Системы памяти переводов (Translation Memory) концепция и реализации

Оглавление
Введение……………………………………………………………………...3
Обзор программ памяти переводов ………………………………………4
Процесс перевода текстов с использованием программы памяти переводов ………………………………………………………………….7
Обучение применению TM-программ…………………………………...9
Заключение ……………………………………………………………….13
Список использованной литературы……………………………………14

Введение
В современном мире увеличивается необходимость в переводческих услугах. Объем рынка переводов растет, увеличивается потребность в квалифицированных переводчиках, требуется повышение производительности труда переводчиков. Значительно возросла роль информационных технологий в переводе – широкое распространение получили как общие программы (текстовые редакторы), так и специализированные переводческие программы (электронные словари, корпусы текстов, программы памяти переводов, терминологические базы). Сам материал для перевода претерпел изменения – все чаще для перевода предлагается цифровой материал в виде презентаций, мультимедийных материалов. Ряд авторов отмечает, что при подготовке переводчиков требуется учитывать изменения в работе переводчиков, обучать современным навыкам и умениям, использовать в обучении современные информационные технологии.
Объектом данной работы являются системы памяти переводов.
Предметом в данной работе является переводы.
Целью данной работы является изучение системы памяти переводов.
Для достижения данной цели мы поставили следующие задачи:
Рассмотреть программы памяти переводов;
Изучить процесс перевода текстов с использованием программы памяти переводов;
Рассмотреть технологию обучения применению TM-программ
Основная часть
1.Обзор программ памяти переводов
Одним из основных условий работы современного переводчика является соответствие требованиям к скорости осуществления перевода. По этой причине, переводчики прибегают к помощи технологий в области машинного перевода, ускоряющие их работу. С учётом большого объема переводимого материала и его повторяемости в центре внимания становится перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера и подразумевающий использование систем памяти переводов.
В изучение подобных систем машинного перевода внес значительный вклад японский ученый Макото Нагао в 1982 году из университета Киото, руководитель японской национальной программы по машинному переводу, предложивший изменить существовавший на тот момент принцип машинного перевода, основанного на правилах языка, на систему машинного анализа текста на основе имеющихся в базе примеров. Это нововведение положило начало идее о памяти переводов [1].
Концепция Макото Нагао перекликается с получившей в последнее время широкое распространение концепцией «Translation Memory» (память переводов). Сущность этой концепции заключается в том, что при подготовке иноязычных вариантов каких-либо документов сначала их перевод выполняется вручную переводчиками высшей квалификации. Затем оригиналы документов и их переводы на иностранный язык вводятся в ЭВМ, разделяются на отдельные предложения или фрагменты предложений, и из этих элементов строится база данных, которая далее загружается в поисковую систему. При переводе новых текстов поисковая система отыскивает в них предложения и части предложений, аналогичные тем, которые у неё имеются, и вставляет их в нужные места переводимого текста.
Первые коммерческие TM-программы появились в начале 1990-х годов. В 1984 г. в швейцарском городе Штайн-на-Рейне была основана компания STAR (акроним от Software Translation Artwork Recording). Компания занималась разработкой программного обеспечения, оказанием услуг по переводу. В 1991 г. компания выпустила программу Transit для операционной системы DOS, в состав программы входил модуль управления терминологией TermStar.
В 1984 г. в немецком городе Штутгарт была основана компания TRADOS (акроним от TRAnslation & DOcumentation Software) и в 1992 г. компания выпустила программу Translator's Workbench для операционной системы DOS. Программа включала память переводов, текстовый редактор, модуль управления терминологией MultiTerm.
В 1992 г. в английском городе Мейденхед была основана компания SDL International – поставщик лингвистических услуг. Компания быстро развивалась, приобретала более мелкие компании и стала одним из лидеров рынка. В 1998 г. SDL выпустила собственную TM-программу SDLX. В 2005 г. компания SDL приобрела компанию TRADOS.
В 1993 г. в Мадриде была основана компания ATRIL, которая выпустила Déjà Vu – первую TM-программу для операционной системы Windows 3.1. Программа встраивалась в Microsoft Word for Windows 2.0. В 1996–1997 гг. Déjà Vu была переработана в программу с отдельным интерфейсом.
В нашей стране достаточно мало разработок, относящихся к TM-программам. TM-программа MT2007 [2] разрабатывается примерно с 2007 г. силами одного разработчика, доступна в качестве отдельного приложения. Разработка программы приостанавливалась на некоторое время; возможно, программа будет доступна под названием CATnip. Компания ABBYY предлагает ABBYY Aligner [3] – инструмент для создания памяти перевода из параллельных текстов. Российская компания PROMT [4] предлагает объединение технологий машинного перевода (MT) и памяти переводов (TM).
В настоящее время доступно множество различных TM-программ. Самыми популярными являются Across, Déjà Vu, MemoQ, OmegaT, SDL Trados Studio, STAR Transit, Wordfast.
TM-программы можно различать по нескольким критериям. 1) По технической реализации можно выделить локальные TM-программы и доступные в режиме онлайн. При использовании онлайн-версий (например, Google Translator Toolkit [5] и Wordfast Anywhere [6]) работа происходит в окне интернет-браузера. На рис. 1 показан пример работы с Wordfast Anywhere. При этом результаты работы (память переводов, глоссарии) в Google Translator Toolkit можно сделать доступными для других пользователей. Локальные программы могут представлять собой отдельные приложения или встраиваемые приложения.
2) По дополнительным функциональным возможностям. Часто в TM-программы встраиваются программы по управлению терминологией – они позволяют предоставлять общий доступ к терминологическим базам данных, хранить и обрабатывать терминологию. Это позволяет обеспечить единство терминологии в переводе, обеспечить соблюдение языковой политики в рамках отдельного предприятия или предметной области. Для построения памяти переводов необходимо уметь сопоставлять сегменты исходного текста и перевода, чтобы далее занести эти пары в базу данных программы. Поэтому зачастую TM-программы снабжены функцией выравнивания сегментов текстов (чаще предложений). Кроме того, непосредственно в процессе перевода для разрешения неоднозначности лексических единиц может потребоваться просмотреть употребление того или иного слова в контексте. TM-программы, как правило, предоставляют возможность построить конкорданс слова – найти список всех употреблений слова в контексте, одновременно предъявляя способы перевода лексической единицы в каждом случае.
3) По общим критериям для программного обеспечения: существуют бесплатные и условно-платные программы, поддержка различных операционных систем (например, STAR Transit это условно-бесплатная программа и поддерживает только работу в ОС Windows, OmegaT – бесплатная программа с открытым исходным кодом, поддерживает работу в ОС Windows, Linux, Mac OS).
Использование TM-программ позволяет значительно увеличить производительность труда переводчика [7], упрощается работа по соблюдению единообразия терминологии в тексте. Память переводов эффективна при переводе: текстов со значительным количеством повторов (по статистике в конкретных предметных областях доля таких текстов по отношению ко всем материалам для перевода может достигать 70 % [8]), разных версий одного и того же документа, и активно применяется при локализации программного обеспечения [9]. Накопитель переводов малоэффективен при переводе текстов с малым количеством повторов, также требуются затраты как временные, так и финансовые на обучение пользователей.
2. Процесс перевода текстов с использованием программы памяти переводов
Реальный процесс перевода с использованием памяти переводов включает несколько этапов:
1. Подготовка: на этой стадии следует решить вопрос о создании новой памяти переводов или осуществить выбор той памяти переводов, которую необходимо использовать для перевода данного текста, произвести необходимые настройки (например, произвести фокусировку на способах перевода термина, соответствующих ранее созданным проектам для того же заказчика) и корректировки (например, замена определенного термина во всех единицах перевода в соответствии с некоторым проектом) выбранной памяти переводов.
2. Собственно перевод: предварительный перевод (pre-translation) представляет собой автоматическую замену найденных в базе данных точных соответствий сегментам исходного текста на их эквиваленты в языке перевода. При этом нечеткие совпадения обычно не включаются, так как затраты на пост-редактирование при таком подходе могут оказаться выше выгоды от использования базы примеров перевода. Сегменты текста, которые не были найдены в базе, переводятся вручную или – при наличии – с помощью системы машинного перевода.
3. Проверка качества: включает формальную проверку выполненного перевода на полноту, грамматическую правильность, корректный перевод релевантной терминологии, которая может осуществляться самим переводчиком, (возможно) заказчиком, а также на промежуточном звене, обеспечивающем связь между переводчиком и заказчиком. При этом большое значение имеет процесс фиксации выполненных правок в памяти переводов, иначе ошибки могут повторяться при последующих переводах.
Таким образом, при работе c TM-программой выделяются содержательный (включающий использования ряда функций по автоматизации переводческой деятельности), формальный и экономический аспекты перевода. Обозначенные аспекты являются важной составляющей использования памяти перевода в профессиональной деятельности переводчиков. В связи с этим каждый из указанных аспектов должен найти отражение при практическом обучении будущих переводчиков применению TM-программ в переводческой деятельности. При этом представляется необходимым «провести» будущего переводчика последовательно через все стадии реального процесса перевода в моделированных условиях, что ставит задачу разработки содержательно преемственных заданий при обучении применению TM-программ.
3. Обучение применению TM-программ
При обучении студентов в вузе обычно используют онлайн версии TM-программ, так как такой подход обладает рядом преимуществ:
Онлайн TM бесплатны, что упрощает их ввод в образовательный процесс.
Онлайн TM можно использовать на различных устройствах (десктопы, ноутбуки, планшеты) и операционных системах (Windows, Linux, Mac OS)
Онлайн TM можно использовать везде, где есть доступ в интернет, нет необходимости заранее устанавливать программу на определенное количество компьютеров. Такой подход позволяет значительно расширить количество обучаемых студентов.
Работая с TM-программой, переводчик должен знать, как использовать и пополнять базу данных программы. Необходимо помнить, что любой инструмент работает лучше, если им правильно пользоваться. Типы заданий, выполняемых студентами на занятиях, разнообразны и отражают специфику реальной работы переводчика. Перечислим некоторые задания.
Задание на составление корпуса текстов. Студентам задаются параметры текстов, которые необходимо включить в корпус (название предметной области, жанр, стиль текстов, даты создания и т. п.), и предлагается создать учебный корпус из нескольких текстов. Такое задание обусловлено мнением ряда авторов [10, 11] о том, что TM могут использоваться совместно с другими средствами обучения (например, корпусами текстов), что еще больше повышает эффективность проводимых занятий. При этом некоторые способы использования корпуса текстов при обучении иностранному языку [12] могут повторно использоваться при подготовке переводчиков.
Задание на составление глоссария текста. Студенты получают текст определенной предметной области и составляют по нему глоссарий терминов с переводом, чтобы применять этот глоссарий для контроля единообразия терминологии в выполняемом им переводе. Как упоминалось ранее, для отбора терминологии, как правило, используются средства автоматического извлечения лексических единиц из текстов, которые могут быть встроены в коммерческие TM-программы, однако зачастую отсутствуют в онлайн системах.Расширением такого задания может служить задание представить полученный глоссарий терминов структурированно, в форме лексической онтологии [13]. Наряду с памятью переводов терминологические онтологии разрабатываются как важный инструмент для соблюдения языковой политики предприятия [14]. Кроме того, существуют исследования по применению, сопоставлению терминологических онтологий различных языков для создания ресурса [15], применимого как в технологии памяти переводов, так и при автоматическом переводе текстов.
Задание на выравнивание текста и его перевода. Студенты получают текст и его перевод и выполняют выравнивание текста, чтобы получить заполненную память перевода. Вариантом этого задания является использование автоматизированной интерактивной процедуры выравнивания терминов [16].
Задание на предварительный анализ эффективности использования ТМ. Студенту дается два текста и сообщается, что первый текст используется для создания памяти переводов, второй текст будет переводиться с применением памяти переводов. Студенту предлагается проанализировать, насколько эффективно применение памяти переводов для данной пары текстов. Примеры таких текстов представлены на рис. 2. Для сохранения преемственности заданий текст для создания ТМ может представлять собой подкорпус корпуса текстов, используемого для создания глоссария терминов.
Задание на сравнение переводов, выполненных с использованием ТМ. Задание аналогично предыдущему. Однако студенты получают несколько текстов из различных предметных областей. Задание может выполняться в нескольких вариантах.
Вариант 1: студентам предлагается воспользоваться созданной ранее памятью переводов и «опробовать» перевод текстов различной тематики с ее помощью.
Вариант 2: студентам предлагается составить самостоятельно корпусы текстов для предметных областей, которым посвящены выданные тексты для перевода, использовать их для создания памяти переводов. И далее переводить каждый текст, используя релевантную для него память переводов.
В итоге студентам предлагается сравнить полученные переводы текстов на предмет полезности памяти переводов для перевода каждого из них. В первом варианте, очевидно, использование памяти переводов для перевода текста из той же предметной области, для которой составлялась TM, будет более эффективным, чем при переводе текстов из других предметных областей. Во втором случае возможны варианты. В зависимости от близости текстов, используемых в качестве корпуса, тексту для перевода эффективность созданной TM может варьироваться. В каждом из вариантов студентам предлагается объяснить, с чем связана разница в эффективности применения TM.
Для проверки результатов обучения применению TM-программ мы разработали следующую методику, основанную на принципе накопления ошибки – оцениваются неверно выполненные задания по ряду критериев.
Для итогового контроля при обучении в качестве критериев используются:
умение работать с программным обеспечением;
качество выполняемого перевода.
Проводить оценку по первому критерию целесообразно с теоретической и практической стороны. Теоретическая сторона оценки осуществляется в форме мини-теста множественного выбора, который включает общие вопросы по технологии TM и конкретные вопросы по изучаемым компьютерным программам. Неправильный ответ оценивается в один балл.
Практическая сторона состоит в оценке умения использовать функции изучаемой TM - программы при самостоятельном выполнении заданий различных типов, описанных ранее в данной статье. Результат оценивается по бинарной шкале (задание выполнено / не выполнено). В случае невыполнения задания – в накопительную оценку студента добавляется 2 балла.
Пороговым коэффициентом ошибки, при котором контрольное задание признается выполненным, является 40 % от максимально возможного количества баллов, начисленных за ошибки (что эквивалентно 60 % корректности результатов). Так, если проверка включает 4 вопроса теста и оценку выполнения 2 практических заданий, приемлемый коэффициент ошибки составляет 3 балла.
Для оценки по второму критерию существует множество подходов, такие как субъективный подход, сравнение с оригиналом по определенным параметрам и другие.
Заключение
В заключение отметим, что использование TM-программ, как и применение любых информационных технологий, может сталкиваться с трудностями, вызванными проблемой неприятия нового. Особенно остро такая проблема стоит в условиях ментальности современного российского общества [17]. Вместе с тем, преодоление этого тормозящего фактора обусловлено веянием времени. По результатам исследования агентства переводов EnRus [18], одно из основных требований к переводчику – наличие и умение пользоваться TM- программами. В связи с этим интеграция в учебный процесс методов и способов управления знаниями в программах памяти перевода на настоящий момент является вопросом конкурентоспособности будущего переводчика на рынке труда. Использование технологии памяти переводов в обучении, таким образом, является эффективным средством для выработки практических навыков у студентов и подготовки их к требованиям рынка.
Список использованной литературы
Zhang, Y. Computer-aided translation teaching by means of modern information technology / Y. Zhang // 7th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE). -Mudanjiang, 2012. - P. 1628-1632. MT2007. – http://mt2007-cat.ru/.
ABBYY Aligner. – http://www.abbyy.ru/aligner/.
Сайт компании PROMT. – http://www.promt.ru/
Google Translator Toolkit. – http:// translate.google.com/toolkit.
Wordfast Anywhere. – http://www. freetm.com/.
Ильнер, А.О. Подготовка переводчиков в России и за рубежом: сравнительный анализ / А.О. Ильнер // Образование и наука. – 2010. – № 8. – С. 65–70.
Li, Q. Application of CAT in Translation Teaching / Qingjun Li, Likun Zhang // 2010 Second International Workshop on Education Technology and Computer Science (ETCS). – Wuhan, 2010. – Vol. 2. – P. 559–562.
Зеевальд-Хег, Ю. Локализация программного обеспечения, информационнотехнологические требования к переводчику в эпоху глобализации / Ю. Зеевальд-Хег // Вестник Перм. нац. исследоват. политехн. ун-та. Социально-экономические науки. – 2012. – № 16. – С. 85–96.
Ruiz Yepes, G. Parallel corpora in translator education / G. Ruiz Yepes // Redit. Revista Electrónica de Didáctica de la Traducción y la Interpretación. – 2011. – № 7. – P. 65–80. 23.
Zheng, W. Design of a CAI System for Translation Teaching / Wang Zheng // Proceedings of International Conference CESM 2011, Part II / еd. S. Lin and X. Huang. – Wuhan, 2011. – P. 457–462. 24.
Бабина, О.И. Использование корпуса текстов для обучения иностранному языку / О.И. Бабина // Современная высшая школа: Инновационный аспект. – Челябинск: Изд-во ЧГИ, 2008. – № 1. – С. 21–24.
Хомутова, Т.Н. Научный текст: лингвокогнитивный подход / Т.Н. Хомутова, О.И. Бабина // Вестник ЮУрГУ. Сер. «Лингвистика». – 2009. – Вып. 9. – № 25 (158). – С. 61–73. 27.
Madsen, B.N. Principles of a system for terminological concept modeling / B.N. Madsen, H.E. Thomsen, C. Vikner // Proceedings of the 4th International Conference on Language Resources and Evaluation (Lisbon, Portugal). – Lisbon: ELRA, 2004. – P. 15–19.
Glückstad, F.K. Terminological Ontology and Cognitive Processes in Translation / F.K. Glückstad // Procedings of the 24th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation / ed. by Ryo Otoguro, Kiyoshi Ishikawa, Hiroshi Umemoto, Key Yoshimoto, Yasunari Harada (Sendai, Japan, 4–7 November 2010). – Sendai: Tohoku University, 2010. – P. 629–636.
Дюмин, Н.Ю. Автоматическое выравнивание слов как способ построение двуязычных лексиконов / Н.Ю. Дюмин // Лингвистика в контексте культуры: материалы V междунар. науч.-практ. конф. (Челябинск, 28–30 ноября 2012 г.) / под общ. ред. Е.В. Харченко. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ, 2012. – С. 92–94.
Петросян, А.Э. Умственная «слепота» (корни невосприимчивости к новым идеям) / А.Э. Петросян // Социология науки и технологий. – 2012. – Т. 3, № 3. – С. 24–42.
Шахова, Н. Как найти хорошего переводчика / Н. Шахова // Российский форум переводчиков, СПб., 23–25 сент. 2011 г. – http://www.enrus.ru/ru/publications/TFRussia_ru s.pdf.