Skip to main content
mobile

L'Harmattan Open Access platform

  • Search
  • OA Collections
  • L'Harmattan Archive
Englishen
  • Françaisfr
  • Deutschde
  • Magyarhu
LoginRegister
  • Volume Overview
  • Page
  • Text
  • Metadata
  • Clipping
Preview
022_000136/0000

Tiltjuk, tűrjük vagy támogatjuk? Gépi fordítás a fordítóképzésben

  • Preview
  • PDF
  • Show Metadata
  • Show Permalink
Author
Dróth Júlia, Harazin Balázs, Heltai Pál, Kovács Tímea, Lesznyák Márta, Nagy Judit, Robin Edina, Seidl-Péch Olívia
Title (EN)
Do We Ban, Tolerate or Support? Machine translation in translator training
Field of science
Bölcsészettudományok / Humanities (12968), Gépi fordítás / Machine translation (10091)
Series
Károli könyvek. Tanulmánykötet
Type of publication
tanulmánykötet
022_000136/0067
  • Volume Overview
  • Page
  • Text
  • Metadata
  • Clipping
Page 68 [68]
  • Preview
  • Show Permalink
  • JPG
  • TIFF
  • Prev
  • Next
022_000136/0067

OCR

Kovács TÍMEA mondathatárok. Fontos megjegyezni, hogy a gépi fordított szövegek a fordítóprogramoknak köszönhetően egyre nagyobb arányban jelennek meg forrásnyelvi szövegként." Ennek a forrásnyelvi (nem fordított) és az utószerkesztett szövegekben megfigyelhető hatását jelen tanulmány nem vizsgálja. A hogy és az egy használata gépi és hallgatói utószerkesztett angol-magyar fordításokban Az alábbi táblázat foglalja össze a vizsgált korpuszokban a hogy és egy használatára vonatkozó kvantitatív elemzés eredményeit. A Sketch Engine korpuszelemző program segítségével megjeleníthető az előre kiválasztott elemek (a hogy és az egy) gyakorisága és a teljes korpuszban való előfordulási arányuk. 2. táblázat. A hogy és egy gyakorisága kvantitatív elemzés alapján. SLT HU TLT MT HU TLT PE HU hogy 16 (0,78%) 57 (2,8%) 32 (1,6%) egy 17 (0,82%) 33 (1,6%) 27 (1,3%) A fenti, 2. táblázat alapján látható, hogy a hogy mind a gepi (2,8%), mind az utöszerkesztett (1,696) szövegekben magasabb arányban fordul elő, mint a nem fordított magyar nyelvű szövegekben (0,7896). Szembetűnő ugyanakkor, hogy az utószerkesztett szövegekben ritkábban fordul elő a hogy, mint a nyers gépi fordításokban. Az egy gyakoriságát illetően is hasonló tendencia figyelhető meg. Mind a gépi (1,6%), mind az utöszerkesztett (1,3%) szövegekben gyakoribb az egy használata, mint a nem forditott magyar szövegekben (0,82%). Az utöszerkeszett szövegekben némileg ritkább az egy használata (1,390), mint a gepi forditäsban (1,6%). Ugyanakkor az egy használatában az utószerkesztett szövegekben megfigyelhető gyakoriság jobban közelít a gépi fordított szövegekéhez, mint a nem forditottokhoz (0,82%). Ez a mintäzat arra enged következtetni, hogy a fordításokban gyakoribb a hogy és egy használata, mint a nem fordított szövegekben, és az utószerkesztés során a hallgatók a hogy elem használatát jelentősebben csökkentették, mint az egy elemét. Az alábbiakban a kvantitatív adatokat a kiemelt példák kvalitatív elemzése követi — először a hogy, majd az egy használatára vonatkozóan. 17 Kóbor Márta: Gépi fordítás (nem csak) a fordítóképzésekben. Módszertani adalék a tudatos MThasználat oktatásához, Modern Nyelvoktatás, 29. évf., 2023/1-2, 7—23, 12. + 66 *

Structural

Custom

Image Metadata

Image width
1867 px
Image height
2670 px
Image resolution
300 px/inch
Original File Size
1.02 MB
Permalink to jpg
022_000136/0067.jpg
Permalink to ocr
022_000136/0067.ocr

Links

  • L'Harmattan Könyvkiadó
  • Open Access Blog
  • Kiadványaink az MTMT-ben
  • Kiadványaink a REAL-ban
  • CrossRef Works
  • ROR ID

Contact

  • L'Harmattan Szerkesztőség
  • Kéziratleadási szabályzat
  • Peer Review Policy
  • Adatvédelmi irányelvek
  • Dokumentumtár
  • KBART lists
  • eduID Belépés

Social media

  • Facebook
  • Instagram
  • LinkedIn

L'Harmattan Open Access platform

LoginRegister

User login

eduId Login
I forgot my password
  • Search
  • OA Collections
  • L'Harmattan Archive
Englishen
  • Françaisfr
  • Deutschde
  • Magyarhu