www.wikidata.uk-ua.nina.az

Пост редагування Ця стаття містить перелік посилань але походження тверджень у ній залишається незрозумілим через практи

Пост-редагування

Ця стаття містить перелік посилань, але походження тверджень у ній залишається незрозумілим через практично повну відсутність внутрішньотекстових джерел-виносок. Будь ласка, допоможіть поліпшити цю статтю, перетворивши джерела з переліку посилань на джерела-виноски у самому тексті статті. (травень 2020)

Постредагування (або пост-редагування) — це процес правки машинного перекладу, що має на меті високу якість тексту на виході. Підвищення якості такого перекладу редактором, який зазвичай має спеціальну підготовку та досвід роботи з машинними текстами, з мінімальним втручанням. Постредагування використовуються, коли продукт машинного перекладу не дуже вдалий, а повноцінний традиційний переклад не потрібен. Людина, яка редагує машинний переклад називається постредактором.

Постредагування передбачає виправлення вихідного результату машинного перекладу, аби забезпечити той рівень якості, що був заздалегідь узгоджений між клієнтом та редактором. Поверхневе постредагування спрямоване на те, щоб зробити текст просто зрозумілим; повне постредагування вдосконалює ще відповідність стилістики перекладу до тексту оригіналу. Інформативне постредагування має на меті зробити вихідний текст простим і зрозумілим; Літературне постредагування — ще й вдосконалити стилістичну відповідність текстові оригіналу. З перевагами та можливостями машинного перекладу літературне постредагування стало альтернативою традиційному перекладу. Практично всі засоби комп'ютерного перекладу (CAT) тепер підтримують постредагування текстів машинного перекладу.

Постредагування тісно пов'язано з попереднім редагуванням тексту оригіналу. У процесі машинного перекладу тексту адекватний кінцевий переклад можна отримати завдяки попередньому редагуванню тексту оригіналу — зокрема, застосуванню принципів контролю за мовою автора (обмеження граматики та словникового запасу за загальними правилами: використання коротких речень, використання слів, які включені до словника, — задля усунення неоднозначностей та складностей в машинному перекладі). А вже потім — виправляти помилки машинного перекладу. Воно відрізняється від редагування, яке полягає у вдосконаленні тексту, написаного людиною (процес, який у галузі перекладу відомий як перегляд). Постредагований текст може бути згодом переглянутий на предмет адекватності перекладу (чи вичерпно передано змісту першотвору, чи збережено функціонально-стилістичну відповідність йому), а також задля коригування простих помилок.

Постредагування та машинний переклад ред.

Історія машинного перекладу налічує вже понад 50 років. За цей час змінилося кілька поколінь систем машинного перекладу — від перших програм, що використовували обмежені ресурси універсальних комп'ютерів першого покоління до сучасних комерційних продуктів, що використовують могутні ресурси серверів і персональних комп'ютерів, у яких можна розміщувати кишенькові словники, а також комп'ютерні мережі.

Машинний переклад почав використовуватися не тільки в наукових центрах, а й в своєму фактичному призначенні в кінці сімдесятих років у деяких великих установах, таких як Європейська Комісія та Панамериканська організація охорони здоров'я, а потім, пізніше, в деяких корпораціях, таких як Caterpillar та General Motors. Перші дослідження про постредагування з'явилися у вісімдесятих роках, пов'язані з його практичним застосуванням. Для розробки відповідних основ та підготовки, члени Асоціації машинного перекладу в Америці (AMTA) та Європейської асоціації машинного перекладу (EAMT) створили в 1999 році спеціальну групу з вивчення процесу постредагування.

У 1980-х рр. з'явилися перші праці з постредагування, пов'язані з його практичним застосуванням. У 1999 р. члени Асоціації машинного перекладу в Америці (АМТА) та Європейської асоціації машинного перекладу (EAMT) створили спеціальну групу з вивчення процесу постредагування для розробки відповідних основних вказівок та підготовки кадрів.

Після 1990-х рр. досягнення в галузі комп'ютерних та Інтернет технологій пришвидшило розвиток машинного перекладу і сприяло його поширенню на теренах Інтернету, зокрема, як вільного, корисного доповнення в основних пошукових системах (Перекладач Google, Bing Translator, Yahoo! Babel Fish). Визнання широким загалом того факту, що продукти машинного перекладу не виявились високоякісними супроводжувалось визнанням постредагування, як необхідного етапу машинного перекладу.. Оскільки попит на локалізацію товарів і послуг зростає такими темпами, які неможливо було задовольнити ручним перекладом, навіть без допомоги пам'яті перекладів та іншими технологіями управління перекладами, такі галузі, як Товариство користувачів автоматизації перекладу (TAUS), очікують, що машинний переклад та постредагування відіграватиме значно більшу роль протягом наступних кількох років.

Використання машинного перекладу іноді передбачає попереднє редагування.

Після 30 років практичного застосування, постредагування все ще на стадії «зародження професії». Не багато відомо про те, хто такі постредактори, чи працюють вони здебільшого вдома, чи як фрілансери, і за яких умов. Досягнення в галузі машинного перекладу значною мірою зумовлені розвитком постредагування текстів такого перекладу, тому, чим швидше та ґрунтовніше буде вдосконалюватися сфера постредагування, тим вищою буде якість машинного перекладу.

Інформативне та літературне постредагування ред.

У 1980-х рр. дослідження відмінностей між різновидами постредагування, які були вперше визначені службою Європейської комісії з перекладу, як просте й швидке або як поверхневе та глибоке постредагування. Нині все частіше використовують класифікацію, розроблену в 1990-ті р., яка поділяє постредагування на інформативне та літературне.

Інформативне постредагування полягає у мінімальному втручанні в текст постредактора. Результатом такого постредагування має бути текст опрацьований так, щоб реципієнт зрозумів зміст, суть тексту. Призначені такі матеріали для внутрішнього користування, коли текст потрібен терміново.

Літературне постредагування має найвищий рівень втручання постредактора в текст задля досягнення відповідного рівня якості. У результаті текст має бути не тільки зрозумілим для реципієнта, але й стилістично опрацьованим. Призначені такі тексти як для внутрішнього користування, так і для зовнішнього: зокрема для асиміляції та поширення.

У результаті літературного постредагування машинного перекладу рівень якості друготвору не має відрізняється від традиційно перекладеного тексту. Проте, перекладач і під час роботи з текстом оригіналу витрачають менше зусиль, ніж постредактор під час опрацювання перекладеної машиною версії. Але, враховуючи досягнення в галузі машинного перекладу, все може змінитися. Враховуючи можливості сучасних комп'ютерів, мовні пари а також завдання, яке стоїть перед фахівцем, дехто вже запрошує перекладачів для постредагування, а не для редагування з нуля, сподіваючись, що досягнуть аналогічної якості за нижчу вартість. Для деяких мовних пар і залежно від завдань та цілей перекладеного тексту, особливо якщо джерело було попередньо відредаговано, «сирого» машинного варіанту перекладу може бути достатньо і без попереднього втручання людиною.

Поверхневе та повне постредагування ред.

Дослідження у вісімдесятих роках ввело відмінності, які в контексті Служби перекладу Європейської Комісії вперше були визначені як загальне та швидке або повне та творче постредагування. Поверхневе та повне постредагування назараз є тим формулюванням, яке найчастіше використовується сьогодні.

Поверхневе постредагування передбачає мінімальне втручання з боку редактора, і таке редагування потребується лише для того, аби допомогти читачу зрозуміти текст; очікується, що клієнт використовуватиме його лише для внутрішніх цілей, або ж часто в таких ситуаціях, коли текст необхідний терміново або за короткий проміжок часу.

Повне редагування передбачає більш високий рівень редагування з метою досягнення ступеня якості, який має бути узгоджений між клієнтом та постредактором; очікується, що результатом буде той текст, який не тільки зрозумілий, але також стилістично відповідає тексту оригіналу, тому його можна поширювати та використовувати для цільової аудиторії, тобто як для внутрішніх, так і для зовнішніх цілей.

Як результат постредагування машинного перекладу, він не повинен відрізнятися від ручного перекладу. Однак перекладачу все ж потрібно менше зусиль задля опрацювання та перекладу оригінального тексту, ніж постредактору задля роботи з машинним перекладом. Хоча враховуючи досягнення машинного перекладу — цей факт може змінитися. Для роботи з деякими мовними парами і деякими завданнями, враховуючи можливості комп'ютеру, деякі клієнти вже надають перевагу праці з перекладачами постредакторами, замість перекладу з нуля, вважаючи, що вони отримають аналогічну якість за меншу ціну.

Класифікація поверхневого / повного редагування була розроблена в дев'яностих роках, коли машинний переклад все ще містився на компакт-диску, та не могла задовольнити запити машинного перекладу при редагуванні. Для деяких мовних пар та деяких завдань, особливо якщо джерело було попередньо відредаговане, машинний переклад може бути достатньо хорошим для загальних цілей, не вимагаючи попереднього втручання людини.

Ефективність постредагування ред.

Постредагування застосовується, коли результат машинного перекладу є недостатньої якості, а традиційний переклад не потрібен. Зазвичай постредагування радять використовувати, коли воно може принаймні подвоїти якість ручного перекладу, а у випадку поверхневого постредагування — навіть у чотири рази.

Однак ефективність постредагування важко передбачити. Різні висновки приводять як в наукові, так і в промислові дослідження, стверджуючи, що постредагування, як правило, швидше, ніж переклад з нуля, незалежно від мовних пар чи досвіду перекладачів. Однак єдиного рішення щодо цього немає, оскільки точно не відомо скільки часу можна заощадити за допомогою постредагування на практиці (якщо взагалі можна). Хоча робочі звіти про економію часу становлять близько 40 %, деякі академічні дослідження говорять про те, що економія часу в реальних умовах праці, швидше за все, становить від 0 до 20 %. Професіонали також повідомили про заперечливе підвищення продуктивності, коли на виправлення потрібно більше часу, ніж на переклад з нуля.

Постредагування та лінгвістичні послуги ред.

Приблизно вже тридцять років існує машинний переклад, а постредагування все ще є на стадії «зародження професії». Права та обов'язки постредактора все ще не зарегламентовані. Постредагування має щось спільне з перекладом та редагуванням, але всюди лише частково. Більшість вважає, що ідеальним редактором буде той перекладач, який прагне навчитись певних необхідним навичок, але є такі, хто вважає, що простіше навчити людину, що лише знає мови, без обізнаності у перекладознавстві. Не багато відомо ні про те, хто фактично є постредакторами, чи є вони, як правило, професійними перекладачами, чи працюють вони в основному як штатні працівники, або як фрілансери, та на яких умовах. Багато професійних перекладачів не підтримують постредагування, серед інших причин тому, що вони, як правило, оплачуються за меншими тарифами, ніж звичайні переклади, причому Міжнародна асоціація професійних перекладачів (IAPTI) особливо наголошує на цьому.

Якість машинного перекладу після постредагування вище, а тому вимагає менших зусиль постредактора, особливо коли машинний переклад забезпечується нейронним, вертикальним або індивідуальним механізмом машинного перекладу. Підвищення якості перекладу може бути оцінено лише згодом, лінгвістам потрібен час для виправлення машинного перекладу в тому самому середовищі перекладу, як XTM Cloud, що є системою управління перекладом та автоматизованим перекладом, де час постредагування та оцінка мовної якості є результатом опублікованих текстів, які вже згодом можна порівняти.

Немає чітких даних про те, наскільки поширене постредагування в перекладацькій галузі. Нещодавно проведене опитування показало, що 50 % тих, хто пропонує мовні послуги використовують постредагування, але 85 % має менше ніж 10 % їх пропускної спроможності. Phrase (колишній Memsource), онлайн-платформа для перекладу, стверджує, що понад 50 відсотків перекладів на його платформі між англійською, іспанською та французькою та іншими мовами зроблено за допомогою пам'яті перекладу з машинним перекладом. Постредагування також здійснюється через портали для краудсорсингу перекладів, такі як Unbabel, які до листопада 2014 року стверджували, що відредагували понад 11 млн слів.

Оцінки результативності та обсягу, в будь-якому випадку, є динамічним процесом, тому значною мірою розвиток постредагування текстів зумовлено тим фактом, що чим швидше та ґрунтовніше буде вдосконалюватися сфера постредагування, тим вищою буде якість машинного перекладу.

Стратегії постредагування ред.

Критерії для оцінки машинного перекладу під час постредагування ред.

Критерій Оцінка Висновок (що робити постредактору?!)
Еквівалентність компонентів речення в цілому та еквівалентність перекладу кожного слова в реченні Ні Перевіряти кожне слово.
Еквівалентність компонентів речення в цілому та еквівалентність перекладу кожного слова в реченні Так Переходити до більш важливих аспектів, ніж підрахунок значимих слів у вихідному та перекладеному реченнях.
Переклад галузевої термінології Ні Перевірити кожен термін за словниками, зокрема галузевими, знайти фахівців для консультації.
Переклад галузевої термінології Так Зосередитися на більш точній передачі змісту другорядних понять, пошукати більш вдалі варіанти, ретельно вибудувати логічні зв'язки між реченнями.
Зв'язність тексту Ні Використати довідники з граматики.
Зв'язність тексту Так Можна урізноманітнити текст за допомогою синонімів або/і точніше пропрацювати стиль та стилістичні аспекти.

Стратегії постредагування машинного перекладу ред.

  1. Редагування та перевірка кожного компоненту тексту звіряючись з оригіналом.
  2. Використання машинного перекладу виключно як підказки в термінології.
  3. Використання машинного перекладу як підрядкового задля підбору синонімічних виразів.
  4. Виправлення в тексті машинного перекладу сумнівних аспектів з допомогою тексту оригіналу.
  5. Виправлення в тексті машинного перекладу явних помилок без звернення до тексту оригіналу.

Основні критерії для вибору стратегії постредагування ред.

  • Обізнаність в галузі.
  • Ступінь оволодіння мовами оригіналу та перекладу.
  • Термін та ймовірний об'єм постредагування.
  • Досвід роботи із системами машинного перекладу.
  • Ступінь довіри машинному перекладу.
  • Наявність технічних засобів для аналізу внутрішньої структури машинного перекладу.

Див. також ред.

Примітки ред.

  1. . Архів оригіналу за 7 листопада 2016. Процитовано 26 лютого 2023.  Пропущений або порожній |title= (довідка)
  2. Орел, M.В. ПЕРСПЕКТИВИ МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ. 
  3. ↑ . Архів оригіналу за 13 травня 2013. Процитовано 26 лютого 2023.  Пропущений або порожній |title= (довідка)
  4. IAPTI – Promoting ethical professional practices (амер.). Процитовано 12 травня 2023. 
  5. XTM Cloud. XTM International. Процитовано 12 травня 2023. 
  6. Phrase (Frm. Memsource)—the Complete Localization Solution. Phrase (амер.). Процитовано 12 травня 2023. 
  7. Homepage. Unbabel (амер.). Процитовано 12 травня 2023. 
  8. http://www.promt.ru/images/postediting.pdf.  Пропущений або порожній |title= (довідка)

Література ред.

  1. Allen, Jeffrey. «Post-editing», in Harold Somers (ed.) (2003). Computers and Translation. A translator's guide. Benjamins: Amsterdam/Philadelphia, p. 312.(англ.)
  2. TAUS website

Джерела ред.

  1. Постредактирование компьютерных переводов (КП)
  2. Постредактирование машинного перевода М. С. Кузюков, студент НОУ ВПО «Омский юридический институт»
  3. Постредактирование машинного перевода, Ирина Малышева (Руководитель проекта, PROMT) http://www.promt.ru/images/postediting.pdf [ 9 листопада 2012 у Wayback Machine.]
  4. История развития систем машинного перевода и их современное состояние
  5. Корунець І. В. Теорія і практика перекладу (аспекти перекладу) / І. В. Корунець. — Вінниця, 2003. — 448 с.
  6. Машинна лінгвістика рідною мовою http://journlib.univ.kiev.ua/index.php?act=article&article=1456 [ 26 вересня 2020 у Wayback Machine.]
  7. Особливості використання машинного перекладу в умовах професійної підготовки майбутніх перекладачів [ 23 листопада 2016 у Wayback Machine.]
  8. Green, Spence, Jeffrey Heer, and Christopher D. Manning (2013). «The Efficacy of Human Post-Editing for Language Translation» [ 11 березня 2020 у Wayback Machine.] (PDF). ACM Human Factors in Computing Systems.
  9. Marcello Federico, Alessandro Cattelan, and Marco Trombetti (2012). «Measuring user productivity in machine translation enhanced computer assisted translation» [ 7 березня 2017 у Wayback Machine.] (PDF).
  10. Plitt, Mirko and Francois Masselot (2010). «A Productivity Test of Statistical Machine Translation Post-Editing in A Typical Localisation Context» [ 20 вересня 2020 у Wayback Machine.] (PDF). Prague Bulletin of Mathematical Linguistics. 93: 7–16.
  1. TAUS Language Data Solutions - TAUS - The Language Data Network. www.taus.net. Процитовано 12 травня 2023. 
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри
Дата публікації:
Cya stattya mistit perelik posilan ale pohodzhennya tverdzhen u nij zalishayetsya nezrozumilim cherez praktichno povnu vidsutnist vnutrishnotekstovih dzherel vinosok Bud laska dopomozhit polipshiti cyu stattyu peretvorivshi dzherela z pereliku posilan na dzherela vinoski u samomu teksti statti traven 2020 Postredaguvannya abo post redaguvannya ce proces pravki mashinnogo perekladu sho maye na meti visoku yakist tekstu na vihodi Pidvishennya yakosti takogo perekladu redaktorom yakij zazvichaj maye specialnu pidgotovku ta dosvid roboti z mashinnimi tekstami z minimalnim vtruchannyam 1 Postredaguvannya vikoristovuyutsya koli produkt mashinnogo perekladu ne duzhe vdalij a povnocinnij tradicijnij pereklad ne potriben Lyudina yaka redaguye mashinnij pereklad nazivayetsya postredaktorom Postredaguvannya peredbachaye vipravlennya vihidnogo rezultatu mashinnogo perekladu abi zabezpechiti toj riven yakosti sho buv zazdalegid uzgodzhenij mizh kliyentom ta redaktorom Poverhneve postredaguvannya spryamovane na te shob zrobiti tekst prosto zrozumilim povne postredaguvannya vdoskonalyuye she vidpovidnist stilistiki perekladu do tekstu originalu Informativne postredaguvannya maye na meti zrobiti vihidnij tekst prostim i zrozumilim Literaturne postredaguvannya she j vdoskonaliti stilistichnu vidpovidnist tekstovi originalu Z perevagami ta mozhlivostyami mashinnogo perekladu literaturne postredaguvannya stalo alternativoyu tradicijnomu perekladu Praktichno vsi zasobi komp yuternogo perekladu CAT teper pidtrimuyut postredaguvannya tekstiv mashinnogo perekladu Postredaguvannya tisno pov yazano z poperednim redaguvannyam tekstu originalu U procesi mashinnogo perekladu tekstu adekvatnij kincevij pereklad mozhna otrimati zavdyaki poperednomu redaguvannyu tekstu originalu zokrema zastosuvannyu principiv kontrolyu za movoyu avtora obmezhennya gramatiki ta slovnikovogo zapasu za zagalnimi pravilami vikoristannya korotkih rechen vikoristannya sliv yaki vklyucheni do slovnika zadlya usunennya neodnoznachnostej ta skladnostej v mashinnomu perekladi A vzhe potim vipravlyati pomilki mashinnogo perekladu Vono vidriznyayetsya vid redaguvannya yake polyagaye u vdoskonalenni tekstu napisanogo lyudinoyu proces yakij u galuzi perekladu vidomij yak pereglyad Postredagovanij tekst mozhe buti zgodom pereglyanutij na predmet adekvatnosti perekladu chi vicherpno peredano zmistu pershotvoru chi zberezheno funkcionalno stilistichnu vidpovidnist jomu a takozh zadlya koriguvannya prostih pomilok Zmist 1 Postredaguvannya ta mashinnij pereklad 2 Informativne ta literaturne postredaguvannya 3 Poverhneve ta povne postredaguvannya 4 Efektivnist postredaguvannya 5 Postredaguvannya ta lingvistichni poslugi 6 Strategiyi postredaguvannya 6 1 Kriteriyi dlya ocinki mashinnogo perekladu pid chas postredaguvannya 8 6 2 Strategiyi postredaguvannya mashinnogo perekladu 6 3 Osnovni kriteriyi dlya viboru strategiyi postredaguvannya 7 Div takozh 8 Primitki 9 Literatura 10 DzherelaPostredaguvannya ta mashinnij pereklad red Istoriya mashinnogo perekladu nalichuye vzhe ponad 50 rokiv Za cej chas zminilosya kilka pokolin sistem mashinnogo perekladu vid pershih program sho vikoristovuvali obmezheni resursi universalnih komp yuteriv pershogo pokolinnya do suchasnih komercijnih produktiv sho vikoristovuyut mogutni resursi serveriv i personalnih komp yuteriv u yakih mozhna rozmishuvati kishenkovi slovniki a takozh komp yuterni merezhi 2 Mashinnij pereklad pochav vikoristovuvatisya ne tilki v naukovih centrah a j v svoyemu faktichnomu priznachenni v kinci simdesyatih rokiv u deyakih velikih ustanovah takih yak Yevropejska Komisiya ta Panamerikanska organizaciya ohoroni zdorov ya a potim piznishe v deyakih korporaciyah takih yak Caterpillar ta General Motors Pershi doslidzhennya pro postredaguvannya z yavilisya u visimdesyatih rokah pov yazani z jogo praktichnim zastosuvannyam Dlya rozrobki vidpovidnih osnov ta pidgotovki chleni Asociaciyi mashinnogo perekladu v Americi AMTA ta Yevropejskoyi asociaciyi mashinnogo perekladu EAMT stvorili v 1999 roci specialnu grupu z vivchennya procesu postredaguvannya U 1980 h rr z yavilisya pershi praci z postredaguvannya pov yazani z jogo praktichnim zastosuvannyam U 1999 r chleni Asociaciyi mashinnogo perekladu v Americi AMTA ta Yevropejskoyi asociaciyi mashinnogo perekladu EAMT stvorili specialnu grupu z vivchennya procesu postredaguvannya dlya rozrobki vidpovidnih osnovnih vkazivok ta pidgotovki kadriv 3 Pislya 1990 h rr dosyagnennya v galuzi komp yuternih ta Internet tehnologij prishvidshilo rozvitok mashinnogo perekladu i spriyalo jogo poshirennyu na terenah Internetu zokrema yak vilnogo korisnogo dopovnennya v osnovnih poshukovih sistemah Perekladach Google Bing Translator Yahoo Babel Fish 3 Viznannya shirokim zagalom togo faktu sho produkti mashinnogo perekladu ne viyavilis visokoyakisnimi suprovodzhuvalos viznannyam postredaguvannya yak neobhidnogo etapu mashinnogo perekladu Oskilki popit na lokalizaciyu tovariv i poslug zrostaye takimi tempami yaki nemozhlivo bulo zadovolniti ruchnim perekladom navit bez dopomogi pam yati perekladiv ta inshimi tehnologiyami upravlinnya perekladami taki galuzi yak Tovaristvo koristuvachiv avtomatizaciyi perekladu TAUS ochikuyut sho mashinnij pereklad ta postredaguvannya vidigravatime znachno bilshu rol protyagom nastupnih kilkoh rokiv Vikoristannya mashinnogo perekladu inodi peredbachaye poperednye redaguvannya Pislya 30 rokiv praktichnogo zastosuvannya postredaguvannya vse she na stadiyi zarodzhennya profesiyi Ne bagato vidomo pro te hto taki postredaktori chi pracyuyut voni zdebilshogo vdoma chi yak frilanseri i za yakih umov Dosyagnennya v galuzi mashinnogo perekladu znachnoyu miroyu zumovleni rozvitkom postredaguvannya tekstiv takogo perekladu tomu chim shvidshe ta gruntovnishe bude vdoskonalyuvatisya sfera postredaguvannya tim vishoyu bude yakist mashinnogo perekladu Informativne ta literaturne postredaguvannya red U 1980 h rr doslidzhennya vidminnostej mizh riznovidami postredaguvannya yaki buli vpershe viznacheni sluzhboyu Yevropejskoyi komisiyi z perekladu yak proste j shvidke abo yak poverhneve ta gliboke postredaguvannya Nini vse chastishe vikoristovuyut klasifikaciyu rozroblenu v 1990 ti r yaka podilyaye postredaguvannya na informativne ta literaturne 3 Informativne postredaguvannya polyagaye u minimalnomu vtruchanni v tekst postredaktora Rezultatom takogo postredaguvannya maye buti tekst opracovanij tak shob recipiyent zrozumiv zmist sut tekstu Priznacheni taki materiali dlya vnutrishnogo koristuvannya koli tekst potriben terminovo Literaturne postredaguvannya maye najvishij riven vtruchannya postredaktora v tekst zadlya dosyagnennya vidpovidnogo rivnya yakosti U rezultati tekst maye buti ne tilki zrozumilim dlya recipiyenta ale j stilistichno opracovanim Priznacheni taki teksti yak dlya vnutrishnogo koristuvannya tak i dlya zovnishnogo zokrema dlya asimilyaciyi ta poshirennya U rezultati literaturnogo postredaguvannya mashinnogo perekladu riven yakosti drugotvoru ne maye vidriznyayetsya vid tradicijno perekladenogo tekstu Prote perekladach i pid chas roboti z tekstom originalu vitrachayut menshe zusil nizh postredaktor pid chas opracyuvannya perekladenoyi mashinoyu versiyi Ale vrahovuyuchi dosyagnennya v galuzi mashinnogo perekladu vse mozhe zminitisya Vrahovuyuchi mozhlivosti suchasnih komp yuteriv movni pari a takozh zavdannya yake stoyit pered fahivcem dehto vzhe zaproshuye perekladachiv dlya postredaguvannya a ne dlya redaguvannya z nulya spodivayuchis sho dosyagnut analogichnoyi yakosti za nizhchu vartist Dlya deyakih movnih par i zalezhno vid zavdan ta cilej perekladenogo tekstu osoblivo yaksho dzherelo bulo poperedno vidredagovano sirogo mashinnogo variantu perekladu mozhe buti dostatno i bez poperednogo vtruchannya lyudinoyu Poverhneve ta povne postredaguvannya red Doslidzhennya u visimdesyatih rokah vvelo vidminnosti yaki v konteksti Sluzhbi perekladu Yevropejskoyi Komisiyi vpershe buli viznacheni yak zagalne ta shvidke abo povne ta tvorche postredaguvannya Poverhneve ta povne postredaguvannya nazaraz ye tim formulyuvannyam yake najchastishe vikoristovuyetsya sogodni Poverhneve postredaguvannya peredbachaye minimalne vtruchannya z boku redaktora i take redaguvannya potrebuyetsya lishe dlya togo abi dopomogti chitachu zrozumiti tekst ochikuyetsya sho kliyent vikoristovuvatime jogo lishe dlya vnutrishnih cilej abo zh chasto v takih situaciyah koli tekst neobhidnij terminovo abo za korotkij promizhok chasu Povne redaguvannya peredbachaye bilsh visokij riven redaguvannya z metoyu dosyagnennya stupenya yakosti yakij maye buti uzgodzhenij mizh kliyentom ta postredaktorom ochikuyetsya sho rezultatom bude toj tekst yakij ne tilki zrozumilij ale takozh stilistichno vidpovidaye tekstu originalu tomu jogo mozhna poshiryuvati ta vikoristovuvati dlya cilovoyi auditoriyi tobto yak dlya vnutrishnih tak i dlya zovnishnih cilej Yak rezultat postredaguvannya mashinnogo perekladu vin ne povinen vidriznyatisya vid ruchnogo perekladu Odnak perekladachu vse zh potribno menshe zusil zadlya opracyuvannya ta perekladu originalnogo tekstu nizh postredaktoru zadlya roboti z mashinnim perekladom Hocha vrahovuyuchi dosyagnennya mashinnogo perekladu cej fakt mozhe zminitisya Dlya roboti z deyakimi movnimi parami i deyakimi zavdannyami vrahovuyuchi mozhlivosti komp yuteru deyaki kliyenti vzhe nadayut perevagu praci z perekladachami postredaktorami zamist perekladu z nulya vvazhayuchi sho voni otrimayut analogichnu yakist za menshu cinu Klasifikaciya poverhnevogo povnogo redaguvannya bula rozroblena v dev yanostih rokah koli mashinnij pereklad vse she mistivsya na kompakt disku ta ne mogla zadovolniti zapiti mashinnogo perekladu pri redaguvanni Dlya deyakih movnih par ta deyakih zavdan osoblivo yaksho dzherelo bulo poperedno vidredagovane mashinnij pereklad mozhe buti dostatno horoshim dlya zagalnih cilej ne vimagayuchi poperednogo vtruchannya lyudini Efektivnist postredaguvannya red Postredaguvannya zastosovuyetsya koli rezultat mashinnogo perekladu ye nedostatnoyi yakosti a tradicijnij pereklad ne potriben Zazvichaj postredaguvannya radyat vikoristovuvati koli vono mozhe prinajmni podvoyiti yakist ruchnogo perekladu a u vipadku poverhnevogo postredaguvannya navit u chotiri razi Odnak efektivnist postredaguvannya vazhko peredbachiti Rizni visnovki privodyat yak v naukovi tak i v promislovi doslidzhennya stverdzhuyuchi sho postredaguvannya yak pravilo shvidshe nizh pereklad z nulya nezalezhno vid movnih par chi dosvidu perekladachiv Odnak yedinogo rishennya shodo cogo nemaye oskilki tochno ne vidomo skilki chasu mozhna zaoshaditi za dopomogoyu postredaguvannya na praktici yaksho vzagali mozhna Hocha robochi zviti pro ekonomiyu chasu stanovlyat blizko 40 deyaki akademichni doslidzhennya govoryat pro te sho ekonomiya chasu v realnih umovah praci shvidshe za vse stanovit vid 0 do 20 Profesionali takozh povidomili pro zaperechlive pidvishennya produktivnosti koli na vipravlennya potribno bilshe chasu nizh na pereklad z nulya Postredaguvannya ta lingvistichni poslugi red Priblizno vzhe tridcyat rokiv isnuye mashinnij pereklad a postredaguvannya vse she ye na stadiyi zarodzhennya profesiyi Prava ta obov yazki postredaktora vse she ne zareglamentovani Postredaguvannya maye shos spilne z perekladom ta redaguvannyam ale vsyudi lishe chastkovo Bilshist vvazhaye sho idealnim redaktorom bude toj perekladach yakij pragne navchitis pevnih neobhidnim navichok ale ye taki hto vvazhaye sho prostishe navchiti lyudinu sho lishe znaye movi bez obiznanosti u perekladoznavstvi Ne bagato vidomo ni pro te hto faktichno ye postredaktorami chi ye voni yak pravilo profesijnimi perekladachami chi pracyuyut voni v osnovnomu yak shtatni pracivniki abo yak frilanseri ta na yakih umovah Bagato profesijnih perekladachiv ne pidtrimuyut postredaguvannya sered inshih prichin tomu sho voni yak pravilo oplachuyutsya za menshimi tarifami nizh zvichajni perekladi prichomu Mizhnarodna asociaciya profesijnih perekladachiv IAPTI 4 osoblivo nagoloshuye na comu Yakist mashinnogo perekladu pislya postredaguvannya vishe a tomu vimagaye menshih zusil postredaktora osoblivo koli mashinnij pereklad zabezpechuyetsya nejronnim vertikalnim abo individualnim mehanizmom mashinnogo perekladu Pidvishennya yakosti perekladu mozhe buti ocineno lishe zgodom lingvistam potriben chas dlya vipravlennya mashinnogo perekladu v tomu samomu seredovishi perekladu yak XTM Cloud 5 sho ye sistemoyu upravlinnya perekladom ta avtomatizovanim perekladom de chas postredaguvannya ta ocinka movnoyi yakosti ye rezultatom opublikovanih tekstiv yaki vzhe zgodom mozhna porivnyati Nemaye chitkih danih pro te naskilki poshirene postredaguvannya v perekladackij galuzi Neshodavno provedene opituvannya pokazalo sho 50 tih hto proponuye movni poslugi vikoristovuyut postredaguvannya ale 85 maye menshe nizh 10 yih propusknoyi spromozhnosti Phrase kolishnij Memsource 6 onlajn platforma dlya perekladu stverdzhuye sho ponad 50 vidsotkiv perekladiv na jogo platformi mizh anglijskoyu ispanskoyu ta francuzkoyu ta inshimi movami zrobleno za dopomogoyu pam yati perekladu z mashinnim perekladom Postredaguvannya takozh zdijsnyuyetsya cherez portali dlya kraudsorsingu perekladiv taki yak Unbabel 7 yaki do listopada 2014 roku stverdzhuvali sho vidredaguvali ponad 11 mln sliv Ocinki rezultativnosti ta obsyagu v bud yakomu vipadku ye dinamichnim procesom tomu znachnoyu miroyu rozvitok postredaguvannya tekstiv zumovleno tim faktom sho chim shvidshe ta gruntovnishe bude vdoskonalyuvatisya sfera postredaguvannya tim vishoyu bude yakist mashinnogo perekladu Strategiyi postredaguvannya red Kriteriyi dlya ocinki mashinnogo perekladu pid chas postredaguvannya 8 red Kriterij Ocinka Visnovok sho robiti postredaktoru Ekvivalentnist komponentiv rechennya v cilomu ta ekvivalentnist perekladu kozhnogo slova v rechenni Ni Pereviryati kozhne slovo Ekvivalentnist komponentiv rechennya v cilomu ta ekvivalentnist perekladu kozhnogo slova v rechenni Tak Perehoditi do bilsh vazhlivih aspektiv nizh pidrahunok znachimih sliv u vihidnomu ta perekladenomu rechennyah Pereklad galuzevoyi terminologiyi Ni Pereviriti kozhen termin za slovnikami zokrema galuzevimi znajti fahivciv dlya konsultaciyi Pereklad galuzevoyi terminologiyi Tak Zosereditisya na bilsh tochnij peredachi zmistu drugoryadnih ponyat poshukati bilsh vdali varianti retelno vibuduvati logichni zv yazki mizh rechennyami Zv yaznist tekstu Ni Vikoristati dovidniki z gramatiki Zv yaznist tekstu Tak Mozhna uriznomanitniti tekst za dopomogoyu sinonimiv abo i tochnishe propracyuvati stil ta stilistichni aspekti Strategiyi postredaguvannya mashinnogo perekladu red Redaguvannya ta perevirka kozhnogo komponentu tekstu zviryayuchis z originalom Vikoristannya mashinnogo perekladu viklyuchno yak pidkazki v terminologiyi Vikoristannya mashinnogo perekladu yak pidryadkovogo zadlya pidboru sinonimichnih viraziv Vipravlennya v teksti mashinnogo perekladu sumnivnih aspektiv z dopomogoyu tekstu originalu Vipravlennya v teksti mashinnogo perekladu yavnih pomilok bez zvernennya do tekstu originalu Osnovni kriteriyi dlya viboru strategiyi postredaguvannya red Obiznanist v galuzi Stupin ovolodinnya movami originalu ta perekladu Termin ta jmovirnij ob yem postredaguvannya Dosvid roboti iz sistemami mashinnogo perekladu Stupin doviri mashinnomu perekladu Nayavnist tehnichnih zasobiv dlya analizu vnutrishnoyi strukturi mashinnogo perekladu Div takozh red Pereklad Mashinnij pereklad Perekladach Google RedaguvannyaAvtomatizovanij pereklad Korektura Pam yat perekladivPrimitki red https web archive org web 20161107230638 http www logrus ru pages ua mashinnij pereklad aspx Arhiv originalu za 7 listopada 2016 Procitovano 26 lyutogo 2023 Propushenij abo porozhnij title dovidka Orel M V PERSPEKTIVI MAShINNOGO PEREKLADU a b v https web archive org web 20130513075349 http comp potrebitel ru action model list amp num id 71 amp cat id 669 Arhiv originalu za 13 travnya 2013 Procitovano 26 lyutogo 2023 Propushenij abo porozhnij title dovidka IAPTI Promoting ethical professional practices amer Procitovano 12 travnya 2023 XTM Cloud XTM International Procitovano 12 travnya 2023 Phrase Frm Memsource the Complete Localization Solution Phrase amer Procitovano 12 travnya 2023 Homepage Unbabel amer Procitovano 12 travnya 2023 http www promt ru images postediting pdf Propushenij abo porozhnij title dovidka Literatura red Allen Jeffrey Post editing in Harold Somers ed 2003 Computers and Translation A translator s guide Benjamins Amsterdam Philadelphia p 312 angl TAUS website 1 Dzherela red Postredaktirovanie kompyuternyh perevodov KP https web archive org web 20130727000322 http glyphservices com loc 3 0 mt post editing ru Postredaktirovanie mashinnogo perevoda M S Kuzyukov student NOU VPO Omskij yuridicheskij institut https web archive org web 20160917035642 http conf omui ru content postredaktirovanie mashinnogo perevoda Postredaktirovanie mashinnogo perevoda Irina Malysheva Rukovoditel proekta PROMT http www promt ru images postediting pdf Arhivovano 9 listopada 2012 u Wayback Machine Istoriya razvitiya sistem mashinnogo perevoda i ih sovremennoe sostoyanie https web archive org web 20130513075349 http comp potrebitel ru action model list amp num id 71 amp cat id 669 Korunec I V Teoriya i praktika perekladu aspekti perekladu I V Korunec Vinnicya 2003 448 s Mashinna lingvistika ridnoyu movoyu http journlib univ kiev ua index php act article amp article 1456 Arhivovano 26 veresnya 2020 u Wayback Machine Osoblivosti vikoristannya mashinnogo perekladu v umovah profesijnoyi pidgotovki majbutnih perekladachiv Arhivovano 23 listopada 2016 u Wayback Machine Green Spence Jeffrey Heer and Christopher D Manning 2013 The Efficacy of Human Post Editing for Language Translation Arhivovano 11 bereznya 2020 u Wayback Machine PDF ACM Human Factors in Computing Systems Marcello Federico Alessandro Cattelan and Marco Trombetti 2012 Measuring user productivity in machine translation enhanced computer assisted translation Arhivovano 7 bereznya 2017 u Wayback Machine PDF Plitt Mirko and Francois Masselot 2010 A Productivity Test of Statistical Machine Translation Post Editing in A Typical Localisation Context Arhivovano 20 veresnya 2020 u Wayback Machine PDF Prague Bulletin of Mathematical Linguistics 93 7 16 TAUS Language Data Solutions TAUS The Language Data Network www taus net Procitovano 12 travnya 2023 Otrimano z https uk wikipedia org w index php title Post redaguvannya amp oldid 40636004