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.
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