kielégítése céljából különböző számítógépes eszközök jelentek meg, amelyek valamilyen módon igyekszenek kise-gíteni a fordítót szorult helyzetéből. Ezek közül napjainkban a legelterjedtebbek az ún.
fordítási környezetek,amelyek integrálják az olyan fontosabb elemeket, mint például a fordítómemória, a terminológia, a szövegpárhuzamosító vagy az elemzés.
Biau-Gil és Pym (2002) már több mint tíz évvel ezelőtt felhívta arra a figyelmet, hogy az ilyen eszközök használata már nem választás kérdése, ez pedig ma már hat-ványozottan igaz. A fordítási környezetek ugyanis alapvető munkaeszközzé váltak, használatuk gyakorlatilag kötelező, elvárt készség minden egyes fordítótól. Ezt mi sem támasztja jobban alá, mint hogy a fordítást segítő eszközök ismerete felkerült a for-dítók szükséges kompetenciáinak listájára (Gambier et al. 2009), emellett oktatásuk a legtöbb képzőintézmény tantervének is szerves részévé vált.
Az alábbiakban röviden definiálom az alapvető fogalmakat, bemutatom a fordí-tási környezetek főbb komponenseit, az ilyen eszközökben „fordítható” szövegek jel-lemzőit, majd rátérek az előnyökre és a hátrányokra. Ezt követően bemutatok néhány olyan eszközt, amely Magyarországon elterjedtnek mondható. A célom azonban csak a tájékoztatás, nem kívánok véleményt alkotni az egyes programokról, ugyanis a pre-ferencia nagyban függ a munka jellegétől, a fordító személyiségétől és sok más té-nyezőtől is.