Експериментальне дослідження з вивчення впливу використання нейронної системи машинного перекладу на якість перекладу текстів у галузі фармакогнозії
Анотація
Статтю присвячено вивченню впливу використання нейронної системи машинного перекладу Google Translate на якість перекладу текстів у галузі фармакогнозії. На сучасному етапі роботу перекладача неможливо уявити без використання інформаційно-комунікаційних технологій, важливе місце серед яких займає машинний переклад. Вважається, що нейронні системи машинного перекладу виконують переклад на достатньо високому рівні, а тому їх застосування людиною-перекладачем може мати позитивний вплив. Саме тому, мета дослідження полягала у проведенні експерименту зі встановлення впливу використання нейронної системи машинного перекладу на якість перекладу текстів у галузі фармакогнозії в аспекті кількості помилок і правильності передачі галузевої термінології. В статті надано гіпотезу дослідження, сформульовану до його початку, схарактеризовано текст для проведення дослідження та систему нейронного машинного перекладу, яку було відібрано для використання, розкрито процедуру оцінювання помилок у текстах перекладу та підрахунку відсотку правильності передачі галузевої термінології, наведено одержані кількісні експериментальні дані та унаочнено результати дослідження у таблицях та рисунках. Експериментальне дослідження було проведене у першому семестрі 2020/2021 навчального року (вересень) на матеріалі уривку тексту у галузі фармакогнозії, який було перекладено нейронною системою машинного перекладу Google Translate та студентом перекладацького відділення бакалаврського освітнього рівня. Обидва тексти перекладу було перевірено в аспекті кількості та якості (типи) помилок, а також з точки зору правильності передачі ключової галузевої термінології. Одержані результати спростували сформульовану нами гіпотезу, оскільки переклад, виконаний засобами нейронної системи машинного перекладу Google Translate виявився гіршим, як за кількістю помилок, так і за відсотком правильності передачі термінології, порівняно із результатами, продемонстрованими студентом.
Завантаження
Посилання
/Посилання
Bobkova I. A., Bur’yanova V. V. (2017). Farmakognoziya. [Pharmacognosy]. Kyiv : Medytsyna (in Ukrainian).
Bobkova I. A., Varlakhova L. V. (2018). Farmakognoziya. [Pharmacognosy]. Kyiv : Medytsyna (in Ukrainian).
Olkhovska A. S. (2017). Eksperymentalna perevirka efektyvnosti navchannia maibutnikh perekladachiv pysmovoho perekladu iz zastosuvanniam informatsiino-komunikatsiinykh tekhnolohii. [Experimental testing of the effectiveness of teaching translation to students with the use of information and communication technologies]. Visnyk KNLU. Seriia Pedahohika ta psykholohiia. Vypusk 27. P. 98–107 (in Ukrainian).
Khodakivska V. P., Bobkova I. A., Varlakhova L. V. (2018). Farmakohnoziia. [Pharmacognosy]. Kyiv : Medytsyna (in Ukrainian).
Chernovatyy L. M. (2013). Metodyka vykladannya perekladu. [Methods of teaching translation]. Vinnytsya : Nova Knyha (in Ukrainian).
Chernovatyi L. M. (2009). Problema otsiniuvannia pysmovykh robit maibutnikh perekladachiv. [The problem of assessing translations produced by future translators]. Visnyk Kharkivskoho natsionalnoho universytetu imeni V. N. Karazina. Seriia: Romano-hermanska filolohiia. Metodyka vykladannia inozemnykh mov. Vyp. 848. P. 257–262 (in Ukrainian).
Doherty S. (2016). The Impact of Translation Technologies on the Process and Product of Translation. International Journal of Communication. Vol. 10. P. 947–969.
Evans W. Ch. (2009). Trease and Evans Pharmacognosy. Edinburgh, New York : Saunders/Elsevier.
Toledo Báez M. C. (2018). Machine Translation and Postediting: Impact of Training and Directionality on Quality and Productivity. Revista Tradumàtica. Núm.16. Retrieved from: https://revistes.uab.cat/tradumatica/article/view/n16-toledo/177.
Vieira L. N., O’Hagan M., O’Sullivan C. (2020). Understanding the societal impacts of machine translation: a critical review of the literature on medical and legal use cases. Information, Communication & Society. Vol. 23. P. 1–18. https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1776370.
Бобкова І. А., Бур’янова В. В. Фармакогнозія. Київ : Медицина, 2017. 328 с.
Бобкова І. А., Варлахова Л. В. Фармакогнозія. Київ : Медицина, 2018. 504 с.
Ольховська А. С. Експериментальна перевірка ефективності навчання майбутніх перекладачів письмового перекладу із застосуванням інформаційно-комунікаційних технологій. Вісник КНЛУ. Серія Педагогіка та психологія. 2017. Випуск 27. С. 98–107.
Ходаківська В. П., Бобкова І. А., Варлахова Л. В. Фармакогнозія. Київ : Медицина, 2018. 192 с.
Черноватий Л. М. Методика викладання перекладу як спеціальності. Вінниця : Нова Книга, 2013. 376 с.
Черноватий Л. М. Проблема оцінювання письмових робіт майбутніх перекладачів. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна. Серія: Романо-германська філологія. Методика викладання іноземних мов. 2009. Вип. 848. С. 257–262.
Doherty S. The Impact of Translation Technologies on the Process and Product of Translation. International Journal of Communication. 2016. Vol. 10. P. 947–969.
Evans W. Ch. Trease and Evans Pharmacognosy. Edinburgh, New York : Saunders/Elsevier, 2009. 603 p.
Toledo Báez M. C. Machine Translation and Postediting: Impact of Training and Directionality on Quality and Productivity. Revista Tradumàtica. 2018. Núm.16. Retrieved from: file:///C:/Users/Asus-Notebook/Desktop/350188-Text%20de%20l'article-504739-1-10-20190207.pdf.
Vieira L. N., O’Hagan M., O’Sullivan C. Understanding the societal impacts of machine translation: a critical review of the literature on medical and legal use cases. Information, Communication & Society. 2020. Vol. 23. P. 1–18. https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1776370.
