Машинний переклад та постредагування у фаховій підготовці майбутніх перекладачів

Abstract

Стаття розкриває основні проблеми, пов’язані із впровадженням машинного перекладу в підготовку майбутніх перекладачів. У статті описано поняття перекладацької компетентності, її модель відповідно до системи компетенцій EMT, її основні компоненти. Особливий акцент робиться на технологічній складовій, яка, крім таких необхідних інструментів перекладача, як CAT-інструменти, системи управління перекладами, контрольовані мовні перевірки та засоби локалізації, включає системи машинного перекладу. У статті подано основні класифікації систем машинного перекладу на рівні кастомізації (загальний, кастомізований, адаптивний) та алгоритмів (машинний переклад на основі прикладів - EBMT, машинний переклад на основі правил - RBMT, статистичний машинний переклад - SMT, нейронний машинний переклад - NMT, гібридний машинний переклад - HMT), перелічуються переваги та недоліки машинного перекладу та описуються рівні якості постредагування машинного перекладу. Зроблено висновок про необхідність розробки спеціалізованих курсів машинного перекладу для майбутніх перекладачів.

The article reveals the main issues connected with the introduction of machine translation into future translators’ training. It describes the notion of translation competence, its model according to EMT competence framework, its main components. Special emphasis is placed on the technological component which, in addition to such translator’s indispensable instruments as CAT-tools, translation management systems, controlled language checkers and localization tools, includes machine translation systems. The article provides the main classifications of machine translation systems based on the level of customization (generic, customizable, adaptive) and algorithms (example-based machine translation – EBMT, rule-based machine translation – RBMT, statistical machine translation – SMT, neural machine translation – NMT, hybrid machine translation – HMT), lists advantages and disadvantages of machine translation and describes the levels of quality of machine translation post-editing. The conclusion is made about the necessity of developing specialized machine translation courses for future translators.