В современной практике перевод текстов не обходится без помощи компьютера. В мире уже существует масса систем, которые частично облегчают жизнь переводчику. Однако есть особенности, которые, наоборот, вызывают ряд проблем. Например, большое количество значений одного и того же слова, используемого в тексте перевода, может восприниматься системой не так как изначально задумывал автор. На данный момент эту проблему трудно решить машинам. Поэтому я решил попробовать углубиться в эту проблему и постараться найти методы, которые частично поспособствуют улучшению взаимодействия машины, переводчика и исходного текста.
В качестве исходного текста была взята научно-исследовательская статья в сфере токарной обработки. "An experimental study on the effect of tool geometry on tool wear and surface roughness in hard turning" Авторы Pham Minh Duc, Le Hieu Giang, Mai Duc Dai and Do Tien Sy.
В процессе работы над переводом, я выбрал наиболее сложные и интересные словосочетания с точки зрения перевода. Ниже приведены данные словосочетания и вариативность их перевода разными системами. В данном случае мы не учитывали контекст.
effective rake angle and nose radius
Переводчик Google перевел так: эффективный передний угол и радиус при вершине
Переводчик Яндекс перевел так: эффективный угол наклона грабель и радиус носа
В конченом итоге перевод звучит так:
Угол между вектором скорости резания и направлением стружки, а также радиус вершины резца
В дальнейшем в тексте можно использовать следующее понятие:
Угол COH и радиус вершины резца
В первом случае мы раскрыли понятие в тексте, во втором случае мы нашли аббревиатуру к данному понятию. В случае если в тексте дальше будет использоваться данный термин, лучше использовать сначала расшифровку термина, а в дальнейшем аббревиатуру. Это позволит не нагромождать текст лишними словами. Для перевода данного примера пришлось сопоставить термины в русском и английском языках.
Влияние контекста
В данной части сравнили, как система реагирует на перевод с использованием контекста и без использования его. В конечном итоге будет известно какой вариант предпочтительней. Также использовалось две системы перевода (Яндекс/Google). За основу взяли то же самое словосочетания, что и до этого.
Singh and Venkateswara Rao, studied the effect of tool geometry (effective rake angle and nose radius) and cutting conditions (cutting speed and feed rate) on surface roughness during hard turning AISI 52100 steel (58 HRC) with mixed ceramic inserts.
effective rake angle and nose radius
Google с контекстом
Сингх и Венкатесвара Рао изучали влияние геометрии инструмента (эффективный передний угол и радиус вершины) и условий резания (скорость резания и скорость подачи) на шероховатость поверхности при твердом точении из стали AISI 52100 (58 HRC) со смешанными керамическими пластинами.
Google без контекста
эффективный передний угол и радиус при вершине
Яндекс с контекстом
Сингх и Венкатесвара Рао, изучали влияние геометрии инструмента (эффективный угол наклона и радиус носа) и условий резания (скорость резания и скорость подачи) на шероховатость поверхности при точении стали AISI 52100 (58 HRC) со смешанными керамическими вставками.
Яндекс без контекста
эффективный угол наклона грабель и радиус носа
Исходя из проделанной работы видно (есть еще 4 примера, но я выбрал наиболее яркий): системы перевода чувствительны к контексту в определенных случаях. Нельзя утверждать, что одна из них справляется лучше, а другая хуже. Иногда система не видит разницы между словосочетанием в контексте и без контекста, но лучше задавать запрос вместе с контекстом, поскольку в программном коде системы заложены алгоритмы, которые опираются на окружение слова. Это позволит максимизировать пользу от системы перевода.
Машинный перевод подвергся большим изменениям в последнее время, но все равно идеальным назвать его нельзя. Разные электронные системы перевода трактуют по-разному одни и те же предложения в связи с техническими особенностями, которые заложены программистами. Повлиять на это переводчик-лингвист не в силах, но есть способы, облегчающие работу с такими переводами.
Во-первых, лучше задавать запрос машине целым предложением, системы реагируют на контекст и подбирают наиболее подходящие эквиваленты. Это обусловлено заложенными в систему алгоритмами, которые опираются на окружение слова и подбирают подходящий вариант.
Также, в узконаправленных отраслях есть термины, которые машинный перевод не может перевести так должным образом. Это связано с различием терминологии русского и английского языка в производственных отраслях. Различие заключается в том, что те или иные термины возникают в разных языках по-разному. В нашем случае, в английском языке сделали акцент на различных углах резца, а в русском больше на поверхностях.
Одним из методов является сопоставление специальных схем или изображений из научной литературы. По ним можно определить и сопоставить английские и русские термины. В конце можно подобрать подходящий вариант перевода или применить описательный перевод с профессиональной точки зрения. Необходимо учитывать, что при работе с текстом, переводчик мыслит субъективно. Основная работа специалиста, занимающегося переводом научного текста заключается в выборе подходящего варианта перевода, который в свою очередь отражал бы всю суть исходного текста.
