A Translation Romani weboldal úgy döntött, hogy a romani szót használja a weboldal nyelvi változatainak mindegyikében, ez alatt értve, illetve ezzel jelölve mind a nyelvet, mind pedig a különböző etnikai közösségek mindegyikét szerte a világon, azaz a roma, sinti, manuš, calé, romanichal, kalé és sok más csoportot. Kérjük, olvassa el fordítóink fontos megjegyzéseit a magyarázatokról és más lokálisan, nemzetileg, regionálisan használt fordításokról.
BezárA gépi fordítás (machine translation, rövidítve MT), melyet néha “automatikus fordításnak” neveznek, kereskedelmi formájában gyorsan láthatóvá vált az elmúlt években. Bizonyos mértékig a hivatalos többnyelvűség (ENSZ, EU) vagy kétnyelvűség (Kanada) által generált tartalmak egyre nagyobb mértéke, valamint a weben megjelenő és aktív nyelvek növekvő száma segítette a gépi fordítás kutatóit abban, hogy jobban megértsék a természetes nyelv kontextusban és fordításban való használatának mintázatait és valószínűségeit. Ez az információ hasznos a web felhasználói által leginkább ismert egyszerű kereskedelmi MT rendszerek, különösen a Google Fordító által generált kimenet minőségének megjósolásához és tökéletesítéséhez.
Történetileg az MT kutatás komolyan az 1950-es években kezdődött meg, a kiemelkedő eredmények, azaz „a korlátlan szöveg teljesen automatizált magas minőségű fordítása” iránti nagy várakozásokkal. Az 1996-os ALPAC jelentés szétzúzta ezeket a reményeket és csökkentette a támogatást, de továbbra is bátorította a kutatókat, hogy folytassák a számítógép által támogatott fordítás (CAT) témáját. Kanadában a METEO MT Rendszer vált a használatban lévő sikeres gépi fordítás egyik legjobb példájává. Az 1990-es évekig a legtöbb MT rendszer a szabályalapú megközelítésre épült, mely megköveteli a külső szótárak, terjengős nyelvtanok (szabályok és kivételek) és programok létrehozását annak érdekében, hogy „megtanítsa” a rendszert a nyelvtanilag helyes nyelv megalkotására sajátos területeken. Ám az 1990-es évek óta a gépi fordítás korpuszalapú (példaalapú és statisztikai) megközelítései uralták a kutatási tájat és kereskedelmi rendszereket. Kétnyelvű és többnyelvű korpuszokat és egyeztetési technikákat alkalmaznak, részegyezéseket kreálva az EBMT-ben (példaalapú gépi fordítás), valamint statisztikai analízist és valószínűségszámítási modelleket alkalmazva az SMT-ben (statisztikai alapú gépi fordítás)
A gépi fordítást és az emberi fordítást egyaránt gyakorolják szakmailag, de különböző okokból és különböző körülmények között. Az MT-t azokban az esetekben használják, ahol a kontextus és a téma (például az időjárás, használati útmutatók, termékspecifikációk esetében) elég szorosan korlátozható úgy, hogy a lefordított kimenet minimális hibát tartalmaz. Az előszerkesztés (ellenőrzött nyelv a forrástartalom írásakor) és utószerkesztés (emberi korrekció) szükséges a lefordított nyelv megfelelő minőségéhez és későbbi terjesztéséhez. Szemben az ember által fordított szövegek korrektúrájával és szerkesztésével, a gép által fordított szövegek esetében szükség van utószerkesztőkre, akik ahhoz szükséges szakértelemmel rendelkeznek, hogy megértsék a különleges típusú hibákat, melyeket a gép (szemben az emberrel) hajlamos elkövetni. A gépektől nem várható el, hogy úgy „értsék meg” a szövegeket, ahogyan az emberek, ahogy az sem, hogy képesek legyenek megoldani a kétértelműség nyelvi és kulturális problémáit. Nem mindig könnyű megtalálni a helyes lexikai és szintaktikai egyezéseket két nyelv között, valamint a világ nyelven kívüli tudását bonyolult kódolni és programozni. Másrészről egyre növekszik az online MT rendszerek populáris használata, ez általánosan tükrözi az leegyszerűsített lényeg és nyers fordítási kimenetek iránti igényt, amikor a felhasználók csupán a tartalom alapvető gondolatát keresik. A gépi fordítás tipikusan a számítógépes nyelvészet és mesterséges intelligencia által tanulmányozott terület volt. Jelenleg a szinkrontolmácsolás és mobil fordítás is fontos területei a kutatásnak. Ahogyan az olyan új keletű együttműködési kezdeményezések, mint az AMTA 2010 és az ATA konferenciák az Egyesült Államokban bizonyították, a gépi fordítás és az emberi fordítás szakmai szektorai hozzájárulnak ahhoz az őket illető szakterületekkel, hogy megfeleljenek a világszerte növekvő fordítás iránti keresletnek, különösen a weben.
Irodalomjegyzék:
Commonsense Advisory, "Resources--Glossary", online.
Hutchins, John. "Publications on machine translation, computer-based translation technologies, linguistics and other topics." Web. http://www.hutchinsweb.me.uk/
Hutchins, John. "The development and use of machine translation systems and computer-based translation tools" (1999). Available online.
Baker, Mona and Gabriela Saldanha (eds), Routledge Encyclopedia of Translation Studies. 2nd Edition, London / New York: Routledge, 2009.
Gambier, Yves and Luc Van Doorslaer (eds), Handbook of Translation Studies. Vol. 1, Amsterdam / Philadelphia: John Benjamins Publishing Company, 2010. Also online.
Guzmán, Rafael, "Manual MT Post-editing", Translation Journal (2007). Available online.
Nirenburg, Sergei, Harold Somers, and Yorick Wilks (eds), Readings in Machine Translation, Cambridge, MA (U.S.): MIT Press, 2003.
Somers, Harold (ed), Computers and Translation--A translator's guide, Benjamins Translation Library, Amsterdam / Philadelphia: John Benjamins Publishing Company, 2003.
Te phires shukare dromensa! (Kalderash)
Baxtalo drom! (Lovari)
Latcho /sukar tumaro drumo (Xoraxane)