Міжнародний філологічний часопис

Використання комп'ютерних інструментів у сучасному перекладі текстів аграрної галузі

Анна Монашненко, Гелена Лугова
Завантажити статтю
Анотація

Враховуючи зростаючу роль інтернету в міжнаціональному обміні інформацією, стрімко зростає попит на швидкий переклад як засіб комунікації. Задля задоволення потреб у сфері документообігу, науково-технічної документації та обміну досвідом, сучасні фахові перекладачі звертаються до програмних розробок для оптимізації своєї діяльності. Метою даної роботи став аналіз переваг та недоліків використання комп'ютерних інструментів при перекладі текстів аграрної галузі з німецької на українську мову, зокрема застосування систем машинного перекладу. Для дослідження було використано системи машинного перекладу Google та DeepL, та метод ручного оцінювання якості отриманого тексту. У науковій статті представлений огляд сучасних комп’ютерних інструментів та порівняльний аналіз проблемних аспектів перекладу текстів аграрної галузі з німецької на українську мову. За умов, що використання комп’ютерних інструментів сприймається як прояв технологічного прогресу та може значно підвищити продуктивність праці професійного перекладача, дане дослідження зосереджене на аналізі застосування комп’ютерних інструментів у перекладі текстів аграрної тематики з німецької мови на українську. Крім того, у роботі представлено порівняльний аналіз двох систем машинного перекладу та особливостей процесу постредагування. Зважаючи на те, що розповсюдження систем машинного перекладу та інших програмних продуктів в перекладацькій діяльності суттєво змінило традиційний підхід до роботи з текстом, дане дослідження націлене на виявлення труднощів при використанні у роботі комп’ютерних інструментів під час перекладу текстів аграрної галузі та шляхів їхньої корекції. За цих умов питання набуття навичок роботи з системами машинного перекладу стає дедалі актуальнішим. Практичне значення полягає у розвиненні компетенцій у сфері використання комп’ютерних інструментів у перекладацькій діяльності. Здобуті результати можуть бути корисними у подальших дослідженнях проблемних аспектів, з якими стикається перекладач під час роботи з ними та шляхів їх подолання

Ключові слова

постредагування; автоматизація перекладу; машинний переклад; комп’ютерний переклад; перекладацька пам’ять; вихідна мова; цільова мова

ЦИТУВАТИ
Monashnenko, A., & Lugova, G. (2024). The use of computer tools in the modern translation of agricultural texts. International Journal of Philology, 15(3), 57-68.
Використані джерела

[1] Ahrenberg, L. (2017). Comparing machine translation and human translation: A case study. In I. Temnikova, C. Orasan, G. Corpas & S. Vogel (Eds). RANLP 2017 the first workshop on human-informed translation and interpreting technology (HiT-IT) proceedings of the workshop (pp. 21-28). Varna: Association for Computational Linguistics, Shoumen.

[2] Alcina, A. (2008). Translation technologies: Scope, tools and resources. Target: International Journal of Translation Studies, 20(1), 79-102. doi: 10.1075/target.20.1.05alc.

[3] Banitz, B. (2021). Machine translation: A critical look at the performance of rule-based and statistical machine translation. Retrieved from https://www.academia.edu/71258139/Machine_Translation_A_Critical_Look_at_the_Performance_of_Rule_Based_and_Statistical_Mac.

[4] Babych, B., (2013). Comparative evaluation of two machine translation systems. Woodhouse: University of Leeds.

[5] DeepL Translate. (n.d.). Retrieved from https://www.deepl.com/uk/translator.

[6] Diehl, D. (2024). How fair are Fairtrade products?. Retrieved from https://www.tagesschau.de/wirtschaft/verbraucher/fairtrade-siegel-einzelhandel-100.html.

[7] European Commission. (n.d.). iTranslate4: Internet translators for all European languages (iTranslate4). Retrieved from https://surl.li/tvecei.

[8] European policy with prospects for agriculture, forestry and rural areas. (n.d.). Retrieved from https://agriculture.ec.europa.eu/common-agricultural-policy/rural-development_de.

[9] European policy with prospects for agriculture, forestry and rural areas. (2024). Retrieved from https://surl.li/jhyyfg.

[10] Göggerle, T. (2023). Optimised combine harvesting. Harvest faster: Farmer has an ingenious invention for combine harvesters. Retrieved from https://www.agrarheute.com/technik/ackerbautechnik/schneller-ernten-landwirt-hat-geniale-erfindung-fuer-maehdrescher-608470.

[11] Kenny, D., & Quah, C.K. (2006). Translation and technology. Machine Translation, 20(5), 23.

[12] Krüger, R. (2016). Contextualising computer-assisted translation tools and modelling their usability. Trans-com, 9(1), 114-148.

[13] META.ua. (n.d.). Retrieved from https://translate.meta.ua/ua/.

[14] Moran Vallejo, A. (2019). The translation of Spanish agri-food texts into English and Italian using machine translation engines: A contrastive study. Valladolid: University of Valladolid.

[15] Nuscheler, C. (2024). Catch crops in flight: 15 minutes per hectare: These farmers swear by drone sowing. Retrieved from https://www.agrarheute.com/pflanze/zwischenfruechte/15-minuten-pro-hektar-diese-landwirte-schwoeren-aussaat-drohne-623839.

[16] Pettersson, E. (2004). The machine translation system MATS: Past, present and future. Retrieved from https://www.academia.edu/117385010/The_machine_translation_system_MATS_past_present_a_future.

[17] Pushuk, N. (2021). Machine translation and its principles of classification. In Trends in development of innovative scientific research in the context of global changes (pp. 68-71). Riga. doi: 10.30525/978-9934-26-076-6-21.

[18] Rawe, Y. (2024). Free of ragwort in 4 years: How a farmer treats his grassland. Retrieved from https://www.agrarheute.com/tier/rind/4-jahren-frei-jakobskreuzkraut-so-therapiert-landwirt-gruenland-620959.

[19] Schürer, J. (2023). Why farmer Bützler is now investing in a biogas plant. Retrieved from https://www.agrarheute.com/energie/gas/landwirt-buetzler-noch-biogasanlage-investiert-623922.

[20] Stevanović, I., & Radičević, L. (2020). Comparative analysis of machine translation systems. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/348402527_Comparative_Analysis_of_Machine_Translation_Systems.

[21] Translate.eu. (n.d.). Retrieved from https://www.translate.eu/.

[22] TUT.ua. (n.d.). Retrieved from https://tut.ua/.

[23] Veselovska, H., & Radetska, S. (2021). Machine translation: Its typology, advantages and disadvantages. Current Issues of Humanitarian Sciences, 7(35), 1-5. doi: 10.24919/2308-4863/35-7-4

[24] Voiteko, K. (2010). Features of translating agricultural literature and general principles for translating terminological borrowings in the field of crop production. Retrieved from https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/23011.

[25] Weijnitz, P., Forsbom, E., Gustavii, E., Pettersson, E., & Tiedemann, J. (2015). MT goes farming: Comparing two machine translation approaches on a new domain. Retrieved from https://www.academia.edu/21905912/MT_goes_farming_Comparing_two_machine_translation_approaches_on_a_new_domain.

[26] Yamada, M. (2019). The impact of Google machine translation on post-editing by student translators. The Journal of Specialised Translation, 31, 87-106.