Nu cum mult timp în urmă, procesul de traducere era unul aproape integral manual. Îți poți oare imagina acum, în special în era noastră, în care suntem „inundați” de content în orice direcție privim, folosirea acelorași practici atunci când vine vorba de localizarea unui anumit content?

În toiul acestei digitalizări, granițele dintre regiuni nu mai au impact asupra afacerilor: tehnologia le ajută să poată deveni globale, indiferent de dimensiune sau specific.

În urma pandemiei de COVID-19, companiile din toate industriile și-au accelerat procesele de transformare digitală și au fost adesea puse în fața unor mari provocări, care le-au împins să ia decizii și să își regândească strategiile și modul în care fac și localizează acest content. Unul dintre aceste moduri a fost reprezentant de traducerea automată (Machine Translation): deși existentă de zeci de ani, ea este acum în lumina reflectoarelor, evoluția ei fiind în special influențată în urma unui salt tehnologic extraordinar în 2017, an în care a apărut componenta de Neural Machine Translation (NMT). Aceasta se concentrează pe imitarea procesului de gândire al unui traducător, contribuind la un rezultat final care sună mult mai natural, surprinzând esența și nuanțele în moduri mult mai precise.

Ce este tehnologia traducerilor?

Așa-numita translation technology reprezintă utilizarea unor tool-uri software care sprijină convertirea unui text dintr-o limbă în alta. Ca în majoritatea activităților asistate de tehnologie, și în domeniul traducerilor, instrumentele tehnologice pot ajuta la sporirea productivității, a preciziei, a calității și, în general, a eficienței. Acest termen cuprinde tot ce înseamnă memorii de traduceri, instrumente pentru gestionarea terminologiilor, machine translation, instrumente pentru transpunerea vocii în text și varii tehnologii pentru interpretare virtuală.

Înainte de apariția acestor tehnologii, traducerea era făcută manual, traducătorii consultând dicționare și glosare pe suport de hârtie și bazându-se, adesea, doar pe propria judecată. Nesubestimând nicidecum meseria de odinioară, au existat, totuși, de-a lungul timpului impacte negative asupra afacerilor: un timp îndelungat ca un produs să ajungă pe piață (din cauza unui proces anevoios și lung de traducere), lipsa consecvenței în materie de terminologie (aceasta neputând fi uniformizată la nivel global), costuri mai mari pentru operațiuni nu mereu eficiente, o calitate mai slabă a traducerii (din cauza necesității de a verifica și corecta manual eventualele erori).

Dar toate acestea s-au schimbat odată cu apariția acestor tehnologii.

Memoriile de traducere, care stochează traduceri anterioare pentru a îmbunătăți și a grăbi viitoarele procese, programele de spelling și sistemele de management, printre altele, sporesc controlul și contribuie semnificativ la procesele automate repetitive.

Cum ajută această tehnologia afacerile din întreaga lume?

Aceste instrumente le oferă businessurilor de pretutindeni posibilitatea de a:

• Asigura calitatea traducerilor;
• Îmbunătăți eficiența operațională prin automatizare;
• Spori nivelul de consecvență a traducerilor;
• Accelera time-to-market-ul prin producerea a mai mult content într-un timp mai scurt.

Care sunt principalele tipuri de instrumente tehnologice pentru industria traducerilor?

Programele pentru traducerea asistată de calculator (CAT tool-urile) – aplicații software care, prin intermediul bazelor de date și a memoriilor de traducere alcătuite din traduceri anterioare, asistă pe de-o parte traducătorul în activitatea de zi cu zi printr-un proces mai eficient și mai rapid, livrând un rezultat consecvent din punctul de vedere al terminologiei, dar și companiile, ele putând astfel să traducă volume mai mari într-un timp mai scurt. Mai multe despre CAT tool-uri aici.

Machine translation (MT) – precum am povestit mai sus, traducerea automată reprezintă un proces autonom, care transpune textul dintr-o limbă într-o altă limbă, produsul brut neavând nevoie de intervenția umană. Mai multe despre MT aici.

Platforme de gestionare a proiectelor de traducere la o scară mai mare – acestea sunt esențiale pentru streamlining-ul proceselor, utilizatorii putând să își personalizeze și să își creeze propriile workflow-uri în funcție de nevoile actuale.

Contribuția tehnologiei în contextul globalizării

Trăim într-o lume extrem de conectată și rapidă, în care consumatorii au pretenția ca toate experiențele lor să fie user-friendly, neîntrerupte, accesibile, așteptându-se în același timp la produse și servicii de înaltă calitate, adaptate nevoilor lor.

Astfel, în acest context, a ieșit la lumină importanța localizării – procesul de adaptare a mesajului și look-ului unui brand la o anumită piață și cultură – pentru a putea livra content de varii tipuri, în multiple limbi, pentru diferite piețe. Localizarea înseamnă mai mult decât o simplă traducere, companiile neavând nevoie de traduceri mot-a-mot pentru a cuceri aceste noi piețe, ci de traduceri care pot vinde un produs într-o regiune nouă, nu la fel de familiară ca cea de origine.

Provocarea  nu mai este reprezentată doar de bariera lingvistică, ci de abilitatea de a transpune un produs sau un serviciu într-o altă limbă și altă țară, ținând cont de diferențele culturale. Tehnologia ajută companiile să poată eficientiza și grăbi procesele de localizare, pentru a fi cu un pas înaintea concurenței, dar fiind și cu ochii, în același timp, pe costuri și pe întrunirea așteptărilor și a demand-ului clienților, realizându-și obiectivele de globalizare rapid și calitativ, prin soluții eficiente și scalabile. Am povestit mai pe larg despre localizare și digitalizarea afacerilor aici.

Viitorul tehnologiei în domeniul lingvistic

Datorită machine learning-ului, tehnologia din industrie oferă acum soluții pentru fiecare, iar odată cu evoluțiile în domeniul inteligenței artificiale, ea va fi cu siguranță indispensabilă, în special în urma apariției unor tool-uri chiar mai smart. Dacă acum deja standardul în industrie este reprezentat de un turnaround rapid, costuri mai mici, fără niciun efect negativ asupra calității, atunci aceste noi funcționalități vor face procesul unul și mai ușor, și mai rapid și, cu siguranță, mai precis.

Credem, totuși, că procesul de traducere nu o să fie niciodată unul automat, care să nu necesite intervenție umană, cele două componente completându-se reciproc. Traducerea automată nu poate înlocui traducătorii, însă îi poate ajuta să își automatizeze procesele repetitive, câștigând astfel timp în plus pe care îl pot dedica pasului de post-editare, contribuind cu abilitatea umană de a îi oferi traducerii tonul, stilul și înțelesul specifice fiecărui proiect. Această colaborare va avea cele mai bune rezultate, ușurând trecerea de la traducerea umană asistată de calculator la cea automată asistată de traducător. Mai multe despre rolul traducerii umane în contextul actual aici.

Avem o mică colecție de articole pe blog aici.

Data publicării 22.03.2023

The post Tehnologia în domeniul traducerilor appeared first on The Department.

Ieftin, bun și rapid. Rezolvă traducerea automată problema? Să îndrăznim să sperăm că poate acoperi toate aceste cerințe?

Pentru pasionații de project management, ca noi, traducerea automată (sau machine translation) este o provocare, iar noi nu ne dăm niciodată înapoi de la a testa modalități noi de a ne eficientiza munca. Încercăm programe de tot felul, scurtături și orice poate să ne lase mai mult loc să gândim. Nu ne place deloc vorba „noi muncim, nu gândim”, așa că ori de câte ori avem ocazia să muncim mai puțin și mai eficient pentru a avea mai mult timp pentru partea amuzantă, cea cu gânditul, profităm de ocazie.

În contextul activității noastre de project management în traduceri este astfel firesc să găsim modalități cât mai eficiente de organizare. Cu toate acestea, sunt anumite direcții pe care le analizăm îndelung, le testăm și le implementăm doar după ce suntem convinși că este direcția sau soluția cea mai bună.

Traducerea automată este una dintre zonele spre care nu ne-am aruncat cu capul înainte, dar nici nu am ocolit-o: testăm diverși furnizori de traducere automată cu diverse CAT tool-uri (Google, DeepL) , diverse tipuri de texte, ne asigurăm că toate soluțiile testate păstrează confidențialitatea documentelor procesate, urmărim consecvența terminologică, punctele forte și slabe; analizăm economia de timp cu ochii pe ceas, dar și cu ochii pe rezultatul final.

Testăm, testăm și tot testăm. Așa se face că am ajuns să ne punem o groază de întrebări navigând prin vasta lume a traducerii automate (machine translation) și să punem în balanță multe aspecte înainte de a profita de ademenitoarea lume a traducerii automate – toate acestea pentru a lua cele mai bune decizii pe termen lung.

Câteva aspecte la care ne-am gândit de când traducerea automată (MT) a fost în atenția industriei mai mult ca oricând:

1. Etica folosirii traducerii automate (machine translation) – consimțământul informat al traducătorului și al clientului
2. Confidențialitatea datelor
3. Ce software de traducere automată să folosim? Care este cea mai bună opțiune pentru fiecare proiect?
4. Procesul de revizie al traducerii automate – light și full machine translation post editing – cele mai bune practici
5. Care este cea mai bună modalitate de tarifare a traducerii automate (Machine Translation Post Editing – MTPE)?
6. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) – cum replică procesul de gândire al creierului uman și ce impact are asupra industriei traducerilor?
7. Puncte pro și contra pentru traducerea automată (machine translation)
8. Computer-assisted human translation va deveni human-assisted computer translation sau va dispărea cu totul meseria de traducător?

Traducerea automată (MT) este un subiect intens dezbătut în ultimii ani datorită progreselor uriașe făcute față de acum câțiva zeci de ani, de la prima apariție a „machine translation”, în anii ’50.

Neural Machine Translation (NMT) este motivul pentru care traducerea automată a atins un nou nivel și a câștigat teren în domeniul traducerilor. Cu ajutorul inteligenței artificiale, textele traduse automat au căpătat fluență, iar programele au putut fi modelate să se adapteze mai bine, fără a se mai comporta ca simple dicționare de cuvinte sau expresii care nu țin cont de context. Cu siguranță mai este un drum lung și anevoios de parcurs, însă NMT pare să fie un „game changer” pentru industria traducerilor, fiind preferat modelelor alternative cum ar fi „Statistical machine translation (SMT)” și „Rule-based machine translation (RBMT)”.

Până de curând însă, machine translation a făcut progrese notabile doar pentru anumite combinații lingvistice. Acest lucru pare însă a se schimba în viitorul apropiat, cu ajutorul inițiativei No Language Left Behind (NLLB), care își propune să ofere posibilitatea traducerilor în și din aproximativ 200 de limbi, incluzând astfel limbile de circulație rară, precum urdu, luganda și altele.

Ne propunem să clarificăm anumite aspecte privind traducerea automată (machine translation). Miza nu este să găsim răspunsuri, ci să ne punem întrebări. Să fim deschiși la nou, să luăm ce este bun și ce ni se potrivește. Pentru mai multe detalii, găsiți mai multe informații aici.

Sperăm să fiți alături de noi în această expediție!

Avem o mică colecție de articole pe blog pe care le găsiți aici.

Data publicării: 25.01.2023

The post Traducerea automată (Machine Translation) – prieten sau dușman? appeared first on The Department.