by Napjainkban egyre gyakrabban jön szembe a gépi fordítás, a fordítók is egyre gyakrabban kapnak előfordított szövegeket átnézésre, de akár maguk is alkalmazhatják az AI fordítás által biztosított előnyöket: a folyamat csökkentheti a költségeket, gyorsabban elkészülhetnek a dokumentumok, és jó minőségben előfordított anyagokat olyan sebességgel és alapossággal lehet átnézni, hogy a fordítók se keserű szájízzel fogadjanak el efféle megbízásokat.
Ezen szövegek minősége viszont gyakran hullámzó. Találkozhatunk terminológiához és témakörhöz igazodó gépi fordítással, de olyannal is, ahol szinte gyorsabb lenne nulláról beírni a helyes megoldást, mint meglévő szöveget toldozni.
Jelen cikkünkben rövid betekintést nyújtunk pár gyakran használt megoldásba, melyek szabadúszó fordítók és cégek számára egyaránt reális megoldást nyújthatnak munkameneteik felgyorsítására. A leírás és elemzés a terjedelemnek megfelelően nem tér ki minden részletre, csupán az alapokat hivatott bemutatni.
Az RWS licencekhez mellékelt Language Weaver fordítómotorját, a DeepL csatlakoztatható megoldását, és az OpenAI GPT modelljeit vesszük górcső alá a csatlakozás módját, a munkamenetet és a terminológia/nyelvhasználat terén nyújtott teljesítményüket figyelembe véve.
Első lépésként a különféle megoldások használatának módját, ezt követően a teljesítményt, ráadásként pedig egy bónusz funkciót mutatok be.
A Language Weaver használata
A Language Weaver a fordítási memóriákhoz hasonlóan adható a projektekhez, a Use->Language Weaver Provider opció kiválasztásával:
Ezt követően a fenti Cloud lehetőségre kattintva, User Credentials kiválasztásával, az RWS-fiókhoz használt adatok beírásával, valamint a nyelvpár kiválasztására szolgáló ablak nyugtázásával meg is jelenik a memóriák között (az Edge opció helyben telepített megoldás lenne, mely szigorúbb adatvédelmi intézkedéseket alkalmazó vállalatok számára praktikus). Fontos megjegyezni, hogy a jelen cikkben a 24-es licenchez mellékelt Language Weaver megoldást vizsgáljuk, melynek teljesítménye nagyban eltér az adaptív nyelvpárokat kínáló verziótól. Utóbbi kifejezetten a saját fordítási memóriával tanítható, így a kötelező terminológián túl a stílust és hangnemet is a már elkészült fordításokhoz illeszti, ilyenek viszont jelen példánkban nem állnak rendelkezésre. Ezen megoldásról további információk és bemutató is elérhető az RWS weboldalán.
A DeepL használata
A DeepL használatához először telepíteni kell azt az RWS Appstore-ból, melyet a Studio bal felső sarkában található ikon segítségével lehet megnyitni. A keresőablak kitöltése és az Install gomb megnyomása után újra kell indítani a programot, ezt követően a Language Weaverhez hasonló módon a fordítási memóriáknál kell kiválasztani a DeepL MT Translation Provider opciót, majd megadni a DeepL-fiók Account területén található API kulcsot a használathoz (DeepL Pro Advanced és afölötti előfizetés esetén érhető el, ami jelenleg havi ~30 dollárt jelent).
Kiválaszthatjuk, hogy mennyire legyen formális a nyelvezet, valamint egy szótár is rendelkezésre áll, ami terminológiát hivatott helyettesíteni (sajnos inkább kevesebb, mint több sikerrel).
A ChatGPT használata
A ChatGPT használatához openAI-fiókra, azon belüli egyenlegre, valamint egy ott létrehozott projektkulcsra van szükség. Az egyenleget a profilon belüli Billing részen lehet kezelni, én például 10 dolláronként manuálisan töltögetem, ami a későbbi példákban szemléltetve jókora szövegmennyiség lefordításához és/vagy ellenőrzéséhez elegendő.
Kulcsot az API keys menüpontban tudunk készíteni, ezt kell majd bemásolnunk a Studio megfelelő ablakába.
Ha ezek az alapok megvannak, a Studio memóriabeállításainál a Use OpenAI Provider for Trados menüponttal megjelenő ablakban kell meghatároznunk először a kapcsolatot és a modellt. Ezt követően kiválaszthatjuk vagy létrehozhatjuk a használni kívánt „promptot”, vagyis megadhatjuk a gépnek, hogy mit csináljon. Ez sok lehetőséget rejt magában, de első próbálkozásként az egyszerű „Translate the source text in a formal tone, take the termbase into account” is elegendő lesz (a terminológia és többi erőforrás támogatásához fontos, hogy az összes opció be legyen pipálva).
Rövid teszt
A három gépi fordítómotort egy nem létező készülék mintegy 1000 szavas használati útmutatójával szemléltetjük, a kísérletek kétnyelvű fájljai pedig minden megoldás esetében letölthetők lesznek a szekciók végén.
Maga a fordítási folyamat mindhárom esetben megegyezik: beállítást követően a szerkesztő ablakban az üres szegmensek is automatikusan kitöltődnek javaslatokkal, viszont sokkal célravezetőbb a Projects nézetben a Batch Tasks->Pre-Translate Files opcióval dolgoznunk. Ha itt levisszük az előfordítás százalékát 70-ig, akkor nem csupán a teljes egyezések és gépi fordítás tölti ki a teljes szöveget pár kattintással, de a normál fordítási memóriák fuzzy egyezései is kitöltésre kerülnek, hogy biztosan konzisztensek maradjunk az előző anyagokkal.
A Language Weaver teljesítménye
A szövegen végiggörgetve találhatunk néhány átírnivalót és furcsaságot, de nagy százalékban alig kell belenyúlni a fordításba. Első pillantásra pár tegező szegmens lóg ki a sorból, # karakterekből a számok előtt eggyel kevesebb van a forrásnál, és a forrásban félkövér modellnevek bár nagyrészt stimmelnek, néhol nem csak a modellnévre terjednek ki, néhol pedig hiányos a formázás. A felsorolást jelző kötőjelek viszont mindenhol megtalálhatók, és a 3 db, ikonokat jelző címke is a helyén van. A legnagyobb gyengesége, hogy a beépített terminológia híján ez a verzió nem illeszkedik a megadott kifejezésekhez, egy alapos Verification így mindenképpen hasznos a potenciálisan javításra szoruló szegmensek átnézéséhez. Ettől függetlenül a licenchez mellékelt tartozékként hasznos eszköz lehet a fordítói munka felgyorsításához és megkönnyítéséhez szabadúszó fordítók számára.
A Language Weaver gépi fordítás csomagja a kétnyelvű fájllal és terminológiával innen tölthető le.
A DeepL teljesítménye
Ahogy a hozzáadásnál említettem, a terminológialista nem feltétlenül kerül figyelembevételre, ott sem, ahol csak a megadott kifejezés szerepelt a szegmensben. Ezt kivéve viszont többnyire elfogadható minőségűnek tűnik a gépi fordítás, a kötőjelek és a címkék itt is megvannak, a modellnév félkövér formátuma a célnyelvben is megtalálható (viszont valamiért kispórol néhány azt követő szóközt). Gyakorlatilag hozza a böngészőből megszokott szintet, annyi különbséggel, hogy az egyes szavakra kattintva nem kapunk szinonimákat.
A DeepL gépi fordítás csomagja a kétnyelvű fájllal és terminológiával innen tölthető le.
Az OpenAI teljesítménye
Az eddigiekhez képest ez a megoldás jobban illeszkedik a terminológiához, és megvan az a sajátossága, hogy szöveges utasításokkal finomíthatjuk az utasításokat a téma, hangnem, kényes pontok tekintetében. Az első verzió után felhívtam a figyelmét a kötőjelekre, az idézőjelek használatára, a title case használatának mellőzésére, a második próbálkozás pedig eszerint módosul (bár még mindig nem hibátlan). A prompt összetettsége látszólag nem volt hatással a fordítás árára, mindkét esetben mintegy 11 centbe került ~1000 szó előfordítása. Ha a szómennyiség vagy a minőségi elvárások nem tennék indokolttá a Language Weaver adaptív opcióját, de az ingyenes változatnál nagyobb testreszabhatóságra lenne szükség, egy ilyen „feltöltőkártyás” megoldás normál munkamennyiségek és szigorú terminológia esetén jobban megérheti a DeepL ajánlatánál.
Az OpenAI gépi fordítás első változata és a második verziót tartalmazó csomag a kétnyelvű fájllal és terminológiával innen tölthető le.
Az OpenAI-fiókkal történő összekapcsolás viszont nem csupán fordításhoz, de ellenőrzéshez is használható, így legalább érintőleg megemlíteném a Studio szövegellenőrzést megkönnyítő AI Assistant kiegészítőjét.
AI Assistant
A szerkesztő felület bal oldalán található AI Assistant a megfelelő utasítások megadásával javaslatokat tesz a célnyelvi szegmensben található szöveg javítására, ami egy kattintással beilleszthető, majd ezt követően szükség szerint szerkeszthető. A teszt során meghatároztam a magázó hangnemet és kiemeltem a terminológia fontosságát, ami határozottan javított az ilyen téren kifogásolható szövegek minőségén:
Ez potenciálisan felgyorsíthatja az ellenőrzési folyamatot: ha például az F8-as verificationnel ellenőrizzük a terminológiát, pár kattintással végigmehetünk a kifogásolt szegmenseken, és módosíthatjuk is őket. A megoldás előnye, hogy előfordított és hagyományosan fordított szövegeken egyaránt használható, így univerzális segítő lehet a fordítási folyamat során.
Követtem a költségeket itt is, a 4.0 modell használatával 20 szegmens ellenőrzését követően 2 centtel láttam kevesebbet a fiókomban.
Rövidebb szegmenseknél észszerűbb a hibákat manuálisan javítani, de hosszabb, és főleg nagyobb átírásra szoruló, szigorúbb terminológiai követelményekkel rendelkező szegmensek esetén érdemes lehet az asszisztens segítségét kérni.
Összefoglalás
Ha megfelelő minőségben történik, a gépi fordítás nem csupán cégeknek, de szabadúszó fordítóknak is időt és erőfeszítést takaríthat meg, ami rövidebb határidőket tesz lehetővé a technológia mindenki számára elérhető lehetőségeinek köszönhetően.
A Trados Studio gépi fordítási opcióinak széles kínálatában különféle szempontok szerint mindenki találhat megfelelő megoldást, akár az esetleg böngészőben már használt DeepL modulját, akár a testreszabhatóságot és terminológiát előtérbe helyező, ellenőrzést is lehetővé tevő OpenAI opciót, a költségtakarékos, licenc mellé járó Language Weavert, vagy annak adaptív nyelvpárokkal memóriákból képezhető verzióját választja.
Ha még nem rendelkezik Studio szoftverrel, vagy frissíteni szeretné, szabadúszóként a megrendelő űrlapunk segítségével teheti meg.
Fordítóirodák és cégek számára személyre szabott tájékoztatást kínálunk az info@translationessentials.eu e-mail-címen, vagy a +3630 129 6286-os telefonszámon.
