# data[].attributes.headline
Lista kontrolna z zakresu tłumaczenia maszynowego i postedycji

# data[].attributes.subject
Lista kontrolna z zakresu tłumaczenia maszynowego i postedycji

# data[].attributes.body
21.01.2021

Na dzień dzisiejszy zaznajomiłam się z następującymi zagadnieniami w ramach kursu oraz we własnym zakresie:

podstawowe zasady funkcjonowania tłumaczenia maszynowego

różnice między statystycznym a neuronalnym systemem tłumaczenia maszynowego, mocne i słabe strony obydwu modeli

norma ISO 17100:2015 rozróżniająca postedycję i tłumaczenie z podglądem tłumaczenia maszynowego

norma ISO 8587:2017 dotycząca postedycji

różnica między postedycją pełną i lekką, działania podejmowane w ramach obydwu rodzajów postedycji, stawki (p. pełna 70-85%, p. lekka 50-65%)

obowiązujące na rynku tłumaczeniowym zasady podejmowania się i wykonywania postedycji

narzędzia umożliwiające stosowanie zasad postedycji w wybranych narzędziach CAT (QA, spellchecking, tryb śledzenia zmian)

kryteria oceny jakości tłumaczeń maszynowych

narzędzia komputerowe umożliwiające wykonanie analizy jakości tłumaczeń maszynowych (np. Raw Output Evaluator)

koncepcja i zasady automatycznej oceny jakości tłumaczeń maszynowych (BLEU score, koncepcja N-gramów)

koncepcja i zasady automatycznej oceny czytelności tekstów

obsługiwać narzędzia do automatycznej oceny czytelności tekstów (Flesch Kincaid, Flesh Reading Ease)

różnica między deep learning a machine learning

etyka korzystania z bezpłatnych, ogólnodostępnych narzędzi do tłumaczenia maszynowego, w tym z aplikacji w chmurze,; konsekwencje prawne korzystania z narzędzi typu Google Translate w ramach świadczenia usług jako profesjonalny tłumacz

narzędzia rozwijane przez Google, w tym NLP oraz algorytm BERT i ich zalety.

# data[].attributes.body
18.01.2021

W 2018 r. Google zaprojektowało NLP, czyli natural language processing. Jest to technologia oparta o sieć neuronową, której zadaniem jest przetwarzanie i lepsze zrozumienie przez mechanizm wyszukiwarki Google naturalnego języka. Pod koniec roku 2019 wprowadzono technologię, która ma wspomagać NLP. Jej pełna nazwa to Bidirectional Encoder Representations from Transformers - BERT.

BERT jest przełomowy, ponieważ Google może teraz rozumieć pełny kontekst słowa, biorąc pod uwagę wyrazy, które poprzedzają i znajdują się po konkretnej frazie. Wiele testów, które przeprowadził Google wykazało, że wyszukiwarka często nie brała pod uwagę spójników i przyimków (stop words). Z tego powodu czasem otrzymywaliśmy wyniki rozbieżne z tym, co naprawdę chcieliśmy osiągnąć. Dodatkowo pod uwagę brana jest również kolejność i kontekst słów.

Motywacją do prac nad takim rozwiązaniem była potrzeba zrozumienia, o co pytają użytkownicy wyszukiwarki. 15% spośród codziennych zapytań do wyszukiwarki, to zapytania, które wcześniej nie wystąpiły i dlatego konieczne było opracowanie algorytmu dla wyników, których nie dało się przewidzieć.

Według Google BERT ma wpłynąć na poprawę jakości 10% wyszukiwań i sprawić, że staną się one bardziej dopasowane do oczekiwań użytkownika.
Jak podaje Google, algorytm ten jest tak potężny, że ilość zasobów niezbędnych do jego funkcjonowania zmusiło do umieszczenia go w całości w chmurze.

Źródła:

Google AI Blog

Artykuł na stronie EchoMarketing, partnera Google

"Blog - ciekawostki ze świata WEB 2.0/3.0"

Moja refleksja:
W żadnym ze znalezionych przeze mnie artykułów nie wyjaśniono, dlaczego spójniki i przyimki mają tak ogromne znaczenie w zdaniu. Według mnie jest to duże przeoczenie i z tego powodu, dla czytelnika niezaznajomionego z teorią językoznawczą kwestia ta będzie niezrozumiała. Jednocześnie zadziwiające jest to, że Google tak późno zauważył znaczenie stopwords w interpretacji zdania i trafności wyników wyszukiwania.
O kluczowym znaczeniu spójników i przyimków mówi teoria gramatyki kognitywnej Langackera, z którą oczywiście nie każdy musi być zaznajomiony, nie jest to jednak, według mnie, wymówka dla zespołów pracujących nad narzędziami przetwarzania i rozumienia języka przez komputery.
W książce "Cognitive Grammar. A Basic Introduction" Langacker wyjaśnia fenomen wyrażeń relacyjnych i znaczenie układu trajektor/landmark. Ogólnie rzecz ujmując, trajektor odpowiada zazwyczaj podmiotowi zdania, a landmark jego dopełnieniom. Dzięki tym terminom językoznawcy są w stanie wyjaśnić różnice między zdaniami semantycznie identycznymi, różniącymi się jedynie przysłówkami, np. "Lampa jest nad stołem" a "Stół jest pod lampą". Różnica polega na skupieniu uwagi uczestników dyskursu na danym elemencie - dlatego też odpowiedź na pytanie "Gdzie jest lampa?" brzmi "Lampa jest nad stołem", a nie "Stół jest pod lampą". Poniżej zamieszczam pełną wersję wywodu Langackera na ten temat.

Z powyższych powodów BERT może być, moim zdaniem, przełomem w kwestii trafności wyników wyszukiwania. Ma to ogromne znaczenie dla tłumaczy, w których pracy czas jest bardzo ważny i trafność wyszukiwarki może niezwykle usprawnić nam pracę. Mam również nadzieję, że umiejętność narzędzia BERT zostanie również zutylizowana w tłumaczu Google, który bardzo by na tym zyskał.

~*~

Fragmenty z "Cognitive Grammar. A Basic Introduction" Langackera na temat układu trajektor/landmark:

"For relational expressions, an additional basis for classification resides in the
number and the nature of their focal participants. A profiled relationship construes its participants at different levels of prominence. It is usual for one participant to be made the primary focus, as the entity being located, evaluated, or otherwise described. This is called the trajector (tr). Additionally, there is often a secondary focal participant, called the landmark (lm). These constructs were initially adopted on purely semantic grounds. They are necessary to distinguish many pairs of expressions that are otherwise semantically identical, like above and below (fig. 3.9). Trajector/landmark organization is thus inherent in the meanings of relational expressions" (Langacker 2008: 113)

"The prepositions above and below differ in this manner. They are clearly not synonymous. Where, however, does their contrast in meaning lie? They have the same content: each indicates the relative spatial location of two things, primarily with respect to the vertical axis. Moreover, as shown in figure 3.9, they also profile the same relationship: referentially, X above Y is the same relationship as Y below X. The semantic contrast can only reside in the degree of prominence conferred on the relational participants. We use X above Y to specify the location of X (the higher participant), and Y below X to locate Y (the lower participant). This makes X and Y their respective trajectors. In each case the other participant functions as a spatial landmark for that purpose. This difference in trajector/landmark alignment, a matter of construal, is solely responsible for above and below being semantically distinct
If above and below contrast in their choice of trajector, characterized as the participant being located or assessed, the discourse context should sometimes determine which preposition will be used. This prediction is borne out by data like the following:

(11) (a) Where is the lamp?
(i) The lamp (tr) is above the table (lm).
(ii) *The table (tr) is below the lamp (lm).
(b) Where is the table?
(i) The table (tr) is below the lamp (lm).
(ii) *The lamp (tr) is above the table (lm).

The question in (11)(a) makes it clear that the lamp is interpreted as the thing being located. In this context, the answer is felicitous only when the lamp specifies the trajector, as in response (i), not the landmark, as in (ii). In (11)(b), where the table is the entity being located, these judgments are naturally reversed." (Langacker 2008: 71)

# data[].attributes.body
14.01.2020

Tłumacze często pracują z plikami Excel. Ponieważ zawsze miałam problemy z obsługą tej aplikacji, zapisałam się na webinar tzw. Xmart Group.

Na webinarze omówiono wiele ciekawych funkcji i trików, jednak sama prezentacja była dla mnie nieatrakcyjna Było to spowodowane kilkoma czynnikami, m.in.:

przerost formy nad treścią - niepotrzebne i zbyt częste lub przekombinowane nawiązania do gastronomii, szczególnie w nazewnictwie poszczególnych segmentów prezentacji - w większości przypadków nazwy, które miały być w zamyśle organizatorów śmieszne, były po prostu mylące i nie wiadomo było, czego będzie dotyczyć dany segment

prowadzący wyraźnie nie posiadali doświadczenia pedagogicznego - wpierw pokazywali, jak znaleźć np. daną funkcję lub ustawienia, a dopiero potem mówili, do czego może to być przydatne. W rezultacie trudno było pozostać zainteresowanym, ponieważ nigdy nie wiedziałam, o czym jest mowa i na co patrzę, dopóki czynność nie została ukończona. Moim zdaniem wpierw prowadzący powinien powiedzieć, jaką funkcję pokaże i dopiero wtedy tłumaczyć, gdzie ją znaleźć, jak do niej dotrzeć, jak ją wykonać.

prowadzący bardzo rygorystycznie trzymali się ustalonych ram czasowych, przez co tłumaczyli pobieżnie i pospiesznie, a kolejne czynności wykonywali bardzo szybko, przez co trudno było nadążyć z robieniem notatek.

Czego się nauczyłam:

stosować podwójne kliknięcie lewego przycisku myszki (wiele zastosowań)

dostosowywać ustawienia proste i zaawansowane, w tym np. dotyczące list niestandardowych

zmieniać układ i ustawienia domyślne tabel przestawnych

ułatwiać sobie i przyspieszać pracę za pomocą przydatnych skrótów klawiszowych, np.

ctrl + shift + zoom myszą --> przesuwanie widoku po osi horyzontalnej (szybsze niż korzystanie z dolnego suwaka)

przy okazji i przez przypadek, próbując użyć tego skrótu, sama odkryłam inny skrót: ctrl + zoom myszą --> powiększanie/pomniejszanie widoku - nie jest to skrót typowo excelowy, działa tak samo w Wordzie, plikach .pdf oraz w przeglądarkach internetowych

ctrl + shift + F1   --> tryb pełnoekranowy

dodawać obraz do stopki, np. logo firmy

# data[].attributes.body
11.01.2021

Na facebookowej grupie dla tłumaczy pojawiło się zapytanie o stawkę w przypadku posiadania pamięci tłumaczeniowej znacznie ułatwiającej nam pracę:

Chciałem poruszyć kwestię 100% matches, ponieważ dwa biura w tym tygodniu prosiły mnie o ustalenia cennika zależnie od liczby powtórzeń i procent matches.
Powiem szczerze, że zawsze wyceniałem dokument niezależnie od liczby powtórzeń zakładając, że używanie CAT to korzyść dla tłumacza a nie dla biura. Poza tym 100% match nie oznacza, że tłumaczenie jest poprawne.
No czasami, jeśli dokument ewidentnie był powtarzalny, to obniżałem stawkę.
A jaki są Wasze praktyki?

Poniżej najbardziej interesujące wypowiedzi:

Zdarzyło mi się dwukrotnie, od tego samego biura, w ciągu kilku dni dostać bardzo podobne tłumaczenie- wtedy obniżyłam cenę. Poza tym- również uważam, że to jest moja sprawa, moja korzyść i nie rozumiem dlaczego miałabym każdemu dawać jakieś rabaty z tego tytułu.

A skąd pomysł oferowania rabatów za trafienia z Twojej pamięci? Rabaty za trafienia z pamięci dotyczą zawsze tego, co dostarcza klient.

Jeżeli na angielski (brak problemu z fleksją) to schodzę niżej za 100% i CM - w zależności od ilości. Jeżeli na 10 stronach jest jedna powtórzona to nie, ale nieraz trafiają do mnie teksty po 300 stron, gdzie np. 200 jest powtórzeń. Wtedy już liczę sobie jakąś siatkę, ale z założenia nie schodzę nigdy poniżej 25%, a idealnie jak wejdzie 50% - przy większych kwotach te największe projekty już często nie wchodzą. Staram się plus minus przeliczać też prace na roboczogodziny żeby stawka godzinowa nie wyszła za niska.

Wiem, że musisz ustalić stawkę %, ale IMHO to bzdura. Ja tam uważam, że skoro tłumacz zainwestował w narzędzia, to korzysta. Dentysta nie jest tańszy dlatego, że ma sprzęt, który umożliwi mu szybsze borowanie. Mechanik z lewarkiem nie jest droższy od mechanika z full podnośnikiem.

Jeżeli od biura dostaję paczkę tradosową z pamięcią itp., to stawkę za słowo mam różną w zależności właśnie od tego, czy to fuzzy, matche itp.
Ale jeżeli dostaję po prostu plik edytowalny bez żadnej pamięci, to wszystko liczę tak samo.

Ja tego nie rozumiem. Przecież nawet jeśli są powtórzenia trzeba to chociażby przeczytać i sprawdzić czy rzeczywiście jest to match i zatwierdzić ( no a do tego trzeba mieć wiedzę) i w razie czego poprawić . Faktycznie z tego co piszecie CAT-y obróciły się przeciwko tłumaczom.

Po rozważeniu wszystkich powyższych opinii, stwierdzam, że generalnie akceptowalnym zwyczajem jest przyjmowanie standardowej stawki, jeśli matche pochodzą z naszej własnej pamięci tłumaczeniowej, ponieważ sami na nią zapracowaliśmy i jest naszym narzędziem, które ma nam pracę ułatwiać, generując zarobki, a nie obniżając je.
Natomiast, jeśli pamięć tłumaczeniowa pochodzi od klienta, wtedy stawka może być niższa.
Jeśli zlecenie pochodzi od stałego klienta, bądź w krótkim przedziale czasowym otrzymamy bardzo podobne zlecenia od jednego klienta (nawet nowego), warto rozważyć rabat.
Warto przeliczać pracę na godziny robocze w celu kontroli opłacalności zleceń.

# data[].attributes.body
07.01.2021

Na facebookowej grupie zrzeszającej profesjonalnych tłumaczy, do której należę, rozwinęła się dyskusja na temat świeżo opublikowanego artykułu na temat "precedensowego wyroku polskiego sądu w sprawie wykorzystania tłumaczeń maszynowych w procesie profesjonalnego przekładu oraz sprawowania nadzoru jakościowego nad procesem tłumaczeniowym przez biuro tłumaczeń".

Artykuł dotyczy procesu prowadzonego przez Sąd Rejonowy Poznań-Stare Miasto w Poznaniu. Postępowanie prowadzone jest z powództwa biura tłumaczeń, które wniosło pozew przeciwko swojemu klientowi, dochodząc zapłaty wynagrodzenia za wykonaną przez siebie usługę tłumaczenia publikacji książkowej z języka polskiego na język angielski. Tłumaczenie zostało zrealizowane w 2013 r. Klient odmówił zapłaty, kwestionując jakość wykonanego przez biuro przekładu swojej książki, która była specjalistycznym podręcznikiem programowania mikrokontrolerów w języku C. Ponadto tłumaczenie zostało wykonane z dużym opóźnieniem. Pomimo złożonej reklamacji i kilku prób poprawienia tłumaczenia końcowa jakość tłumaczenia okazała się, w ocenie klienta, na tyle niska („tragiczna”), że złożył oświadczenie o odstąpieniu od umowy i ostatecznie zlecił wykonanie tłumaczenia innemu podmiotowi. Na tym tle powstał spór o zapłatę wynagrodzenia.
Biuro tłumaczeń i jego klient zawarli umowę na wykonanie tłumaczenia w tzw. wariancie STANDARD, który zawierał zastrzeżenie o braku zgodności z normą jakościową PN-EN 15038:2006 (poprzedniczka dzisiejszej normy ISO 17100:2015), przy jednoczesnym zapewnieniu, że tłumaczenie zostanie wykonane przez tłumacza zawodowego i poddane redakcji natywnej przez osobę o specjalizacji zgodnej z dziedziną przekładu. Wynikowe tłumaczenie miało nadawać się do zastosowań profesjonalnych.
Tłumacz zeznał w trakcie rozprawy, że 92% tłumaczenia wykonał przy wykorzystaniu darmowego translatora Google, a potem poprawiał to tłumaczenie. Pozostałe 8% przetłumaczył jedynie za pomocą translatora, nie weryfikując rezultatów tego tłumaczenia. Jedną z przyczyn skorzystania z narzędzia GT było opóźnienie w wykonaniu tłumaczenia.

Poniżej najważniejsze wnioski autora artykułu, moim zdaniem wyjątkowo wnikliwe i wyczerpujące. Zaznaczyłam kolorem fragmenty, które szczególnie zwróciły moją uwagę:

W obrocie profesjonalnym w zakresie usług tłumaczenia pisemnego kładzie się ogromny nacisk na wyraźne oznaczanie tłumaczeń wykonanych przy wykorzystaniu narzędzi MT. Wskazuje na to m.in. wyraźne rozróżnienie pomiędzy normami jakościowymi. Norma PN-EN ISO 17100:2015 określająca wymogi proceduralne i jakościowe w zakresie świadczenia usług tłumaczeń pisemnych wyraźnie wyłącza z zakresu stosowania normy wykonywanie tłumaczeń maszynowych z późniejszą ich postedycją. Tak realizowane tłumaczenia są uznawane za niezgodne z wymogami jakościowymi zawartymi w przedmiotowej normie. Tłumaczenia maszynowe i postedycja objęte są normą jakościową ISO 18587:2017.

Co niezmiernie ważne norma jakościowa dotycząca tłumaczeń maszynowych wyraźnie rozróżnia role „tłumacza” i „postedytora”. Osoba dokonująca jedynie sprawdzenia rezultatów tłumaczenia maszynowego i wprowadzająca pewne poprawki nie jest, w myśl normy, tłumaczem. Z akt sprawy wynika, że 92% tłumaczenia stanowiło rezultat tłumaczenia maszynowego poddany postedycji, a 8% to tzw. „surowe” tłumaczenie maszynowe.

Zastosowanie procesu postedycji wymaga uprzedniego uzgodnienia ze zleceniodawcą.

Należy podkreślić, że w niniejszej sprawie głównym problemem nie był sam fakt zastosowania tłumaczenia maszynowego, tylko wykorzystanie go w sposób skrajnie nieprofesjonalny i niezgodny z powszechnie akceptowanymi zasadami sztuki i dobrymi praktykami branżowymi.

Korzystanie z profesjonalnych narzędzi tłumaczeń maszynowych jest dopuszczalne wyłącznie za wyraźną zgodą zleceniodawcy i jest innym rodzajem usługi od tradycyjnego tłumaczenia pisemnego. W odniesieniu do tłumaczeń maszynowych ma zastosowanie inna norma jakościowa niż do tłumaczeń pisemnych (tłumaczenia pisemne – PN-EN ISO 17100:2015; tłumaczenia maszynowe – ISO 18587:2017). W okresie, w którym wykonywane było tłumaczenie narzędzie Google Translate wykorzystywało tzw. metodę statystyczną, której wynikiem były tłumaczenia o wyraźnie niższej jakości, niż obecnie stosowane tłumaczenia maszynowe oparte o sieci neuronowe.

Warunki korzystania z usług Google

W „Warunkach korzystania z usług Google” obowiązujących w czasie, w którym wykonywane było tłumaczenie, którego dotyczy omawiany wyrok, wskazuje się, że: Przesyłając materiały w jakikolwiek sposób do Usług, użytkownik udziela firmie Google (i jej współpracownikom) ważnej na całym świecie licencji na wykorzystywanie, udostępnianie, przechowywanie, reprodukowanie, modyfikowanie, przesyłanie, publikowanie, publiczne prezentowanie i wyświetlanie oraz rozpowszechnianie tych materiałów, a także na tworzenie na ich podstawie dzieł pochodnych (na przykład przez wykonanie tłumaczenia, adaptacji lub innych zmian w celu zapewnienia lepszego działania z Usługami). Użytkownik w ramach tej licencji przyznaje prawa w ograniczonym celu obejmującym utrzymywanie, promocję i udoskonalanie Usług oraz tworzenie nowych. Licencja pozostanie w mocy nawet wówczas, gdy użytkownik przestanie korzystać z Usług (dotyczy to na przykład wpisu o firmie dodanego w serwisie Mapy Google). W niektórych Usługach mogą istnieć sposoby uzyskania dostępu do umieszczonych w nich treści oraz usunięcia ich. Ponadto w pewnych Usługach obowiązują warunki lub ustawienia, które zawężają zakres wykorzystania przez nas treści przesłanych do tych Usług. Użytkownik musi mieć niezbędne prawa do udzielenia powyższej licencji na wszelkie materiały, które przesyła do Usług.

W związku z takimi postanowieniami: po pierwsze tłumacz naruszył „Warunki korzystania z usług Google” przesyłając do usługi GT treści, na korzystanie z których w innych celach niż wykonanie tłumaczenia nie posiadał uprawnień. Po drugie, przesyłając do usługi Google treść całej książki udzielił firmie Google ważnej na całym świecie licencji na wykorzystywanie, udostępnianie, przechowywanie, reprodukowanie, modyfikowanie, przesyłanie, publikowanie, publiczne prezentowanie i wyświetlanie oraz rozpowszechnianie treści książki pozwanego. Należy zwrócić również uwagę, że Google wprowadził także regulacje w zakresie korzystania ze swoich usług w firmie: Jeśli usługi Google są używane na rzecz firmy, firma ta akceptuje niniejsze warunki. Firma zobowiązuje się chronić i zabezpieczać firmę Google, jej podmioty stowarzyszone, kadrę kierowniczą, przedstawicieli i pracowników przed wszelkimi roszczeniami, pozwami i działaniami, które wynikają z korzystania z Usług lub naruszenia niniejszych warunków bądź są z nimi związane. Obejmuje to ochronę przed wszelką odpowiedzialnością i wydatkami powstałymi w wyniku roszczeń, strat, szkód, pozwów, wyroków, kosztów postępowania sądowego i opłat za obsługę prawną. W związku z takim postanowieniem, zakładając iż powódka posiadała wiedzę na temat sposobu wykonania usługi, a przynajmniej, iż ponosi pełną odpowiedzialność wobec pozwanego za stosowane przez tłumacza narzędzia, powódka zgodziła się na warunki Google i przyjęła na siebie odpowiedzialność przed roszczeniami wynikającymi z naruszenia regulaminów Google. Z zeznań tłumacza wynikało również, że powódka wiedziała o tym, że tłumaczenia dokonywane są za pomocą Google Translate.

Polityka Prywatności Google

Istotne kwestie związane z wykorzystaniem Google Translate w niniejszej sprawie zawiera także Polityka Prywatności Google. Zgodnie z tym dokumentem: Aby oferować wszystkim użytkownikom lepsze usługi, zbieramy różnorodne informacje – od informacji podstawowych, takich jak określenie, jakim językiem posługuje się użytkownik, aż po te bardziej złożone, np. ustalenie najbardziej przydatnych reklam czy najbliższych internetowych znajomych. Wszelkie dane zbierane są na dwa sposoby. Pierwszym z nich jest zbieranie informacji podanych przez użytkownika, drugim zaś zbieranie informacji uzyskiwanych podczas korzystania z usług Google. Google może zbierać dane o usługach, z których korzysta użytkownik, oraz sposobie w jaki to robi (np. wówczas, gdy użytkownik odwiedza witrynę, w której działa program reklamowy, lub wyświetla i klika na udostępniane przez nich reklamy i materiały).

Zgodnie zatem z własną Polityką Prywatności, Google ma prawo zbierać i zapisywać w dziennikach serwerów informacje uzyskiwane podczas korzystania z usług Google przez użytkownika. Tym samym korzystając z usługi Google Translate, tłumacz wprowadził do wyszukiwarki translatora treść niemal całej książki, zezwalając tym samym firmie Google na zapisanie jej treści na swoich serwerach i wykorzystywanie do własnych celów.

Kilka dodatkowych spostrzeżeń na tle omawianego wyroku, które mogą okazać się interesujące z punktu widzenia codziennej praktyki branży tłumaczeniowej i lokalizacyjnej:

Pozostawienie w tekście poddanym redakcji nieprzetłumaczonych słów, oczywistych błędów językowych i ortograficznych oraz niezrozumiałych fragmentów stanowi o wystąpieniu błędów krytycznych dyskwalifikujących tłumaczenie z perspektywy wykorzystania go do celów profesjonalnych.

Odpowiedzialność za wybór tłumacza ponosi biuro jako bezpośrednia strona umowy ze zleceniodawcą. Ewentualny wybór oparty na preferencjach klienta winien odbywać się spośród osób właściwie zweryfikowanych przez biuro tłumaczeń pod kątem kompetencji translatorskich i gwarantujących odpowiedni poziom tłumaczenia w danej dziedzinie. Tłumacz w niniejszej sprawie takich standardów nie spełniał.

Co do udziału klienta w procesie tłumaczenia publikacji książkowych to odnosząc się do tej kwestii w sposób ogólny, oderwany od niniejszej sprawy, można stwierdzić, że współpraca pomiędzy klientem/autorem a biurem tłumaczeń/tłumaczem jest wysoce pożądana i wpływa korzystnie na końcowy rezultat procesu tłumaczeniowego. Nie jest to warunek niezbędny dla prawidłowego wykonania usługi, ale stanowi dobrą praktykę branżową. Współpraca taka może obejmować

ustalenie terminologii

wyjaśnienie ewentualnych niejasności tekstu źródłowego

dostarczenie materiałów referencyjnych

wskazanie źródeł dodatkowych, które mogą okazać się przydatne podczas przekładu.

To biuro tłumaczeń, jako przyjmujący zamówienie, jest w tym stosunku profesjonalistą, który powinien dokonać oceny dostarczonego materiału pod względem przydatności do prawidłowego wykonania dzieła. Zleceniodawca tłumaczenia z reguły nie posiada wiedzy i przygotowania fachowego, aby ocenić w sposób dostateczny czy przekazywany materiał nadaje się do tłumaczenia.

Biuro tłumaczeniowe jest zobowiązane do sprawowania bieżącego nadzoru jakościowego i organizacyjnego nad przebiegiem procesu tłumaczeniowego oraz ponosi odpowiedzialność za dobór stosowanych przez tłumacza narzędzi. Biuro zobowiązane jest do dokonania kontroli jakościowej tłumaczenia przed oddaniem dzieła klientowi. Zamówienie usługi nie obejmującej weryfikacji, a jedynie redakcję natywną nie uzasadnia w jakimkolwiek stopniu wykonania tłumaczenia nie spełniającego podstawowych branżowych standardów jakościowych.

"W mojej opinii z powyższego można wyprowadzić wniosek, że składanie na etapie oferty nieprawdziwych deklaracji, co do fachowości osób dokonujących przekładu oraz wysokiej jakości jego rezultatu końcowego, w kontekście braku właściwego nadzoru ze strony BT nad procesem tłumaczeniowym, należy traktować jako umyślne wyrządzenie szkody klientowi."

~*~

Moje podsumowanie:
Metodologia pracy wspominanego tłumacza była sprzeczna z zasadami sztuki translatorskiej, ponieważ nie zapewniała ona poufności przekazywanych danych i naruszyła prawo własności intelektualnej przysługujące klientowi/autorowi tekstu źródłowego. Tłumaczenie maszynowe przy użyciu Google Translate nie spełnia warunku zachowania pełnej poufności i prowadzi do naruszenia praw własności intelektualnej osób trzecich.

Moim zdaniem tłumacz profesjonalnie świadczący usługi przekładu specjalistycznego powinien być świadom zagrożeń wynikających z wykorzystania narzędzi, które nie są przeznaczone do zastosowań profesjonalnych i komercyjnych. Zapoznanie się z warunkami świadczenia takiej usługi (w tym przypadku regulamin usługi Google Translate) określonymi przez jej dostawcę to absolutne minimum staranności w tym zakresie.

# data[].attributes.body
19.12.2020

Czytając poranny newsletter, natknęłam się na link z 40 twierdzeniami o produktywności. Kilka z nich wydało mi się wyjątkowo adekwatne do produktywności w pracy tłumacza:

3. Work expands to fill the time you give it.

Określanie dokładnych terminów i trzymanie się ich pozwala nam skuteczniej zarządzać naszym czasem i oszczędzać go. Jeśli zaczniemy pracę z nastawieniem "skończę, kiedy skończę", zajmie nam ona nieproporcjonalnie dużo czasu. Podobny efekt otrzymamy, jeśli termin ustalimy, ale będzie on niepotrzebnie zbyt odległy. Terminy powinny być ustalane z rozsądkiem, tak, abyśmy zdążyli z zadaniem bez problemu, ale też żebyśmy nie poświęcali na nie za dużo czasu (który moglibyśmy wykorzystać inaczej).

4. Perfection is productivity’s nemesis.

to problem, z którym zmagam się osobiście i bezustannie. Perfekcja w pracy może być zaletą, ale łatwo popaść w przesadę i stracić mnóstwo czasu. Jest to szczególnie ważne w postedycji - powinniśmy zawsze pamiętać o tym, czy oczekuje się od nas postedycji pełnej, czy lekkiej - dbałość o szczegóły i zmiany preferencyjne mogą znacznie obniżyć naszą produktywność. Ponieważ wiem, że mnie samej podczas wykonywania korekty ciężko zignorować wyrażenia poprawne, jeśli mam pomysł na 'lepsze' rozwiązanie, muszę się szczególnie pilnować w tej kwestii.

12. You can only be productive if you’re clear on the result you hope to produce.
17. The goal isn’t to do everything — it’s to do things that align with your goal.

tłumacz powinien zawsze mieć na uwadze końcowego odbiorcę tłumaczenia oraz oczekiwania i wytyczne klienta - czy tekst naszego tłumaczenia będzie publikowany, czy ma jedynie posłużyć odbiorcy do zrozumienia treści oryginału? Te inne czynniki powinniśmy wziąć pod uwagę i na ich podstawie zdecydować, ile czasu możemy poświęcić na pracę nad danym tekstem.

14. Productivity requires opposite skills: The ability to pay attention and ignore.

tłumacz musi uważnie czytać tekst źródłowy i własne tłumaczenie, będąc jednocześnie w stanie zignorować niuanse, nad którymi nie opłaca mu się głowić, tracąc cenny czas.

28. Busy is not productive.
39. You don’t manage your time, you spend it. Invest wisely.

ustalamy priorytety; wybieramy zlecenia, które są bardziej opłacalne - np. zajmą nam mniej czasu, ponieważ posiadamy już pamięć tłumaczeniową, która nam je ułatwi, nie wpływając na stawkę. Można też potraktować to zdanie dosłownie - inwestowanie w kursy specjalizujące, oprogramowanie, które usprawni nam pracę, również zaoszczędzą nam czasu, nerwów i kłopotów.

32. You don’t have to reinvent the wheel — you can learn from the person who did.

ambicja jest dobra i ważna, ale trzeba też szanować własny czas i nerwy - w miarę możliwości i środków trzeba ułatwiać sobie pracę, wykorzystując w jak największym stopniu ze słowników internetowych, korpusów językowych, forów, baz danych, baz terminologicznych i pamięci tłumaczeniowych. Jeśli mamy jakieś wątpliwości lub natkniemy się na problem w programie CAT - szkoda czasu, żeby samemu się głowić - trzeba pytać!

# data[].attributes.body
14.12.2020

Oprócz problemów z rozpoznawaniem ironii, sarkazmu, metafor, o których czytałam tydzień temu (07.12.2020 - Dlaczego zawód tłumacza jest wciąż potrzebny?), NMT prezentuje kolejne problemy:

1. Ograniczony zasób słownictwa rozpoznawanego i tłumaczonego nieomylnie: typowy trening modelu NMT polega na uczeniu komputera ograniczonej listy słów najczęściej używanych w danym języku. Pozwala to zwiększyć szybkość procesu treningowego oraz tłumaczeniowego, ale jednocześnie prowadzi do ograniczenia tematyki, z jaką radzi sobie model. Cierpią na tym szczególnie tłumaczenia zawartości mediów społecznościowych, gdzie posty często zawierają słownictwo slangowe i neologizmy.

2. Nadprodukcja obcych znaczników: zdarza się, że system NMT wyprodukuje długą sekwencję obcych znaków w tekście docelowym, np.: "kot usiadł na <unk> <unk> , , , , <unk> <unk> <eos> <eos>”. Wynika to z faktu, że modele NMT są w dużej mierze nieograniczone w kwestii przewidywania kolejnych słów i znaków. Dzieje się tak szczególnie często w sytuacjach, gdy system napotka słowo w tekście źródłowym, które było bardzo rzadkie w materiale treningowym. Ponieważ takie rzadko spotykane słowa występują najczęściej w kilku różnych kontekstach, systemowi ciężko przewidzieć, co powinno następować po takim słowie. To z kolei wpływa negatywnie na kolejne słowa w zdaniu. W efekcie jedno niespotykane słowo może uniemożliwić poprawne tłumaczenie całego zdania.

# data[].attributes.attachment_link.title
What are Neural Machine Translation methods still clearly weak at?

# data[].attributes.attachment_link.description
Answer (1 of 2): Great question, thanks for the A2A. NMT systems has certainly become tremendously popular in the last few years. Most, if not all, state-of-the-art translation systems are based on NMT methods. But these systems aren't perfect and there's a couple particular issues that arises wh...

# data[].attributes.body
10.12.2020

W artykułach na temat tłumaczenia maszynowego często napotykam terminy deep learning i machine learning. Początkowo byłam przekonana, że są one stosowane wymiennie, okazuje się jednak, że deep learning (głębokie uczenie) to podkategoria technologii machine learning (uczenia maszynowego).

W uczeniu maszynowym komputer czerpie wiedzę z nadzorowanego przez człowieka procesu. Do maszyny wprowadza się tysiące przykładów szkoleniowych, na przykład zdjęć kotów i elementów charakterystycznych dla tych zwierząt. Na ich podstawie system próbuje rozpoznawać obraz kota pośród innych zdjęć, człowiek poprawia błędy programu i dzięki temu system uczy się. Jest to jednak proces dość czasochłonny i ma pewne ograniczenia.

Uczenie głębokie jest więc przełomem, ponieważ nadzór człowieka nie jest już potrzebny. Wiąże się to z tworzeniem obszernych sieci neuronowych, dzięki którym system uczy się i pracuje samodzielnie. W tym wypadku nie można więc mówić o linearnej logice, charakterystycznej dla programów komputerowych, ale raczej o pracy wzorowanej na działaniu ludzkiego mózgu. Oprogramowanie uczy się i doskonali po każdym nowym doświadczeniu.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Tłumaczenia maszynowe oparte na regułach i statystykach długo były uznawane za kanciaste i nienaturalne. Język to przecież nie tylko słowa, ale także drobne niuanse i reguły, które są trudne do okiełznania i zamknięcia w sztywnych ramach. By przetłumaczyć tekst, nie wystarczy zamiana fraz z języka A na B. Potrzebne jest zrozumienie gramatyki, wychwycenie zwyczajów językowych i kulturowych. Coraz lepiej radzą sobie z tym algorytmy sztucznej inteligencji i sieci neuronowe. Z ich pomocą powstają przekłady zbliżone do doskonałych. Sprawdzamy, jak działają te technologie.

Jeśli tłumaczenia maszynowe kojarzą Ci się przede wszystkim z początkami Google Translatora, być może zdziwisz się, że istnieją aż trzy rodzaje systemów do tłumaczeń wspomaganych komputerowo. Mowa o programach opartych na regułach, statystycznych i neuronowych tłumaczeniach maszynowych. Ostatnia ze wspomnianych technologii jest najbardziej zaawansowana i jednocześnie spełnia wyśrubowane wymogi branży tłumaczeniowej.

Nowe technologie i wymagania napędzają zmiany

Obecnie przekłady mają być szybkie, bezbłędne i spójne, szczególnie gdy mówimy na przykład o branżach e-commerce czy technicznej, gdzie coraz częściej setki specjalistów pracuje jednocześnie nad zapytaniami klientów, instrukcjami czy opisami produktów. Dlatego też nowoczesne systemy tłumaczeniowe bazują na szybkich i wydajnych silnikach deep learning (głębokiego uczenia). Ta sama technologia napędza rozwój między innymi rozpoznawania obiektów, które stosuje się w systemach monitoringów czy nawet w samochodach osobowych.

Deep learning a machine learning - niuanse, które robią różnicę

Deep learning to podkategoria technologii machine learning (uczenia maszynowego). W uczeniu maszynowym komputer czerpie wiedzę z nadzorowanego przez człowieka procesu. Do maszyny wprowadza się tysiące przykładów szkoleniowych, na przykład zdjęć kotów i elementów charakterystycznych dla tych zwierząt. Następnie człowiek poprawia błędy programu i dzięki temu system uczy się rozpoznawać obraz kota spośród tysięcy zdjęć. W tym wypadku proces uczenia się jest jednak dość czasochłonny i ma pewne ograniczenia.

Przełomem jest więc uczenie głębokie, ponieważ nie musi być ono nadzorowane przez człowieka. Wiąże się to z tworzeniem dużych sieci neuronowych, które pozwalają systemowi uczyć się i działać samodzielnie. W tym wypadku nie można więc mówić o linearnej logice, charakterystycznej dla programów komputerowych, ale raczej o pracy wzorowanej na działaniu ludzkiego mózgu. Oprogramowanie uczy się i doskonali po każdym nowym doświadczeniu.

Tłumaczenia maszynowe wzorowane na pracy ludzkiego mózgu

W ten sposób działają sieci neuronowe wykorzystywane w nowoczesnych tłumaczeniach maszynowych. Specjaliści od machine translation opracowali systemy, które mają dziś szerokie zastosowanie w biznesie. Można w pełni zintegrować je na przykład z systemami CMS i narzędziami do automatyzacji procesów, dzięki czemu przekłady i wprowadzanie treści przebiegają niemal w czasie rzeczywistym. System przechowuje wykorzystane dane, dzięki czemu mogą one być ponownie użyte w kolejnym tłumaczeniu, a cały proces jest stale ulepszany. Maszyna uczy się bowiem na podstawie korekt wcześniej popełnionych błędów.

Wielojęzyczna komunikacja w globalnych przedsiębiorstwach jest dzięki temu znacznie usprawniona. Choć coraz częściej mówi się o tym, że sztuczna inteligencja może zastąpić człowieka, nawet w przypadku tak zaawansowanej technologii specjaliści zajmują się także postedycją i weryfikacją przekładów.

Systemy oparte na regułach i statystykach

Tłumaczenia oparte o sieci neuronowe postrzegają zdanie jako całość, uwzględniając także kontekst. Dlatego też przekłady są znacznie bardziej naturalne niż tłumaczenia oparte na regułach (RMBT). Ta starsza technologia bazuje na kombinacji reguł językowych, gramatycznych i słownikach. Taki system, by przeanalizować tekst, potrzebuje obszernych leksykonów, z kompletnym zestawem reguł językowych.

Bardziej zaawansowane są systemy statystyczne. Choć nie znają one reguł, „uczą się" tłumacząc duże ilości danych. Dlatego też sprawdzają się na przykład przy tłumaczeniach przeznaczonych dla określonej branży. Choć i w tym wypadku pojawiają się problemy, przykładowo z poprawnym szykiem zdań, który różni się w zależności od języka. Nie można się jednak dziwić, że nie jest to idealna technologia, bo liczy ona już niemal 70 lat.

# data[].attributes.attachment_link.title
Tłumaczenie maszynowe oparte na regułach a tłumaczenie maszynowe statystyczne i neuronowe - Summa Linguae

# data[].attributes.attachment_link.description
Tłumaczenia maszynowe oparte na regułach i statystykach długo były uznawane za kanciaste i nienaturalne. Język to przecież nie tylko słowa, ale także drobne niuanse i reguły, które są trudne do okiełznania i zamknięcia w sztywnych ramach. By przetłumaczyć tekst, nie wystarczy zamiana fraz z języka A na B.

# data[].attributes.headline
Dlaczego tłumaczenie neuronalne jest przełomowe?

# data[].attributes.subject
Dlaczego tłumaczenie neuronalne jest przełomowe?

# data[].attributes.body
07.12.2020

Tłumaczenie neuronalne (NMT)

zmniejsza wysiłek postedycyjny o 25%

generuje płynniejsze tłumaczenia

zazwyczaj oferuje lepsze wyniki niż tłumaczenie statystyczne (SMT)

Zarówno NMT jak i SMT wykorzystują substytucję numeryczną, tj. przypisują wyrazom numery w celu przetworzenia tekstu źródłowego i wygenerowania tekstu w języku docelowym.

W tłumaczeniu statystycznym numery przypisywane są losowo, tj. dwa powiązane ze sobą słowa otrzymują niepowiązane ze sobą numery. Oznacza to, że SMT nie bierze pod uwagę kontekstu lingiwstycznego.
NMT przypisuje bliskie sobie numery wyrazom powiązanym ze sobą, np. synonimom lub wyrazom pochodnym.

Kolejną różnicą między systemami NMT a SMT jest sposób, w jaki obydwa te systemy oceniają płynność produktu.

Systemy SMT analizują "zlepki" słów za pomocą tzw. N-gramów. Oznacza to, że w przypadku 3-gramu system ocenia zgodność kontekstową 3 wyrazów, tj. czy dane 3 wyrazy występują w odpowiedniej kolejności względem siebie. W wyniku tego system SMT generuje zdania, w których kolejność i znaczenie słów zgadzają się w zakresie sekwencji 3-wyrazowych. W efekcie poprawność kontekstowa jest bardzo lokalna i ograniczona. Generowane zdania zazwyczaj są płynne w wyraźnych sekwencjach 3-wyrazowych (w przypadku 3-gramu), ale nie na poziomie całego zdania.

System NMt wykorzystuje rekurencyjne sieci neuronalne. Oznacza to, że NMT bierze pod uwagę całe zdanie. Ma to szczególne znaczenie w językach fleksyjnych i takich, gdzie powiązane ze sobą słowa mogą być od siebie oddalone w zdaniu, np. w niemieckim, gdzie czasownik często znajduje się na końcu zdania.

Ostatnim argumentem Läubliego jest różnica w sposobach trenowania systemów SMT i NMT.
Systemy SMT składają się z 3 głównych elementów:

modelu tłumaczeniowego obliczającego odpowiednie tłumaczenia wyrazów

modelu odpowiadającego za szyk wyrazów

modelu językowego wykorzystującego N-gramy.

Problem polega na tym, że te 3 modele trenowane są niezależnie od siebie.

Systemy NMT wykorzystują tylko 1 model zbudowany z kilku elementów trenowanych jednocześnie. W ten sposób system uczy się wielu zależności lingwistycznych, gramatycznych, semantycznych.

Problemy systemu NMT:

wciąż tłumaczy zdanie po zdaniu, a więc nie bierze pod uwagę zależności kontekstowych między zdaniami;

potrzebuje dużej ilości danych, aby nabrać płynności. Oznacza to, że do systemu trzeba wprowadzić wiele przetłumaczonych tekstów, aby przeprowadzić trening systemu. Nie jest to problem w przypadku par językowych, w których dysponujemy obszernymi korpusami, jednak pary mniej popularne stanowią duże wyzwanie.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
reduces post-editing effort by 25%, outputs more fluent translations, and "linguistically speaking it also seems in quite a few categories that it actually outperforms statistical machine translation (SMT)." This comparison opened Samuel Läubli's presentation during Neural machine translation (NMT) SlatorCon Zürich.

Läubli is a PhD Candidate at the University of Zürich and CTO of machine translation and opinion mining company TextShuttle. During his 20-minute presentation in front of 80 language industry peers at the inaugural SlatorCon Zürich, he discussed three reasons why NMT was a breakthrough. First, however, he wanted to briefly reinforce the foregone conclusion that NMT trumps SMT.

He reiterated that NMT had been widely adopted by huge technology companies over the course of 2017, especially. Focusing on his area of academics, Läubli concluded that "in research at least, there's no more question then, that NMT is better than SMT systems."

Advertisement

Of course, that begs the question: why is it better? And indeed, what makes it that much of a breakthrough over predecessor technology?

Watch Samuel Läubli discuss neural machine translation with Slator co-founder Andrew Smart.

NMT Systems Understand Similarities between Words

Noting that his presentation will contain simplifications for a more general audience, Läubli laid out his first reason why NMT was a breakthrough: "NMT systems really have a notion of how similar words are."

He explained that both SMT and NMT, in the simplest sense, function using numerical substitution-i.e. they replace words with numbers, and then proceed to perform mathematical equations on those numbers to translate.

"NMT systems capture the similarity of words and can then benefit from that"

SMT more or less uses random numbers, in the sense that two related words would have numbers that aren't related. Läubli gave an example sentence where only one word is different, but used the same way: one sentence used "but" and the other used "except."

SMT systems, he said, would for example assign values like ID number 9 and 2 to both words respectively, and therefore not relate them in any way. On the other hand, NMT systems would assign values like 3.16 and 3.21, essentially placing them close together if the training data shows their use to be fairly similar.

"NMT systems capture the similarity of words and can then benefit from that," Läubli said.

NMT Systems Consider Entire Sentences

The next reason why NMT was a breakthrough, according to Läubli, was because of how NMT models assess the fluency of output.

SMT systems would evaluate the fluency of a sentence in the target language a few words at a time using an N-gram language model, Läubli said. "If we have an N-gram model of order 3, when it generates a translation, it will always assess the fluency by looking at n-1 previous words," he said. "So in this case it would be 2 previous words."

This means that given a sentence of any length, an SMT system with a 3-gram language model will make sure every three words would be fluent together. "The context is always very local. As new words are added, we can always look back, but only to a very limited amount basically," Läubli said, noting that if you take a look at SMT output, "you will see that subsequences are actually quite fluent, that's not a problem. The sentence overall usually isn't. It's because of that [limitation]."

On the other hand, NMT models use recurrent neural networks. According to Läubli, "the good thing here is that we can condition the probability of words that are generated at each position on all the previous words in that output sentence." In essence, where SMT is limited to how many words its N-gram model dictates, NMT evaluates fluency for the entire sentence.

"In languages such as German where we have words that have long distance dependencies and so on, this is actually quite important if you want to generate a fluent output sentence," Läubli concluded. "This is why the output of NMT systems tends to be a lot more fluent than the output of SMT systems if you look at entire sentences."

NMT Systems Learn Complex Relationships between Languages

For Läubli's final reason what NMT is a breakthrough, he compared how SMT and NMT systems are trained.

He explained that SMT systems have three separate main components:

the translation model that calculates the proper translation for words between languages

the reordering model that reorders words in the output, and

the language model, which is the N-gram model previously discussed

"The problem here is that these models were all learned independently from each other," Läubli said. "There really wasn't any interdependence between them. The problem was of course that for some languages, reordering plays more [of a role] than for others or the language model might be more important and so on."

He went on to explain that researchers have found some workarounds for this problem, but the models are inherently limited. Some of the adjustments they wanted "just wasn't possible."

"In NMT systems, basically we're looking at one single model, and of course that model has several components. But these components are all jointly trained," Läubli said. "In this way you can actually capture a lot more interdependencies between the complex features that make up a language if you process them by machines."

3 Problems with NMT

Not wanting to mislead the audience into thinking NMT is a "solved problem," Läubli said research into the technology is ongoing. He also highlighted three of its own problems:

First, NMT can only translate on a sentence by sentence basis. "When we translate text what we do is cut the text into individual sentences and then all of these sentences are essentially translated in parallel. When the MT system does something to one sentence it doesn't know about the others," Läubli said. "When you get a translated text back out of these engines, it's basically just a sequence of translated sentences. It's not a translated text (entire document) in that sense."

Läubli noted that this is an area of research they are working on at the University of Zürich.

Second, NMT needs a lot of training data to become fluent. "In fact we need a lot more translated texts to train a good NMT system than we needed for a good SMT system," according to Läubli. He pointed out this is not a problem for language pairs with lots of existing corpora, but low resource languages would be an issue.

He noted that this problem is also being tackled by other researchers, mentioning Google's zero-shot translation .

Lastly, Läubli said he personally sees a problem with NMT that will eventually happen once it becomes widespread enough to the user or translator level: the human-computer interface.

"We need a lot more translated texts to train a good NMT system than we needed for a good SMT system."

He showed the audience a screenshot of a typical CAT tool that shows six segments of text for translation. "It's kind of funny that we keep presenting texts in the form of tables to people all the time, in a sense, isn't it?" He asked, noting that a lot of users have asked if it would be possible to translate entire texts and not segments, or at least translate segments in an order of their choosing. "We want to improve our MT systems by making them look at entire texts, but when people are translating entire texts all they see is 6 segments. This is a bit strange isn't it?"

"It's no wonder in my opinion, that 38% of professional translators use MS Word for post-editing," Läubli said. "They trade in all the translation functionality a CAT tool would offer in favor of a tool that preserves document structure."

"If you think that we'll have better MT systems going forward, at some point, people will necessarily want to use some form of machine assistance even for translating literature or marketing texts," he said. "But if we're going to show it in interfaces found in today's CAT tools, I'm not so sure if that's gonna happen."

Finally, in the panel discussion at the end of all presentations, Läubli fielded a few questions from the audience and Slator. He declined to forecast a timeline for when NMT would be fluent enough to handle stylistic problems like irony, but did answer a question from Slator's co-founder Florian Faes, who asked how busy the NMT field is right now in terms of research.

"I guess people with a background on MT certainly find it easier these days to find a job... That's for sure," Läubli began, noting that MT is a very old problem. "People have been trying to translate automatically from one language into another for like 60 years and they've always said in the next five years we're gonna be there and there we are 60 years later."

"With NMT, because the techniques are similar to other machine learning applications, this has actually attracted quite a few people who worked on other problems similar to machine translation," he said. "In that sense, it is a hot topic but it could be that these people go away again in two years and focus on other challenges."

For a copy of Samuel Läubli's presentation, register free of charge for a Slator membership and download a copy here.

Download the Slator 2019 Neural Machine Translation Report for the latest insights on the state-of-the art in neural machine translation and its deployment.

# data[].attributes.attachment_link.title
3 Reasons Why Neural Machine Translation is a Breakthrough | Slator

# data[].attributes.attachment_link.description
reduces post-editing effort by 25%, outputs more fluent translations, and "linguistically speaking it also seems in quite a few categories that it actually outperforms statistical machine translation (SMT)." This comparison opened Samuel Läubli's presentation during Neural machine translation (NMT) SlatorCon Zürich.

# data[].attributes.headline
Dlaczego zawód tłumacza jest wciąż potrzebny?

# data[].attributes.subject
Dlaczego zawód tłumacza jest wciąż potrzebny?

# data[].attributes.body
04.12.2020

Biuro GMRTrancription inwestuje w tłumaczy i przekonuje, że człowiek jest wciąż mądrzejszy od maszyny. Choć dzisiejsze tłumaczenia maszynowe są coraz lepszej jakości i często "wystarczające", nadal pozostają elementy tekstu, których maszyna nie widzi bądź nie rozumie, a co za tym idzie, pomija je w tłumaczeniu.
Człowiek wciąż jest lepszy od maszyny w następujących kwestiach:

bierze pod uwagę kontekst wypowiedzi - kontekst nie tylko lingwistyczny (co dzisiejsze maszyny już potrafią), ale też kontekst kulturowy, czasowy, historyczny, geograficzny  itd.

potrafi dostrzec prawdziwe, niedosłowne znaczenie tekstu - metafory, ironię, sarkazm

potrafi dostrzec elementy kulturowe, które wymagają lokalizacji bądź wyjaśnienia

rozpoznaje specjalistyczną terminologię i rozumie jej znaczenie

odczuwa emocje, jakie docelowo ma wzbudzać dany tekst i potrafi stworzyć tekst w języku docelowym działający na odbiorcę w podobny sposób.

Z wymienionych powodów tłumaczenia wykonane przez człowieka oraz tłumaczenia maszynowe poddane postedycji mają większą szansę dotrzeć do odpowiednich odbiorców i odnieść pożądany efekt (np. zachęcić do kupna produktu, którego tłumaczony tekst dotyczy).

# data[].attributes.body
02.12.2020

Norma ISO 18587:2017 dotyczy postedycji. We wprowadzeniu autorzy wskazują na rozpowszechnienie korzystania z tłumaczeń maszynowych, które czasami jest jedyną opcją dla projektów z ograniczonym budżetem lub projektów, które trzeba pilnie zrealizować. Według autorów na razie nie ma systemu, który mógłby zastąpić profesjonalnego tłumacza, więc zachodzi potrzeba kształcenia kompetentnych specjalistów od postedycji. Warto zaznaczyć, że we wprowadzeniu wskazano na wydajność i szybkość tłumaczeń maszynowych oraz na zwiększone zapotrzebowanie na tego typu usługi. Oprócz tego wskazano na to, że specjalista od postedycji powinien posiadać takie same kwalifikacje jak tłumacz zgodnie z normą 17100:2015 oraz dodatkowe kwalifikacje w zakresie pracy z translatorami (np. wykrywanie typowych błędów) i technik redagowania tłumaczenia maszynowego.
Zgodnie z najbardziej rozpowszechnionym założeniem (oraz normą
18587:2017) wyróżnia się dwa rodzaje postedycji:

lekka - szybka edycja tekstu (terminy angielskie to: fast/ gist/ rapid/ light post-editing), która ma na celu uczynić go zrozumiałym po niezbędnych poprawkach, oraz

pełna (conventional/ full) - ma na celu stworzenie tekstu o lepszej jakości (tzw. publishable quality). W jej wyniku powstaje tekst o jakości zbliżonej do jakości tekstu przetłumaczonego przez człowieka. Ten drugi typ wiąże się często z całkowitym przeredagowaniem tłumaczenia maszynowego – trzeba każdy fragment tekstu poprawić tak, aby jakość tłumaczenia końcowego oddawała charakter i przekaz emocjonalny oryginału i, przykładowo, nadawała się do publikacji.

Czynności wykonywane przez reaktorów różnią się w zależności od typu wejściowego tekstu i celów tekstu wyjściowego, ale głównym założeniem jest to, że redagowanie tłumaczenia maszynowego powinno być mniej pracochłonne niż tłumaczenie „od zera”.

Żródło: Nikishina, Maria, 2018: "Tłumaczenie w programie CAT z podglądem translatora: chwilowa fascynacja czy przyszłość tłumaczeń pisemnych?"

# data[].attributes.headline
Eksport plików .sdlxliff z memoQ do SDL Trados Studio

# data[].attributes.subject
Eksport plików .sdlxliff z memoQ do SDL Trados Studio

# data[].attributes.body
30.11.2020

Wśród zalet MemoQ często wymienia się, że obsługuje pliki o rozszerzeniu .sdlxliff, dzięki czemu użytkownicy MemoQ i Trados Studio mogą współpracować przy projektach.  Postanowiłam sprawdzić, jak działa przesyłanie plików między tymi programami.
Już na samym początku napotkałam problemy: każdy z tych dwóch programów posiadam zainstalowany na innym urządzeniu, nie mogę więc nagrać ekranu podczas operacji przesyłania plików.
ALE: dzięki temu moja sytuacja lepiej oddaje rzeczywistość, gdzie jedna osoba przesyła pliki z MemoQ drugiej osobie, która otworzy je w Tradosie.

Przystępując do operacji, na pierwszym urządzeniu (dalej: Urządzenie 1) uruchomiłam MemoQ i otworzyłam losowy zakończony projekt zawierający 2 przetłumaczone pliki, zaznaczyłam je i z menu kontekstowego wybrałam Export -> Export (Choose path). Niestety pliki mogłam zapisać tylko w formacie .docx. Po kilku nieudanych próbach utworzenia pakietu postanowiłam poszukać pomocy w Centrum Pomocy MemoQ, gdzie dowiedziałam się, że ten program nie może eksportować plików do formatu .sdlxliff, jeśli plik źródłowy nie był w tym formacie. Oznacza to, że użytkownik MemoQ może jedynie odbierać pakiety utworzone w Trados Studio i odsyłać je w tym samym formacie (źródło).

Niezrażona, uruchomiłam Trados Studio na drugim urządzeniu (dalej: Urządzenie 2), otworzyłam losowy projekt zawierający 2 przetłumaczone pliki, zaznaczyłam je i utworzyłam pakiet zawierający 2 pliki .sdlxliff wraz z pamięciami tłumaczeniowymi i bazami terminologicznymi. Pakiet ten następnie załadowałam na własny dysk Google. Na Urządzeniu 1 pobrałam pakiet z dysku i otworzyłam go w MemoQ za pomocą przycisku "Import Package" na głównej wstążce. Program otworzył okno importowania pakietu, w którym poprosił mnie o stworzenie nowego projektu (dalej: Project 44). Program sam rozpoznał języki źródłowy i docelowy. Dodatkowo miałam możliwość potwierdzenia, że chcę, aby program zaimportował również pamięci tłumaczeniowe i bazy terminologiczne znajdujące się w pakiecie.

Tworzenie projektu i importowanie plików zakończyło się z kilkoma ostrzeżeniami, których początkowo nie zauważyłam. Pliki tłumaczeniowe otworzyły się bezproblemowo, bazy terminologiczne oraz pamięci tłumaczeniowe również działały prawidłowo. Jedyną nieprawidłowością, jaką zauważyłam, był brak podglądu tłumaczenia poniżej segmentów. W ustawieniach projektu oraz we właściwościach pliku funkcja podglądu była aktywna, błąd musiał więc nastąpić podczas importu, nie miałam już jednak możliwości sprawdzenia tego.
Poza brakiem podglądu nie zauważyłam innych nieprawidłowości, przystąpiłam więc do eksportowania plików z powrotem.

Ponownie zaznaczyłam obydwa pliki i wybrałam Export -> Export (Choose path). Tym razem program oferował opcję zapisania plików w formacie .sdlxliff. Sam proces eksportowania wydał mi się odrobinę niezgrabny: wbrew moim oczekiwaniom nie został utworzony pakiet - każdy plik został wyeksportowany z osobna, na czym ucierpiało nazewnictwo plików - myśląc, że opisuję pakiet, nazwałam pierwszy plik nazwą projektu, dlatego też i drugi plik nazwałam podobnie, chcąc zachować spójność. Ostatecznie wyglądało to nieprofesjonalnie, jednak eksport zakończył się powodzeniem. Wyeksportowane zostały tylko pliki tłumaczeniowe; pamięci tłumaczeniowe i bazy terminologiczne znajdowały się oczywiście w folderze projektu. Na dysk Google załadowałam jedynie pliki .sdlxliff, ponieważ pamięci tłumaczeniowe i bazy terminologiczne nie uległy zmianie (nie wprowadzałam zmian w tłumaczeniach i nie aktualizowałam pamięci) i były już obecne na Urządzeniu 2.

Na Urządzeniu 2 pobrałam pliki z dysku Google i otworzyłam je w SDL Trados Studio. Problemy nie wystąpiły, pliki nie uległy zniekształceniu.

Wnioski: cała operacja była dość czasochłonna i skomplikowana, co jednak było spowodowane w głównej mierze tym, że wykonywałam ją po raz pierwszy. Bardzo nieeleganckie wydaje mi się to, że MemoQ nie stworzyło pakietu zawierającego pliki .sdlxliff wraz z pamięciami i bazami. Być może wykonanie tej operacji jest możliwe w inny sposób, ostatecznie jednak zawsze można eksportować same pliki .sdlxliff, a pamięci i bazy skopiować z folderu projektu, a następnie wszystko spakować do jednego folderu .zip. Byłoby to jednak o wiele bardziej czasochłonne niż tworzenie pakietu bezpośrednio w programie, a i rozpakowywanie folderu .zip i importowanie pojedynczych plików do Tradosa trwa nieporównywalnie dłużej niż proste otwieranie pakietu.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - wersje Freelance/Freelance Plus vs. Professional

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - wersje Freelance/Freelance Plus vs. Professional

# data[].attributes.body
29.11.2020

Dla kogo:

Freelance/Plus: dla tłumaczy indywidualnych i małych biur tłumaczeniowych

Professional: dla tłumaczy indywidualnych i większych biur

Urządzenia:

Freelance: konto Trados przypisane do 1 urządzenia (w razie potrzeby zmiany urządzenia należy dezaktywować program na 1 urządzeniu i aktywować go na drugim)

Freelance Plus: możliwość korzystania z programu na 2 urządzeniach - to jedyna różnica w stosunku do wersji Freelance

Professional: dostęp do chmury TradosLive

Języki:

Freelance/Plus: możliwość pracy na tylko 5 wybranych językach

Professional: możliwość pracy we wszystkich językach obsługiwanych przez program

Paczki projektowe:

Freelance/Plus: otwieranie paczek projektowych

Professional: otwieranie i tworzenie paczek projektowych

Poza tym wersja Professional:

umożliwia pracę w sieci domenowej

oferuje dostęp do API

możliwość pisania własnych aplikacji w oparciu o zaawansowane funkcje programu

oferuje szkolenia SDL

obsługuje moduł PerfectMatch, pozwalający wyeliminować kolejne etapy korekty i weryfikacji, w celu możliwości bezpiecznego tłumaczenia kontekstowego całych fragmentów dokumentów.

# data[].attributes.body
28.11.2020

W podręczniku znajdziemy m.in. podstawowe pojęcia z zakresu użytkowania programu wraz z definicjami, opis interfejsu, instrukcję prostego procesu tłumaczenia oraz weryfikacji, przygotowywania i otwierania pakietów projektowych.

Podręcznik można zakupić w sklepie Lokalize.pl, natomiast dla zalogowanych klientów podręcznik jest dostępny za darmo w Chmurze Tłumacza, do której ma dostęp każdy klient Localize.pl.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Ten towar jest dostępny w naszych sklepach
Sprawdź dostępność
Jeśli jesteś naszym klientem, możesz pobrać podręcznik za darmo z Chmury Tłumacza.

Polski podręcznik do Studio 2021 stanowi znakomite wprowadzenie dla wszystkich osób, które rozpoczynają swoją przygodę z Tradosem. Oprócz obszernego wprowadzenia zawiera też rozdziały poświęcone nowej usłudze Trados Live i aplikacji z nią skojarzonej. Polski podręcznik użytkownika Trados 2021 stanowi kompletne kompendium wiedzy - od pracy z edytorem po budowanie pamięci tłumaczeń, aż po korzystanie z serwerów i usług w chmurze..

Spis treści

1. Czym jest SDL Trados Studio 2021 i jak działa?

2. OOS, czyli skąd pobrać program i licencję

3. Jak zainstalować Tradosa?

4. Pierwsze uruchomienie SDL Trados Studio 2021

5. Co nowego w Studio 2021?

6. Słowniczek, czyli podstawowe pojęcia

7. Interfejs, czyli gdzie co jest

8. Pokaż mi, jak coś po prostu przetłumaczyć, tylko bez żadnych zawansowanych rzeczy!

9. SDL App Store w Studio 2021

10. Praca w grupie - weryfikator, tryb korekty

11. Korzystanie z paczek projektowych przygotowanych przez zleceniodawcę

12. Przygotowywanie paczek dla podwykonawców w wersji Professional

13. Praca z serwerami GroupShare i Language Cloud

14. Trados Live, czyli jak pracować na różnych urządzeniach

15. Tworzenie nowego projektu Trados Live

16. Edycja dokumentów w projektach Trados Live

17. Apka Trados Live - jak nosić swoje projekty w kieszeni?

18. Alignment, czyli jak wykorzystać dokumenty przetłumaczone bez użycia Tradosa

19. Chcę skorzystać z tłumaczenia maszynowego, ale nikomu nie mówcie

20. Bez myszy szybciej, czyli garść skrótów klawiaturowych

21. Gdzie szukać więcej informacji?

Masz sugestie, o czym jeszcze powinniśmy napisać? Skontaktuj się z nami!

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Localize.pl na bazie IdoSell Shop (www.idosell.com/shop).

# data[].attributes.attachment_link.title
Polski podręcznik SDL Trados Studio 2021

# data[].attributes.attachment_link.description
Sprawdź dostępność Jeśli jesteś naszym klientem, możesz pobrać podręcznik za darmo z Chmury Tłumacza. Polski podręcznik do Studio 2021 stanowi znakomite wprowadzenie dla wszystkich osób, które rozpoczynają swoją przygodę z Tradosem. Oprócz obszernego wprowadzenia zawiera też rozdziały poświęcone nowej usłudze Trados Live i aplikacji z nią skojarzonej.

# data[].attributes.body
27.11.2020

Po przeprowadzeniu weryfikacji należy zapisać wprowadzone zmiany, klikając ikonkę dyskietki w lewym górnym rogu okna.
Aby przejść do pliku, w którym zapisane zostały wszystkie wprowadzone zmiany, należy przejść do folderu z plikami docelowymi projektu. Program generuje 2 rodzaje plików, tj. w formacie docelowym, np. docx, oraz w formacie tradosowym, tj. sdlxliff. Ten ostatni pozwoli nam otworzyć weryfikację ponownie w programie SDL Trados Studio i kontynuować pracę.

Warto zmienić nazwę plików - pliku docx na "nazwa_TT", a pliku sdlxliff na np. "nazwa_kor" lub "nazwa_rev".
Końcówka ".pdf" w nazwie pliku oznacza jedynie, że plik źródłowy był w formacie pdf.

# data[].attributes.body
26.11.2020

Pliki w projekcie możemy otwierać jako tłumacze oraz jako weryfikatorzy. Aby przeprowadzić weryfikację należy z menu kontekstowego wybranego pliku wybrać opcję "Open for review".
Panel edycji weryfikatora ma odwrotny układ niż panel tłumacza, tj. segmenty wyświetlają się na górze panelu, a komentarze i ostrzeżenia na dole.
Weryfikator pracuje głównie w zakładce Review.

1. Może dodawać komentarze do segmentów.

2. Wybrać opcję śledzenia zmian, dzięki czemu widzi wprowadzone zmiany i może się z nich w każdej chwili wycofać.

3. Zatwierdzać i odrzucać wprowadzone zmiany.

4. Sprawdzać pisownię.

5. Sprawdzać poprawność terminologiczną, obecność tagów.

Po zakończeniu weryfikacji należy plik zapisać (np. klikając na ikonkę dyskietki w lewym górnym rogu okna) i zamknąć.
Wszystkie segmenty, w których nie wprowadzono zmian, zostaną automatycznie oznaczone jako zatwierdzone. Segmenty, w których wprowadzono zmiany, oznaczone zostaną jako odrzucone.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - tworzenie pakietu projektowego

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - tworzenie pakietu projektowego

# data[].attributes.body
25.11.2020

Przed utworzeniem pakietu należy upewnić się, że żaden z plików nie został sfinalizowany oraz że zmiany wprowadzone we wszystkich plikach zostały zapisane.

Aby stworzyć pakiet, np. w celu wysłania plików do weryfikatora lub managera projektu, należy zaznaczyć wybrany projekt jako aktywny i ze wstążki wybrać opcję "Create
"Create Project Package". Jeśli którykolwiek z plików projektowych został wcześniej sfinalizowany, program poinformuje nas, że ten plik nie zostanie dodany do pakietu. Jeśli chcemy, aby wszystkie pliki znalazły się w pakiecie, pliki sfinalizowane należy uaktywnić, tzn. przywrócić do edytowalnego formatu.
Zostanie otwarte okno tworzenia pakietu, w którym należy

1. wskazać pliki, które mają się znaleźć w pakiecie

2. wskazać folder docelowy

3. określić ilość pakietów - 1 wspólny pakiet, czy odrębne pakiety dla każdego języka

4. potwierdzić i ewentualnie uzupełnić dane projektu, np. klienta lub termin

5. przypisać użytkownika, do którego wysyłamy pakiet

6. określić zadanie dla wskazanego użytkownika, np. weryfikację

7. oznaczyć ewentualne pliki referencyjne (nie zaznaczać, jeśli takowych nie ma!)

8. upewnić się, że pakiet będzie zawierał pamięć tłumaczeniową przypisaną do projektu

9. główne pamięci tłumaczeniowe

10. bazy terminologiczne

11. wskazać, czy odbiorca pakietu musi przeprowadzić weryfikację przed odesłaniem pakietu

Zakończyć tworzenie pakietu.
Pakiet zostanie utworzony - we wskazanym folderze docelowym powstanie plik o rozszerzeniu ".sdlppx"

Aby otworzyć otrzymany pakiet (do weryfikacji lub zwrotny) należy w zakładce Projects wybrać opcję "Open Package" na wstążce.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - otwieranie sfinalizowanego projektu

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - otwieranie sfinalizowanego projektu

# data[].attributes.body
23.11.2020

Jeśli chcielibyśmy powrócić do sfinalizowanego projektu i np. zmienić coś w naszym tłumaczeniu po otrzymaniu informacji zwrotnej od klienta, wystarczy ponownie otworzyć projekt w Tradosie i z menu kontekstowego wybrać "Set as active". Kiedy spróbujemy uruchomić wybrany plik z projektu w edytorze, program zapyta nas, czy chcemy przywrócić plik do formatu SDLXLIFF. Należy odpowiedzieć twierdząco. Program otworzy wtedy plik w edytorze.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - eksportowanie pliku z produktem tłumaczenia

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - eksportowanie pliku z produktem tłumaczenia

# data[].attributes.body
22.11.2020

Po zakończeniu tłumaczenia, w zakładce Projects należy wybrać zakończony właśnie projekt i z menu kontekstowego wybrać "Batch Tasks", "Finalize" a następnie "Export files". Finalizacja oznacza zaktualizowanie głównej pamięci tłumaczeniowej i wygenerowanie tłumaczeń dla plików docelowych. Podczas finalizacji możemy wybrać status, jaki chcemy nadać plikom, np. przetłumaczony, zweryfikowany itd.
Po przeprowadzeni finalizacji w menu kontekstowym znajdziemy o wiele mniej opcji. Po wybraniu "Export files" program wygeneruje pliki z naszymi tłumaczeniami. Znajdziemy je w folderze projektowym, do którego dostaniemy się, wybierając z menu kontekstowego "Open project file". W folderze projektowym znajdziemy plik z tekstem w języku docelowym, opisany jednak taką samą nazwą jak plik źródłowy. Aby uniknąć pomyłki zaleca się zmianę nazwy pliku z tłumaczeniem.

# data[].attributes.body
21.11.2020

Film dotyczy wersji programu z 2011 r., jednak prezentowane funkcje są dostępne również w najnowszej wersji SDL Trados Studio i znajdują się w tym samym miejscu, tj. w Project Settings w zakładce Verification.
Film prezentuje 3 bardzo przydatne elementy funkcji QA Checker 3.0, mianowicie wykrywanie

1. znaków zastrzeżonych (Segment verification)

2. niespójności (Inconsistencies)

3. podwojonych spacji i kropek (Punctuation).

Według mojej opinii funkcje te są niezbędne dla zapewnienia wysokiej jakości tłumaczenia. Idealnie ich aktywacja powinna nastąpić przed przystąpieniem do weryfikacji, aby zaoszczędzić sobie czasu.

# data[].attributes.attachment_link.title
Fragment webinaru pt. Kontrola jakości w SDL Trados Studio 2011 SP2 + QA Checker 3.0

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - resetowanie układu panelu edycji

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - resetowanie układu panelu edycji

# data[].attributes.body
20.11.2020

Problem:
Program nie wyświetla wszystkich segmentów po tym, jak skorzystałam z funkcji "Search" w "Review" albo z wyszukiwarki konkordancji.

Rozwiązanie:
Odkryłam 5 prostych rozwiązań:

1. Usunąć frazę wpisaną w pasek wyszukiwania "search"

2. Wyczyścić wszelkie filtry przyciskiem "reset filters" w zakładce "Review" na wstążce.

3. Kliknąć czerwoną ikonkę w oknie wyszukiwania konkordancji, aby zakończyć wyświetlanie wyników.

4. Przełączyć zakładkę "Concordance search..." na "Translation Results..."

5. Zresetować widok lub układ okienek w panelu edycji w zakładce "View" na wstążce.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - wyszukiwarka konkordancji

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - wyszukiwarka konkordancji

# data[].attributes.body
19.11.2020

Ta opcja oferuje nam wyszukiwanie słów i fraz w kontekście, np. w celu zachowania jednolitości tłumaczenia. Aby z niej skorzystać, należy zaznaczyć (1) interesujące nas słowo lub frazę a następnie wybrać opcję "Concordance search" (2) na wstążce. Konkordancje możemy wyszukiwać w segmentach źródłowych jak i docelowych (3).

Program wyświetli wyniki wyszukiwania (1), tj. segmenty, w których występuje wyszukiwane słowo lub fraza wraz z odpowiadającym mu segmentem źródłowym bądź docelowym. Dzięki tej opcji możemy zobaczyć jak dany element funkcjonuje w kontekście.
Wyniki wyszukiwania wyświetlane są w zakładce (2) opisanej "Concordance Search - Nazwa Pliku". Oznacza to, że możemy przeglądać zakładki bez konieczności zamykania ich.
Aby zakończyć wyświetlanie wyników wyszukiwania, należy kliknąć małą ikonkę (3).

Należy pamiętać, że wyszukiwanie konkordancji jest wyszukiwaniem rozmytym, tj. wśród wyników będzie wyświetlać wyniki dokładne oraz bardzo podobne.

# data[].attributes.body
18.11.2020

Aby sprawdzić skróty klawiszowe, należy wybrać opcję "Show Shortcuts" ze wstążki w zakładce Welcome. W ten sposób uzyskamy podgląd wszystkich ustawionych fabrycznie skrótów klawiszowych. W razie potrzeby istnieje możliwość wydrukowania całej listy.

Aby zmienić skróty klawiszowe, należy przejść do Plik -> Opcje i wybrać "Keybord shortcuts", odnaleźć interesującą nas operację, a następnie wcisnąć wybraną kombinację klawiszy. Jeśli wybrana kombinacja odpowiada już za inną operację, program poinformuje nas o tym, nie musimy więc martwić się o dublowanie skrótów.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - dwujęzyczne pliki Excel

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - dwujęzyczne pliki Excel

# data[].attributes.body
17.11.2020

Aby program był w stanie odczytać i przetworzyć dwujęzyczny plik Excel, a następnie udostępnić tekst do tłumaczenia, musimy skorzystać z filtru desygnowanego dla takich plików.
Aby uruchomić filtr należy przejść do Plik -> Opcje i w zakładce typy plików zmienić kolejność typów plików Excel tak, aby pliki dwujęzyczne znajdowały się na górze listy. Takiego ustawienia możemy dokonać dla wszystkich projektów lub tylko dla wybranego projektu. Możemy też, zamiast zmieniać kolejność typów, odznaczyć wszystkie typy plików Excel poza dwujęzycznym.

1. Przed zaimportowaniem pliku do projektu należy upewnić się, że w zakładce Bilingual Excel -> Common w ustawieniach dotyczących kolumn, litery oznaczające kolumny źródłową i docelową odpowiadają takim samym kolumnom w pliku Excel.

2. Możemy poinformować program, że pierwszy wiersz w dokumencie Excel zawiera oznaczenia języków i nie powinien być tłumaczony.

3. Możemy poinformować program, że pierwsza kolumna w dokumencie Excel zawiera informacje kontekstowe, np. dotyczące miejsca, z którego pochodzą teksty, dlatego jej zawartość nie powinna być tłumaczona.

4. Możemy pobrać z dokumentu również komentarze do odpowiednich wierszy znajdujące się w osobnej kolumnie.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - dodawanie pamięci tłumaczeniowej do projektu

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - dodawanie pamięci tłumaczeniowej do projektu

# data[].attributes.body
16.11.2020

Hipotetyczna sytuacja
w trakcie pracy nad projektem otrzymałam dodatkowy dokument do tłumaczenia w ramach tego projektu wraz z odpowiednią pamięcią tłumaczeniową. Dodawanie plików do projektu to prosta operacja, którą wykonuje się w zakładce Files, klikając "Add files" w menu kontekstowym.

Pytanie
Jak dodać nową pamięć tłumaczeniową do projektu?

Problem
Intuicyjnie wybrałam opcję "Project settings" w zakładce Projects, jednak żadna opcja na liście ustawień nie wydaje się dotyczyć pamięci tłumaczeniowych. Ustawienia dotyczące typów plików dotyczą plików importowanych do projektu w celu tłumaczenia, nie plików z pamięcią tłumaczeniową.

Rozwiązanie
Zamykam okno ustawień projektu i korzystam z funkcji pomocy "Tell me what you want to do", wpisując w pole wyszukiwania frazę "translation memory". Poniżej propozycji podstawowych operacji na pamięciach tłumaczeniowych, tj. importowanie, tworzenie nowej pamięci etc., wyszukiwarka proponuje operacje dotyczące ustawień projektowych. Po kliknięciu na pierwszą z propozycji zauważam, że zostałam przeniesiona do tego samego okna ustawień, w którym szukałam wcześniej. Ustawienia dotyczące pamięci tłumaczeniowych znajdują się pod zakładką "Language pairs". Okazuje się, że w projekcie pamięci tłumaczeniowe dostosowujemy do konkretnych par językowych.
Tu można dodawać nowe pamięci tłumaczeniowe oraz je usuwać, aktywować oraz zaznaczać i odznaczać opcje wyszukiwania konkordancyjnego.

Wnioski
Jest to ścieżka nieintuicyjna w moim przekonaniu, ale dzięki opcji pomocy udało mi się łatwo rozwiązać mój problem.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - dodawanie terminów do bazy terminologicznej

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - dodawanie terminów do bazy terminologicznej

# data[].attributes.body
13.11.2020

Pod warunkiem, że utworzyliśmy pustą bazę terminologiczną lub wskazaliśmy istniejącą już bazę w celu przypisania jej do projektu tłumaczeniowego, możemy w trakcie tłumaczenia dodawać do naszej bazy terminy na bieżąco. W tym celu należy zaznaczyć termin źródłowy i termin w tłumaczeniu, a następnie kliknąć prawym przyciskiem myszy na jeden z nich. Z menu kontekstowego wybieramy "Add new term" lub "Quick add new term". W obydwu przypadkach termin zostanie dodany do bazy i wyświetli się w panelu podpowiedzi na prawo ponad segmentami, natomiast pierwsza z tych opcji pozwala nam dodać do terminu dodatkowe informacje, np. o rodzaju, lub definicję bądź kontekst itd.

# data[].attributes.body
12.11.2020

Tłumaczenie właściwe oraz postedycję wykonujemy w panelu edycji. Plik, na którym już obecnie pracujemy znajdziemy w zakładce Editor. Jeśli chcemy otworzyć plik do tłumaczenia, należy otworzyć projekt w zakładce Projects, a następnie kliknąć podwójnie na wybrany plik w zakładce Files (lub z menu kontekstowego wybrać "Open for translation").
Panel edycji oferuje wiele podstawowych i zaawansowanych opcji edycji. Do podstawowych opcji i funkcji, oraz do miejsc, gdzie warto zajrzeć, należą:

1. Nazwa pliku. Tu możemy sprawdzić, czy pracujemy na odpowiednim pliku. Warto tu spojrzeć, kiedy pracuje się na kilku plikach jednocześnie.

2. Komentarze do danego segmentu.

3. Wiadomości o błędach, ostrzeżenia, notatki.

4. Procent tłumaczeń wstępnych, tj. niezatwierdzonych.

5. Procent tłumaczeń zatwierdzonych.

6. Liczba znaków w segmencie z tłumaczeniem.

7. Kierunek tłumaczenia.

8. Podstawowe funkcje edycji i formatowania tekstu, np. kursywa, podkreślenie, dolny i górny indeks itd.

9. Usuwanie formatowania.

10. Szybkie wstawianie najczęściej potrzebnych znaków i tagów.

11. Zatwierdzanie segmentów.

12. Kopiowanie zawartości segmentu źródłowego do tłumaczenia.

13. Usuwanie tłumaczenia danego segmentu.

14. Zmiana statusu segmentu na np. odrzucony, wstępny itp.

15. Nawigacja po segmentach. Przycisk "Go to" otwiera okno, w którym możemy wpisać numer segmentu, do którego chcemy przejść, lub wybrać segmenty o wybranym statusie bądź kategorii.

# data[].attributes.body
10.11.2020

Aby usprawnić proces tworzenia nowego projektu warto zmienić w ustawieniach fabrycznych preferowane języki źródłowe i docelowe.
W tym celu należy wybrać: Files -> Options -> Editor -> Languages
Po określeniu preferowanych języków wystarczy zatwierdzić zmiany przyciskiem "OK".
Program usprawnia nam również zmianę preferowanego kierunku tłumaczenia. Na prawo od preferowanego języka docelowego znajduje się niewielka niebieska strzałka z dwoma grotami reprezentująca opcję "reverse the language direction".

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - tworzenie bazy terminologicznej

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - tworzenie bazy terminologicznej

# data[].attributes.body
09.11.2020

Podczas tworzenia nowego projektu możemy stworzyć przypisaną do niego bazę terminologiczną i dodawać do niej terminy podczas tłumaczenia. Praca z terminami jest jednak wtedy mocno ograniczona i dostępnych jest mniej opcji niż w przypadku dysponowania zainstalowanym programem SDL MultiTerm.

Bazę tworzymy w ramach 4 kroku tworzenia projektu. Po wybraniu opcji "create", a następnie automatycznie podstawianej "New file-based termbase ...", zostanie uruchomiony tzw. Termbase Wizard, tj. okno tworzenia bazy terminologicznej.

W oknie "Termbase Definition" zawsze wybieram opcję "Use a predefined termbase template", po czym opcję "Bilingual", aby moja nowa baza terminologiczna była dwujęzyczna.

W oknie "Termbase Name" warto wypełnić okno "Friendly Name", tj. nadać bazie nazwę, która będzie nam coś mówić. Może to być np. zakres tematyczny bazy lub numer odpowiadający numerowi projektu.

Bardzo ważnym oknem jest okno określania języków naszej bazy.

1. Sprawdź, czy w okienku po prawej wyświetlają się takie języki, w jakich chcesz utworzyć bazę. Jeśli nie, należy kliknąć język, który chcemy usunąć, a następnie kliknąć przycisk "<< Remove" na lewo od okienka.

2. Koniecznie zaznacz opcję "Show sublanguages", aby móc wybierać np. pomiędzy amerykańskim a brytyjskim angielskim.

3. Aby wybrać język z listy, należy znaleźć go na liście, zaznaczyć, a następnie kliknąć przycisk "Add >>" i upewnić się, że wybrany przez nas język znalazł się w okienku po prawej. W przeciwnym razie język nie zostanie dodany do bazy terminologicznej.

Okno "Descriptive Fields" pozwala nam na wybranie kategorii, jakie będziemy mogli dodawać w celu dokładnego opisania terminu. Mogą to być np. kontekst lub status (np. wstępnie potwierdzony lub wątpliwy).

Okno "Entry Structure" pozwala nam na manipulację poziomami kategorii. W rzeczywistości jednak bez programu SDL MultiTerm nie mamy dostępu do tych kategorii.

Po zamknięciu okna tworzenia bazy nasza nowa baza powinna pojawić się na liście baz przypisanych do projektu. Bardzo ważne jest, aby baza była aktywna, tj. należy upewnić się, że zaznaczone zostało pole "Enabled" na prawo od nazwy bazy.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - bazy terminologiczne

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - bazy terminologiczne

# data[].attributes.body
07.11.2020

Aplikacja SDL Trados Studio jest kompatybilna z aplikacją SDL MultiTerm, służącą do tworzenia i przetwarzania baz terminologicznych w wielu językach i formatach. Do aplikacji możemy przejść uruchamiając SDL MultiTerm bezpośrednio na swoim urządzeniu (pod warunkiem, że zainstalowaliśmy to oprogramowanie) lub poprzez menu na pasku narzędzi zakładki Welcome -> Home w SDL Trados Studio, klikając ikonę "Terminology Management". To oprogramowanie jest płatne i pracując na darmowej wersji próbnej programu SDL Trados Studio nie mamy dostępu do tej aplikacji, a po kliknięciu na ikonę, wyświetli się nam powiadomienie o braku dostępu.

Pomimo tego w trakcie tworzenia nowego projektu możemy stworzyć przypisaną do niego bazę terminologiczną i dodawać do niej terminy podczas tłumaczenia. Możemy również użyć posiadanej już bazy terminologicznej. Praca z terminami jest jednak wtedy mocno ograniczona i dostępnych jest mniej opcji niż w przypadku dysponowania zainstalowanym programem SDL MultiTerm.

# data[].attributes.body
06.11.2020

Do projektu możemy dodawać pliki źródłowe nie tylko podczas tworzenia projektu, ale i później - w zakładce Files menu podręcznego. Aby dodać nowy plik, należy kliknąć prawym klawiszem myszy na białe pole pod obecnymi plikami i wybrać "Add files". Dodawane pliki możemy dodatkowo poddać analizie i przetworzeniu tak, jak pliki dodane wcześniej. Możemy również dodać pliki referencyjne,

Pliki możemy otwierać w celu tłumaczenia lub redakcji/weryfikacji. W tym celu z menu kontekstowego należy wybrać odpowiednio "Open for translation" lub "Open for review".

Menu kontekstowe pozwala nam również aktualizować i usuwać pliki, przechodzić do folderów, a także generować pakiety projektowe do wysłania np. weryfikatorowi lub klientowi.

W zakładce Files możemy również sprawdzić liczbę słów w danym pliku, status (draft/not translated/translation approved/rejected etc.), postęp, a także lokalizację pliku na dysku.

Wstążka na dole okna zawiera kilka zakładek z informacjami na temat plików projektowych - statystykami, historią przetwarzania etc. Aby uzyskać do nich dostęp należy w pierwszej kolejności wybrać i podświetlić któryś z plików, a następnie przejść do wybranej zakładki.

# data[].attributes.body
05.11.2020

Aby utworzyć projekt, należy z dolnego menu podręcznego wybrać Project, a następnie z paska narzędzi zakładki Home wybrać "New Project". Zostanie uruchomione okno tworzenia projektu.

1. Podstawowe ustawienia

1. Należy nazwać projekt w sposób klarowny, np. numerem, datą otrzymania zlecenia, lub tematyką.

2. Folder projektu jest automatycznie umieszczany w folderze SDL Trados Studio w dokumentach użytkownika. Możemy zmienić jego lokalizację teraz lub później.

3. Aby dodać plik lub pliki źródłowe, należy kliknąć ikonkę oznaczoną zielonym plusikiem i wybrać plik(i). Zaimportowane pliki można usunąć ikonką z czerwonym X.

4. Należy określić język źródłowy.

5. Należy określić język lub języki docelowe.

6. Należy upewnić się, że zaimportowane pliki są aktywne.

2. Dalsze ustawienia

1. Możemy określić klienta, dla którego wykonujemy tłumaczenie. Klientów możemy dodawać samodzielnie, możemy również podać ich adres e-mail.

2. Zaleca się wskazanie terminu wykonania tłumaczenia.

3. Istnieje opcja zaznaczenia, że przed oddaniem plików projektowych tłumaczenie musi zostać zweryfikowane.

3. Pamięć tłumaczeniowa

1. Możemy stworzyć nową pustą pamięć tłumaczeniową, która będzie aktualizowana naszym tłumaczeniem.

2. Możemy również użyć istniejącej pamięci tłumaczeniowej.

3. Należy upewnić się, że wybrana pamięć tłumaczeniowa jest aktywna, a także, czy uaktywniono aktualizację pamięci lub wyszukiwanie konkordancyjne.

4. Baza terminologiczna

1. możemy stworzyć nową pustą bazę terminologiczną, do której będziemy dodawać terminy podczas tłumaczenia.

2. Możemy również użyć posiadanej już bazy terminologicznej.

3. Należy upewnić się, że stworzona lub wybrana baza jest aktywna, tj., że zaznaczone zostało pole "Enabled" na prawo od nazwy bazy.

5. Trados GroupShare - to okno dotyczy publikowania naszej pracy online.
6. Batch tasks - w tym oknie możemy określić, w jaki sposób i do jakiego stopnia program przygotuje zaimportowane pliki do tłumaczenia.

1. Prepare without project TM

konwertuje pliki do formatu umożliwiającego tłumaczenie,

kopiuje do języków docelowych

przeprowadza PerfectMatch

przeprowadza wstępne tłumaczenie

analizuje pliki

nie tworzy pamięci tłumaczeniowej

2. Prepare

konwertuje pliki do formatu umożliwiającego tłumaczenie,

kopiuje do języków docelowych

przeprowadza PerfectMatch

przeprowadza wstępne tłumaczenie

analizuje pliki

aktualizuje pamięć tłumaczeniową

3. Analyze only

konwertuje pliki do formatu umożliwiającego tłumaczenie,

kopiuje do języków docelowych

przeprowadza PerfectMatch

analizuje pliki

aktualizuje pamięć tłumaczeniową

nie przeprowadza wstępnego tłumaczenia

4. Pseudo-translate Round Trip

konwertuje pliki do formatu umożliwiającego tłumaczenie,

kopiuje do języków docelowych

przeprowadza pseudo-tłumaczenie

generuje pliki z tłumaczeniem

5. Prepare with GroupShare

1. konwertuje pliki do formatu umożliwiającego tłumaczenie,

2. kopiuje do języków docelowych

3. przeprowadza analizę i tłumaczenie GroupShare - funkcja nieaktywna dla projektów bez pamięci tłumaczeniowej na serwerze

6. Custom - pozwala użytkownikowi na stworzenie własnego procesu przygotowania plików z wybranymi krokami

Wybrane procesy możemy dowolnie dostosować do własnych preferencji, np. ustawienia procesu wstępnego tłumaczenia to:

minimalny wskaźnik zgodności segmentów

zastępowanie istniejących tłumaczeń tłumaczeniami z pamięci tłumaczeniowej o wyższym wskaźniku zgodności / pozostawianie nienaruszonych istniejących tłumaczeń

zatwierdzanie segmentów o 100% zgodności / zatwierdzanie segmentów o zgodności kontekstowej

postępowanie w przypadku braku zgodności - kopiowanie zawartości segmentu źródłowego / pozostawianie pustego segmentu itd.

7. Podsumowanie - tu możemy sprawdzić poprawność wszystkich podstawowych ustawień, a także przejść do ustawień bardziej szczegółowych poprzez przycisk "All Project Settings"
8. Preparation - ustawienia i pliki są przetwarzane i przygotowywane, po czym otrzymujemy informację o ukończeniu tych procesów i ich powodzeniu/błędach/ostrzeżeniach. Możemy w tym miejscu zapisać model projektu, aby w przyszłości szybciej tworzyć projekty o takich samych ustawieniach.

# data[].attributes.body
04.11.2020

Krótkie wideo przedstawiające w jaki sposób wygląda tworzenie projektu o podstawowych ustawieniach i najprostsze tłumaczenie w SDL Trados Studio.

# data[].attributes.attachment_link.title
Zacznij pracować w SDL Trados Studio 2019. W 5 minut.

# data[].attributes.headline
SDL Trados Studio - parowanie segmentów i tworzenie TM

# data[].attributes.subject
SDL Trados Studio - parowanie segmentów i tworzenie TM

# data[].attributes.body
14.11.2020

Aby przeprowadzić parowanie segmentów, należy przejść do zakładki Welcome i ze wstążki wybrać "Align Documents". Aby sparować tylko 2 dokumenty, należy z menu kontekstowego wybrać "Align Single File Pair".

Program otworzy okno, w którym musimy najpierw wskazać pamięć tłumaczeniową, w której ma się zawierać wynik naszego parowania. Możemy wybrać istniejącą już TM lub stworzyć nową pustą pamięć.

Kolejno należy zaimportować parowane dokumenty, tj. tekst źródłowy i jego tłumaczenie.

Należy upewnić się, że wyświetlana para językowa jest zgodna z kierunkiem tłumaczenia importowanych dokumentów. Program proponuje parę najczęściej używaną lub ustawioną jako preferowaną.

Po zamknięciu okna w dolnym menu pojawi się zakładka Alignment (1), a program wyświetli sparowane automatycznie segmenty, automatycznie dzielone według zdań, tj. kropek, jednak można to zmienić w ustawieniach.

Zaleca się przeglądnięcie wyniku automatycznego parowania. Jeśli jest ono błędne, możemy rozłączyć wszystkie wiązania przyskiem "Disconect all" (2) a następnie dowolnie łączyć i rozłączać segmenty, zaznaczając je i używając przycisków "Connect i Disconnect" (3). Możemy również, po połączeniu kilku segmentów samodzielnie, aby stworzyć szkielet, przeprowadzić automatycznie parowanie ponownie (4). Segmenty sparowane poprawnie możemy zatwierdzać pojedynczo lub zbiorczo (5).

Po zatwierdzeniu połączenia między segmentami zmienią się w zielone linie ciągłe (zamiast kolorowych przerywanych). Jeśli potwierdziliśmy wszystkie połączenia i zakończyliśmy parowanie, klikamy "Import into Translation Memory". Opcja "Quick import" umieszcza sparowane segmenty w wybranej przez nas uprzednio głównej pamięci tłumaczeniowej. Opcja "Advanced import" pozwala nam zmienić docelową pamięć tłumaczeniową oraz inne ustawienia.
Od tego momentu możemy wykorzystywać utworzoną pamięć tłumaczeniową w tłumaczeniu.

# data[].attributes.body
03.11.2020

SDL Trados Studio to rozbudowane narzędzie, które często okazuje się skomplikowane w obsłudze dla nowych użytkowników. W ramach pierwszych kroków w programie postanowiłam odnaleźć i przyglądnąć się dostępnym opcjom Pomocy, aby w przyszłości z łatwością radzić sobie z napotkanymi problemami.

CEL: znaleźć i przeglądnąć dostępne opcje Pomocy
WYNIKI: Trados oferuje wiele opcji Pomocy oraz wskazówek, a dostęp do nich jest bardzo intuicyjny:

1. Zakladka WELCOME - znajduje się zawsze pod ręką, tj. w lewym górnym rogu, zapewniając szybki dostęp do Pomocy - zalecam zapoznanie się z nią każdemu początkującemu użytkownikowi

zakładka GET STARTED - druga zakładka od lewej po otworzeniu zakładki Welcome; zawiera poradniki dla początkujących oraz wideoinstruktaże dotyczące zarówno aplikacji Trados Studio jak i MultiTerm. Zamieszczono również link do kanału SDL Trados Studio na platformie YouTube, na którym znaleźć można wiele filmów z poradami

zakładka MORE RESOURCES - zakładka nr 3

Release notes - dokument PDF document zawierający najnowsze informacje na temat obecnie zainstalowanej na dysku wersji programu, m.in. poprawione błędy, wprowadzone zmiany i inne ulepszenia; szczególnie interesujące dla użytkowników, którzy pobrali aktualizację i chcą poznać różnice pomiędzy dawną a nowo zainstalowaną wersją.

Help System - przekierowuje użytkownika na stronę internetową, gdzie, po wybraniu posiadanej wersji, możemy:

skontaktować się ze wsparciem technicznym

zapoznać się z oficjalnym glosariuszem terminów SDL Trados Studio's (przydatny np. kiedy napotkamy nieznany nam termin w wideoinstruktażu, poradniku, na forum lub w wyskakującym okienku powiadomienia w aplikacji)

uzyskać dostęp do instrukcji, jak tworzyć projekty i nimi zarządzać, jak przeprowadzać tłumaczenie i weryfikację plików, dostosować preferencje i zmienić ustawienia fabryczne i więcej

SDL Trados Migration Guide - instrukcja dla użytkowników, którzy dokonali migracji danych systemowych

zakładka LATEST NEWS - linki do artykułów na oficjalnej stronie SDL Trados Studio na temat nowych i nadchodzących wersji.

2. the USEFUL TIPS tab - położona pionowo po prawej stronie okna - krótka lista najnowszych wiadomości i przydatnych filmików, wskazówek i trików dotyczących podstawowych operacji w SDL Trados Studio

3. USEFUL TIPS COLLECTION

1. ostatnia ikona na pasku w zakładce HELP

2. zbiór krótkich wskazówek mających nam pomóc zwiększyć naszą produktywność

3. wskazówki dotyczące personalizacji paska narzędzi, zarządzania projektami, manipulacji plikami (dwujęzyczne pliki Excel, PDF, scalanie), a także procesów tłumaczenia i weryfikacji

4. główna zakładka HELP na pasku narzędzi - bezpośredni dostęp do wszystkich źródeł pomocy dostępnych lokalnie oraz online - wideoinstruktaży na Youtube, for SDL, strony głównej SDL i więcej.

5. opcja TELL ME - łatwy i szybki dostęp do opcji i ustawień programu

1. pomaga zaoszczędzić czas, kiedy nie wiemy, gdzie szukać danej opcji

2. kliknij niebieskie pole oznaczone białą żarówką i tekstem 'Tell me what you want to do..." LUB wciśnij Alt+Q

3. wpisz, której funkcji szukasz lub co chcesz zrobić, aby uzyskać listę sugestii dostępnych komend i ustawień

4. po wybraniu sugestii zostaniesz przeniesiony bezpośrednio do poszukiwanej opcji