MTPE, aneb co nás jako dodavatele jazykových služeb čeká a nemine
Díky neustálému zvyšování kvality strojového překladu (MT), zejména po příchodu tzv. neurálního strojového učení, se jako dodavatel jazykových služeb stále častěji setkáváme s požadavkem (především zahraničních klientů) na provedení korektury neupraveného výstupu ze strojového překladače (v terminologii projektových manažerů označované jako „MTPE“ neboli post-editace strojového překladu). Pojďme se nyní v krátkosti podívat na to, o co se vlastně jedná.
Moderní technologie se již řadu let úspěšně využívají ke zkvalitnění a zrychlení celého překladového procesu. Doposud se tak dělo zejména díky překladovým pamětem a terminologickým databázím, které většina dodavatelů jazykových služeb pro své klienty vytváří a při práci na překladech využívá. A protože stejné nebo opakující se části textu tvoří v překladech pro naše klienty významný podíl a my jim na ně poskytujeme výraznou slevu, ušetří tak s naší pomocí nemalé náklady.
Co ale části textu, které jsou svým výskytem nové, resp. v překladové paměti chybí? Na ty se doposud z pohledu úspory nákladů nahlíželo jako na text, který je potřeba přeložit od základu znova, a tudíž za standardní cenu. Strojový překlad, který byl k dispozici, se považoval za jakousi užitečnou pomůcku nebo bonus pouze pro překladatele.
Rostoucí kvalita neupraveného výstupu ze strojových překladačů (tzv. raw machine translation) ale nemohla ujít pozornosti zadavatelů, kteří se nyní stále častěji uchylují k požadavkům na pouhou úpravu toho výstupu (tzv. post-editaci). A jelikož se předpokládá, že s takovou úpravou je spojeno menší množství práce, požadují provedení post-editace rovněž za nižší cenu, než je standardní sazba za překlad.
Je ale post-editace strojového překladu opravdu méně časově náročná do takové míry, aby mohla představovat svébytný produkt?
To záleží na celé řadě faktorů. Zkušenosti ukazují, že přestože se kvalita strojového překladu, zejména v poslední době, skokově zlepšila, je i nadále značně kolísává. Závisí přitom např. na jazykové kombinaci (některé páry jazyků zvládá strojový překladač téměř bravurně, jiné více než bídně. Dále na oboru, ve kterém se daný text překládá, či případně na stylu, jímž je text napsán. Sami se pak někdy nestačíme divit, co dokáže strojový překlad provést s originálem napsaným špatnou gramatikou nebo plným složitých konstrukcí bez logických návazností či s překlepy.
Jak tedy přistupovat k množícím se poptávkám na post-editaci strojového překladu?
Doporučujeme rozhodovat se případ od případu, ideálně na zkušebním vzorku. I malý kousek textu vám může prokázat velkou službu.
Jaké zkušenosti s MTPE máte vy? Nebojte se o ně s námi podělit.
Autor: Lukáš Utíkal
