В данной работе рассматривается контент, переведенный из социальных сетей и онлайн-источников: Facebook, Google Translator, Yandex Translator и Reverso были выбраны для анализа переводов, поскольку они широко доступны. Сравнение различных решений в области машинного перевода поможет лучше понять природу перевода, какие стратегии и тактики наиболее эффективны при переводе определенных типов текстов, лингвистические и экстралингвистические элементы переводимого дискурса, а также влияние социальных сетей на обучение переводу. Это вклад в исследование. Исследование проводилось в ходе подготовки и проведения семинаров по анализу переводческих ошибок в различных типах дискурса.
В данной статье машинный перевод определяется как "перевод, выполняемый автоматически специализированной программой". В нем рассматриваются переводы, выполненные переводчиками Facebook, Google и Yandex, а также корпусными переводчиками, такими как Reverso, Lexico Oxford и Corpus of Contemporary American English.  В интервью TAdviser Никита Шаблыков, коммерческий директор PROMT, сказал:". По данным Global Market Insights, ожидается, что к 2024 году рынок машинного перевода достигнет более 1,5 миллиарда долларов. Годовой темп роста оценивается в 14,6%. Ожидается, что к 2019 году общий объем рынка языковых услуг достигнет $53,5 млрд. Сюда входят устный и письменный перевод, локализация программного обеспечения, мультимедиа, например, веб-сайты, игры, фильмы и телесериалы, а также многие другие мелкие услуги. Машинный перевод - один из важнейших инструментов для оптимизации перевода, локализации и обработки слов с помощью больших данных".29 Эти цифры показывают, что с 2016 года объем услуг машинного перевода почти удвоился.
Машинный перевод стал доступным инструментом перевода. Электронные услуги постоянно развиваются и становятся все более эффективными, их можно использовать как в профессиональных, так и в образовательных целях. Студенты используют услуги машинного перевода в классе, чтобы быстро переводить научную, литературную и публицистическую литературу для своей учебной работы. Поэтому необходимо проанализировать качество услуг машинного перевода.
Машинный перевод выполняется автоматически с помощью специализированного программного обеспечения. Это можно сделать с помощью различных программ для перевода веб-сайтов и настольных компьютеров, предоставляемых различными частными компаниями - Facebook, Google и различными переводческими службами, такими как Yandex, Reverso и Lexico Oxford. Для построения алгоритмов машинного перевода используются различные комбинации правил, статистики и нейронных сетей; сервисы перевода Google и Yandex используют нейронный перевод; Google использует статистический подход, применявшийся ранее, вместо нейронного машинного перевода Google (GNMT).30.31 Yandex.Translator также использует гибридную модель, где для перевода сначала предлагаются статистическая модель и нейронная сеть, а затем с помощью методов машинного обучения CatBoost выбирается лучший результат32.
Нейронная модель машинного перевода использует глубокое обучение и обучение признаков. По сравнению с традиционными системами статистического машинного перевода (SMT), он требует мало памяти. Более того, в отличие от традиционных систем перевода, все компоненты нейронной модели перевода обучаются вместе от начала и до конца, чтобы максимально повысить эффективность перевода.
Двунаправленная рекурсивная нейронная сеть (РНС), также называемая кодером, состоит из нейронной сети, которая кодирует исходные предложения в другую рекурсивную сеть (также называемую декодером), которая используется для предсказания слов на целевом языке. В отличие от традиционного статистического машинного перевода, целью нейронного машинного перевода является создание единой нейронной сети, которая может быть настроена на максимально эффективный перевод. Все модели машинного перевода в основном включают кодировщик, который хранит исходный текст в виде вектора фиксированной длины, и декодировщик, который производит перевод.
Студенты выполнили аналитическое упражнение, чтобы понять, как работает машинный перевод и как машина использует целевые слова для поиска частей исходного текста. Гипотеза заключалась в том, что изучение алгоритмов машинного перевода поможет им получить больше знаний о реальном процессе перевода. Более того, сравнительный анализ машинных переводов убедил нас в том, что гибридная модель может обеспечить гладкий перевод, соответствующий внутренней интуиции переводчика. Результаты, представленные ниже, показывают, что семиотика терминов и моделирование на основе терминов понимаются лучше.
Знание того, как работают автоматические переводчики, приводит не только к прочному пониманию лексического состава родного и иностранного языков, но и к пониманию структуры предложений в соответствии с целевым типом перевода.
Студентам было предложено непосредственно проанализировать различные переводы, использованные на семинаре по переводу. Примеры предложений представляли собой варианты слов и фраз с различным тематическим содержанием, с которыми студенты столкнулись на семинаре и должны были быстро перевести. Для анализа использовались онлайн-переводчики, такие как Facebook, Google, Yandex Translator, Reverso и Lexico Oxford.
В ходе обсуждения рекламного дискурса студентам было предложено оценить качество перевода объявления о работе для ученых, размещенного на Facebook. Сначала им показывали переведенную версию объявления о работе с помощью встроенного автоматического переводчика и просили угадать оригинальный текст. Затем им показывали оригинальный текст и просили проанализировать переведенный текст на предмет того же момента в оригинальном тексте. Они должны были догадаться, почему в русском переводе должности "доцент" есть расхождения. Один из переводов - "ассистент профессора". В других вариантах "assistant professor" переводится как "заведующий учебной частью" или "доцент". Студенты пытались понять, как машина включает в свой алгоритм различные переводы определенных слов и фраз. Приведя примеры, они обсудили лексические, семантические и семиотические теории, которые могут быть включены в алгоритмы машинного перевода и способствуют созданию высококачественных переводов.
Reverso был использован для сравнения перевода слова "однажды" на иврит с переводом слова "луч света" на семинаре по ошибкам перевода. Студентам было предложено оценить работу службы машинного перевода Reverso на основе точности представленных вариантов. Их также попросили рассмотреть образ рогатого Моисея как вероятную ошибку после перевода.
Анализируя переводы Лоуренса Венути, мы надеемся, что данное исследование поможет нам лучше понять структурный состав лексических единиц и алгоритмы лексического кодирования в службах машинного перевода.
На курсе академического письма студенты старших курсов испытывали проблемы с переводом понятия "шкала Лайкерта". Они неправильно написали "scale" как "Likert sKale", поэтому Google Translator предложил им перевести это как "шкала Лайкерта". Они также неправильно перевели "skale" как "чешуя". Правильное написание означает "Likert sKale". Попросите студентов сделать выводы о причинах различий между переведенными словами. Анализ различных переводов также показывает, что "шкала Лайкерта" первоначально была переведена как "шкала Лайкерта", потому что она была переписана с именем ученого, в честь которого была названа шкала, а затем транслитерирована.
Все примеры, используемые в уроке, относятся к различным темам и предметным областям и созданы с использованием электронного машинного перевода.
Проанализировав приведенные выше примеры, участники отметили, что машинный перевод не всегда совпадает, особенно когда речь идет о переводе целых предложений, фраз или предложений. Смысл часто теряется на уровне целых предложений, фраз или фразовых единиц, и этому есть много причин. Если слово введено неправильно, варианты машинного перевода могут отличаться. Теоретический анализ предполагает, что алгоритм, используемый машинным переводчиком, следует грамматическим правилам исходного языка, таким как произношение и чтение. Стоит отметить, что когда машинный переводчик слышит слово, написание которого вызывает сомнения, он следует правилам и, скорее всего, произнесет это слово с измененным произношением "Likert", а не с оригинальным произношением, перенесенным из фамилии автора.
Детальный анализ языковых и неязыковых элементов приводит к более глубокому пониманию содержания переводимого дискурса. Такие упражнения повышают осведомленность о практических элементах перевода, качестве переводов и инструментах, необходимых для создания качественных переводов.
Послешкольные исследования подтвердили гипотезу о том, что понимание механизмов функционирования языка в целом приводит к прочному знанию лексических и грамматических структур исходного и родного языка.
Вышеперечисленные упражнения повысят осведомленность о практической стороне перевода, его качестве и инструментах для качественного перевода. Детальный анализ лингвистических и нелингвистических элементов позволит понять содержание переводного дискурса.
Использование социальных сетей - очень полезная практика на уроках перевода, поскольку многие примеры дают возможность обсудить теоретические и практические аспекты услуг машинного перевода. Тот факт, что электронные переводчики теперь открыты и доступны в классе, создал такую возможность.
Более тщательное изучение предложенных переводов показывает, что качество перевода в значительной степени зависит от качества представленного текста.
Знание того, как работает автоматический переводчик, приводит не только к прочному знанию лексики и структуры родного и иностранного языков, но и к пониманию структуры предложений языка перевода.
При работе с переводческими делами важно детально изучить, изучить и усвоить различные современные теории. Многие студенты, участвовавшие в обсуждении вариантов машинного перевода, заявили, что теоретические аспекты помогли им понять, как работают услуги электронного перевода.
Хотя внимательность не была главным результатом данного исследования, во время занятий использовалось несколько техник, таких как постановка целей в "здесь и сейчас" и концентрация на инструкциях во время выполнения задания. Также было высказано предположение, что это может повлиять на качество обучения.
В более широком смысле позитивное мышление - это именно целенаправленный способ обратить внимание на то, что и почему вызывает негативную реакцию. Она помогает студентам проанализировать личные трудности, с которыми они столкнулись во время симуляции, а также трудности, с которыми столкнулись другие участники. Упражнение помогает максимально точно смоделировать будущую профессиональную деятельность. В ходе обсуждения большинство участников осознают все трудности, с которыми они могут столкнуться в своей профессиональной деятельности, и понимают, что их необходимо преодолеть.
Услуги машинного перевода помогают улучшить качество переведенной речи. Электронные услуги легко доступны и могут играть эффективную роль в теоретическом обучении и языковой подготовке.
Он способствует пониманию структуры иностранного и родного языков, подробно описывая алгоритм машинного перевода. Это также улучшает понимание элементов переведенного текста.
Осознанная практика поможет вам эффективно усвоить материал и укрепить свои навыки. Это также повышает мотивацию к определенной переводческой деятельности.
Социальные медиа могут повлиять на обучение переводу и повысить осведомленность.
Будущие дискуссии об алгоритмах служб машинного перевода, включая семинары по алгоритмам электронных словарей в обучении переводчиков, внесут значительный вклад в понимание языковых механизмов и практики перевода.
_________________________________
Источник: Гришина Н.Ю. Обучение переводу в условиях распространения систем машинного перевода // Педагогический журнал. 2021. Т. 11. № 6А. С. 142-149.