ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ТЕХНІКИ МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ, ВИКОНАНОГО SYSTRAN, O.TRANSLATOR ТА M-TRANSLATE
DOI:
https://doi.org/10.32782/2522-4077-2024-209-47Ключові слова:
машинний переклад, статистичний переклад, юридичний переклад, корпус, переклад європейського законодавства.Анотація
У статті розглядається точність як безкоштовних – M-Translate, так і професійних і оплатних систем машинного перекладу (МП) – Systran, O.Translator, у складному контексті юридичного перекладу. У статті аналізується машинний переклад, зроблений Systran, O.Translator та M-Translate для великої вибірки англійських юридичних словникових одиниць, які походять із об’ємного тексту судового рішення, прийнятого Судом Європейського Союзу (Court of Justice of the European Union). До цього дослідження цей самий текст було перекладено професійним перекладачем без MT; перекладений людиною-перекладачем текст прийнято еталонним для порівняння з перекладом, виконаним системами машинного перекладу Systran, O.Translator та M-Translate. При проведенні дослідження було зроблено статистичний аналіз корпусу за допомогою Sketchengine. Було виявлено, що багато слів та словосполучень варіантів перекладу, які були обрані для зазначених елементів словника переважно існують в базах даних судової практики ЄС в англомовних версіях, україномовні версії таких лексичних одиниць відсутні, а отже вибрати їх вручну, не застосовуючи процедуру перекладу, а потім і аналізу, виявилося неможливим. В статті доводиться, що використання систем МП у контексті юридичного перекладу може бути корисним, якщо метою такого перекладу виступає загальне ознайомлення з текстом; окремо наголошується на тому, що переклад, виконаний системами МП може стабільно забезпечувати розумну кількість точних перекладів типів словникових одиниць, які перекладачі в цьому контексті часто мають досліджувати, перш ніж мати змогу ефективно їх перекладати. З цією метою було зроблено вибірку таких словникових одиниць і викладено їх в таблиці. Зроблено висновок, що системи МП в контексті юридичного перекладу також можуть використовуватись для навчання студентів- юристів, оскільки, останнім часом, навчальні програми часто будуються на аналізі нормативно-правової бази Євросоюзу та судових рішень Європейського Суду. Окрім того, системи МП можуть використовуватись як негайний співтекст словникових елементів як спосіб спроби ідентифікувати правильність перекладу.
Посилання
Hutchins J. The Development and Use of Machine Translation Systems and Computer-based Translation Tools. International journal of translation. 2003. № 15(1). P. 5–26. https://aclanthology.org/www.mt-archive.info/00/IJT-2003-Hutchins.pdf
Killman J. Machine translation and legal terminology. Data-driven approaches to contextual accuracy. Handbook of Terminology. Legal Terminology. 2023. № 3. P. 485–510. https://doi.org/10.1075/hot.3.mac2
Giampieri P. Is machine translation reliable in the legal field? A corpus-based critical comparative analysis for teaching esp at tertiary level. ESP Today. 2023. № 11(1). P. 119–137. https://doi.org/10.18485/esptoday.2023.11.1.6
Шилінська І. Ф. Кузів М. З., Використання систем машинного перекладу під час навчання перекладу науково-технічних текстів. Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. Сер.: Філологія. 2022 № 53(2). С. 149–152. DOI https://doi.org/10.32841/2409-1154.2022.53-2.34
Kit Ch., Wong T.M. Comparative Evaluation of Online Machine Translation Systems with Legal Texts. Law Library Journal. 2008. № 100(2). P. 299–321. https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=6cb704046816107a56f9409e66fede58d67215e0
Omazić M., Šoštarić B. New resources and methods in translating legal texts: machine translation and post-editing of machine-translated legal texts. Language(s) and law. 2023. P. 71–83. https://www.pravos.unios.hr/wp-content/uploads/2023/07/Publication-Languages-and-Law-2.pdf#page=71
Wahlera M.E. Word is worth a thousand words: legal implications of relying on machine translation technology. Stetson Law Review. 2018. № 48 P. 109–139 https://www2.stetson.edu/law-review/wp-content/uploads/2020/01/4.Wahler.48.1-1.pdf
Kovács T. Human and machine translation: a comparative analysis of neural machine- and humantranslated EN-HU and HU-EN legal texts. Porta lingua. 2022. №1.szám P. 49–57. https://doi.org/10.48040/PL.2022.1.5
Killman J. Vocabulary Accuracy of Statistical Machine Translation in the Legal Context. Conference of the Association for Machine Translation in the Americas. 2014. P. 85–98. https://aclanthology.org/2014.amtawptp.7.pdf
Ольховська А.С., Лавренова М.М. Експериментальне дослідження з вивчення впливу використання систем машинного перекладу на якість перекладу текстів у галузі юриспруденції. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна. Серія: Іноземна філологія. 2021. № 94. С. 74–78 https://doi.org/10.26565/2227-8877-2021-94-11
Ольховська Н.С., Скокова М.С. Фонетичні та лексико-семантичні особливості німецькомовної аграрної термінології: перекладацький аспект. Наукові записки Національного університету «Острозька академія», серія «Філологія». 2019. № 7(75). С.78–80.
Alkatheery E.R. Google Translate Errors in Legal Texts: Machine Translation Quality Assessment. AWEJ for Translation & Literary Studies. 2023. № 7(1). P. 208–219. DOI: http://dx.doi.org/10.24093/awejtls/vol7no1.16
