Перекладацька пам'ять для trados. Як налаштувати систему Тranslation Memory. Спільне використання ТМ

Ключові слова

ПАМ'ЯТЬ ПЕРЕКЛАДІВ / НАКОПИЧУВАЧ ПЕРЕКЛАДІВ / ПРОФЕСІЙНЕ НАВЧАННЯ / ПЕРЕКЛАД / НАВЧАННЯ ПЕРЕКЛАДУ / TM-ПРОГРАМА / TRANSLATION MEMORY / PROFESSIONAL EDUCATION / TRANSLATION / TEACHING TRANSLATION / TM SOFTWARE

анотація наукової статті з комп'ютерних та інформаційних наук, автор наукової роботи - Бабина Ольга Іванівна, Осмінін Павло Григорович

Розглянуто задачу навчання студентів роботі зі спеціалізованим програмним забезпеченням. Висвітлено історію розвитку програм пам'яті перекладів, наводяться приклади найбільш відомих програм, включаючи російські розробки, і критерії їх відмінності, описується загальний процес роботи з програмами, вказуються найбільш типові сфери застосування технології пам'яті перекладів. Вказані переваги програм пам'яті перекладів, які полягають у підвищенні продуктивності праці перекладача, спрощення дотримання єдності термінології в тексті перекладу. Наведено недоліки таких програм підвищення ефективності праці можливо тільки при перекладі текстів, що містять велику кількість повторень, навчання роботі з програмами вимагає, як правило, тимчасових і фінансових витрат. Обґрунтовується застосування в освітньому процесі технології пам'яті перекладів, а також наводяться різні типи завдань для студентів, спрямовані на формування навичок використання пам'яті перекладів. Завдання відображають реальну специфіку роботи перекладача, що підвищує конкурентоспроможність майбутнього випускника на ринку праці. Наводиться методика оцінки результатів навчання. Результати статті можуть використовуватися при складанні методичних рекомендацій з курсу навчання перекладу.

Схожі теми наукових робіт з комп'ютерних та інформаційних наук, автор наукової роботи - Бабина Ольга Іванівна, Осмінін Павло Григорович

Пам'ять перекладів як засіб підвищення продуктивності перекладача
2017 / Чемезов Ян Робертович
Про підготовку та підвищення кваліфікації технічних перекладачів
2014 / Попов С. А.
Застосування індексу TQI для підвищення якості перекладу
2017 / Чемезов Ян Робертович
Початковий етап освоєння програм пам'яті перекладів на прикладі продукту «Wordfast»
2011 / Наугольних А. Ю.
Використання інформаційних технологій для оптимізації процесу перекладу
2012 / Морозкіна Е. А., Шакірова Н. Р.
Інтеграція методу проектів в процес навчання письмового перекладу
2018 / Кондрашова Олена Валеріївна, Дригіна Інна Валеріївна
З досвіду використання проектної роботи в підготовці перекладачів
2017 / Наговіцина І. А., Лекомцева І. А.
Сучасна модель професійної компетенції перекладача в контексті системи підготовки перекладачів в російських мовних вузах
2012 / Ліпатова Вікторія Валеріївна, Литвинов Олександр Вікторович
Методика застосування кількісних метрик для оцінки якості письмового військово-технічного перекладу в освітньому процесі
2018 / Швець Т.П.
Використання ІКТ в організації процесу підготовки перекладачів на базі мовних факультетів
2012 / Марутян Михайло Борисович

This paper deals with a topical issue of modern professional education consisting in teaching students to use special software in professional activity. The article presents a historical background of the development of Translation Memory (TM) software; most popular TM-software (including Russian achievements in this field) is exemplified and compared. The general process of utilizing TM-software in translators 'activity is described; typical spheres of translation memory usage are enumerated. The advantages of using the TM-software (increasing translators 'labour efficiency, alleviating terminology unification in the text in target language) are shown. Some disadvantages of these computer programs (an ability to increase efficiency only within restricted domains in texts containing many repetitions, high price of the software, time for learning to use the software) are also mentioned. The use of translation memory software in education is grounded. Different types of tasks for students aimed at mastering their practical skills in using translation memory software are suggested. These tasks reflect a specific character of the translators 'work, which allows the alumni to gain competitive advantage at labor market. Procedure for evaluating training results is given. The results of the paper can be used for compiling academic guidelines for translators 'education.

Текст наукової роботи на тему «Пам'ять перекладів в навчанні перекладачів»

УДК 378.16 ББК Ш11

ПАМ'ЯТЬ ПЕРЕКЛАДІВ В НАВЧАННІ ПЕРЕКЛАДАЧІВ

О.І. Бабина, П.Г. Осмінін Південно-Уральський державний університет (м Челябінськ)

Розглянуто задачу навчання студентів роботі зі спеціалізованим програмним забезпеченням. Висвітлено історію розвитку програм пам'яті перекладів, наводяться приклади найбільш відомих програм, включаючи російські розробки, і критерії їх відмінності, описується загальний процес роботи з програмами, вказуються найбільш типові сфери застосування технології пам'яті перекладів. Вказані переваги програм пам'яті перекладів, які полягають у підвищенні продуктивності праці перекладача, спрощення дотримання єдності термінології в тексті перекладу. Наведено недоліки таких програм - підвищення ефективності праці можливо тільки при перекладі текстів, що містять велику кількість повторень, навчання роботі з програмами вимагає, як правило, тимчасових і фінансових витрат. Обґрунтовується застосування в освітньому процесі технології пам'яті перекладів, а також наводяться різні типи завдань для студентів, спрямовані на формування навичок використання пам'яті перекладів. Завдання відображають реальну специфіку роботи перекладача, що підвищує конкурентоспроможність майбутнього випускника на ринку праці. Наводиться методика оцінки результатів навчання. Результати статті можуть використовуватися при складанні методичних рекомендацій з курсу навчання перекладу.

Ключові слова: пам'ять перекладів, накопичувач перекладів, професійне навчання, переклад, навчання перекладу, ТМ-програма.

Вступ

У сучасному світі збільшується необхідність у перекладацьких послуг. Обсяг ринку переказів зростає, збільшується потреба в кваліфікованих перекладачів, потрібно підвищення продуктивності праці перекладачів. Значно зросла роль інформаційних технологій в перекладі - широкого поширення набули як загальні програми (текстові редактори), так і спеціалізовані перекладацькі програми (електронні словники, корпуси текстів, програми пам'яті перекладів, термінологічні бази). Сам матеріал для перекладу зазнав змін - все частіше для перекладу пропонується цифровий матеріал у вигляді презентацій, мультимедійних матеріалів. Ряд авторів відзначає, що при підготовці перекладачів потрібно враховувати зміни в роботі перекладачів, навчати сучасним навичкам і вмінням, використовувати в навчанні сучасні інформаційні технології.

Огляд TM-програм

Технологія пам'яті перекладів, або накопичувача перекладів (Translation Memory, TM), призначена для повторного використання

в перекладацькій діяльності раніше перекладених текстів.

Одні з перших спроб використання комп'ютера для допомоги в ручному перекладі відносяться до 1966 г.. В м Мангейм Агентство перекладів Збройних Сил Німеччини використовувало комп'ютер для створення глосаріїв для певних типів текстів. Робота відбувалася в такий спосіб: перекладач читав англійський текст і підкреслював слова, для яких йому потрібні німецькі еквіваленти. Потім оператор ЕОМ подавав ці відомості в комп'ютер, який міг становити три або чотири глосарію до тексту за десять хвилин роботи.

У Люксембурзі в термінологічному бюро Європейського об'єднання вугілля і сталі застосовувався пошук термінів в автоматичному словнику. За оцінками бюро перекладач витрачав на пошук термінів не менше чверті часу. При роботі з системою перекладач підкреслював невідомі йому слова. Потім пропозиція цілком вводилося в комп'ютер, здійснювався автоматичний пошук, і на друк виводилися найбільш схожі пропозиції, а також слова з перекладом в порядку появи в тексті. Чим більше надходило

запитів від перекладача, тим серед більшої кількості пропозицій виконувався пошук, що збільшувало ймовірність появи термінів в правильному контексті. Таким чином, бюро вдалося не тільки полегшити роботу перекладача, але і складати спеціалізовані глосарії в короткі терміни.

У 1979 р Пітер Артен прийшов до висновку, що тексти Європейської Комісії, які необхідно було переводити на кілька мов, містять дуже велику кількість повторень і цитат з різних документів комісії, тому перекладачі змушені витрачати час на переклад вже перекладених текстів. Артен запропонував, що необхідно мати загальну центральну пам'ять великого обсягу з функцією пошуку, куди будуть зберігатися всі документи організації і їх переклади. При наборі тексту буде можливість вказати необхідні мови для перекладу і порівняти документ з документами в загальній пам'яті, звідки будуть виведені на друк мають найтісніший контакт варіанти перекладу пропозицій оригінального тексту на необхідних мовах.

Мартін Кей в 1980 р в своєму звіті описав передбачуване пристрій для допомоги перекладачеві, що складається з текстового редактора і словника. Текстовий редактор складається з двох вікон - верхнього, де міститься оригінальний текст, і нижнього, куди заноситься переклад. Перекладач має можливість виділити слово або словосполучення в тексті і виконати пошук в словнику; передбачалася можливість редагувати записи в словнику.

Перші комерційні TM-програми з'явилися на початку 1990-х років. У 1984 р в швейцарському місті Штайн-на-Рейні була заснована компанія STAR (акронім від Software Translation Artwork Recording). Компанія займалася розробкою програмного забезпечення, наданням послуг з перекладу. У 1991 р компанія випустила програму Transit для операційної системи DOS, до складу програми входив модуль керування термінологією TermStar.

У 1984 р в німецькому місті Штутгарт була заснована компанія TRADOS (акронім від TRAnslation & Documentation Software) і в 1992 р компанія випустила програму Translator "s Workbench для операційної системи DOS. Програма включала пам'ять перекладів, текстовий редактор, модуль управління термінологією MultiTerm.

У 1992 р в англійському місті Мейденхед була заснована компанія SDL International-постачальник лінгвістичних послуг. Компанія швидко розвивалася, набувала більш дрібні компанії і стала одним з лідерів ринку. У 1998 р SDL випустила власну TM-програму SDLX. У 2005 р компанія SDL придбала компанію TRADOS.

У 1993 р в Мадриді була заснована компанія ATRIL, яка випустила Deja Vu-першу TM-програму для операційної системи Windows 3.1. Програма була побудована в Microsoft Word for Windows 2.0. У 1996-1997 рр. Deja Vu була перероблена в програму з окремим інтерфейсом.

У нашій країні досить мало розробок, що відносяться до TM-програмами. TM-програма MT2007 розробляється приблизно з 2007 р силами одного розробника, доступна в якості окремого додатка. Розробка програми припинялася на деякий час; можливо, програма буде доступна під назвою CATnip. Компанія ABBYY пропонує ABBYY Aligner - інструмент для створення пам'яті перекладу з паралельних текстів. Російська компанія PROMT пропонує об'єднання технологій машинного перекладу (MT) і пам'яті перекладів (TM).

В даний час є безліч різних TM-програм. Найпопулярнішими є Across, Deja Vu, MemoQ, OmegaT, SDL Trados Studio, STAR Transit, Wordfast.

Зазвичай на сайті компанії - розробника програми доступні як платні, так і безкоштовні навчальні матеріали. Для програм Deja Vu і SDL Trados доступні безкоштовні навчальні матеріали російською мовою від офіційних дистриб'юторів програм в Росії і країнах СНД - бюро перекладів «Окей» і компанії Т-Сервіс.

На сучасному етапі пам'ять перекладів являє собою базу даних, в якій зберігаються текстові сегменти мовою оригіналу і мовою перекладу. Сегмент оригіналу і зіставлений йому сегмент перекладу представляють собою одиницю перекладу (Translation Unit, TU). У ролі сегмента зазвичай виступають речення тексту.

TM-програми можна розрізняти за кількома критеріями.

1) Щодо технічної реалізації можна виділити локальні TM-програми і доступні в режимі онлайн. При використанні

онлайн-версій (наприклад, Google Translator Toolkit і Wordfast Anywhere) робота відбувається у вікні інтернет-браузера. На рис. 1 показаний приклад роботи з Wordfast Anywhere. При цьому результати роботи (пам'ять перекладів, глосарії) в Google Translator Toolkit можна зробити доступними для інших користувачів.

Локальні програми можуть являти собою окремі додатки або вбудовуються додатки.

ються в текстовий редактор (наприклад, Microsoft Word). Переклад відбувається безпосередньо в текстовому редакторі. Перевага такого підходу в тому, що користувач працює зі звичним інтерфейсом редактора, йому доступні розширені можливості редагування тексту. Недолік полягає в обмеженості підтримки форматів файлів - зазвичай доступні лише формати текстового редактора.

При роботі з окремими додатками весь процес перекладу відбувається в середовищі програми. При цьому можуть бути доступні додаткові формати. Недоліком може бути необхідність звикати до інтерфейсу програми.

2) За додатковими функціональними можливостями. Часто в TM-програми вбудовуються програми з управління термінологією - вони дозволяють надавати загальний доступ до термінологічним баз даних, зберігати і обробляти термінологію. Це дозволяє забезпечити єдність термінології в перекладі, забезпечити дотримання мовної

політики в рамках окремого підприємства або предметної області.

Для побудови пам'яті перекладів необхідно вміти зіставляти сегменти вихідного тексту і перекладу, щоб далі занести ці пари в базу даних програми. Тому часто ТМ-програми забезпечені функцією вирівнювання сегментів текстів (частіше пропозицій).

Крім того, безпосередньо в процесі перекладу для вирішення неоднозначності

переглянути вживання того чи іншого слова в контексті. ТМ-програми, як правило, надають можливість побудувати конкорданс слова - знайти список всіх вживань слова в контексті, одночасно пред'являючи способи перекладу лексичної одиниці в кожному випадку. Фактично, ця функція є доступ до багатомовному корпусу текстів, і пошук лексичних одиниць здійснюється через інтерфейси, подібні до тих, які застосовуються при роботі з корпусами текстів. Деякі паралельні корпуси для окремих пар мов з інтерфейсом для складання конкордансу доступні в режимі онлайн (такі як Тгап88еагсЬ, WeBiText, ТГа ^ ОІ, 8упсЬгоТегш і інші). Так як пошук по інформаційного ресурсу вже досить потужне джерело лінгвістичної інформації для перекладача, паралельні корпуси текстів з інструментом пошуку по ньому іноді виділяють в окремий тип пам'яті перекладів і протиставляється власне програмами пам'яті перекладів, де пошук повторюваних

»File Edit Display Tools? & | ^ | о \u003d |<^? | □ | ^ ■ \u003d £\u003e] Про @, Q. Ei | lSi ♦ «*

100% (TM ENsRU) Private TU

У комерційних TM-програмах, як правило, є вбудовані системи вилучення термінології та состав-

лення глосарію термінів (SDL MultiTerm Extract, SDL MultiTerm, PROMT TerM, Mono-Conc Pro, Simple Concordance Program і ін.).

«Сирий» текст, що включає автоматично замінені терміни і сегменти тексту на їхні перекладні аналоги, на кінцевій стадії піддається пост-редагування.

3. Перевірка якості: включає формальну перевірку виконаного перекладу на повноту, граматичну правильність, коректний переклад релевантної термінології, яка може здійснюватися самим перекладачем, (можливо) замовником, а також на проміжну ланку, що забезпечує зв'язок між перекладачем і замовником. При цьому велике значення має процес фіксації виконаних правок в пам'яті перекладів, інакше помилки можуть повторюватися при наступних перекладах.

Таким чином, при роботі c TM-програмою виділяються змістовний (що включає використання ряду функцій по автоматизації перекладацької діяльності), формальний і економічний аспекти перекладу. Окреслені аспекти є важливою складовою використання пам'яті перекладу в професійній діяльності перекладачів. У зв'язку з цим кожен із зазначених аспектів має бути відображений при практичному навчанні майбутніх перекладачів застосування TM-програм в перекладацькій діяльності. При цьому вважається за необхідне «провести» майбутнього перекладача послідовно через всі стадії реального процесу перекладу в модельованих умовах, що ставить завдання розробки змістовно спадкоємних завдань при навчанні застосування TM-програм.

Навчання застосуванню TM-програм

При навчанні студентів у вузі ми вважаємо за доцільне використовувати онлайн-версії TM-програм, так як такий підхід має ряд переваг:

Онлайн TM безкоштовні, що спрощує їх введення в освітній процес.

Онлайн TM можна використовувати на різних пристроях (десктопи, ноутбуки, планшети) і операційних системах (Windows, Linux, Mac OS).

Онлайн TM можна використовувати всюди, де є доступ в інтернет, немає необхідності заздалегідь встановлювати програму на певну кількість комп'ютерів. Такий підхід дозволяє значно розширити кількість учнів студентів. наприклад,

заняття можна проводити у студентів профільних спеціальностей (лінгвістів, перекладачів), у студентів непрофільних спеціальностей (курси додаткової освіти).

Працюючи з TM-програмою, перекладач повинен знати, як використовувати і поповнювати базу даних програми. Необхідно пам'ятати, що будь-який інструмент працює краще, якщо їм правильно користуватися.

Типи завдань, які виконуються студентами на заняттях, різноманітні і відображають специфіку реальної роботи перекладача. Перерахуємо деякі завдання.

Завдання на складання корпусу текстів. Студентам задаються параметри текстів, які необхідно включити в корпус (назва предметної області, жанр, стиль текстів, дати створення і т. П.), І пропонується створити навчальний корпус з декількох текстів. Таке завдання обумовлено думкою ряду авторів про те, що TM можуть використовуватися спільно з іншими засобами навчання (наприклад, корпусами текстів), що ще більше підвищує ефективність проведених занять. При цьому деякі способи використання корпусу текстів при навчанні іноземної мови можуть повторно використовуватися при підготовці перекладачів.

У «м'якому» варіанті в якості джерела текстів пропонується якийсь загальний корпус текстів, доступний онлайн (наприклад, Національний корпус російської мови, British National Corpus, Michigan Corpus of Academic Spoken English і т. Д.). У багатьох онлайн-корпусах є метаразметка текстів, яка класифікує тексти по ряду параметрів. У зв'язку з цим відбір текстів з такого корпусу завдання досить проста, утруднення може викликати лише процес використання інструментарію пошуку по корпусу текстів. Тому використання пошукових механізмів корпусів текстів, доступних онлайн, повинно бути невід'ємною частиною навчання професійного перекладача.

«Жорсткий» варіант спрямований на вирішення більш складної задачі - самостійний пошук текстів за параметрами в мережі інтернет. Це, в свою чергу, ставить задачу використання можливостей пошукових машин інтернету, і, отже, інформаційний пошук і інструменти пошуку - також необхідні перекладачеві у професійній діяльності.

Створені при виконанні цього завдання

корпуси текстів можуть використовуватися для виконання наступних завдань при навчанні перекладачів.

Завдання на складання глосарію тексту. Студенти отримують текст певній предметній області і складають по ньому глосарій термінів з перекладом, щоб застосовувати цей глосарій для контролю однаковості термінології в виконуваному їм перекладі. Як згадувалося раніше, для відбору термінології, як правило, використовуються засоби автоматичного вилучення лексичних одиниць з текстів, які можуть бути вбудовані в комерційні ТМ-програм-ми, проте часто відсутні в онлайн-системах. Ми в процесі навчання пропонуємо використовувати інструмент вилучення іменних груп, який може використовуватися як для навчання іноземним мовам, так і бути невід'ємним компонентом підготовки перекладачів. Ознайомлення зі способами використання коштів автоматичного вилучення термінології з текстів являє собою необхідну складову процесу навчання використанню програм пам'яті перекладів в професійній діяльності.

Розширенням такого завдання може служити завдання представити отриманий глосарій термінів структуровано, в формі лексичної онтології. Поряд з пам'яттю перекладів термінологічні онтології розробляються як важливий інструмент для дотримання мовної політики підприємства. Крім того, існують дослідження щодо застосування, порівняно термінологічних онтологій різних мов для створення ресурсу, що застосовується як в технології пам'яті перекладів, так і при автоматичному перекладі текстів.

Завдання на вирівнювання тексту і його

перекладу. Студенти отримують текст і його переклад і виконують вирівнювання тексту, щоб отримати заповнену пам'ять перекладу. Варіантом цього завдання є використання автоматизованої інтерактивної процедури вирівнювання термінів.

Завдання на попередній аналіз ефективності використання ТМ. Студенту дається два тексти і повідомляється, що перший текст використовується для створення пам'яті перекладів, другий текст буде переводитися із застосуванням пам'яті перекладів. Студенту пропонується проаналізувати, наскільки ефективним є застосування пам'яті перекладів для даної пари текстів. Приклади таких текстів представлені на рис. 2. Для збереження наступності завдань текст для створення ТМ може являти собою подкорпус корпусу текстів, використовуваного для створення глосарію термінів.

Дане завдання зводиться до виявлення повторюваних блоків в обох текстах і обчисленню частки таких блоків в тексті, використовуваному для перекладу. Для вирішення цього завдання в розширеній версії завдання можливе використання допоміжних засобів автоматизації (складання частотних списків, використання програм вилучення термінології з текстів, засоби для порівняльного аналізу використовуваних лексичних одиниць і т. П.).

Завдання на переклад тексту за допомогою ТМ. Студенти отримують текст і самостійно його переводять за допомогою ТМ. Текст дається з предметної області, використовуваної раніше для формування глосарію і пам'яті перекладів, що дає можливість використовувати результати, отримані при виконанні попередніх завдань. Спочатку пропонується виконати переклад тексту, виданого при виконанні попереднього завдання. далі

Текст для створення ТМ Текст для перекладу з використанням ТМ

Вивчається початково-крайова задача для рівняння Буссінеска-Лява, визначеного на графі. Проводиться редукція до абстрактної задачі Коші для рівняння Соболевського типу другого порядку. Отримано теорема про фазовий просторі вихідного рівняння. В роботі розглядається оптимальне управління рішеннями початково-кінцевої завдання для лінійного рівняння Соболевського типу з (Ь, р) -секторіаль-ним оператором Розглядається початково-кінцева задача для рівняння Буссінеска-Лява, що моделює поздовжні коливання балки. Проводиться редукція до абстрактної початково-кінцевої задачі для рівняння Соболевського типу другого порядку. Отримано теореми про однозначну можливості розв'язання вихідної і абстрактної завдань

Рис. 2. Приклад текстів для аналізу ефективності використання ТМ

можливий варіант самостійного пошуку тексту з тієї ж предметної області і спроба його перевести, використовуючи ту ж пам'ять перекладів.

Завдання на порівняння перекладів, виконаних з використанням ТМ. Завдання аналогічно попередньому. Однак студенти отримують кілька текстів з різних предметних областей. Завдання може виконуватися в декількох варіантах.

Варіант 1: студентам пропонується скористатися створеної раніше пам'яттю перекладів і «випробувати» переклад текстів різної тематики з її допомогою.

Варіант 2: студентам пропонується скласти самостійно корпуси текстів для предметних областей, яким присвячені видані тексти для перекладу, використовувати їх для створення пам'яті перекладів. І далі переводити кожен текст, використовуючи релевантну для нього пам'ять перекладів.

В результаті студентам пропонується порівняти отримані переклади текстів на предмет корисності пам'яті перекладів для перекладу кожного з них. У першому варіанті, очевидно, використання пам'яті перекладів для перекладу тексту з тієї ж предметної області, для якої створювалася ТМ, буде більш ефективним, ніж при перекладі текстів з інших предметних областей. У другому випадку можливі варіанти. Залежно від близькості текстів, використовуваних в якості корпусу, тексту для перекладу ефективність створеної ТМ може варіюватися. У кожному з варіантів студентам пропонується пояснити, з чим пов'язана різниця в ефективності застосування ТМ.

Методика оцінки

результатів навчання

Для перевірки результатів навчання застосуванню ТМ-програм ми розробили таку методику, засновану на принципі накопичення помилки - оцінюються невірно виконані завдання по ряду критеріїв. Для підсумкового контролю при навчанні в якості критеріїв використовуються:

Уміння працювати з програмним забезпеченням;

Якість виконуваного перекладу.

Проводити оцінку за першим критерієм

доцільно з теоретичної та практичної сторони. Теоретична сторона оцінки здійснюється у формі міні-тесту множинного вибору, який включає загальні питання по технології ТМ і конкретні во-

тання по досліджуваним комп'ютерним програмам. Неправильну відповідь оцінюється в один бал.

Практична сторона полягає в оцінці вміння використовувати функції досліджуваної ТМ-програми при самостійному виконанні завдань різних типів, описаних раніше в даній статті. Результат оцінюється за бінарної шкалою (завдання виконано / не виконана). У разі невиконання завдання -в накопичувальну оцінку студента додається 2 бали.

Граничним коефіцієнтом помилки, при якому контрольне завдання визнається виконаним, є 40% від максимально можливої \u200b\u200bкількості балів, нарахованих за помилки (що еквівалентно 60% коректності результатів). Так, якщо перевірка включає 4 питання тесту і оцінку виконання 2 практичних завдань, прийнятний коефіцієнт помилки становить 3 бали.

Для оцінки за другим критерієм існує безліч підходів, такі як суб'єктивний підхід, порівняння з оригіналом за певними параметрами і інші.

Ми пропонуємо використовувати підхід на основі зважування помилок, який застосовується в різних перекладацьких компаніях як зарубіжних, наприклад Lionbridge, так і російських, наприклад Logrus, Ра1ех. В основі цього підходу лежить класифікація помилок в залежності від того, наскільки кожна помилка перешкоджає успішній комунікації. Перекладацьким помилок присвоюються «ваги» - числові заходи, що характеризують ступінь впливу помилки на процес сприйняття тексту повідомлення. Більш серйозні помилки, які спотворюють зміст повідомлення, оцінюються більш високо. На рис. 3 наведено класифікатор помилок для використання в навчанні.

При перевірці перекладу підраховується кількість помилок кожного типу і розраховується індекс якості перекладу TQI за такою формулою:

TQI \u003d (Е16 + Б2-2 + Е3 1) / W 1000, де Е1 - кількість грубих помилок, Е2 - кількість середніх помилок, Е3 - кількість незначних помилок, W - обсяг оригінального тексту в слововживання.

Прийнятність перекладу визначається граничним значенням коефіцієнта TQI, який може здаватися в залежності від ступеня допустимості різних типів помилок в перекладі. Для навчальних цілей емпіричним

Е1 (груба помилка) Е2 (середня помилка) E3 (незначна помилка)

Спотворення змісту оригіналу; невиправданий пропуск тексту для перекладу Невірний переклад терміну; неузгодженість термінології в перекладі; невідповідність глосарію; невідповідність нормам мови мети Опечатки (наприклад, відсутність пробілу)

Рис. 3. Класифікатор помилок

Рис. 4. Приклад автоматизації при оцінці якості перекладу

шляхом ми встановили допустимий коефіцієнт якості при підсумковому контролі - менше 24 балів, що еквівалентно 1 грубій помилці або 3 середнім помилок або 6 незначним помилок на 250 слововживань. Цей коефіцієнт може також використовуватися для проміжного контролю. Очевидно, що граничне значення коефіцієнта можна посилювати (зменшувати) з метою закріплення у студентів звички прагнути до максимальної адекватності перекладу або послаблювати (збільшувати) при оцінці роботи студентів на початковій стадії напрацювання навичок перекладу з використанням ТМ.

Підсумковий бал дорівнює сумі балів за вміння працювати з програмним забезпеченням і якість виконаного перекладу. Чим менше отримане число, тим результати навчання успішніше. Ми рекомендуємо складати контрольно-вимірювальні матеріали для підсумкового контролю таким чином, щоб сумарний бал не менше ніж на 80% формувався на основі оцінки критерію якості перекладу. Так, при оцінці вміння працювати з програмним забезпеченням за допомогою 4 теоретичних питань щодо використання ТМ і 2 практичних завдань за шкалою «виконав / не виконав» і оцінці якості одного тексту перекладу за допомогою коефіцієнта TQI, допустимі коефіцієнти помилки розподіляються у співвідношенні один до одного 11 % (3 бали) і 89% (24 бали).

Запропонована методика оцінки результатів навчання має ряд переваг.

Робота кожного студента оцінюється індивідуально. Студент може бачити типи своїх помилок і працювати над їх виправленням. Більш того, оцінку якості перекладу можна використовувати окремо на заняттях з письмового перекладу, попередньо налаштувавши класифікатор помилок на предметну область або типи текстів.

Легко автоматизувати підрахунок балів по вказаній методиці. На рис. 4 наведено приклад такої автоматизації при оцінці якості перекладу. Викладач заповнює електронну таблицю, вказуючи кількість помилок кожного типу. Загальна оцінка виводиться автоматично.

Як вже зазначалося раніше, в великих перекладацьких компаніях застосовують схожі методики оцінки роботи перекладача. Таким чином, при використанні даної методики моделюються реальні умови праці перекладача, що дозволяти підготувати студентів до реальних вимог ринку.

висновок

На закінчення відзначимо, що використання TM-програм, як і застосування будь-яких інформаційних технологій, може стикатися з труднощами, викликаними проблемою неприйняття нового. Особливо гостро така проблема стоїть в умовах ментальності сучасного російського суспільства. Разом з тим, подолання цього гальмуючого фактора обумовлено віянням часу. За результатами дослідження агентства перекладів EnRus, одне з основних вимог до переклад-

чику - наявність і вміння користуватися TM-програмами. У зв'язку з цим інтеграція в навчальний процес методів і способів управління знаннями в програмах пам'яті перекладу на даний момент є питанням конкурентоспроможності майбутнього перекладача на ринку праці. Використання технології пам'яті перекладів в навчанні, таким чином, є ефективним засобом для вироблення практичних навичок у студентів і підготовки їх до вимог ринку.

література

1. 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.

2. Поршнева, О.Р. Підготовка професійних перекладачів в світлі нового державного стандарту / Є.Р. Поршнева, І.Ю. Зінов'єва // Вища освіта в Росії. - 2011. - № 3. - С. 63-69.

3. Canovas, M. Open source software in translator training / M. Canovas, R. Samson // Tradumatica: traduccio i tecnologies de la in-formacio i la comunicacio. - 2011. - № 9. -P. 46-56.

4. Language and Machines - Computers in Translation and Linguistics: A LPA C report / National Academy of Sciences, National Research Council; John R. Pierce. - Washington, DC, 1966. - 138 p.

5. Arthern, P.J. Machine Translation and Computerized Terminology Systems: A Translator's Viewpoint / P.J. Arthern // Translating and the Computer, Proceedings of a Seminar / ed.

B.M. Snell. - London; Amsterdam, 1978. -P. 77-108.

6. The Proper Place of Men and Machines in Language Translation: Research report CSL-80-11 / Xerox Palo Alto Research Center; Martin Kay. - Palo Alto, CA, 1980. - 21 p.

7. MT2007. - http://mt2007-cat.ru/.

8. ABBYY Aligner. - http://www.abbyy.ru/ aligner /.

9. Сайт компанії PROMT. - http: // www. promt.ru/.

10. Російський сайт Deja Vu X2. - http: // www.tmemory.ru/.

11. Сайт компанії T-Сервіс. - http: // www.tra-service.ru/.

12. Google Translator Toolkit. - http: // translate.google.com/toolkit.

13. Wordfast Anywhere. - http: // www. freetm. com /.

14. Macklovitch, E. Two Types of Translation Memory / Elliott Macklovitch // Proceedings of the Twenty-Second International Conference Translating and the Computer 22 (16-17 November 2000). - London: Aslib, 2000. - 15 p.

15. Ільнер, А. О. Підготовка перекладачів в Росії і за кордоном: порівняльний аналіз / А. О. Ільнер // Освіта і наука. -2010. - № 8. - С. 65-70.

16. 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.

17. Зєєвальд-Хег, Ю. Локалізація програмного забезпечення, інформаціоннотехнологіческіе вимоги до перекладача в епоху глобалізації / Ю. Зєєвальд-Хег // Вісник Перм. нац. дослідні. політехн. ун-ту. Соціально-економічні науки. - 2012. -№ 16. - С. 85-96.

18. Frantzi, K. Automatic Recognition of Multi-Word Terms: the C-value / NC-value Method / K. Frantzi, S. Ananiadou, H. Mima // International Journal on Digital Libraries. - 2000. -№ 3. - P. 115-130.

19. Combining Linguistics with Statistics for Multiword Term Extraction: A Fruitful Association? / Gael Dias, Sylvie Guillore, Jean-Claude Bassano, Jose Gabriel Pereira Lopes // Proceedings of the 6th International Conference Computer-Assisted Information Retrieval (Recherche d "Informations Assistee par Ordinateur) (RIA0" 2000) / ed. Joseph-Jean Mariani, Donna Harman. - France: College de France, 2000. -P. 1473-1491.

20. Chen, J. A Multi-word Term Extraction System / Jisong Chen, Chung-Hsing Yeh, Rowena Chau // Proceedings of 9th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence 2006: Trends in Artificial Intelligence / ed. Q. Yang,

G. Webb. - Guilin, 2006. - Lecture Notes in Computer Science / - Vol. 4099. - P. 1160-1165.

21. Sheremetyeva, S. On extracting multiword NP terminology for MT / S. Sheremetyeva // EAMT-2009: Proceedings of the 13th Annual Conference of the European Association for Machine Translation / ed. Lluis Marquez and Harold Somers (14-15 May 2009). - Barcelona, \u200b\u200bSpain: Universitat Politecnica de Catalunya, 2009. - P. 205-212.

22. Ruiz Yepes, G. Parallel corpora in

translator education / G. Ruiz Yepes // Redit. Revista Electronica de Didactica de la Traduccion y la Interpretacion. - 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 / Е d. S. Lin and X. Huang. - Wuhan, 2011. -P. 457-462.

24. Бабина, О.І. Використання корпусу текстів для навчання іноземної мови / О.І. Бабина // Сучасна вища школа: Інноваційний аспект. - Челябінськ: Вид-во ЧГІ, 2008. - № 1. - С. 21-24.

25. Шереметьєва, С.О. Про використання програм обробки тексту для навчання іноземним мовам / С. О. Шереметьєва // Вісник ЮУрГУ. Сер. «Лінгвістика». -2012. - Вип. 15. - № 25 (284). - С. 56-59.

26. Хомутова, Т.Н. Науковий текст: лінгвокогнітивний підхід / Т.М. Хомутова, О.І. Бабина // Вісник ЮУрГУ. Сер. «Лінгвістика». - 2009. - Вип. 9. - № 25 (158). -

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.

28. Gluckstad, F.K. Terminological Ontology and Cognitive Processes in Translation / F.K. Gluckstad // Procedings of the 24th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation / ed. by Ryo Otoguro, Kiyoshi Ishi-kawa, Hiroshi Umemoto, Key Yoshimoto, Yasu-nari Harada (Sendai, Japan, 4-7 November 2010). - Sendai: Tohoku University, 2010. -P. 629-636.

29. Дюмін, Н.Ю. Автоматичне вирівнювання слів як спосіб побудова двомовних лексиконів / Н.Ю. Дюмін // Лінгвістика в контексті культури: матеріали V Міжнар. наук.-практ. конф. (Челябінськ, 28-30 листопада 2012 року) / під заг. ред. Е.В. Харченко. - Челябінськ: Видавництво. центр ЮУрГУ, 2012. - С. 92-94.

30. Петросян, А.Е. Розумова «сліпота» (коріння несприйнятливості до нових ідей) / А.Е. Петросян // Соціологія науки і технологій. - 2012. - Т. 3, № 3. - С. 24-42.

31. Шахова, Н. Як знайти хорошого перекладача / Н. Шахова // Російський форум перекладачів, СПб., 23-25 \u200b\u200bверес. 2011 р -http: //www.enrus.ru/ru/publications/TFRussia_ru s.pdf.

32. Тішин, Д. Оцінка якості перекладів від TQI до компетенцій / Д. Тішин. -http: //www.slideshare.net/justm/tqi.

Бабина Ольга Іванівна, кандидат філологічних наук, доцент, доцент кафедри лінгвістики та міжкультурної комунікації, Південно-Уральський державний університет, [Email protected]

Осмінін Павло Григорович, аспірант кафедри лінгвістики та міжкультурної комунікації, Південно-Уральський державний університет, [Email protected]

Bulletin of the South Ural State University Series "Education. Pedagogy "________________________________________2013, vol. 5, no. 3, pp. 98-108

TRANSLATION MEMORY IN TRANSLATORS 'EDUCATION

O.l. Babina, P.G. Osminin

unification in the text in target language) are shown. Some disadvantages of these computer programs (an ability to increase efficiency only within restricted domains in texts containing many repetitions, high price of the software, time for learning to use the software) are also mentioned. The use of translation memory software in education is grounded. Different types of tasks for students aimed at mastering their practical skills in using translation memory software are suggested. These tasks reflect a specific character of the translators 'work, which allows the alumni to gain competitive advantage at labor market. Procedure for evaluating training results is given. The results of the paper can be used for compiling academic guidelines for translators 'education.

Keywords: translation memory, professional education, translation, teaching translation, TM software.

Babina Olga, Candidate of Philology (PhD), Associate Professor, Associate Professor of the Chair of Linguistics and Intercultural Communication, South Ural State University (Chelyabinsk), [Email protected] susu.ac.ru.

Osminin Pavel, postgraduate student of the Chair of Linguistics and Intercultural Communication, South Ural State University (Chelyabinsk), [Email protected]

У даній статті зібрані програми (програми translation memory, електронні словники, програми для розпізнавання тексту, програми для підрахунку статистики, програми для локалізації додатків, програми для перекладу сайтів, інші програми для перекладачів), в тому числі - безкоштовні, які дозволяють переводити більше текстів за менший час. Так само дані короткі описи цих програм з посиланнями на першоджерела для скачування і установки. Сподіваємося, що Ви знайдете тут щось корисне для себе.

ПРОГРАМИ TRANSLATION MEMORY

Translation memory (перекладацька пам'ять, накопичувачі перекладів) - програми, що дозволяють «не перекладати одне і те ж двічі». Це бази даних, які містять раніше перекладені одиниці тексту. Якщо в новому тексті виявляється одиниця, яка вже є в базі, система автоматично додає її в переклад. Такі програми значно економлять час перекладача, особливо якщо він працює з однотипними текстами.

Trados. На момент написання статті - одна з найпопулярніших програм Translation memory. Дозволяє працювати з документами MS Word, презентаціями PowerPoint, HTML-документами і файлами інших форматів. У Trados є модуль для ведення глосаріїв. Сайт: http://www.translationzone.com/trados.html

Déjà Vu. Також один з лідерів за популярністю. Дозволяє працювати з документами практично всіх популярних форматів. Є окремі версії програми для перекладачів-фрілансерів і для бюро перекладів. Сайт: http://www.atril.com/

OmegaT. Підтримує велику кількість популярних форматів, але документи в MS Word, Excel, PowerPoint потрібно конвертувати в інші формати. Приємна особливість: програма безкоштовна. Сайт: http://www.omegat.org/

MetaTexis. Дозволяє працювати з документами основних популярних форматів. Пропонується два варіанти програми - модуль для MS Word і серверне програмне забезпечення. Сайт: http://www.metatexis.com/

MemoQ. Функціонал схожий з Традос і Déjà Vu, вартість програми (на момент написання статті) нижче, ніж у більш популярних систем. Сайт: http://kilgray.com/

Star Transit. Призначена для перекладу і локалізації. На даний момент сумісна тільки з ОС Windows. Сайт: http://www.star-group.net/DEU/group-transit-nxt/transit.html

WordFisher. Безкоштовна система Translation Memory, створена і підтримувана професійним перекладачем. Сайт: http://www.wordfisher.com/

Across. Пропонується 4 різних версії програми, що відрізняються за обсягом функціоналу. Сайт: http://www.across.net/us/translation-memory.aspx

Catnip. Безкоштовна програма, «спадкоємиця» програми MT2007. Сайт: http://mt2007-cat.ru/catnip/

ЕЛЕКТРОННІ СЛОВНИКИ

Тут ми представили тільки електронні словники для автономної роботи (без доступу в інтернет). Онлайн-словників значно більше, їм буде присвячена окрема стаття. Хоча інтернет проник в найвіддаленіші куточки планети, корисно мати хоча б 1 словник для роботи в автономному режимі. Ми розглянули словники для професійного використання, розмовники та словники для тих, хто вивчає мову сюди не увійшли.

ABBYY Lingvo. На даний момент дозволяє переводити з 15 мов. Є кілька версій програми з різним обсягом словників. Існує версія для мобільних пристроїв. Платна версія словника встановлюється на комп'ютер і може працювати без підключення до інтернету, безкоштовна доступна тільки онлайн. Програма сумісна з Windows, Symbian, Mac OS X, iOS, Android. Сайт: http://www.lingvo.ru/

Мультитран. Не всі знають, що існує офлайнова версія цього популярного словника. Може встановлюватися на комп'ютери (стаціонарні і кишенькові), смартфони. Працює з Windows, Symbian і Android, а також Linux (через браузер). На даний момент дозволяє переводити с / на 13 мов. Сайт: http://www.multitran.ru/c/m.exe

Promt. У даної програми є версії для професійного використання. Плюс промт в тому, що він дозволяє працювати спільно з Trados. Сайт: http://www.promt.ru/

Slovoed. Може переводити c / на 14 мов. Встановлюється на стаціонарні комп'ютери та ноутбуки, мобільні пристрої і рідери Amazon Kindle. Працює з операційними системами iOS, Android, Windows, Symbian, BlackBerry, bada, Tizen. У словника кілька версій, в тому числі - вузькоспеціалізовані тематичні словники. Сайт: http://www.slovoed.ru/

ПРОГРАМИ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕКСТУ

ABBYY FineReader. Розпізнає текст на фотографіях, сканах, PDF-документах. Остання (на момент написання статті) версія розпізнає текст на 190 мовах, а для 48 з них робить перевірку орфографії. Зберегти отриманий текст можна практично у всіх популярних форматах (Word, Excel, PowerPoint, PDF, html і ін.) Сайт: http://www.abbyy.ru/finereader/

CuneiForm (OpenOCR). Програма була створена як комерційний продукт, однак на даний момент поширюється вільно. Сумісна з операційними системами Linux, Mac OS X, Windows. Сайт: http://openocr.org/

ПРОГРАМИ ДЛЯ ПІДРАХУНКУ СТАТИСТИКИ

Translator's Abacus - безкоштовна програма для підрахунку кількості слів в документах різного типу. Сайт: http://www.globalrendering.com/

AnyCount - платна програма, що володіє великим числом налаштувань. Наприклад, можна порахувати кількість знаків з пробілами або без пробілів, кількість слів, рядків, сторінок, або поставити одиницю підрахунку самостійно. Сайт: http://www.anycount.com/

FineCount - програма доступна в двох версіях, платній і безкоштовній, які розрізняються об'ємом функцій. Сайт: http://www.tilti.com/

ПРОГРАМИ ДЛЯ ЛОКАЛИЗАЦИИ ДОДАТКІВ

ПРОГРАМИ ДЛЯ ПЕРЕКЛАДУ САЙТІВ

ІНШІ ПРОГРАМИ ДЛЯ ПЕРЕКЛАДАЧІВ

ApSIC Comparator - програма для порівняння файлів (вихідний текст VS текст зі змінами, внесеними перекладачем). Сайт.

В.Н. Грабовський; Журнал практикуючого перекладача "МОСТИ" 2/2004

Стаття розповідає про новий інструмент перекладача - технології Translation Memory (TM), завдяки якій здійснюється механізація перекладацької діяльності.

Нейронні мережі в роботі перекладача

Теорії машинного перекладу, що розроблялися в уповільненому режимі з незапам'ятних часів, з 1970-х років отримали серйозний імпульс. Це було пов'язано з істотними досягненнями в області моделювання інтелектуальної діяльності. Крім чисто наукового інтересу, це пояснювалося зростаючою роллю міжмовних комунікацій в сучасному світі.

Крім електронних словників і словників-розмовників, до середини 1990-х років досить великого поширення набули "електронні перекладачі" (їх стали називати технологією MT). В принципі, "електронні перекладачі" - це програми, які могли обробити цілий текст. Правда, на виході виходило не зовсім те, що треба, а якщо відверто, то зовсім не те. Для того, щоб результат роботи технології MT став дійсно зв'язковим текстом, людині доводилося чимало попрацювати над ним.

Поняття "машинний переклад" стало загальновідомим. Досить велике поширення у нас отримали вітчизняні програми Stylus (зараз вона називається Promt і Сократ ). Втім, інтерес до таких програм після періоду первісного цікавості поступово знижувався, і зараз він невеликий, навіть незважаючи на те, що їх в значній мірі допрацювали. В даний час їх використовують в основному для знайомства з вмістом іншомовних сайтів в Інтернеті, а також для читання і написання електронних листів іноземною мовою.

За великим рахунком, робота перекладача за століття принципово не змінилася. Так, з'явилися комп'ютери, такі швидкодіючі і зручні друкарські машинки. Так, з'явилися "електронні перекладачі". Однак при всьому тому, що технології MT удосконалювалися, вони так і не стали інструментом, що має широку сферу застосування і дозволяє по-справжньому економити час і сили.

Що таке технологія Translation Memory

Новим інструментом перекладача стала технологія Translation_Memory (TM). На Заході технологія TM і створений на її базі інструментарій перекладача - Translation Memory Tools (TMT) - добре відомі і широко застосовуються. Особливістю такої технології є механізація перекладацької діяльності, а не її автоматизація в тому вигляді, якому її бачили творці технології MT. Причому це більш скромне, на перший погляд, рішення принесло практичної користі набагато більше, ніж глобальний задум "електронних перекладачів".

Відмінність від електронних словників та інших інструментів перекладача полягає в тому, що типова програма класу ТМ заснована на нейронних мережах, які здатні певною мірою моделювати роботу людського мозку при обробці даних. Ці мережі здатні навчатися і аналізувати складні набори даних, які складно обробляти за допомогою лінійних алгоритмів.

У цих програмах використовуються розмитий алгоритм, що дозволяє відшукувати слова не тільки в їх словникових формах, але і в інших формах, наприклад, в іншому відмінку. Крім того, вони можуть знаходити словосполучення в іншому порядку слів. Самоорганізована штучна нейронна мережа здатна знаходити закономірності і визначати взаємозв'язку між ними. Програма порівнює той фрагмент, над яким ви зараз працюєте, з вмістом бази даних, і надає цю інформацію на дисплей. Вона може встановити, що даний фрагмент схожий на аналогічний фрагмент, який є в пам'яті системи, наприклад, на 99%, на 74%, або навіть на 20%.

Кожному перекладачеві знайоме відчуття, що фраза, над якою він зараз б'ється, вже десь, колись зустрічалася, хоча б у приблизному вигляді. Причому попадалася або в цьому ж матеріалі, або в якомусь іншому, що перекладається раніше. Прямо дежавю якесь ... Подивитися б її, цю фразу, хоча б для довідки, щоб толково сформулювати ту, над якою працюєш зараз ...

Починаєш гортати оригінал назад, ритися на книжковій полиці. І часто бувало так, що шукана фраза дійсно виявлялася. Найчастіше, коли вже пізно, вже після того, як робота над перекладом закінчена. Здається, в таку хвилину все б віддав за засіб, який допоміг би знайти необхідний текст. Навіть зараз, коли друкуєш текст перекладу за допомогою комп'ютера, а не на друкарській машинці, завжди шкода переробляти те, що складалося з таким трудом. Давня мрія перекладача - придумати який-небудь засіб, яке б звільняло від необхідності переводити одну і ту ж фразу кілька разів.

Подібного роду ідея лежить в основі створення технології Translation Memory, або просто ТМ, на основі якої з кінця 80-х - початку 90-х років почали з'являтися більш-менш працездатні програми. По суті справи, така програма являє собою керуючу оболонку, яка працює з тією чи іншою підключається базою даних (ТМ) і яку я б назвав скарбничкою перекладів. ТМ - це комп'ютеризована версія великого картотечного шафи, в якому зберігається кожна фраза, яку ви коли-небудь переводили, причому в парі - як мовою оригіналу, так і перекладу. Кожна така пара називається билингва. Програма миттєво нагадає вам, як цю фразу переводили в минулий раз. Доступ до інформації легкий і швидкий.

Огляд основних програм класу Translation Memory

В даний час на світовому ринку представлено кілька програмних продуктів, що використовують технологію ТМ. Вони відрізняються один від одного, і часом істотно. Разом з тим їм усім притаманні деякі загальні функціональні можливості.

Наприклад, у них, як правило, передбачений текстовий редактор, який має два паралельних вікна. Одне вікно призначене для тексту оригіналу, друге - для перекладу. Коли в вікно оригіналу виводиться вихідний фрагмент тексту (це може бути пропозиція, абзац, окреме слово), починається пошук аналогічного фрагмента в базі даних. Якщо в пам'яті виявився точно такий же фрагмент, він виводиться у вікно перекладу автоматично. Якщо в точності такого ж фрагмент не знайшлося, але виявився якийсь схожий, то в вікно програми виводиться знайдений фрагмент із зазначенням відсотка збігу.

Перекладач редагує запропонований програмою текст перекладу, приводячи його у відповідність з оригіналом, посилає його в пам'ять бази даних і приступає до наступного. Якщо нічого не знайшлося взагалі, то перекладач перекладає його з нуля, впечативая текст у віконце перекладу. Закінчивши роботу над цим фрагментом, перекладач посилає його в пам'ять бази даних і приступає до наступного. Таким чином, поповнення ТМ відбувається автоматично, у міру роботи. Відразу після того, як билингва потрапила в ТМ, вона стає доступною користувачеві. Якщо ТМ-програма розташована на мережевому диску і з нею працюють інші користувачі, то нова билингва відразу ж стає доступною і для інших перекладачів. Після того, як фрагмент оригіналу і фрагмент перекладу відправлені в базу даних, в вікно оригіналу виводиться наступний фрагмент.

Першу програму такого типу, що отримала назву Translation Manager, розробила фірма IBM. Спочатку IBM використовувала Translation Manager для власних потреб - для локалізації (адаптації на іноземні мови) власного програмного забезпечення. Потім Translation Manager був запропонований ринку в якості комерційного продукту, і деякий час він був монополістом у цій галузі. Ця програма досить проста у використанні, відрізняється швидкодією і забезпечує хороші можливості для індивідуальних налаштувань користувача. Для кожної з трьох основних функцій передбачені окремі вікна - Translation, Translation Memory і Dictionary. У вікні Translation Memory відображаються знайдені в пам'яті відповідності, якщо вони там є, а в вікно Dictionary виводиться термінологія зі словників, розроблених IBM. Є в цій програмі і деякі незручності, наприклад, ускладнена процедура пошуку в скарбничці пам'яті (Translation Memory) окремих слів.

Ще одна програма - SDLX - розроблена для своїх власних потреб англійською компанією SDL , Що займається локалізацією програмного забезпечення. Кожна програма, що входить в комплект, встановлюється окремо. SDL Edit - це, власне, сама програма, за допомогою якої здійснюється переклад. У ній є три вікна, що показують вихідний текст, переклад і Translation Memory. Слід зазначити, що документ для перекладу не можна імпортувати безпосередньо в SDL Edit. Спочатку його необхідно перетворювати за допомогою SDL Convert, що є певним незручністю.

програма Déjà Vu користується у перекладачів в Європі популярністю завдяки своїй гнучкості та адаптивності. Крім зручності, Déjà Vu відрізняється від інших продуктів найвищим співвідношенням ціна / якість. У порівнянні з двома попередніми програмами розглянутий продукт має ряд зручних можливостей. Фахівці відзначають, що з самого початку ця програма розроблялася в контакті з її майбутніми користувачами. Відомо, що остання версія Déjà Vu тестувалася, зокрема, російськими перекладачами. Один з них, Андрій Герасимов, написав позитивну рецензію на цю програму в журналі MultiLingual Computing & Technology

Відома в нашій країні і популярна в Європі програма STAR Transit . За своєю ідеологією вона зовсім не схожа на інші продукти розглянутого класу. Ви вже отримали певне уявлення про них, і знаєте, що всі вони мають центральну базу даних великої ємності, скарбничку перекладів, в якій потрібні дані виявляються миттєво (якщо вони там є, звичайно). Як сказав би Білл Гейтс: "Information at your fingertips". Так ось, всі програми Translation Memory мають електронний каталожний шафа, а Transit - не має. У нього все по-іншому. Вихідні дані і переклад зберігаються в текстовому форматі у вигляді файлів, які перекладач розміщує в директоріях на свій розсуд. Потім перекладач може просто вказати програмі, які директорії і навіть які файли йому необхідні. Потім Transit формує асоціативну мережу посилань, з якої і ведеться робота. Незважаючи на окремі плюси, в Росії Transit не отримав широкого розповсюдження. В кінцевому рахунку Promt, офіційний дистриб'ютор Transit, переключився на дистрибуцію Translator's Workbench фірми Trados.

А ось Translator's Workbench, або просто Традос, швидко набув широкого поширення в Росії, спочатку серед перекладацьких фірм, а потім і серед індивідуальних перекладачів. Напевно, це можна пояснити тим, що він дає можливість працювати, не виходячи з Word'a, що психологічно комфортніше. Кому приємно дивитися на текст, поцяткований всілякими кодами в квадратних дужках? Translator's Workbench (Традос) в порівнянні з іншими програмами більш зручний для звичайного перекладача, який не є фахівцем з програмування, він більш зрозумілий в порівнянні з іншими програмами подібного типу. Зокрема, кнопки управління мають спливаючі підказки. Перебуваючи в знайомому і зрозумілою Word'е, можна використовувати всі його інструменти (наприклад, Автотекста).

Даний продукт має повний набір корисних інструментів, які в інших програмах присутні лише в тій чи іншій мірі. Одним з таких інструментів є Analise, що дозволяє заздалегідь проаналізувати текст оригіналу і з'ясувати, чи є там (і в якій кількості) повні і неповні збіги. Варто згадати і таку зручний інструмент, як Placeables, що дозволяє, наприклад, автоматично змінювати цифри в тексті, якщо все інше в перекладному фрагменті збігається з виявленим в скарбничці перекладів (ТМ). Дуже зручна автоматична функція заміни в цифрах десяткових точок і / або ком, формату часу, абревіатур і т.д. на відповідні параметри, що задаються перекладачем.

Переважна більшість російських перекладачів, які використовують технологію TM, вважають за краще Translator's Workbench (Традос).

Що спільного у програм Translation Memory

Резюмуючи опис основних програмних продуктів класу Translation Memory, слід відзначити наявність у них, як правило, ряду загальних функціональних можливостей.

Зведення - Alignment

Ця функція дозволяє створювати скарбнички перекладів (ТМ) з існуючих файлів. З двох файлів - один з текстом оригіналу, а інший з текстом перекладу - створюється набір билингв. Навпаки пропозиції вихідного тексту вибудовується його переклад. І так по всіх файлів, які перекладач звів в єдину скарбничку. Ступінь зручності функції суміщення у різних програм різна.

Обслуговування - Maintenance

У міру накопичення в базі даних билингв їх кількість може збільшитися настільки, що вміст бази може вийти за все межі. Можуть виявитися якісь неточності і навіть помилки, особливо якщо програма використовується в мережі багатьма користувачами. Виникне необхідність щось відредагувати або уточнити, а то і просто видалити. Справедливості заради треба сказати, що згаданий засіб обслуговування програм до кінця цю проблему не вирішує - боротися на практиці із засміченням скарбничок перекладів все одно важко.

Термінологічний словник - Terminology Program

Всі розглянуті програми мають свої термінологічні словники, які є по суті відомими всім електронними словниками. Термінологічні словники можуть імпортувати файли в форматі словників або глосаріїв, їх можна поповнювати і вручну.

Текстовий редактор - Document Editor

Тут, власне, і здійснюється процес перекладу. Для цього у всіх програм передбачені згадувані вище два вікна - для вихідного тексту і для його перекладу. У всіх текстових редакторів є можливість встановлювати в процентах ступінь подібності між перекладним в даний момент вихідним текстом і текстом в скарбничці перекладів. Чим вище ви встановите відсоток схожості, наприклад, 90% або 95%, тим менше ймовірність виявлення там підходящого тексту. Однак можна встановить відсоток менше, тоді може набратися чимало матеріалу, який був би корисний хоча б для довідки.

Конкорданс (Зв'язка слововживання з контекстом) - Concordance

Це дуже корисна функція всіх розглянутих програм. Нерідко буває, що якийсь термін (або поєднання термінів) може мати кілька значень або відтінків значень. Виділивши термін, можна переглянути у вікні все білінгви, наявні в скарбничці, причому в самих різних контекстах. Це завжди полегшує вибір найбільш точного варіанта перекладу даного терміна або поєднання.

Наталія Шахова, директор агентства EnRus, вважає що більшість TM-продуктів позбавляють користувача від необхідності знайомитися з різними текстовими процесорами. Досить вивчити особливості текстового редактора самого продукту, і вам стане підвладне все розмаїття текстів, будь вони представлені в QuarkXPress, FrameMaker або Adobe Illustrator. Тут є, звичайно, деякий підступ: для того щоб освоїти черговий текстовий процесор або видавничу систему, вам знадобиться відповідна програма-фільтр, яка - що? Правильно - продається за окремі гроші! Взагалі грошове питання найсерйозніший, коли мова йде про TMT. Коштують вони недешево (як правило, кілька сотень доларів), сумісності, ясна річ, немає. Тому якщо ви придбали (і освоїли!) Будь-якої продукт для одного проекту, то для наступного може знадобитися придбати інший продукт і знову витрачати час на його вивчення.

Далі Наталя Шахова зазначає, що на Заході вже щосили обговорюють наслідки повсюдного поширення таких програм. Одне з них полягає в тому, що перекладач-новачок втрачає можливість вийти на ринок. Точно так же, як в Росії вже дуже важко отримати замовлення перекладачеві, якщо у нього немає комп'ютера і принтера, так і за кордоном виникають проблеми працевлаштування у перекладачів, які не мають TM-програми. У цього явища є і позитивна сторона - наймаючи на роботу власника TM-програми, замовник отримує деяку гарантію його професіоналізму. Але ж і новачки повинні мати можливість стартувати!

Ставлення до технології Translation Memory в нашій країні різний.

Коли в 1999 році бюро перекладів "Фонетікс" почало працювати з Trados Translator's Workbench, то природно, в ході контактів з замовниками ми розповідали про перехід на нову технологію. Всупереч очікуванням, реакція була настороженої, а часом і просто негативною. Виявилося, що ідея машинного перекладу була вже скомпрометована бездумним застосуванням в 90-х роках програм типу Stylus і Socrat. Причому їх нерідко використовували перекладачі, скажімо, не дуже високої кваліфікації, які не утрудняли себе редагуванням того, що видавали "електронні перекладачі". Втім, користувачів цих програм теж можна зрозуміти - редагування цих текстів вимагало багато часу і сил.

Навіть зараз інколи можна зустріти з боку замовників з числа російських організацій насторожене ставлення до будь-яких новацій в сфері програмного забезпечення для переказів. Разом з тим іноземні фірми, навпаки, вимагають застосування програм класу Translation Memory. Найчастіше у них є сформовані переваги, в основному це Trados Translator's Workbench, а також Star Transit. У них нерідко є готові ТМ (скарбнички перекладів), які вони пропонують використовувати.

Що стосується перекладачів, то вони відчувають до технології Translation Memory цілком зрозумілий інтерес. Ще більш зрозумілий інтерес відчувають до них бюро перекладів. Вони мають справу не стільки з художньою літературою, публіцистикою, поезією і т.д., скільки з інструкціями з експлуатації, посібниками з усунення несправностей, а також з локалізацією програмного забезпечення, тобто з тими матеріалами, де є повторювані або схожі фрагменти тексту.

У своєму нинішньому вигляді програми Translation Memory, мабуть, досягли стелі. Подальша робота по їх доопрацювання йде по шляху вдосконалення їх існуючих функціональних можливостей. Це веде до того, що програми стають все більш громіздкими і складними, і це при тому, що якихось принципово нових ідей там немає. Той же Translator's Workbench (Традос) в своїй останній версії обріс таким набором інструментів, що простому користувачеві розібратися в них дуже складно.

Експлуатація цієї програми передбачає наявність в штаті бюро перекладів окремого співробітника. Крім керівництва користувача, в документації передбачено керівництво для виділеного фахівця (TRADOS Specialist Guide). Крім цього в пакет документації входить Project Management Guide, MultiTerm User Guide і WinAlign User Guide. Навіть у підготовленого перекладача на ознайомлення з сотнями сторінок цих документів буде потрібно багато сил і часу.

Пошуком нових рішень займається група дослідників в університеті Меріленд, округ Балтимор (США), під керівництвом професора С.Ніренбурга, відомого фахівця в галузі штучного інтелекту і машинного перекладу. Поки розробки знаходяться на стадії теоретичних досліджень, і швидше за все, доведення цих досліджень до стадії комерційного продукту зажадає значного часу.

Звертає на себе увагу та обставина, що на ринку інструментів перекладача працюють в основному закордонні фірми. Хотілося б сподіватися, що це не буде тривати вічно. Потенціал теоретичних розробок російських фахівців в області семантичного аналізу дуже великий. Наші дослідження в цій області досягли досить високого рівня. Є всі підстави розраховувати, що ці розробки будуть матеріалізовані у вигляді принципово нових лінгвістичних технологій, які дозволять в повній мірі розкрити творчий потенціал перекладача.

Журнал практикуючого перекладача «Мости», одне з небагатьох професійних періодичних видань для перекладачів. У журналі публікуються статті перекладачів різних спеціальностей, як усних, так і письмових. На сторінках журналу перекладачі, які спеціалізуються в різних областях знань, мають можливість обговорювати актуальні проблеми, полемізувати один з одним, ділитися секретами професійної майстерності.

Говорячи про автоматизованому перекладі, зазвичай мають на увазі програми, які здійснюють переказ на основі технології машинного перекладу (Machine Translation). Однак існує й інша технологія - Translation Memory, яка хоча і не настільки широко відома російським користувачам, але, тим не менш, має ряд переваг.

Бурхливий розвиток технічного прогресу призвело до збільшення числа технічних пристроїв, машин та іншої складної техніки, без яких життя сучасної людини практично немислима. Наприклад, обсяг документації для європейського літака Airbus обчислюється десятками тисяч сторінок. Як показують дані дослідження, проведеного в кінці 2004 року асоціацією LISA (LISA 2004 Translation Memory Survey), 42% опитаних переводять близько 1 млн. Слів в рік, у 24% компаній - учасників опитування щорічний обсяг переказів становить 1-5 млн., 12 % переводять від 5 до 10 млн., обсяг переказів інших компаній - від 10 до 500 і більше мільйонів слів в рік. Зокрема, більшість виробників сьогодні не обмежуються своїм локальним ринком і активно освоюють регіональні ринки. При цьому локалізація продукції, в тому числі переклад опису продукту на місцеву мову, є одним з обов'язкових умов для виходу на новий ринок.

У той же час, хоча виробники регулярно випускають нові версії своїх продуктів - автомобілів, екскаваторів, комп'ютерів і мобільних телефонів, програмного забезпечення, - далеко не всі з них принципово відрізняються від попередніх моделей. Часом нова модель телефону являє собою злегка змінену (або рестайлінгову) попередню модель. Нові версії продаються краще, тому виробникам доводиться регулярно оновлювати свої продукти. В результаті документація по кожному з таких продуктів найчастіше на 70-90% збігається з тією, що була у попередній версії.

Два фактори - великий обсяг вимагають перекладу документів і їх висока повторюваність - послужили стимулом до створення технології Translation Memory (скорочено іменується TM, загальноприйнятий російський переклад цього терміна відсутня). Суть технології TM можна образно передати однією фразою: «Не переводити один і той же текст двічі». Інакше кажучи, Translation Memory використовується для повторного використання раніше зроблених перекладів. Це дозволяє серйозно скоротити час на підготовку перекладу, особливо при роботі з текстами, що мають високий ступінь повторюваності.

Технологію Translation Memory часто плутають з машинним перекладом (Machine Translation), яка, безумовно, теж корисна і цікава, але її опис не є метою цієї статті. Використання технології ТМ підвищує швидкість перекладу за рахунок зменшення обсягу механічної роботи. Однак важливо відзначити, що TM не виконує переклад за перекладача, а є потужним інструментом для скорочення витрат при перекладі повторюваних текстів.

Технологія ТМ працює за принципом накопичення результатів перекладу: в процесі перекладу в базі ТМ зберігаються вихідний текст і його переклад. Для полегшення обробки інформації та порівняння різних документів система Translation Memory розбиває весь текст на окремі шматочки, які називаються сегментами. Такими сегментами найчастіше є пропозиції, але можуть бути прийняті і інші правила сегментації. При завантаженні нового тексту система TM здійснює сегментування і порівнює сегменти вихідного тексту з уже наявними в підключеної базі перекладів. Якщо системі вдається знайти повністю або частково збігається сегмент, то його переклад відображається із зазначенням збігу в відсотках. Сегменти, які відрізняються від збереженого тексту, виділяються підсвічуванням. Таким чином, перекладачеві залишається тільки перевести нові сегменти і відредагувати частково збігаються.

Як правило, задається поріг збігів на рівні не нижче 75%, так як якщо встановити менший відсоток збігів, то збільшаться витрати на редагування тексту. Кожна зміна або новий переклад зберігаються в ТМ, так що немає необхідності переводити одне і те ж двічі!

Важливо також постійно поповнювати базу Translation Memory, зберігаючи в базі (або в базах, якщо переклад виконується за різними тематиками) пари сегментів «вихідний текст - правильний переклад». Це дозволить значно скоротити час, необхідний для перекладу подібних текстів. Крім зниження трудомісткості перекладу система TМ дозволяє витримати єдність термінології та стилю у всій документації.

Використання технології ТМ забезпечує перекладачеві наступні переваги:

підвищення продуктивності праці. Підстановка навіть на 80% збігаються сегментів з бази перекладів може скоротити час роботи над перекладом на 50-60%. Як показує практика, набагато ефективніше управляти вже готовий переклад, ніж переводити заново - «з нуля»;
єдність термінології та стилю при наявності бази перекладів з тематики перекладного документа. Це особливо важливо при перекладі вузькоспеціальною документації;
організація роботи колективу перекладачів з гарантованою якістю перекладу завдяки доступу до загальної бази Translation Memory.

Окремо відзначимо, що в західних країнах, де технологія Translation Memory давно вже стала де-факто обов'язковим інструментом перекладача, кошти, витрачені на створення бази перекладів, розглядаються не як витрати, а, скоріше, як інвестиції в стабільну і якісну роботу, що збільшується не тільки прибуток, але і вартість самої компанії.

Ринок систем Тranslation Мemory

Безперечним лідером на ринку систем Translation Memory є програми SDL-TRADOS. Влітку 2005 року відбулося об'єднання двох найбільших розробників систем ТМ - компаній SDL і TRADOS (програмні продукти під торговою маркою TRADOS добре відомі багатьом користувачам), і тепер вони випускають спільний продукт, який є законодавцем стандартів в області Translation Memory.

Нова система SDL-TRADOS має розширені (настроюються користувачем) функціональні можливості нечіткого відповідності (пошук по збігів в базі перекладів), а також інструментарій для перевірки якості, що перекладаються. Програма здійснює перевірку орфографії і захищає вміст блоків пам'яті за допомогою технології шифрування.

Система підтримує такі формати, як Word DOC і RTF, online help RTF, PowerPoint, FrameMaker, FrameMaker + SGML, FrameBuilder, Interleaf, QuickSilver, Ventura, QuarkXPress, PageMaker, SGML / HTML / XML, включаючи HTML Help, RC (Windows Resource) , Bookmaster (DCF) і Troff. Крім системи SDL-TRADOS, на IT-ринку є й інші системи ТМ. Особливо широко представлені французькі виробники.

Система французької компанії Atril (www.atril.com) називається. Її розробники спочатку організували власну бюро перекладу технічної документації, після чого виникла ідея створення спеціалізованого ПЗ на основі технології Translation Memory.

Це самостійний додаток з систематизованим меню. Система може створювати бази ТМ, а також бази даних термінології і підключати словники. Процес перекладу здійснюється в спеціальній оболонці Project, куди при її створенні прикріплюється файл, який необхідно перевести, і підключаються додаткові налаштування: база ТМ, словники та ін. Текст переводиться в спеціальній таблиці, де навпроти кожної графи його оригіналу потрібно заповнити варіант перекладу. До переваг також відноситься додаткова функція для перекладу файлів різних форматів, яка дозволяє зберегти вихідне форматування файлу.

Використання технології ТМ забезпечує перекладачеві наступні переваги:

підвищення продуктивності праці. Підстановка навіть на 80% збігаються сегментів з бази перекладів може скоротити час роботи над перекладом на 50-60%. Як показує практика, набагато ефективніше управляти вже готовий переклад, ніж переводити заново - «з нуля»;
єдність термінології та стилю при наявності бази перекладів з тематики перекладного документа. Це особливо важливо при перекладі вузькоспеціальною документації;
організація роботи колективу перекладачів з гарантованою якістю перекладу завдяки доступу до загальної бази Translation Memory.