Модель «машинный перевод + постмашинное редактирование перевода» на платформе YiCAT: на примере дисциплины «Стилистическое постмашинное редактирование текста» для студентов первого курса магистратуры Высшей школы перевода МГУ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной статье автором анализируется процесс машинного перевода и постмашинного редактирования китайскими студентами на занятиях по дисциплине «Стилистическое постмашинное редактирование текста» при помощи платформы для перевода YiCAT, которая использует модель сочетания машинного перевода и постмашинного редактирования в целях организации учебного процесса и распределения учебного времени. Правительство России в 2017 году утвердило «План цифровой экономики Российской Федерации», в результате чего процесс цифровизации постепенно проник во все научные сферы. Автор статьи приходит к выводу о том, что российским университетам следует обращать большее внимание на обучение машинному переводу и постмашинному редактированию перевода. Помимо этого, в статье представлена идея о том, что кафедры перевода современных университетов должны фокусироваться на внедрении и применении переводческих технологий и новейших инструментов перевода в рамках обучения навыкам перевода. В России имеется лишь несколько сотен статей, затрагивающих особенности машинного перевода. Большинство из них посвящены изучению имеющихся ограничений, возможностей развития и путей улучшения систем машинного перевода. В то же время статей, затрагивающих особенности постмашинного редактирования текста перевода, представлено чрезвычайно мало. Число таких статей не превышает нескольких десятков. Таким образом, в области исследований постмашинного редактирования перевода существует множество вызовов, которые следует решить как можно скорее для того, чтобы сфера постмашинного редактирования перевода могла соответствовать эпохе искусственного интеллекта. Одновременно с этим российским вузам следует обратить внимание на преподавание дисциплин, затрагивающих средства машинного перевода и навыки постмашинного редактирования. Крупные переводческие факультеты должны активно использовать переводческие технологии и инструменты машинного перевода на занятиях, добавлять новые учебные дисциплины, подразумевающие ознакомление и применение студентами подобных технологий и инструментов, а также встраивать такие дисциплины в рамки имеющихся программ обучения специалистов в области перевода. Все это позволит вузам сформировать надежную основу для воспитания современных и квалифицированных специалистов, отвечающих требованиям новой эпохи.

Об авторах

Цзинпэн Лю

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: ljpesti@mail.ru
преподаватель; Высшая школа перевода;

Список литературы

  1. 肖志清,金鸣.国内机器翻译译后编辑研究现状、问题与展望——基于中国知网数据库(1995—2022 年)[J]. 民族翻译,2022(04):68-76.) (Сяо Чжицин, Цзинь Мин. Современное состояние, проблемы и перспективы исследований постмашинного редактирования перевода в Китае: на основе базы данных CNKI (1995–2022 гг.). Национальный перевод. 2022 (04): 68–76).
  2. Гарбовский, Н. К., Костикова О. И. Интеллект для перевода: искусный или искусственный? // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 22.Теория перевода. 2019. №4. С. 3-25.
  3. 王华树, 刘世界.人工智能时代翻译技术转向研究[J]. 外语教学, 2021(05):42. (Ван Хуашу, Лю Шицзе. Изменения в технологии перевода в эпоху искусственного интеллекта. Обучение иностранным языкам. 2021 (05): 42).
  4. 程维,魏子杭.翻译技术教学中的高阶思维培养 [J].上海翻译,2021(3):39-44.(Чэн Вэй, Вэй Цзыхан. Воспитание развитого мышления в преподавании технологиям перевода. Шанхайский перевод. 2021(3): 39-44.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).