Статья
Пользовательский глоссарий в системе машинного перевода: возможности и перспективы
В статье рассматривается работа с терминологией современного переводчика технических текстов. Описываются особенности создания, ведения и использования терминологической базы - основного словарного ресурса автоматизированного рабочего места переводчика в предметной области нефтегазовой промышленности. Показано, что основой работы с терминологией является глоссарий, интегрированный в систему машинного перевода. Особое внимание уделяется владению переводчиком навыками терминологического менеджмента при постредактировании результатов машинного перевода.
1. Алексеева, Т. Е. (2023) Из опыта использования систем машинного перевода для перевода текстов профессиональной направленности. В кн.: Цифровая трансформация образования: актуальные проблемы, опыт решения: Материалы Всероссийской научно-практической конференции. Чебоксары: Издательский дом "Среда", с. 130-134.
2. Беляева, Л. Н. (2010) Потенциал автоматизированной лексикографии и прикладная лингвистика. Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена, № 134, с. 70-79.
3. Беляева, Л. Н. (2017a) Переводной словарь в синергетическом аспекте. Ученые записки Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономики, № 4 (60), с. 29-34.
4. Беляева, Л. Н. (2017b) Переводчик в пространстве технологий информации 4.0. Индустрия перевода, т. 1, с. 16-23.
5. Беляева, Л. Н. (2019) Машинный перевод в работе переводчика: практический аспект. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Проблемы языкознания и педагогики, № 2, с. 8-20.
6. Беляева, Л. Н. (2022) Машинный перевод в современной технологии процесса перевода. Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена, № 203, с. 22-30. https://doi.org/10.33910/1992-6464-2022-203-22-30
7. Герд, А. С. (2015) Нерешенное в моделировании логико-понятийных систем. Структурная и прикладная лингвистика, № 11, с. 4-8.
8. Калинина, С. В. (2024) Структурно-семантические и функциональные особенности англоязычной терминологии нефтегазовой сферы. Автореферат диссертации на соискание степени кандидата филологических наук. СПб., РГПУ им. А. И. Герцена, 27 с.
9. Камшилова, О. Н., Беляева, Л. Н. (2023) Машинный перевод в эпоху цифровизации: новые практики, процедуры и ресурсы. Terra Linguistica, т. 14, № 1, с. 41-56. https://doi.org/10.18721/JHSS.14105
10. Карпова, О. М, Работалова, О. М. (2019) Новые словари английской терминологии подъязыка "нефтепереработки" (ответ запросам пользователей). В кн.: И. И. Валуйцева (ред.). Слово. Словарь. Термин. Лексикограф: Сборник статей по материалам Международной научно-практической конференции памяти доктора филологических наук, профессора Юрия Николаевича Марчука. М.: Московский государственный областной университет, с. 286-293.
11. Карпова, О. М. (2021) Английская лексикография в цифровую эпоху. В кн.: Современная германистика и западноевропейская литература. Вып. 3. М.: Флинта, с. 208-229.
12. Крысин, Л. П. (2022) Современный словарь иностранных слов свыше 7000 слов и выражений, толкование значений, происхождение и употребление. М.: Грамота; АСТ-ПРЕСС ШКОЛА, 410 с.
13. Мишанкина, Н. А., Панасенко Е. А. (2016) База данных метафорической терминологии: концептуальное проектирование. Вестник Новосибирского государственного педагогического университета, № 6 (34), с. 86-99. https://doi.org/10.15293/2226-3365.1606.07
14. Никишова, О. А., Потапова, В. Ю. (2023) Использование систем машинного перевода при переводе текстов научно-технического содержания. Вестник Российского нового университета. Серия: Человек в современном мире, № 4, с. 133-140. https://doi.org/10.18137/RNU.V925X.23.04.P.133
15. Нильсен, Е. А., Ефремова, М. П., Солдатихина, А. А., Демидова, И. А. (2023) Автоматический, машинный перевод текста. СПб.: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 90 с.
16. Ошанова, Е. С. (2023) Практическое применение систем машинного перевода при переводе маркетинговых текстов. Социально-экономическое управление: теория и практика, т. 19, № 2, с. 92-103. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2023-2-92-103
17. Ошанова, Е. С., Дектерев, В. Н. (2022) К вопросу о современных методах, системах и качестве машинного перевода. Социально-экономическое управление: теория и практика, т. 18, № 4, с. 81-91. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2022-4-81-91
18. Петрянина, О. В. (2023) Методы современного машинного перевода и их характерные черты. Наука XXI века: актуальные направления развития, № 2-1, с. 151-156. https://doi.org/10.46554/ScienceXXI-2023.09-2.1-pp.151
19. Раренко, М. Б. (2021) Машинный перевод: от перевода "по правилам" к нейронному переводу. Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 6: Языкознание. Реферативный журнал, № 3, с. 70-79. https://doi.org/10.31249/ling/2021.03.05
20. Федюченко, Л. Г. (2020) Визуальный контекст как форма репрезентации технического знания. Филологические науки. Вопросы теории и практики, т. 13, № 1, с. 324-329. https://doi.org/10.30853/flnauki.2020.1.65
21. Федюченко, Л. Г. (2021) Терминологическая база данных как трансферная модель технического знания. Автореферат диссертации на соискание степени доктора филологических наук. Тюмень, Тюменский государственный университет, 41 с.
22. Экосистема PROMT. (2024) [Электронный ресурс]. URL: https://www.promt.ru (дата обращения 05.06.2024).
23. Popel, M., Tomkova, M., Tomek, J. et al. (2020) Transforming machine translation: A deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals. Nature Communications, vol. 11, article 4381. https://doi.org/10.1038/s41467-020-18073-9
24. Wang, H., Wu, H., He, Zh. et al. (2022) Progress in Machine Translation. Engineering, vol. 18, pp. 143-153. https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.03.023
25. Alekseeva, T. E. (2023) Iz opyta ispol'zovaniya sistem mashinnogo perevoda dlya perevoda tekstov professional'noj napravlennosti [From the experience of using machine translation systems for translating professional texts]. In.: Tsifrovaya transformatsiya obrazovaniya: aktual'nye problemy, opyt resheniya: Materialy Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferentsii [Digital transformation of education: current problems, solution experience: Proceedings of the All-Russian scientifc and practical conference]. Cheboksary: Sreda Publ., pp. 130-134. (In Russian)
26. Belyaeva, L. N. (2010) Potentsial avtomatizirovannoj leksikografi i prikladnaya lingvistika [The Potential of Automated Lexicography and Applied Linguistics]. Izvestiya Rossijskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta im. A. I. Gertsena - Izvestia: Herzen University Journal of Humanities & Sciences, no. 134, pp. 70-79. (In Russian)
27. Belyaeva, L. N. (2017a) Perevodnoj slovar' v sinergeticheskom aspekte [Translation Dictionary in Synergetic Aspect]. Uchenye zapiski Sankt-Peterburgskogo universiteta tekhnologij upravleniya i ekonomiki - Uchenye zapiski St. Petersburg University of Management Technologies and Economics, no. 4 (60), pp. 29-34. (In Russian)
28. Belyaeva, L. N. (2017b) Perevodchik v prostranstve tekhnologij informatsii 4.0 [Translator in the space of information technologies 4.0]. Industriya perevoda, vol. 1, pp. 16-23. (In Russian)
29. Belyaeva, L. N. (2019) Mashinnyj perevod v rabote perevodchika: prakticheskij aspect [Machine translation in the work of a translator: a practical aspect]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Problemy yazykoznaniya i pedagogiki - PNRPU Linguistics and Pedagogy Bulletin, no. 2, pp. 8-20. (In Russian)
30. Belyaeva, L. N. (2022) Mashinnyj perevod v sovremennoj tekhnologii protsessa perevoda [Machine translation and modern translation technology]. Izvestiya Rossijskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta im. A. I. Gertsena - Izvestia: Herzen University Journal of Humanities & Sciences, no. 203, pp. 22-30. https://doi.org/10.33910/1992-6464-2022-203-22-30 (In Russian)
31. Ekosistema PROMT [PROMT Ecosystem]. (2024) [Online]. Available at: https://www.promt.ru (accessed 05.06.2024). (In Russian)
32. Fedyuchenko, L. G. (2020) Vizual'nyj kontekst kak forma reprezentatsii tekhnicheskogo znaniya [Visual Context as a Way of Representing Technical Knowledge]. Filologicheskie nauki. Voprosy teorii i praktiki - Philology. Theory & Practice, vol. 13, no. 1, pp. 324-329. https://doi.org/10.30853/flnauki.2020.1.65 (In Russian)
33. Fedyuchenko, L. G. (2021) Terminologicheskaya baza dannykh kak transfernaya model' tekhnicheskogo znaniya [Terminology database as a transfer model of technical knowledge]. Extended abstract of PhD dissertation (Philology). Tyumen, Tyumen State University, 41 p. (In Russian)
34. Gerd, A. S. (2015) Nereshennoe v modelirovanii logiko-ponyatijnykh system [Unresolved in modeling logic-conceptual systems]. Strukturnaya i prikladnaya lingvistika, no. 11, pp. 4-8. (In Russian)
35. Kalinina, S. V. (2024) Strukturno-semanticheskie i funktsional'nye osobennosti angloyazychnoj terminologii neftegazovoj sfery [Structural-semantic and functional features of English-language terminology in the oil and gas sector]. Extended abstract of PhD dissertation (Philology). Saint Petersburg, Herzen State Pedagogical University of Russia, 27 p. (In Russian)
36. Kamshilova, O. N., Belyaeva, L. N. (2023) Mashinnyj perevod v epokhu tsifrovizatsii: novye praktiki, protsedury i resursy [Machine Translation in the Digital Age: New Practices, Procedures and Resources]. Terra Linguistica, vol. 14, no. 1, pp. 41-56. https://doi.org/10.18721/JHSS.14105 (In Russian)
37. Karpova, O. M, Rabotalova, O. M. (2019) Novye slovari anglijskoj terminologii pod'yazyka "neftepererabotki" (otvet zaprosam pol'zovatelej) [New dictionaries of English terminology of the sublanguage of "oil refning" (response to user requests)]. In: I. I. Valujtseva (ed.). Slovo. Slovar'. Termin. Leksikograf: Sbornik statej po materialam Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferentsii pamyati doktora flologicheskikh nauk, professora Yuriya Nikolaevicha Marchuka [Slovo. Dictionary. Term. Lexicograph: A written statement based on the materials of the International Scientifc and Practical Conference in memory of Doctor of Philological Sciences, Professor Yuriy Nikolaevich Marchuk]. Moscow: Moscow State Regional University Publ., pp. 286-293. (In Russian)
38. Karpova, O. M. (2021) Anglijskaya leksikografya v tsifrovuyu epokhu [English Lexicography in the Digital Age]. In.: Sovremennaya germanistika i zapadnoevropejskaya literatura. Vyp. 3 [Modern German Studies and Western European Literature. Iss. 3]. Moscow: Flinta Publ., pp. 208-229. (In Russian)
39. Krysin, L. P. (2022) Sovremennyj slovar' inostrannykh slov svyshe 7000 slov i vyrazhenij, tolkovanie znachenij, proiskhozhdenie i upotreblenie [Modern dictionary of foreign words over 7000 words and expressions, interpretation of meanings, origin and usage]. Moscow: Gramota Publ.; AST-PRESS ShKOLA Publ., 410 p. (In Russian)
40. Mishankina, N. A., Panasenko E. A. (2016) Baza dannykh metaforicheskoj terminologii: kontseptual'noe proektirovanie [The metaphorical terminology database: Conceptual design]. Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta - Novosibirsk State Pedagogical University Bulletin, no. 6 (34), pp. 86-99. https://doi.org/10.15293/2226-3365.1606.07 (In Russian)
41. Nikishova, O. A., Potapova, V. Yu. (2023) Ispol'zovanie sistem mashinnogo perevoda pri perevode tekstov nauchno-tekhnicheskogo soderzhaniya [Use of Machine Translation Systems in the Translation of Texts of Scientifc and Technical Content]. Vestnik Rossijskogo novogo universiteta. Seriya: Chelovek v sovremennom mire - Vestnik of the Russian New University. Series: Man in the Modern World, no. 4, pp. 133-140. https://doi.org/10.18137/RNU.V925X.23.04.P.133 (In Russian)
42. Nil'sen, E. A., Efremova, M. P., Soldatikhina, A. A., Demidova, I. A. (2023) Avtomaticheskij, mashinnyj perevod teksta [Automatic, machine translation of text]. Saint Petersburg: Saint Petersburg State University of Economics Publ., 90 p. (In Russian)
43. Oshanova, E. S. (2023) Prakticheskoe primenenie sistem mashinnogo perevoda pri perevode marketingovykh tekstov [Practical application of machine translation systems in the translation of marketing texts].
44. Sotsial'no-ekonomicheskoe upravlenie: teoriya i praktika, vol. 19, no. 2, pp. 92-103. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2023-2-92-103 (In Russian)
45. Oshanova, E. S., Dekterev, V. N. (2022) K voprosu o sovremennykh metodakh, sistemakh i kachestve mashinnogo perevoda [To the question of analysis of machine translation technologies]. Sotsial'no-ekonomi-cheskoe upravlenie: teoriya i praktika, vol. 18, no. 4, pp. 81-91. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2022-4-81-91 (In Russian)
46. Petryanina, O. V. (2023) Metody sovremennogo mashinnogo perevoda i ikh kharakternye cherty [Modern Machine Translation Methods and Their Characteristic Features]. Nauka XXI veka: aktual'nye napravleniya razvitiya, no. 2-1, pp. 151-156. https://doi.org/10.46554/ScienceXXI-2023.09-2.1-pp.151 (In Russian)
47. Popel, M., Tomkova, M., Tomek, J. et al. (2020) Transforming machine translation: A deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals. Nature Communications, vol. 11, article 4381. https://doi.org/10.1038/s41467-020-18073-9 (In English)
48. Rarenko, M. B. (2021) Mashinnyj perevod: ot perevoda "po pravilam" k nejronnomu perevodu [Machine Translation: From Translation "by the Rules" to Neural Translation]. Sotsial'nye i gumanitarnye nauki. Otechestvennaya i zarubezhnaya literatura. Seriya 6: Yazykoznanie. Referativnyj zhurnal - Social Sciences and Humanities. Domestic and Foreign Literature. Series 6. Linguistics, no. 3, pp. 70-79. https://doi.org/10.31249/ling/2021.03.05 (In Russian)
49. Wang, H., Wu, H., He, Zh. et al. (2022) Progress in Machine Translation. Engineering, vol. 18, pp. 143-153. https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.03.023 (In English)