Ի՞նչ է հետ–խմբագրումը

Armine Abelyan
3 min readJun 4, 2020

Ինչո՞ւ թարգմանիչներն այն չեն սիրում

Ժամանակակից թարգմանության մեջ վերջին տասնամյակում առաջ եկավ մի հասկացություն՝ հետ-խմբագրում կամ անգլերենով՝ Post-editing։ Հասկացությունը սկսեց ավելի հաճախ հանդիպել այն ժամանակ, երբ ավտոմատացված թարգմանությունները դանդաղ, բայց հաստատուն քայլերով մուտք գործեցին տարբեր ոլորտներ։

Այս հասկացությունը հաճախ շփոթում են խմբագրման հետ։ Նրա բնութագրումները տարբեր են և լեզվի բնագավառում աշխատող թարգմանիչներն ու խմբագրողները միշտ չէ, որ տալիս են կոնցեպտի հստակ նկարագրությունը։

Հետ-խմբագրումը բնորոշվում է որպես ավտոմատ համակարգի կողմից գեներացված թարգմանություն, որի վերանայումը կատարվում է մասնագետ թարգմանչի կողմից։ Խմբագրում (editing) և հետ-խմբագրում (post-editing) հասկացությունները տարբերվում են նրանով, որ առաջինի դեպքում խմբագրումը կատարվում է մասնագետ թարգմանչի կողմից, որի թարգմանչական արդյունքը մշակվել է մարդկային մտքի շնորհիվ, իսկ երկրորդի դեպքում թարգմանությունը գեներացվում է ավտոմատացված համակարգի միջոցով։

Հետ-խմբագրումը բացարձակ չի ենթադրում թեթև խմբագրումը։ Ավտոմատացված թարգմանության վերանայումը պահանջում է բարձր կենտրոնացվածություն, քանի-որ առաջին հայացքից համակարգչի կողմից գեներացվող նախադասությունները կարծես սահուն տեսք ունեն։ Դրանք թվում են բավականին կապակցված, սակայն իրենց մեջ ներառում են շատ և շատ սխալներ, հատկապես՝ իմաստային:

Հետ–խմբագրումը ենթադրում է խորը խմբագրում՝ թարգմանությունը գրագետ մակարդակին հասցնելու համար: Այն պետք է ներառի բոլոր կետադրական, տերմինաբանական, ուղղագրական և ոճական կանոնները: Հետ-խմբագրվելով, թարգմանությունը պետք է՝

• արտացոլի սկզբնաղբյուր տեքստի ճշգրիտ պատկերը,

• ներառի ճիշտ կետադրություն և ուղղագրություն,

• շարահյուսորեն արտացոլի սկզբնաղբյուր լեզվի պայմանականությունները,

• ընդգրկի մշակութային փոփոխությունները (պետք է ադապտացվեն ամսաթվի և ժամանակի ֆորմատները, չափման միավորներ, թվերի ֆորմատները, դրամական միավորը և այլն),

  • հետևի սկզբնաղբյուր լեզվի ոճին,
  • համապատասխանեցվի վերջնական օգտվողի՝ որպես ընթերցողի պահանջներին։

Որտեղից է առաջ եկել հետ-խմբագրման անհրաժեշտությունը և ինչո՞ւ որոշ թարգմանիչներ այն չեն սիրում։

Հետ-խմբագրման պատմությունն անցել է հետաքրքիր փուլերով։ Դրա մասին առաջին անգամ խոսվեց 1997թ-ին, երբ անհրաժեշտ էր հետ-խմբագրել համակարգչի կողմից գեներացվող տեքստերը մասնագետ լեզվաբանների և թարգմանիչների կողմից։ Համացանցում տեղի էր ունենում կոնտենտի պայթյուն, որի հիմնական խթանը մեդիա և սոցիալական ցանցերն էին։

Բիզնես աշխարհում թարգմանությանը սկսեցին նայել բոլորովին նոր տեսանկյունից։ Ընկերությունների համար առաջնահերթ դարձավ բիզնես կոնտենտը գլոբալ լսարանին ներկայացնելու խնդիրը։ Թարգմանչական ուժերը հետզհետե սպառվում էին։ Փոխվում էին նաև թարգմանիչների առջև դրված պահանջները։ Մեծանում էր ավտոմատացված թարգմանության կարիքը և բարձրանում լոկալիզացիայի դերը։

2016 թվականին Գուգլ ընկերությունը հայտարարեց GNMT՝ Գուգլ նեյրո-ավտոմատացված թարգմանության համակարգի մշակման մասին։ Մեծ կարիք էր զգացվում թարգմանիչների և մասնագետ լեզվաբանների, ովքեր կկատարեին հետ-խմբագրման աշխատանքները։ Միայն 2016–2017 թվականներին ահռելի աշխատանք կատարվեց բարելավելու ավտոմատացված թարգմանությունների որակը, որը չէր կատարվել թարգմանության ողջ պատմության ընթացքում։

Մինչ բարձր որակին հասնելը, ավտոմատացված թարգմանություններն անցել են 3 երեք հիմնական փուլերով, որոնց հիմքում ընկած են եղել մեքենական թարգմանությունների հետևյալ 3 տեսակները՝

1․ Օրենքների վրա հիմնվող թարգմանություններ, որոնք կիրառում էին լեզվաբանական օրենքներ։

Նախադասությունն ենթարկվում էր փարսինգի՝ շարահյուսական վերլուծության։ Վերլուծվում է սկզբնաղբյուր լեզվի նախադասության կառուցվածքը, փոխարկվում համակարգչի կողմից և վերածվում թիրախ լեզվի արդյունքի։ Համակարգը օգտվում էր լեզվաբանական կանոններից և համակցված բառարաններից։ Բառարանն ինքնին կարող էր բաղկացած լինել սկզբնաղբյուր լեզվի բառերից և նախադասություններից, իրենց թարգմանություններից և մանրամասն քերականական տեղեկություններից:

2․ Վիճակագրական ավտոմատացված թարգմանությունները, որոնք կատարում էին թարգմանություններ՝ կիրառելով նախկինում թարգմանված մեծ ծավալի կոնտենտ։

3․ Նեյրո-մեքենական թարգմանությունը, որը համարվում է արհեստական բանականության (AI) ավելի մեծ կառուցվածքային հարթակը (Framework)։

Ըստ ընդհանուր հաշվարկների՝ այսօր մոտ 800 և ավել բիլիոն բառ է թարգմանվում օրեկան՝ հանրային ավտոմատացված թարգմանութայն հարթակների միջոցով։ Ավտոմատացված թարգմանությունները և նեյրո ավտոմատացված թարգմանություններն իրենց հետևից բերում են համակարգի կողմից կատարվող թարգմանությունների հետ-խմբագրման անհրաժեշտությունը։ Լեզվաբանների առջև դրվող խնդիրն է՝ օպտիմալացնել կորպուսի տվյալները՝ բարձր որակի մեքենական թարգմանություն ապահովելու համար։ Աշխատելով ինժիներների և այլ մասնագետների հետ, համակարգչային ոլորտի լեզվաբանները աշխատում են լեզուն ավելի շահավետ ներկայացնելու տեսանկյունից՝ վերլուծելով տվյալները և թողարկելով թարգմանչական բարձր որակ։

Վերջին տարիներին առաջացած պահանջարկով պայմանավորված, հետ-խմբագրման աշխատանքը վերածվեց այլընտրանքային թարգմանության տեսակի։ Շարունակ ձևավորվող պահանջներն իրենց ազդեցությունն են թողնում թարգմանիչների աշխատանքի վրա։ Այսօր էլ, նրանց աշխատանքը շարունակում է իր էվոլուցիոն փոխակերպումը և չի դադարում տեղում դոփելուց։ Թարգմանիչների աշխատանքը չի սահմանափակվում միայն թարգմանությամբ։ Նրանք կատարում են մեծածավալ խմբագրման, վերանայման, տերմինոլոգիական և այլ աշխատանքները, որտեղ ավտոմատացման համակարգերն ու լեզուն համահունչ առաջանում են՝ նորանոր խնդիրներ դնելով թարգմանիչների առջև և շարունակ փոխելով նրանց աշխատանքային ցիկլը։

Թարգմանիչները ծախսելով երկար տարիներ լեզվի իմացության, փորձի և թարգմանչական հմտությունների վրա, հաճախ հրաժարվում են ավտոմատացված թարգմանություններին մասնակցելուց՝ գիտակցելով, որ անդառնալի հետք են թողում հետագայում շուկայում առաջ եկող պահանջարկի վրա։ Սակայն նորանոր լուծումները նրանց ստիպում են նորովի մոտենալ մասնագիտական ճանապարհին ու կատարելագործել ներկայիս խնդիրները։

--

--

Armine Abelyan

Owner of translations.am. I love reading. If a free moment, not thinking of dating, thinking again of reading