Egynyelvűség, többnyelvűség, szótárak, fordítás Prószéky Gábor MorphoLogic Nyelvi áttörés

Az EU-országok idegennyelv-tudása (Eurobarometer) Luxemburg99% Lettország93% Málta93% Hollandia91% Litvánia90% Szlovénia89% Dánia88% Svédország88% Észtország87% Ciprus72% Belgium71% Szlovákia69% Finnország66% Németország62% Csehország60% Ausztria58% Görögország49% Lengyelország49% Franciaország45% Bulgária45% Írország41% Románia41% Spanyolország36% Olaszország36% Portugália36% Egyesült Királyság30% Magyarország29%

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) Angol Francia Német Spanyol Olasz Holland Portugál Görög Lengyel Román Svéd Finn Dán Bolgár Cseh Magyar Szlovén Szlovák Litván Észt Lett Máltai Ír Egyéb

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 lehet ő sége Az elektronikus és a hagyományos szótárak viszonyát alapvet ő en 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 kereshet ően  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 m ű ködött  A minden nyelv fölött álló közvetít ő nyelves megoldás mindig csak kísérlet maradt  A transzfer-fordítás ma a szabály-alapú rendszerek alapgondolata  A statisztikai fordítók az utóbbi évtized egyeduralkodóivá váltak  A soknyelv ű ség ismét el ő térbe kerül: hibrid rendszerek el ő állítása

A gépi fordítás legalapvetőbb módszerei közvetít ő nyelv célnyelvforrásnyelv elemzés generálás transzfer közvetlen fordítás közvetlen fordítás statisztikai fordítás statisztikai fordítás

Merre megy a gépi fordítás tovább?  Hosszú távra tervezett kutatások (csak megfelel ő támogatással!) : a fordítási min ő ség folyamatos javítása  Kutatási projektek a fordításhoz tartozó szolgáltatások b ő vítésére (pl. szókészlet-b ő vít ő eszközök, intelligens keresési megoldások)  További „platformok” bevonási lehet őségeinek kutatása (pl. összekapcsolás beszédfeldolgozással, mobil alkalmazások)

Miért próbálják ki a GF-t? Teszteltük a GF-t, és elhatároztuk, hogy használjuk A GF felgyorsította a munkánkat a határidő közelében A GF automatikussá és olcsóbbá tette a dolgunkat A GF bevezetése tudatos döntés volt, innovációs stratégiánk részeként Egyéb

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 való ű 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 többnyelv ű ség egy újabb területe: az internet el ő tt ül ő k „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:  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!