მანქანური
თარგმანი
,,მანქანური თარგმანი" ტრადიციული ტერმინია, რომელიც
კომპიუტერისა და სხვა თანამედროვე ტექნოლოგიების
მეშვეობით შესრულებული თარგმანის აღსანიშნავად გამოიყენება.
ბლატი გამოყოფდა თარგმანის პროცესში კომპიუტერული ტექნოლოგიების
ჩართვის სამგვარ შემთხვევას: 1. მანქანურ დამხმარე საშუალებებს მთარგმნელთათვის;
2. მანქანის თანამონაწილეობით თარგმანს; 3. უშუალოდ მანქანურ თარგმანს.
მანქანური
დამხმარე საშუალებები, ვთქვათ,
პროცესორები, სხვადასხვა ტიპის ელექტრონული ლექსიკონი, ,,ტერმინთა ბანკები", მთარგმნელთათვის
განკუთვნილი საძიებელი სისტემები გამოიყენება მთარგმნელთა შრომის გასაიოლებლად, თუმცა
მათ უშუალოდ თარგმნის პროცესის შესრულებაში მონაწილეობის მიღება არ შეუძლიათ.
თარგმნის
თანამონაწილე მანქანური სისტემები, როგორც წესი, ასრულებენ თარგმნის პროცესს, მაგრამ რომელიღაც
ეტაპზე ადამიანური რესურსის ჩარევას საჭიროებენ.
ხოლო რაც შეეხება მანქანური თარგმანის სისტემას, იგი მთლიანად ავტომატურია და მისი ფუნქციაა
ადამიანური რესურსის ჩაურევლად, თავიდან ბოლომდე განახორციელოს ყველა ის მოქმედება,
რომლებიც ერთი ენიდან მეორეზე ტექსტის სრულყოფილად გადმოტანისათვის არის საჭირო. თუმცაღა,
რასაკვირველია, თანამედროვე ტექნოლოგიები ჯერ ისე არ განვითარებულია, რომ ამ
პროცესის შედეგად მიღებულ თარგმანს ადამიანის მიერ საბოლოო რედაქტირება არ სჭირდებოდეს.
თარგმანის
თანამონაწილე მანქანური სისტემები
მანქანური სისტემების თანამონაწილეობით მიმდინარე თარგმანის
პროცესი პირობითად შეგვიძლია სამ ნაწილად დავყოთ. როგორც წესი, სამივე ეს პროცესი ერთდროულად
ანდა ყოველგვარი მკაცრი ქრონოლოგიური თანმიმდევრობის გარეშე მიმდინარეობს:
·
რედაქტირება
_ ეს ტერმინი გულისხმობს თარგმანის შექმნას წყარო-ტექსტზე გადაწერის მეშვეობით ანდა
იმ შემთხვევას, როდესაც ეკრანზე განლაგებულ ერთ ფანჯარაში კომპიუტერის მომხმარებელს
შეაქვს ტექსტი წყარო-ენაზე, ხოლო მეორე ფანჯარაში ჩნდება კომპიუტერული პროგრამის მიერ
ნათარგმნი ტექსტი;
·
ტერმინოლოგიის
დაზუსტება _ გულისხმობს ტერმინოლოგიის შეყვანასა და დაზუსტებას ელექტრონულ სივრცეში
არსებულ ,,ტერმინთა ბანკში" თარგმნამდე, თარგმნის პროცეში ანდა შემდეგ;
·
ჯეროვნად
თარგმნა _ ელექტრონულ სივრცეში არსებული მრავალი სხვადასხვა ინსტრუმენტი მთარგმნელს
ეხმარება და სთავაზობს, თუ როგორ შეიძლება ითარგმნოს ესა თუ ის ტექსტი ლექსიკურ, ტექსტობრივ,
სინტაქსურ თუ პრაგმატულ დონეზე.
მანქანური
თარგმანი
მანქანური თარგმანის კომპიუტერული აპლიკაციები სამ ნაწილად
იყოფა: სრული ავტომატური თარგმანი; მანქანური თარგმანი, რომელიც საჭიროებს წინა ანდა
საბოლოო რედაქტირებას და ინტერაქტიური მანქანური თარგმანი. ასევე აღსანიშნავია დიალოგურად მთარგმნელი კომპიუტერული სისტემებიც.
სრული
ავტომატური თარგმანი _
ტერმინი აღნიშნავს მოვლენას, როდესაც წყარო-ტექსტი მონაცემის სახით შეიტანება კომპიუტერულ
სისტემაში და იგი ითარგმნება ადამიანური რესურსის ყოველგვარი ჩარევის გარეშე, მხოლოდ
სისტემის მიერ. ეს სცენარი შეიძლება განხორციელდეს მხოლოდ იმ შემთხვევაში, როდესაც
წყარო ტექსტი შექმნილია სპეციალური ბუნებრივი სუბ-ენით ანდა ხელოვნურად კონტროლირებული
ენით. სხვა შემთხვევაში მივიღებთ უხეშ, სხვადასხვა ტიპის შეცდომებით სავსე, თუმცა შესაძლებელია
მაინც გასაგებ თარგმანს.
სუბ-ენა არის სპეციალურად კომპიუტერული სისტემისათვის
შექმნილი ენა, რომელიც გამოირჩევა ბუნებრივად გამოწვეული მკაცრად შეზღუდული ლექსიკით
და გრამატიკული სტრუქტურით. ამბობენ, რომ საუკეთესო შემთხვევაში, მომხმარებელი ვერც
კი ხვდება, რომ ტექსტი მანქანის მიერ არის ნათარგმნი. ამგვარი თარგმანის წარმატებული
მაგალითია ე.წ. მეტეოს პროგრამა, რომელიც ყოველ დღე ინგლისური ენიდან ფრანგულზე
45000 სიტყვას თარგმნის კანადის ამინდის შესახებ. შეგვიძლია ვივარაუდოთ, რომ ამგვარი
თარგმანი ეყრდნობა ერთსა და იმავე სტრუქტურის მქონე წინადადებების განმეორებას.
სადაც სუბ-ენის შემუშავება ბუნებრივად არ ხდება, მსგვასი
ეფექტი მიიღწევა ავტორის მიერ ხელოვნური შეზღუდვების დაწესებით. ავტორი ცდილობს მაქსიმალურად
გაამარტივოს ტექსტი როგორც გრამატიკულად, ასევე ლექსიკურად, რათა კომპიუტერულმა სისტემამ
ადვილად აღიქვას იგი და თარგმანი მაქსიმალურად ხარისხიანი გამოვიდეს. ასეთი პროგრამაა,
მაგალითად, AECMA _ სპეციალურად საავიაციო ინდუსტრიისათვის შექმნილი გამარტივებული
ინგლისური ენა. ამ ტიპის მანქანური თარგმანი ძალიან მოსახერხებელი, როდესაც სისტემას
სჭირდება ერთი და იმავე ინფორმაციის თარგმნა ერთდროულად რამდენიმე ენაზე.
როდესაც სათარგმნი ტექსტის სპეციფიკა მისი გამარტივების
საშუალებას არ იძლევა, ავტომატური სისტემის მეშვეობით შეგვიძლია მივიღოთ უხარისხო,
სტილურად გაუმართავი, შეცდომებით სავსე, მაგრამ მაინც გამოსადეგი თარგმანი. მაგალითად,
შეგვიძლია ვრცელი უცხო ტექსტი შევიყვანოთ სისტემაში და მის მიერ თარგმნილი უხეში დრაფტის
მიხედვით, მივხვდეთ, რომელი მონაკვეთის მიცემა ღირს პროფესიონალი მთარგმნელისათვის
ანდა ვთარგმნოთ ისეთი ტექსტი, რომლის გაგებაც მხოლოდ დარგის მეცნიერს შეუძლია _ მაგალითად,
ფიზიკოსი მარტინ კეი აღნიშნავდა, რომ ყოველთვის არჩევდა მანქანურ თარგმანს, რადგან
პროფესიონალმა მთარგმნელებმა იციან ენა, მაგრამ წარმოდგენა არ აქვთ ფიზიკის შესახებ
და ამის გამო მთელ ტექსტს ცვლიან.
წინა
ანდა საბოლოო რედატირება _
ხშირად თარგმანის ავტომატური სისტემის არასრულყოფილების გამო, საჭირო ხდება სათარგმნი
ტექსტის წინარე ანდა თარგმნის შემდგომი რედაქტირება.
წინარე რედაქტირების მაგალითი იყო, მაგალითად, ზემოთ
აღწერილი ტექსტის ადაპტირება კომპიუტერული სისტემისათვის, ანუ ლექსიკისა და გრამატიკული
სტრუქტურის გამარტივება. ამჯერად წინარე რედაქტირება თითქმის ამოღებულია პრაქტიკიდან,
ვინაიდან მომხმარებელმა არ იცის, რა უნდა შეცვალოს ტექსტში, რომ კომპიუტერულმა სისტემამ
იგი უფრო მარტივად აღიქვას;
შემდგომი რედაქტირება ყველაზე გავრცელებული სცენარია,
იგი გულისხმობს მანქანის მიერ უკვე თარგმნილი ტექსტის სტილურსა და შინაარსობრივ დახვეწას
პროფესიონალი მთარგმნელის მიერ. როგორც წესი ეს ძალიან დამღლელი სამუშაოა, ვინაიდან
მანქანის მიერ შესრულებული თარგმანი ხშირ შემთხვევაში ისეთი დაბალი დონისაა, რომ პროფესიონალ
მთარგმნელს ურჩევნია თავიდან თარგმნოს ტექსტი, ვიდრე კომპიუტერის მიერ შესრულებული
თარგმანი დახვეწოს. თუმცა ბოლო პერიოდში გაჩნდა ასევე კომპიუტერული დამხმარე სისტემები,
რომლებიც მთარგმნელს რედაქტირებაში ეხმარებიან და ე.წ. ,,შავ სამუშაოს" ლევენ.
ინტერაქტიური
მანქანური თარგმანი _
ამ სცენარის თანახმად, კომპიუტერული პროგრამა თარგმნის პროცესში კითხვებს უსვამს მომხმარებელს
წყარო-ტექსტის ორაზროვან ადგილებთან დაკავშირებით, სთავაზობს თარგმანის ალტერნატიულ
ვარიანტებს და აზუსტებს სტილის საკითხებს. ეს მეთოდი სულ უფრო ნაკლები პოპულარულობით
სარგებლობს. მისი მთავარი ნაკლი ის არის, რომ ადამიანმა, რომელიც ამ სისტემაში მუშაობს,
უნდა იცოდეს ორივე ენა, ანუ იგი მოსახერხებელია მხოლოდ მთარგმელებისთვის და არა უბრალო
მომხმარებლისთვის. გარდა ამისა, სისტემამ შეიძლება ტექსტის მიმდინარეობისას რამდენჯერმე
დაგისვას ერთი და იგივე შეკითხვა, რაც ძალიან მოსაწყენია. ზოგადად ყველა ეს ტენდენცია
ისე ანელებს პროგრამის მუშაობას, რომ მთარგმნელს ურჩევნია, მის დაუხმარებლად გაართვას
ტექსტის თარგმნას თავი.
დიალოგური
მანქანური სისტემა _
წინა სისტემისაგან განსხვავებით, მას ახსოვს, წინა კითხვის პასუხები და ავტომატურად
სვამს მათ ტექსტში. მისი მთავარი ნაკლი ის არის, რომ ადრეული განვითარების საფეხურზეა
და განვითარება სჭირდება.
მანქანური
თარგმანის ისტორია
მექანიზებული თარგმანის იდეა ჯერ კიდევ მე-17 საუკუნეში
გაჩნდა, თუმცა მკვლევრები, რომლებმაც 1933 წელს პირველად სცადეს მანქანურ სათარგმნ
მოწყობილობაზე პატენტი მოეპოვებინათ რუსი პიოტრ სმირნოვი და სომხური წარმოშობის ფრანგი
გეორგის არწრუნი იყვნენ. მათი მცდელობა მარცხით დასრულდა, ამიტომაც მსოფლიო მანქანური
თარგმანის საფუძვლის ჩამყრელად და მამამთავრად ამერიკელ მეცნიერ უორენ უეივერს იცნობს.
მან 1949 წელს 200 კოლეგის წინაშე წარადგინა მემორანდუმი იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლებოდა
კომპიუტერულ სისტემას ერთი ენობრივი კოდი მეორით შეეცვალა.
1951 წელს მანქანური თარგმანის კვლევისა და განვითარებისათვის
ამერიკის მთავრობამ 20 მილიონი დოლარი გამოყო, ხოლო 1956 წელს ჩატარდება მანქანური
თარგმანის პირველი საერთაშორისო კონფერენცია, რომელსაც ამერიკელი, ფრანგი, ბრიტანელი
და საბჭოთა კავშირის წარმომადგენელი დელეგატები ესწრებოდნენ. ამავე პერიოდში მანქანურ
თარგმანზე მუშაობა იაპონელებმაც დაიწყეს.
თავდაპირველად ავტომატური პროგრამების საშუალებით ძირითადად
სამხედრო შინაარსის ტექსტები ითარგმნებოდა, რაც განპირობებული იყო ,,ცივი ომის"
მიმდინარეობით და მის მონაწილე სახელმწიფოებს თავიდან არიდებდა სამხედრო საიდუმლოების
გაცემა თარჯიმნების მიერ.
ამ პერიოდში არსებული მანქანური პროგრამა გახლდათ
,,ლექსიკონზე დამყარებული პირდაპირი ჩანაცვლების" სისტემა (შედარებისთვის წარმოიდგინეთ,
დღევანდელი ონლაინლექსიკონები). ის ძალიან ნელი, მოუხერხებელი იყო და შეცდომებით სავსე
თარგმანს ქმნიდა, რომელიც სახელმწიფოს ორჯერ ძვირი უჯდებოდა, ვიდრე ადამიანური რესურსით
თარგმნა.
ახალი
პარადიგმები
თანამედროვე მანქანური თარგმანი ორ სისტემას ეყრდნობა
_ 1. მაგალითზე დაფუძნებული მანქანური თარგმანისა და 2. სტატისტიკურ მონაცემებზე დაფუძნებული
მანქანური თარგმანისა.
მაგალითზე
დაფუძნებული მანქანური თარგმანის სისტემა შემდეგი პრინციპით მუშაობს: კომპიუტერში შეყვანილ
წყარო-ტექსტს სისტემა ადარებს მისთვის ცნობილი ლინგვისტური კორპუსის მონაცემებს. ძებნის
შინაარსობრივად ყველაზე ახლოს მდგომ სიტყვათა შეთანხმებებს და მათ მოდელზე ქმნის სამიზნე
ტექსტს.
სტატისტიკურ მონაცემებზე დაფუძნებული მანქანური სისტემა
აანალიზებს მასში შეყვნილ სამიზნე ენაზე შექმნილ მილიონობით ტექსტს და გვთავაზობს შესიტყვების
ყველაზე ხშირად გამოყენებულ თარგმანს. იგი ასევე ითვალისწინებს სამიზნე ენაში სიტყვების
თანმიმდევრობის სინტაქსურ წესებს.
ორივე ამ მეთოდის დადებითი მხარე მათი სისწრაფე და ავტომატურობაა,
მთავარი ნაკლი კი ის, რომ შედეგად მიღებული თარგმანი ,,გაურანდავია" და მხოლოდ
ზოგად წარმოდგენას გვიქმნის წყარო ენის ტექსტის შინაარსის შესახებ.
თარგმნა და მოამზადა ანი კოპალიანმა
