Analiza strojnega prevajanja terminologije v angleških in slovenskih besedilih

Angleške in slovenske članke s področja krasoslovja smo prevedli z nevronskima strojnima prevajalnikoma DeepL in Google Translate, nato pa smo preučili vrste napak in jih razdelili v sedem kategorij. Strojne prevode terminov smo primerjali s prevodnimi ustreznicami v terminološki bazi in z referenčnim prevodom ter izračunali odstotke ujemanj.

Največji odstotek smo zabeležili pri ujemanju prevodov Googlovega prevajalnika s termini v terminološki bazi (83 %). Nadaljnja analiza je pokazala, da sta strojna prevajalnika uspešnejša pri prevajanju terminov v slovenščino kot pri prevajanju v angleščino. Razlog za to je, da je mednarodna literatura določene krasoslovne termine prevzela iz slovanskih jezikov, npr. polje, doline, ponor.

Ugotavljamo tudi, da Googlov prevajalnik dosega boljšo kakovost prevodov v obeh jezikovnih smereh, prav tako je pri prevajanju doslednejši.

Iz recenzij:

Monografija Žive Simonišek vsebinsko sodi na področje strojnega prevajanja, znotraj njega pa se osredotoča na nevronsko strojno prevajanje terminologije. V prvem, teoretičnem delu, so izčrpno predstavljeni razvoj strojnega prevajanja, vrste strojnega prevajanja in metode za evalvacijo strojnih prevodov, ki zagotavljajo izboljšanje strojnega prevajanja. V drugem, empiričnem delu monografije pa sledita metodološka utemeljitev raziskave o preverjanju uspešnosti nevronskega strojnega prevajanja terminologije in opis njenega poteka. – dr. Tanja Fajfar

Skrbno izvedena analiza strojnih prevodov člankov s področja krasoslovja ponuja dragocen vpogled v kakovost strojnih prevajalnikov za jezikovni par angleščina-slovenščina, ko so soočeni s prevajanjem terminologije. Avtorica izpostavi pomanjkljivosti strojnih prevodov, na katere morajo biti pozorni tako prevajalci kot lektorji in vsi drugi, vpleteni v prevajanje in objavo strokovnih besedil. – mag. Taja Kuzman