СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ QA-ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ ПИСЬМЕННОГО ПЕРЕВОДА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Специальные инструменты оценки качества письменного перевода – QA-инструменты (от англ. Quality Assessment) – находят распространенные типы ошибок в тексте перевода по заранее запрограммированным формальным признакам. Исходным условием для данных инструментов является наличие текстов оригинала и перевода. Программа сравнивает соответствующие участки текстов (абзацы, предложения или сегменты) и маркирует все участки с подозрением на ошибку, формируя специальный отчет. Цель заключается в сопоставлении QA-модулей, интегрированных в программы автоматизированного перевода, и самостоятельных QA-инструментов.Материал и методы. При проведении исследования QA-модулей, интегрированных в программы автоматизированного перевода, и самостоятельных QA-инструментов использовались общенаучные (методы логики: анализ, синтез, обобщение); частнонаучные (лингвистические) методы: описательный, сравнительно-сопоставительный.Результаты и обсуждение. Преимуществом QA-модулей, интегрированных в программы автоматизированного перевода SDL Trados, SmartCAT, Déjà Vu, MemoQ и Wordfast, является возможность осуществлять мониторинг качества перевода без задействования дополнительных программных и временных ресурсов. Переводчик уже знаком с интерфейсом программы, в которой работает, и может редактировать текст в ней же сразу после проверки. QA-модули, интегрированные в программы автоматизированного перевода, могут быть использованы для оценки письменных переводов разной тематической направленности, однако для работы со стилистически окрашенными текстами наиболее оптимальными представляются функции программы SDL Trados.Главным преимуществом самостоятельных QA-инструментов для оценки качества переводов Xbench, QA Distiller, Verifika, ErrorSpy и Linguistic Toolbox является отсутствие необходимости установки сложных и во всех смыслах ресурсозатратных CAT-программ для корректоров, редакторов и менеджеров переводческих проектов.Заключение. QA-инструменты обладают своими преимуществами и недостатками. В число основных преимуществ современных QA-инструментов входят: оптимизация рутинных проверок качества текста перевода на разных этапах его готовности; возможность настраивать индивидуальные критерии качества для каждого проекта; сокращение общих сроков реализации переводческого проекта; обеспечение единообразия текста перевода, минимизация ошибок и т. д. К недостаткам QA-инструментов относятся: необходимость затрат дополнительных ресурсов (дополнительное время и место на жестком диске в случае установки на компьютер пользователя); высокая стоимость программ и ограниченный набор функций в случае использования бесплатных или демонстрационных версий; необходимость изучать интерфейс и настраивать программу для разных проектов; обнаружение большого количества потенциальных ошибок, не все из которых являются ошибками.

Об авторах

Наталья Владимировна Полякова

Томский государственный педагогический университет

Email: nvp@tspu.edu.ru; nataliapoliakova@yahoo.com
кандидат филологических наук, доцент Ул. Киевская, 60, Томск, Россия, 634061

Список литературы

  1. House J. Chapter 13. Translation Quality Assessment: Past and Present // Translation: A Multidisciplinary Approach London: Macmillan Publishers Limited, 2014. P. 241–264.
  2. Альбукова О. В. Обзор существующих подходов к проблеме оценки качества перевода // Филологические науки. Вопросы теории и практики. Тамбов: Грамота, 2016. № 4 (58), ч. 2. C. 65–69.
  3. Williams M. The Assessment of Professional Translation Quality: Creating Credibility out of Chaos // TTR: traduction, terminologie, redaction. 1989. Vol. 2(2). P. 13–33.
  4. Бархударов Л. С. Язык и перевод: Вопросы общей и частной теории перевода. М.: URSS, 2019. 240 с.
  5. Полякова Н. В. Основные подходы к оценке качества письменного перевода // Язык. Общество. Образование: сб. науч. тр. II Междунар. науч.-практ. конф. / под ред. Ю. В. Кобенко. Томск: Изд-во НИ ТПУ, 2021. С. 126–131.
  6. Моисеенко Г. Практический справочник переводчика и редактора. М., 2016. 124 с.
  7. Письменный перевод: Рекомендации переводчику и заказчику / сост. Н. Дупленский; Союз переводчиков России. М., 2004. 24 с., 13 приложений. URL: http://www.translators-union.ru/ (дата обращения: 20.04.2022).
  8. Гильмуллина Е. А. Оценка качества перевода: квантитативно-системный подход: дис. … канд. филол. наук. СПб., 2016. 383 с.
  9. Хроменков П. Н. Анализ и оценка эффективности современных систем машинного перевода: дис. … канд. филол. наук. М., 2000. 265 с.
  10. Ненахова А. А. Современные инструменты оценки качества письменных переводов // Всероссийский фестиваль науки NAUKA 0+. XXIII Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и образование» (г. Томск, 22–26 апреля 2019 г.): в 5 т. Т. II: Филология. Ч. 3: Актуальные проблемы лингвистики и методики преподавания иностранных языков. Томск: Изд-во Том. гос. пед. ун-та, 2020. С. 93–98.
  11. Овчинникова И. Г. Использование компьютерных переводческих инструментов: новые возможности, новые ошибки // Вестник Российского гос. ун-та дружбы народов (Russian Journal of Linguistics). Серия: Лингвистика. Т. 23. № 2. С. 544–561. doi: 10.22363/2312-9182-201923-2-544-561.
  12. Вебер Е. А., Ружникова М. Л. Критерии и процедуры оценки качества письменного перевода на облачных CAT-платформах // Пространства коммуникации: язык, литература, медиа: материалы Междунар. науч. конф., посвященной 100-летию Иркутского гос. ун-та. Иркутск, 2018. С. 57–65.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».