Globalėjančiame pasaulyje didėjant vertimų poreikiui, vis daugiau dėmesio sulaukia vertimų kokybės klausimas. Neretai kritikuojami išversti tekstai, analizuojamos vertėjų padarytos klaidos. Tai visiškai natūralu, nes vertimui posakis, jog tobulumui ribų nėra, ko gero, galioja net labiau nei kitoms sritims. Tačiau dar daugiau kritikos sulaukia mašininio vertimo sistemos.
Pagalbinės vertimo programos ir mašininio (automatinio) vertimo sistemos nėra tas pats
Kalbant apie mašininį vertimą, pirmiausia reikėtų aiškiai apsibrėžti, kas tai yra. Pasitaiko nesusipratimų, kai automatinį vertimą atliekančios sistemos tapatinamos su kitais vertimą palengvinančiais įrankiais, tokiais kaip programa „SLD Trados“. Tobulėjant technologijoms, ši ir kitos panašios vertimo programos sukurtos kaip pagalbinės priemonės vertėjui, leidžiančios verčiamame tekste tiksliau parinkti ir nuosekliai vartoti terminus. Tokie įrankiai veikia vertimų atminties pagrindu – vertimai kaupiami atmintyje, ir vėliau verčiant panašius tekstus automatiškai surandami ir vertėjui pasiūlomi atitikmenys.
Žinoma, vertimo programų naudojimas šiek tiek pakeitė tradicinę vertėjo darbo specifiką, kai buvo imamas tekstas, kurį reikia versti, ir tiesiog išverčiamas kitame lape. Tačiau tokiomis programomis dirbantys vertėjai neabejotinai verčia patys, o skirtumas tik tas, kad jie gali rasti atitikmenis pasinaudodami programos siūloma duomenų baze. Kas kita yra mašininio vertimo sistemos, kurios pačios automatiškai išverčia tekstą. Vienareikšmiškai sutariama, kad šios sistemos bent jau kol kas nėra – o galbūt niekada ir nebus – tokios tobulos, kad jų automatiškai išverstą tekstą vertėjui pakaktų tik peržiūrėti, ištaisyti kai kurias galimas klaidas. Tačiau kas lemia tokį žmogaus vertimo pranašumą? Vertimų biuro „Ars libri“ kalbos ekspertai pamėgins atsakyti į šį klausimą.
Žmogaus atliekamas ir automatinis vertimas: keli reikšmingi skirtumai
Viena iš problemų, krintančių į akis analizuojant mašininių vertimo sistemų darbą, yra įvardžių vertimas. Kadangi tokios sistemos, kitaip nei versdamas žmogus, „neatsižvelgia“ į platesnį verčiamo teksto kontekstą, o paprastai apsiriboja tik vienu sakiniu, jos iš esmės negeba nustatyti, ką pakeičia tame sakinyje pavartoti įvardžiai. Kaip pavyzdį galima pasitelkti anglų kalbos įvardį that, kuris, priklausomai nuo ankstesnio konteksto, gali būti verčiamas kaip tas, anas, kuris, tai, kas, štai, taip, kad, ir kt. Pavyzdžiui, mašininio vertimo sistema pateikia tokį angliško sakinio That exam was hard vertimą: Kad egzaminas buvo sunku. (Turėtų būti verčiama: Tas egzaminas buvo sunkus.)
Apskritai, lyginant šiuos du vertimo būdus, skiriasi gebėjimas perteikti prasmę. Žmogus versdamas siekia kuo tiksliau perteikti originalo mintį. Tai daroma atsižvelgiant į vertimo kalbos vartosenos ypatybes, neretai pasirenkami visai kiti žodžiai nei originalo tekste. Automatinio vertimo sistemos, priešingai, verčia pažodžiui, nebent tam tikra frazė yra įtraukta į šių sistemų naudojamus žodynus (pavyzdžiui, come to a decision – priimti sprendimą (pažodžiui: atvykti pas sprendimą). Be to, vertėjas, naudodamasis kalbos jausmu, socialine ir kultūrine kompetencija, gali iš kelių žodyne pateiktų reikšmių išsirinkti tinkamiausią tam tikrame kontekste.
Dar vienas mašininio vertimo sistemų trūkumas – joms dažnai sunkiai pavyksta susieti kelis žodžius, tarp kurių įsiterpia kitų žodžių. Dėl to lieka nesuderintos giminės, linksniai, skaičiai. Pavyzdžiui: She has many dresses, but some of them are really old fashioned. Automatinis šio sakinio vertimas: Ji turi daug suknelių, tačiau kai kurie iš jų yra tikrai senamadiškas. Matome, kad šiuo atveju nesuderinta kai kurie (ne ta giminė) ir senamadiškas (ne ta giminė ir skaičius).
Verčiant įvairius tekstus neretai susiduriama su vadinamųjų leksinių ertmių problema. Tai situacija, kai kalboje, į kurią verčiama, apskritai nėra jokio pavadinimo originalo kalbos sąvokai. Leksinių ertmių gali atsirasti dėl tam tikroms tautoms būdingų realijų, nekalbinių reiškinių įvardijimo skirtumų. Tokiais atvejais viskas priklauso nuo vertėjo – jis gali pasirinkti skolintis atitikmenį iš kitos kalbos, kurti naujažodį, versti aprašomuoju būdu, naudoti platesnės reikšmės žodį, ar kitaip spręsti šią problemą (pavyzdžiui, angl. hovercraft – transporto priemonė su oro pagalve; biculturalism – priklausymas dviem kultūroms). Tačiau automatiniame vertime tokiais atvejais lieka neatpažintų ir neišverstų žodžių ir frazių.
Galiausiai mašininio vertimo sistemos sunkiai susidoroja su žodžių tvarkos skirtumais. Kadangi anglų ir lietuvių kalbų sakinių žodžių tvarka smarkiai skiriasi, verčiant pažodžiui, išverstų sakinių žodžių tvarka dažnai būna nelietuviška, ir dėl to tampa sunku suprasti sakinio prasmę. Pavyzdžiui: He cautioned, however, against the possible danger. Automatinis vertimas: Jis įspėjo, tačiau prieš galimą pavojų. (Turėtų būti Tačiau jis įspėjo apie galimą pavojų.)
Žinoma, taip pat svarbu tai, kad vertėjas versdamas nuolat kaupia patirtį, o mašininio vertimo sistemos tokių galimybių neturi, joms kiekvienas verčiamas sakinys yra tarsi pirmas.
Šaltiniai:
Erika Rimkutė, Jolanta Kovalevskaitė, „Pastabos apie žmogaus ir mašininį vertimą“. Gimtoji kalba, 2007 m. Nr. 10.
„Mašininis vertimas prieš vertėją – kas nugalės?“, „IT bazė.lt“, http://www.itbaze.lt/programine-iranga/masininis-vertimas-pries-verteja-kas-nugales