Page 14 [14]
HELTAI PÁL
mint a humán fordítású szöveg. A gépi fordítómotorok általában nem mindig
végzik el azokat az átalakításokat, amelyeket az emberi fordító elvégez, például
a mondatok felbontását, a szöveg funkciójának figyelembevételét, az explicitációt,
a modulációt és a parafrázist. Azt is mondhatjuk, hogy a fordítási stratégiák
használatának tekintetében a gép elmarad a humán fordító mögött. Ennek kö¬
vetkeztében a géppel fordított szövegek szerkezete általában jobban hasonlít a
forrásnyelvi szövegéhez, mint az emberi fordításoké.
Megjegyzendő, hogy az el nem végzett átalakítások ritkán okoznak nyilván¬
való hibát, és részleges utószerkesztés esetén nem igényelnek beavatkozást. A
stratégiai kompetencia hiánya inkább olyan eltéréseket okoz, amelyeket csak
teljes utószerkesztés során érdemes korrigálni.
A gépi fordítások hibái
Jelentős számú kutatás foglalkozik a gépi fordítás tipikus hibáival és ezek kate¬
gorizálásával. Több automatikus és félig automatikus hibakereső program léte¬
zik." Maja Popovic" ismerteti a különböző taxonómiákat, és azt javasolja, hogy
először tágabb kategóriákból induljunk ki, majd ezeket részletesebben osszuk fel
a fordítási irány és az adott nyelvpár sajátosságaitól függően.
A gépi és emberi fordítás hibáinak összehasonlítása
Meglepő módon kevés tanulmány hasonlítja össze a gépi és az emberi fordítás
hibáit. Ebben a tanulmányban erre teszek kísérletet tanítási tapasztalataim
alapján, kiegészítve egy meglehetősen korlátozott előkísérlet adataival.
Több évtizede tanítok magyar-angol szakforditäst aGATE/SZIE/MATE
posztgraduális szakfordító képzésében. Az utóbbi két-három évben egyre nö¬
vekvő mértékben használtuk a gépi fordítást: az órákon történő szóbeli fordítást
rendszeresen összevetjük a DeeplL által készített gépi fordítással, és megállapít¬
juk, hol kínál jobb megoldást a gép, illetve hol szorul utószerkesztésre a gépi
produktum. A gépi fordítású szövegekben az oktatás során megfigyelt hibákat a
következő táblázatban összegeztem. Ebben Angela Costa és munkatársai
" Lásd például: Angela Costa — Wang Ling — Tiago Luís — Rui Correia — Luísa Coheur: A linguistically
motivated taxonomy for Machine Translation error analysis, Machine Translation, vol. 29, 2015/2,
127-161.
1 Maja Popovié: Error classification and analysis for machine translation quality assessment, in
Joss Moorkens — Sheila Castilho — Federico Gaspari — Stephen Doherty (eds): Translation Quality
Assessment, Springer, 2018, 129-158.
s 12 e