Egynyelvűség, többnyelvűség,

szótárak, fordítás

Prószéky GáborMorphoLogic

Nyelvi áttörés

Az EU-országokidegennyelv-tudása

(Eurobarometer)

Luxemburg 99%

Lettország 93%

Málta 93%

Hollandia 91%

Litvánia 90%

Szlovénia 89%

Dánia 88%

Svédország 88%

Észtország 87%

Ciprus 72%

Belgium 71%

Szlovákia 69%

Finnország 66%

Németország 62%

Csehország 60%

Ausztria 58%

Görögország 49%

Lengyelország 49%

Franciaország 45%

Bulgária 45%

Írország 41%

Románia 41%

Spanyolország 36%

Olaszország 36%

Portugália 36%

Egyesült Királyság 30%

Magyarország 29%

Mely nyelvek „fontosak” fordítási szempontból az EU-ban?

(Majcen 2008)

Változás10 év alatt

Össz-oldalszám

Angol forrásszöveg

Német forrásszöveg

Francia forrásszöveg

Forrásszöveg más EU-nyelven

Az EU-s fordítások célnyelvei

(Majcen, 2008)

Ang

ol

Fra

ncia

Ném

et

Spa

nyol

Ola

sz

Hol

land

Por

tugá

l

Gör

ög

Leng

yel

Rom

án

Své

d

Fin

n

Dán

Bol

gár

Cse

h

Mag

yar

Szl

ovén

Szl

ovák

Litv

án

Ész

t

Lett

Mál

tai Ír

Egy

éb

A szótár mint az idegennyelv-tudás egyik kulcsa

a használat módja a sebesség az adott helyzetben kapott találatok pontossága az egyszerre több helyen való fellapozhatóság

lehetősége

Az elektronikus és a hagyományos szótárak viszonyát alapvetően meghatározza:

Helyzetelemzés Szótárak eddig is voltak, de „nem elég intelligensek” Az új típusú szótárak „gyártása” szinte csak

nyelvtechnológiai módszereken alapulhat Vannak nyelvek, melyekhez magyarról/magyarra üzleti

alapon nem lehet szótárat építeni Egyre professzionálisabb fordítástámogatás kell a

fordítóknak Fordítóprogramok is kellenek, de elsősorban nem

általános, hanem specifikus célokra (egyes szakterületekre, a társadalom egyes szegmenseinek stb.)

A gépi tolmácsolás, azaz a beszédfordítás gyerekcipőben jár, de meg kell kísérelni

A Platform által lefedett szinte minden terület hozzájárulásával lehet csak nyelvileg továbblépni: a gépi fordításhoz is kell a magyar BLARK

Géppel támogatott fordítás a profiknak

A professzionális fordítók igénye: gépi szótárak, és más támogatás is, de továbbra sem a gép fordít!

Gyorsít a munkán, ha az eddig lefordított anyagokat sokféleképpen el lehet érni

Egyre komplexebb fordítómemóriák jelennek meg Egyre nagyobb fontosságú kutatási terület:

hasonló mondatok keresése A párhuzamos szövegkorpuszok fejlődése:

szövegek fordításaikkal, mondatpáronként kereshetően

Nyelvtechnológia + fordítómemória: út az intelligens fordítómemóriák felé

... és egyre több a hálózati szolgáltatás

A gépi fordítás fő irányzatai

A közvetlen fordítás csak az 60-as évek elejéig működött

A minden nyelv fölött álló közvetítőnyelves megoldás mindig csak kísérlet maradt

A transzfer-fordítás ma a szabály-alapú rendszerek alapgondolata

A statisztikai fordítók az utóbbi évtized egyeduralkodóivá váltak

A soknyelvűség ismét előtérbe kerül: hibrid rendszerek előállítása

A gépi fordítás legalapvetőbb módszerei

közvetítközvetítőőnyelvnyelv

célnyelvcélnyelvforrásnyelforrásnyelvv

elemzéselemzés generálásgenerálástranszfertranszfer

közvetlen fordítás közvetlen fordítás

statisztikai statisztikai fordítás fordítás

Merre megy a gépi fordítás tovább?

Hosszú távra tervezett kutatások (csak megfelelő támogatással!): a fordítási minőség folyamatos javítása

Kutatási projektek a fordításhoz tartozó szolgáltatások bővítésére (pl. szókészlet-bővítő eszközök, intelligens keresési megoldások)

További „platformok” bevonási lehetőségeinek kutatása (pl. összekapcsolás beszédfeldolgozással, mobil alkalmazások)

Miért próbálják ki a GF-t?

Teszteltük a GF-t, és elhatároztuk, hogy használjukA GF felgyorsította a munkánkat a határidő közelébenA GF automatikussá és olcsóbbá tette a dolgunkatA GF bevezetése tudatos döntés volt, innovációs stratégiánk részekéntEgyéb

Mi a fő oka, hogy használja a GF-t?

Konzisztensebb, jobb fordítást szeretnénk

Piaci részesedést szeretnénk növelni

Erőforrásaim produktivitását szeretném növelni

Gyorsabban szeretnénk elérni a piacot

A kiadásokat szeretnénk csökkenteni

Akik nem használják, miért nem használják a GF-t?

Nem illeszkedik a szabványainkhoz

Túl bonyolult volna újratervezni a jelen folyamatokat

Nincs keretünk a folyamatos karbantartásra

A fordítóink tiltakoznak a poszteditálás ellen

A felhasználóink nem kérik

Valószínűleg nem gyorsítja fel a teljes folyamatot

Valószínűleg nem takarítanánk meg vele pénzt

A fordítás minősége nem kielégítő

A GF a mi fordítanivalónk mennyiségéhez nem valóű

A mi szakterületünkön nem működik jól a GF

Honnan valók az üzemszerűen használt GF-ek?

Saját fejlesztésű technológia

Piacon elérhető rendszer

Nyílt forráskódú technológia

Egyéb

Termék vagy szolgáltatás?

Jelenlegi felhasználók:

Akik bevezetni tervezik a GF-t:

Lokális alkalmazás

Lokális kliens-szerver

Internetes szolgáltatás

Egyéb

Lokális alkalmazás

Lokális kliens-szerver

Internetes szolgáltatás

Milyen GF-technológiát használnak az EU-ban?

Szabály-alapú GF

Statisztikai GF

Nem tudom

Következmények A fordítói társadalom természetesen nem

érzett meg a fordítóprogramok ilyen szintű megjelenéséből semmit (=egy fordító sem vesztette el az állását)

Miért? Mert ez nem fordítás az eredeti értelemben, hanem a többnyelvűség egy újabb területe: az internet előtt ülők „megértéstámogatása”

Ezek a számok adták az ötletet további nyelvek bevonásához, a MorphoLogic angol-magyar és magyar-angol szolgáltatásának és a világ angol-X és X-angol gépfordító-szolgáltatásainak összekapcsolására: www.webforditas.hu

A webfordítás-prototípusból 2010-zel kezdőden indul egy EU-projekt magyar vezetéssel: az iTranslate4!

A Platform tervei a fordítástámogatásban

Intelligens szótárak építése és intelligens szótárépítés

A szótári tartalmak fejlesztése Fordítómemóriák intelligensebbé tétele A gépi fordítás a magyar nyelv

szolgálatában De mindez nem történhet kizárólag

üzleti alapon!