Ali sploh še potrebujemo prevajalce?

Author:

Mezeg Adriana

Abstract

Zaradi izboljšanja strojnih prevajalnikov v zadnjih letih se pogosto sprašujemo, ali bi ta orodja nekoč lahko nadomestila človeškega prevajalca. V članku predstavimo rezultate ankete o uporabi strojnih prevajalnikov med študenti francoščine ljubljanskega Oddelka za prevajalstvo, nato pa se posvetimo analizi napak v prevodih štirih besedil iz francoščine v slovenščino, ki smo jih pridobili z Google Prevajalnikom in DeepLom. Analiza je pokazala, da je DeepL nekoliko boljši od Google Prevajalnika, ki se je z leti sicer izboljšal, vendar kakovost strojnega prevoda iz francoščine v slovenščino še vedno ni na ravni človeškega, pri čemer izstopajo leksikalne napake pred slovničnimi in slogovnimi napakami. Večina študentov si pri prevajanju iz francoščine v slovenščino pomaga s prevajalniki in meni, da so zaradi tega njihovi prevodi boljši, obenem pa ne vedo, ali imajo dovolj znanja za njihovo popravljanje. Zato ni dovolj, da študente naučimo zgolj to, da bodo sami znali odlično prevajati, temveč se moramo pri njihovem izobraževanju osredotočiti tudi na razvoj kompetenc za popravljanje strojnih prevodov, saj obstaja velika verjetnost, da bodo prevajalci v prihodnosti večinoma postali popravljalci strojnih prevodov.

Publisher

University of Ljubljana

Subject

General Arts and Humanities

Reference20 articles.

1. Canfora, C. idr., Risks in Neural Machine Translation, Translation Spaces 9 (1), 2020, str. 58–77.

2. Castilho, S. idr., Is Neural Machine Translation the New State of the Art?, The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics 108, 2017, str. 109–120.

3. DeepL, Press Information, b. d. https://www.deepl.com/press.html#press_history_article, 13. 4. 2023.

4. do Carmo, F., ‘Time is Money’ and the Value of Translation, Translation Spaces 9 (1), 2020, str. 35–57.

5. Donaj, G. idr., Prehod iz statističnega strojnega prevajanja na prevajanje z nevronskimi omrežji za jezikovni par slovenščina-angleščina, v: Zbornik konference Jezikovne tehnologije in digitalna humanistika (ur. Fišer, D. idr.), Ljubljana 2018, str. 62–68.

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. Introduction of Machine Translation into Audiovisual Translation Teaching;ELOPE: English Language Overseas Perspectives and Enquiries;2024-08-22

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3