Tag: tłumaczenie maszynowe

8
paź

Post-editing (Post-edycja / PE) – niezbędny składnik tłumaczenia maszynowego

Post-editing (post edycja) to proces, w którym wykwalifikowani tłumacze dokonują weryfikacji i korekty tekstów przetłumaczonych przez systemy tłumaczenia maszynowego (MT). Jest to kluczowy etap pomiędzy surowym wynikiem tłumaczenia maszynowego a wysokiej jakości tłumaczeniem wykonanym przez człowieka.

Proces post-editingu obejmuje:

  • Weryfikację dokładności tłumaczenia.
  • Korektę błędów gramatycznych i stylistycznych.
  • Dostosowanie tekstu do kontekstu kulturowego i branżowego.
  • Zapewnienie spójności terminologicznej.

Post-editing jest niezbędny, ponieważ mimo znaczących postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), systemy MT nadal nie są w stanie w pełni zrozumieć niuansów językowych, kontekstu kulturowego czy specjalistycznej terminologii branżowej. Dzięki połączeniu efektywności tłumaczenia maszynowego z ludzkim doświadczeniem, post-editing pozwala osiągnąć optymalną równowagę między szybkością a jakością tłumaczenia.

Rodzaje post-editingu

W zależności od wymagań projektu i przeznaczenia tekstu, wyróżniamy trzy główne rodzaje post-editingu:

  1. Brak post-editingu (No PE)

    • Charakterystyka: surowy wynik tłumaczenia maszynowego bez ingerencji człowieka.
    • Zastosowanie: dokumenty wewnętrzne, gdzie precyzja nie jest krytyczna.
    • Zalety: najszybsza i najtańsza opcja.
    • Wady: niska dokładność, możliwe błędy i niezrozumiałe fragmenty.
  2. Lekki post-editing (Light PE)

    • Charakterystyka: podstawowe korekty gramatyczne i stylistyczne.
    • Zastosowanie: treści wymagające zrozumienia, ale niekoniecznie idealnego stylu.
    • Zalety: szybki i ekonomiczny proces, idealny dla dużych objętości tekstu.
    • Wady: możliwe niedoskonałości stylistyczne.
  3. Pełny post-editing (Full PE)

    • Charakterystyka: kompleksowa edycja zapewniająca najwyższą jakość.
    • Zastosowanie: materiały specjalistyczne i publikacje.
    • Zalety: gwarancja wysokiej jakości i precyzji tłumaczenia.
    • Wady: bardziej czasochłonny i kosztowny proces.

Proces post-editingu

Efektywny proces post-editingu składa się z kilku kluczowych etapów:

  1. analiza potrzeb klienta i dokumentów źródłowych,
  2. wykorzystanie systemów MT do wstępnego tłumaczenia,
  3. praca post-edytora: weryfikacja i korekta tłumaczenia,
  4. kontrola jakości i porównanie z tekstem źródłowym,
  5. dostawa finalnego projektu klientowi.

Cały ten proces pozwala na osiągnięcie optymalnej jakości tłumaczenia przy jednoczesnym zachowaniu efektywności czasowej i kosztowej.

Korzyści wynikające z zastosowania post-editingu

Implementacja post-editingu w procesie tłumaczeniowym przynosi szereg wymiernych korzyści:

  1. Zwiększona efektywność: badania Common Sense Advisory wykazały, że post-editing może zwiększyć produktywność tłumaczy o 36-41% w porównaniu do tradycyjnego tłumaczenia.
  2. Optymalizacja kosztów: według analizy TAUS, zastosowanie post-editingu może obniżyć koszty tłumaczenia nawet o 40-50% w porównaniu do tradycyjnych metod.
  3. Spójność terminologiczna: zapewnia jednolitość terminologii w całym dokumencie, co jest kluczowe dla utrzymania zgodności z glosariuszami i standardami branżowymi.
  4. Dostosowanie kulturowe: umożliwia eliminację nieadekwatnych lub potencjalnie obraźliwych sformułowań, zapewniając kulturową stosowność przekazu.
  5. Poprawa jakości końcowej: gwarantuje wysoką jakość tłumaczenia, porównywalną z tłumaczeniem wykonanym przez człowieka, przy jednoczesnej minimalizacji ryzyka błędów i nieporozumień.

Wyzwania i rozwiązania w post-editingu

Mimo licznych zalet, post-editing stawia przed specjalistami pewne wyzwania:

  1. Równowaga między szybkością a jakością
    Rozwiązanie: implementacja systematycznych procesów kontroli jakości i ustalanie realistycznych terminów.
  2. Adaptacja do różnorodności tematycznej
    Rozwiązanie: specjalizacja edytorów i tworzenie zespołów interdyscyplinarnych.
  3. Standaryzacja procesu
    Rozwiązanie: opracowanie szczegółowych wytycznych i regularne szkolenia dla edytorów.

Przyszłość post-editingu

Rozwój technologii AI i uczenia maszynowego będzie miał znaczący wpływ na ewolucję post-editingu.

Oczekuje się:

  • Integracji z zaawansowanymi systemami AI.
  • Automatyzacji procesów identyfikacji obszarów wymagających edycji.
  • Personalizacji post-editingu do indywidualnych preferencji klienta i specyfiki branżowej.

Praktyczne zastosowania post-editingu w biznesie

Post-editing znajduje szerokie zastosowanie w różnych sektorach biznesowych:

  1. E-commerce i handel międzynarodowy
    • Tłumaczenie opisów produktów
    • Lokalizacja stron internetowych i aplikacji mobilnych
  2. Branża technologiczna
    • Tłumaczenie dokumentacji
    • Lokalizacja interfejsów użytkownika
  3. Sektor prawny i finansowy
    • Tłumaczenie umów międzynarodowych i dokumentów prawnych
    • Przygotowywanie raportów finansowych
  4. Branża medyczna i farmaceutyczna
    • Tłumaczenie dokumentacji klinicznej i badań
    • Lokalizacja materiałów informacyjnych

Wybór odpowiedniego poziomu post-editingu

Decyzja o wyborze odpowiedniego poziomu post-editingu powinna uwzględniać następujące czynniki:

  • Przeznaczenie tekstu (dokumenty wewnętrzne kontra publikacje zewnętrzne)
  • Grupa docelowa (specjaliści branżowi kontra szeroka publiczność)
  • Wymagania prawne i regulacyjne
  • Budżet i harmonogram projektu

Narzędzia wspierające post-editing

Efektywny post-editing wymaga wykorzystania specjalistycznych narzędzi:

  1. systemy zarządzania tłumaczeniami (TMS),
  2. narzędzia do analizy jakości tłumaczeń,
  3. edytory tekstu z funkcjami językowymi (np. LanguageTool).

Podsumowanie

Dzięki odpowiedniemu zastosowaniu post-editingu, firmy mogą znacząco zoptymalizować swoje procesy tłumaczeniowe, zapewniając jednocześnie wysoką jakość końcowych produktów.

W miarę rozwoju technologii AI i uczenia maszynowego, rola post-editingu będzie ewoluować, wymagając od specjalistów ciągłego doskonalenia umiejętności i adaptacji do nowych narzędzi. Niemniej jednak, ludzki wkład w proces tłumaczeniowy pozostanie nieoceniony, zapewniając niezbędną precyzję, kontekstowe zrozumienie i kulturową adekwatność tłumaczeń.

Kontakt

    30
    wrz

    Międzynarodowy Dzień Tłumacza

    Międzynarodowy Dzień Tłumacza, obchodzony corocznie 30 września, stanowi globalną celebrację pracy specjalistów językowych oraz ich nieocenionego wkładu w kształtowanie międzykulturowego dialogu i zrozumienia. Ustanowienie tego dnia przez Zgromadzenie Ogólne Organizacji Narodów Zjednoczonych (ONZ) w maju 2017 roku podkreśla rosnące znaczenie tłumaczeń w erze globalizacji.

    Według oficjalnego stanowiska ONZ, Międzynarodowy Dzień Tłumacza „ma na celu uhonorowanie pracy specjalistów językowych, która odgrywa istotną rolę w zbliżaniu narodów, ułatwianiu dialogu, zrozumienia i współpracy, przyczyniając się do rozwoju oraz wzmacniania światowego pokoju i bezpieczeństwa”. Deklaracja ta odzwierciedla kluczową rolę, jaką tłumaczenia odgrywają w kształtowaniu współczesnego świata.

    Historia tłumaczeń

    Etymologia i wczesne początki

    Termin „tłumaczenie” wywodzi się z łacińskiego słowa „translatio”, oznaczającego „przeniesienie” lub „przekazanie”. Etymologia trafnie oddaje istotę procesu tłumaczenia, który polega na przenoszeniu znaczeń między językami i kulturami.

    Pierwsze udokumentowane tłumaczenia sięgają starożytności. Do najwcześniejszych znanych przykładów należą:
    – Tłumaczenie Eposu o Gilgameszu – najstarszego znanego dzieła literackiego, pochodzącego z Mezopotamii.
    – Przekład indyjskich sutr na język chiński.
    – Tłumaczenia greckich tekstów dokonywane przez rzymskich poetów.

    Rola tłumaczeń w rozwoju religii i filozofii

    Tłumaczenia tekstów religijnych odegrały kluczową rolę w rozprzestrzenianiu się idei i wierzeń. Jednym z najważniejszych wydarzeń w historii tłumaczeń było przełożenie Starego Testamentu na język grecki w III wieku p.n.e., znane jako Septuaginta. Projekt ten, realizowany przez 70 uczonych, jest uważany za jedno z pierwszych udokumentowanych przedsięwzięć tłumaczeniowych na Zachodzie.

    W IX wieku n.e. rozpoczął się intensywny proces tłumaczenia greckich dzieł filozoficznych i naukowych na język arabski, co przyczyniło się do zachowania i rozpowszechnienia wiedzy antycznej w świecie islamskim i, później, w Europie.

    Wpływ tłumaczeń na rozwój nauki i kultury

    Tłumaczenia odegrały kluczową rolę w rozwoju nauki, sztuki i literatury. Umożliwiły one wymianę idei między różnymi kulturami, przyczyniając się do postępu cywilizacyjnego.

    Przykładowo:
    – Przekłady arabskich tekstów naukowych na łacinę w średniowiecznej Europie przyczyniły się do rozwoju matematyki, astronomii i medycyny.
    – Tłumaczenia dzieł literackich umożliwiły międzykulturową wymianę artystyczną, wpływając na rozwój literatury światowej.
    – W epoce renesansu, tłumaczenia antycznych tekstów greckich i łacińskich przyczyniły się do odrodzenia klasycznej wiedzy i kultury w Europie.

    Wybitni tłumacze w historii

    Historia tłumaczeń obfituje w wybitne postacie, których praca znacząco wpłynęła na rozwój kultury, nauki i religii. Oto kilku z najbardziej znanych tłumaczy:

    Kumārajīva (344–431 n.e.)

    Mnich buddyjski i uczony, Kumārajīva zasłynął z tłumaczeń buddyjskich tekstów z sanskrytu na język chiński. Jego najbardziej znane dzieło to Diamentowa Sutra, która stała się fundamentalnym tekstem w buddyzmie zen.

    Św. Hieronim (347–420 n.e.)

    Uznawany za patrona tłumaczy, św. Hieronim jest autorem Wulgaty – łacińskiego przekładu Biblii, który przez ponad tysiąc lat był oficjalną wersją Pisma Świętego w Kościele katolickim. Jego praca nad tłumaczeniem z języków hebrajskiego i greckiego na łacinę ustanowiła standardy dla późniejszych tłumaczeń biblijnych.

    Claudine Picardet (1735–1820)

    Picardet była pionierką w dziedzinie tłumaczeń naukowych. W XVIII wieku, gdy dostęp kobiet do edukacji był ograniczony, tłumaczyła prace naukowe z języków szwedzkiego, niemieckiego, angielskiego, włoskiego i łaciny na francuski, przyczyniając się do rozpowszechnienia wiedzy naukowej.

    Constance Garnett (1861–1946)

    Garnett odegrała kluczową rolę w popularyzacji rosyjskiej literatury wśród anglojęzycznych czytelników. Przetłumaczyła dzieła takich autorów jak Czechow, Tołstoj i Dostojewski, łącznie przekładając 71 tomów literatury rosyjskiej.

    Jorge Luis Borges (1899–1986)

    Borges, znany przede wszystkim jako pisarz, był również wybitnym tłumaczem. Przełożył na język hiszpański dzieła takich autorów jak Edgar Allan Poe, Franz Kafka, William Faulkner, Walt Whitman, Virginia Woolf i Rudyard Kipling, wzbogacając tym samym hiszpańskojęzyczną literaturę.

    Współczesne wyzwania i trendy w tłumaczeniach

    W XXI wieku tłumaczenia stoją przed nowymi wyzwaniami i możliwościami, które wynikają z postępu technologicznego i zmieniających się potrzeb globalnego społeczeństwa.

    Tłumaczenie maszynowe (MT): rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego znacząco wpłynął na jakość tłumaczeń automatycznych. Systemy takie jak Google Translate, DeepL czy NNAT.io stale się doskonalą, choć nadal wymagają ludzkiej weryfikacji w przypadku bardziej złożonych tekstów.

    Narzędzia CAT (Computer-Assisted Translation): programy wspomagające tłumaczenie, takie jak Trados Studio czy memoQ, zwiększają wydajność pracy tłumaczy, zapewniając spójność terminologiczną i przyspieszając proces tłumaczenia.

    Tłumaczenie w czasie rzeczywistym: rozwój technologii umożliwia tłumaczenie mowy w czasie rzeczywistym, co ma ogromne znaczenie dla komunikacji międzynarodowej i biznesowej.

    Specjalizacja i nowe obszary tłumaczeń

    Lokalizacja oprogramowania i gier: wraz z rozwojem przemysłu IT i gier komputerowych, rośnie zapotrzebowanie na tłumaczy specjalizujących się w lokalizacji produktów cyfrowych.
    Tłumaczenia medyczne i farmaceutyczne: globalizacja badań medycznych i rynku farmaceutycznego zwiększa zapotrzebowanie na wysoce wyspecjalizowanych tłumaczy w tych dziedzinach.
    Tłumaczenia prawnicze i finansowe: międzynarodowe transakcje i regulacje prawne wymagają precyzyjnych tłumaczeń, co stwarza niszę dla tłumaczy specjalizujących się w prawie i finansach.

    Wyzwania etyczne i prawne

    Ochrona danych osobowych: tłumacze często mają dostęp do poufnych informacji, co wymaga przestrzegania rygorystycznych zasad ochrony danych, takich jak RODO w Unii Europejskiej.
    Prawa autorskie: kwestie praw autorskich w tłumaczeniach stają się coraz bardziej skomplikowane, szczególnie w kontekście tłumaczeń maszynowych i adaptacji kulturowych.
    Odpowiedzialność za błędy: w przypadku tłumaczeń specjalistycznych, takich jak medyczne czy prawnicze, błędy mogą mieć poważne konsekwencje, co stawia przed tłumaczami wysokie wymagania dotyczące dokładności i odpowiedzialności zawodowej.

    Znaczenie tłumaczeń

    Tłumaczenia przyczyniają się do:

    1. Dyplomacji i stosunków międzynarodowych: umożliwiają efektywną komunikację między przywódcami państw i organizacjami międzynarodowymi.
    2. Rozwoju gospodarczego: ułatwiają międzynarodowy handel i współpracę biznesową.
    3. Postępu naukowego: umożliwiają wymianę wiedzy i wyników badań między naukowcami z różnych krajów.
    4. Rozpowszechniania kultury: pozwalają na poznawanie literatury, filmu i sztuki z różnych części świata.
    5. Edukacji: umożliwiają dostęp do wiedzy i materiałów edukacyjnych studentom i naukowcom na całym świecie.

    Przyszłość zawodu tłumacza

    Rola ludzkiego tłumacza pozostaje kluczowa. Przyszłość zawodu tłumacza będzie prawdopodobnie charakteryzować się:

    1. Zwiększoną specjalizacją: tłumacze będą musieli pogłębiać swoją wiedzę w konkretnych dziedzinach, aby sprostać wymaganiom rynku.
    2. Integracją z technologią: umiejętność efektywnego wykorzystania narzędzi CAT i współpracy z systemami MT stanie się niezbędna.
    3. Naciskiem na kompetencje kulturowe: zdolność do adaptacji kulturowej treści będzie coraz bardziej ceniona.
    4. Rozwojem nowych form tłumaczenia: takich jak tłumaczenie audiowizualne czy lokalizacja treści cyfrowych.

    Podsumowanie

    Międzynarodowy Dzień Tłumacza to nie tylko okazja do celebrowania pracy tłumaczy, ale również moment refleksji nad rolą tłumaczeń w kształtowaniu naszego globalnego społeczeństwa. Od starożytnych przekładów tekstów religijnych po współczesne tłumaczenia w czasie rzeczywistym, praca tłumaczy nieustannie przyczynia się do budowania mostów między kulturami, wspierania postępu naukowego i technicznego oraz promowania międzynarodowego zrozumienia i współpracy.

    Technologia może wspierać i ulepszać proces tłumaczenia, ale ludzka zdolność do interpretacji niuansów językowych, kontekstu kulturowego i emocjonalnego pozostaje niezastąpiona. Międzynarodowy Dzień Tłumacza przypomina nam o kluczowej roli, jaką tłumacze odgrywają w naszym globalnym dialogu, oraz o potrzebie ciągłego doceniania i wspierania tej profesji.

    Wszystkim Tłumaczom życzymy wspaniałego Dnia Tłumacza oraz wielu ciekawych zleceń (ale to dopiero jutro 😉).

    Kontakt

      24
      wrz

      Tłumaczenie maszynowe dla branży medycznej – post-edycja

      W ostatnich latach tłumaczenie maszynowe (MT) doświadczyło znaczącego postępu, jednak w sektorze opieki zdrowotnej wciąż istnieją istotne ograniczenia. Przeanalizujmy aktualną sytuację tłumaczeń maszynowych w kontekście medycznym, podkreślając kluczową rolę post-edycji wykonywanej przez wykwalifikowanych tłumaczy ludzkich w zapewnieniu dokładności tłumaczeń i bezpieczeństwa pacjentów.

      Ewolucja tłumaczenia maszynowego w opiece zdrowotnej

      Współczesne systemy MT wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego. W sektorze opieki zdrowotnej stosuje się specjalistyczne modele MT, które są trenowane na medycznych korpusach tekstowych. Pomimo tych udoskonaleń, dokładność tłumaczeń maszynowych w złożonych kontekstach medycznych wciąż pozostaje wyzwaniem.

      Obecnie stosowane systemy MT w medycynie często wykorzystują hybrydowe podejście, łączące metody neuronowe z bazami wiedzy medycznej. Przykładem może być system MEMT (Medical-specific Enhanced Machine Translation), który integruje specjalistyczne słowniki medyczne i ontologie z zaawansowanymi modelami neuronowymi. Takie rozwiązania potrafią lepiej radzić sobie z kontekstem i specyfiką terminologii medycznej, ale wciąż wymagają ludzkiej weryfikacji.

      Ograniczenia MT w tłumaczeniach medycznych

      Tłumaczenie maszynowe w medycynie napotyka na szereg specyficznych trudności:

      • złożoność terminologii medycznej,
      • kontekstowe niuanse w diagnozach i opisach procedur,
      • różnice w systemach opieki zdrowotnej między krajami,
      • konieczność precyzyjnego przekazywania krytycznych informacji zdrowotnych.

      Jednym z głównych wyzwań jest tłumaczenie złożonych struktur składniowych typowych dla języka medycznego. Na przykład, zdanie „The patient presented with acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease” może być błędnie przetłumaczone przez MT, jeśli system nie rozpozna prawidłowo relacji między poszczególnymi elementami diagnozy.

      Regulacje i wytyczne dotyczące stosowania MT w opiece zdrowotnej

      Departament Zdrowia i Opieki Społecznej Stanów Zjednoczonych (HHS) zaproponował istotne zmiany w Section 1557 Affordable Care Act, które mają na celu uregulowanie stosowania tłumaczeń maszynowych w kontekście medycznym. Propozycja ta podkreśla konieczność rozróżnienia między tłumaczeniem maszynowym a ludzkim, szczególnie w przypadku krytycznych informacji medycznych.

      Kluczowe aspekty proponowanych zmian obejmują:

      1. Wymóg weryfikacji tłumaczeń maszynowych przez wykwalifikowanych tłumaczy medycznych przed ich wykorzystaniem w krytycznych dokumentach medycznych.
      2. Określenie standardów jakości dla tłumaczeń wykorzystywanych w opiece zdrowotnej.
      3. Wprowadzenie obowiązku informowania pacjentów o użyciu tłumaczenia maszynowego w dokumentacji medycznej.

      Definicja tłumaczenia maszynowego według HHS

      HHS proponuje następującą definicję tłumaczenia maszynowego:

      Tłumaczenie maszynowe to automatyczne tłumaczenia, wykonywane bez pomocy lub recenzji wykwalifikowanego tłumacza ludzkiego, które są oparte na tekście i zapewniają natychmiastowe tłumaczenia między różnymi językami, czasami z opcją wprowadzania lub wyprowadzania dźwięku. Kontrastuje to z tłumaczeniem ludzkim, które jest oparte na kontekście i oddaje zamierzone znaczenie źródła.

      Definicja ta ma kluczowe znaczenie dla rozróżnienia między tłumaczeniami, które mogą być stosowane bezpośrednio, a tymi, które wymagają dodatkowej weryfikacji przed wykorzystaniem w kontekście medycznym.

      Skutki dla dostawców usług medycznych

      Proponowane zmiany będą miały znaczący wpływ na dostawców usług medycznych:

      1. Konieczność weryfikacji tłumaczeń maszynowych przez wykwalifikowanych tłumaczy.
      2. Zwiększone wymagania dotyczące dostępności informacji dla pacjentów o ograniczonej znajomości języka angielskiego (LEP).
      3. Potencjalne zwiększenie kosztów związanych z tłumaczeniami w sektorze opieki zdrowotnej.

      Implementacja tych regulacji może wymagać od placówek medycznych:

      • Utworzenia dedykowanych zespołów ds. tłumaczeń i weryfikacji językowej.
      • Inwestycji w zaawansowane systemy MT z funkcjami post-edycji.
      • Opracowania procedur kontroli jakości dla tłumaczeń medycznych.

      Wyzwania związane z tłumaczeniem maszynowym w kontekście medycznym

      Badania wykazują, że tłumaczenia maszynowe w kontekście medycznym często charakteryzują się wysokim poziomem błędów. Według niedawnego przeglądu literatury, wszystkie badania wskazywały na tak wysokie wskaźniki błędów, że tłumaczenie maszynowe uznano za nieakceptowalne do rzeczywistego wdrożenia w placówkach opieki zdrowotnej.

      Przykłady błędów MT w kontekście medycznym obejmują:

      1. Nieprawidłowe tłumaczenie nazw leków lub dawek.
      2. Błędne interpretacje instrukcji dotyczących opieki pooperacyjnej.
      3. Nieścisłości w tłumaczeniu symptomów lub diagnoz.

      Konsekwencje takich błędów mogą być poważne, prowadząc do niewłaściwego leczenia, opóźnień w diagnozie lub nawet zagrożenia życia pacjenta.

      Ograniczenia MT w obsłudze kontekstu i niuansów medycznych

      Tłumaczenie maszynowe często nie radzi sobie z:

      • Idiomami i wyrażeniami specyficznymi dla danej kultury.
      • Subtelnościami w opisie objawów.
      • Złożonymi instrukcjami dotyczącymi przyjmowania leków.
      • Kontekstem specyficznym dla danego przypadku medycznego.

      Przykład problemu kontekstowego:
      Angielskie określenie „positive” (wynik testu) może być różnie interpretowane w zależności od kontekstu. W przypadku testu ciążowego oznacza ciążę, podczas gdy w kontekście badań onkologicznych może wskazywać na obecność nowotworu. Systemy MT często mają trudności z prawidłowym rozróżnieniem tych kontekstów, co może prowadzić do poważnych nieporozumień. Ponadto słowo „positive” prawdopodobnie będzie przetłumaczone przez maszynę, jako „pozytywny” (zamiast „dodatni”), co w przypadku zdiagnozowania nowotworu może być… niefortunne.

      Rola post-edycji w zapewnieniu jakości tłumaczeń medycznych

      Post-edycja to proces, w którym wykwalifikowany tłumacz ludzki dokonuje przeglądu i korekty tłumaczenia maszynowego. W kontekście medycznym post-edycja jest kluczowa dla zapewnienia dokładności i bezpieczeństwa pacjentów.

      Znaczenie post-edycji w medycynie:

      • Zwiększa dokładność tłumaczeń o 30-50% w porównaniu z surowym wynikiem MT.
      • Pozwala na zachowanie spójności terminologicznej w dokumentacji medycznej.
      • Umożliwia dostosowanie tłumaczenia do specyfiki kulturowej i lokalnych praktyk medycznych.

      Proces post-edycji w tłumaczeniach medycznych

      Etapy post-edycji w kontekście medycznym obejmują:

      • Analiza tekstu źródłowego i tłumaczenia maszynowego.
      • Identyfikacja i korekta błędów merytorycznych.
      • Dostosowanie terminologii do standardów medycznych.
      • Zapewnienie spójności i płynności tekstu.
      • Weryfikacja kontekstu i kulturowych aspektów tłumaczenia.

      Przykładowy workflow post-edycji:

      1. Wstępna analiza tłumaczenia MT pod kątem krytycznych błędów medycznych.
      2. Korekta terminologii specjalistycznej zgodnie z aktualnymi standardami medycznymi.
      3. Dostosowanie składni i stylu do wymogów dokumentacji medycznej.
      4. Konsultacja z ekspertami dziedzinowymi w przypadku wątpliwości.
      5. Końcowa weryfikacja i kontrola jakości.

      Kompetencje wymagane od post-edytorów w sektorze medycznym

      Post-edytorzy w sektorze medycznym powinni posiadać:

      • Doskonałą znajomość języków źródłowego i docelowego.
      • Gruntowną wiedzę medyczną i znajomość terminologii.
      • Umiejętność krytycznej analizy tłumaczeń maszynowych.
      • Znajomość systemów opieki zdrowotnej w różnych krajach.
      • Świadomość prawnych i etycznych aspektów tłumaczeń medycznych.

      Dodatkowe kwalifikacje:

      1. Certyfikaty specjalistyczne w dziedzinie tłumaczeń medycznych (np. Medical Translation Certification).
      2. Doświadczenie w pracy z systemami zarządzania terminologią medyczną.
      3. Umiejętność korzystania z zaawansowanych narzędzi cat (Computer-Assisted Translation) dedykowanych dla sektora medycznego.

      Korzyści i wyzwania związane z integracją MT i post-edycji w tłumaczeniach medycznych

      • Zwiększona wydajność i szybkość tłumaczeń.
      • Potencjalne obniżenie kosztów w porównaniu z pełnym tłumaczeniem ludzkim.
      • Większa dostępność tłumaczeń dla pacjentów LEP (o ograniczonej znajomości języka angielskiego).
      • Standaryzacja terminologii medycznej w różnych językach.

      Przykładowe dane:

      1. Wykorzystanie MT z post-edycją może skrócić czas tłumaczenia dokumentacji medycznej o 40-60% w porównaniu z tradycyjnym tłumaczeniem.
      2. Koszty tłumaczeń medycznych mogą zostać zredukowane o 30-50% przy zachowaniu wysokiej jakości dzięki integracji MT i post-edycji.

      Oczywiście zakresy te zależne są od jakości przedtłumaczeń maszynowych.

      Wyzwania w implementacji MT z post-edycją

      1. Konieczność inwestycji w zaawansowane systemy MT.
      2. Potrzeba szkolenia specjalistów w zakresie post-edycji medycznej.
      3. Zapewnienie odpowiednich zasobów do weryfikacji tłumaczeń.
      4. Balansowanie między szybkością a dokładnością tłumaczeń.

      Konkretne wyzwania:

      1. Integracja systemów MT z istniejącymi systemami zarządzania dokumentacją medyczną (EMR/EHR).
      2. Zapewnienie bezpieczeństwa danych pacjentów w procesie tłumaczenia i post-edycji.
      3. Standaryzacja procesów post-edycji w różnych placówkach medycznych i krajach.

      Przyszłe trendy i rozwój w dziedzinie MT i post-edycji medycznej

      1. Rozwój specjalistycznych modeli MT dla poszczególnych dziedzin medycyny.
      2. Integracja systemów MT z elektronicznymi kartami pacjentów.
      3. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatycznej identyfikacji potencjalnych błędów w tłumaczeniach.
      4. Międzynarodowa standaryzacja procesów post-edycji w kontekście medycznym.

      Przykłady innowacji:

      1. Systemy MT oparte na deep learning, specjalizujące się w konkretnych dziedzinach medycyny, takie jak kardiologia czy onkologia, które są w stanie lepiej zrozumieć kontekst i subtelności językowe charakterystyczne dla tych dziedzin.
      2. Rozwój narzędzi do automatycznej weryfikacji spójności terminologicznej w tłumaczeniach medycznych, wykorzystujących zaawansowane algorytmy przetwarzania języka naturalnego.
      3. Implementacja systemów rozpoznawania mowy w połączeniu z MT, umożliwiających natychmiastowe tłumaczenie konsultacji lekarskich w czasie rzeczywistym, z jednoczesną transkrypcją i post-edycją.

      Rekomendacje dla dostawców usług medycznych i tłumaczeniowych

      Najlepsze praktyki w wykorzystaniu MT w opiece zdrowotnej

      1. Stosowanie MT tylko jako narzędzia wspomagającego, nie zaś jako samodzielnego rozwiązania.
      2. Implementacja rygorystycznych procesów kontroli jakości.
      3. Regularne szkolenia personelu w zakresie ograniczeń MT i znaczenia weryfikacji tłumaczeń.
      4. Współpraca z wykwalifikowanymi tłumaczami medycznymi.

      Szczegółowe zalecenia:

      1. Opracowanie wewnętrznych wytycznych dotyczących wykorzystania MT w różnych typach dokumentacji medycznej, z jasnym określeniem, które dokumenty wymagają pełnej ludzkiej weryfikacji.
      2. Wdrożenie systemu oceny ryzyka dla tłumaczeń medycznych, pozwalającego na priorytetyzację dokumentów wymagających szczególnie dokładnej weryfikacji.
      3. Utworzenie dedykowanego zespołu ds. jakości tłumaczeń medycznych, odpowiedzialnego za ciągłe monitorowanie i doskonalenie procesów tłumaczeniowych.

      Sposoby zapewnienia wysokiej jakości tłumaczeń medycznych

      1. Utworzenie dedykowanych zespołów do post-edycji tłumaczeń medycznych.
      2. Rozwój specjalistycznych glosariuszy i baz terminologicznych.
      3. Regularna ewaluacja i aktualizacja systemów MT.
      4. Wdrożenie procesu feedbacku od pacjentów i pracowników służby zdrowia.

      Konkretne działania:

      1. Implementacja zaawansowanych systemów zarządzania terminologią medyczną, zintegrowanych z narzędziami MT i post-edycji.
      2. Wprowadzenie systemu certyfikacji wewnętrznej dla post-edytorów medycznych, gwarantującego odpowiedni poziom kompetencji.
      3. Regularne audyty jakości tłumaczeń, przeprowadzane przez niezależnych ekspertów, w celu identyfikacji obszarów wymagających poprawy.

      Znaczenie ciągłego doskonalenia i adaptacji do zmieniających się potrzeb

      • Monitorowanie najnowszych badań i trendów w dziedzinie MT i post-edycji.
      • Elastyczne dostosowywanie procesów tłumaczeniowych do zmieniających się regulacji.
      • Inwestycje w rozwój kompetencji personelu w zakresie tłumaczeń medycznych.
      • Współpraca z instytucjami akademickimi i badawczymi w celu ciągłego doskonalenia praktyk tłumaczeniowych.

      Przykładowe inicjatywy:

      1. Utworzenie partnerstwa z wiodącymi ośrodkami badawczymi specjalizującymi się w MT dla sektora medycznego, w celu testowania i wdrażania najnowszych rozwiązań.
      2. Organizacja regularnych warsztatów i konferencji dla personelu medycznego i tłumaczy, poświęconych najnowszym trendom w tłumaczeniach medycznych.
      3. Wdrożenie programu stażowego dla studentów kierunków medycznych i lingwistycznych, umożliwiającego im zdobycie praktycznego doświadczenia w zakresie tłumaczeń medycznych i post-edycji.

      Podsumowanie

      Tłumaczenie maszynowe w opiece zdrowotnej, mimo znaczących postępów, wciąż wymaga ludzkiej interwencji w postaci post-edycji, aby zapewnić dokładność i bezpieczeństwo pacjentów. Proponowane regulacje podkreślają konieczność weryfikacji tłumaczeń maszynowych przez wykwalifikowanych tłumaczy, szczególnie w przypadku krytycznych informacji medycznych.

      Integracja MT z post-edycją oferuje potencjalne korzyści w zakresie efektywności i dostępności tłumaczeń, jednak wymaga starannego wdrożenia i ciągłego doskonalenia. Kluczowe wyzwania obejmują zapewnienie odpowiedniego poziomu dokładności tłumaczeń, zachowanie poufności danych pacjentów oraz dostosowanie się do dynamicznie zmieniających się regulacji prawnych.

      Dostawcy usług medycznych i tłumaczeniowych powinni skupić się na rozwoju kompleksowych strategii, łączących zaawansowane technologie MT z wiedzą ekspercką wykwalifikowanych tłumaczy medycznych. Inwestycje w szkolenia, narzędzia do zarządzania terminologią oraz systemy kontroli jakości są niezbędne dla skutecznego wykorzystania potencjału tłumaczeń maszynowych w medycynie.

      Przyszłość tłumaczeń medycznych leży w inteligentnej integracji systemów MT, zaawansowanych narzędzi do post-edycji oraz ludzkiej ekspertyzy. Tylko takie podejście może zapewnić wysoki standard tłumaczeń, niezbędny do zapewnienia bezpieczeństwa pacjentów i efektywnej komunikacji w wielojęzycznym środowisku opieki zdrowotnej.

      Kontakt

        17
        wrz

        Tłumaczenia dla branży kosmetycznej a etykietowanie wyrobów kosmetycznych

        Globalizacja rynku kosmetycznego stwarza nowe wyzwania dla producentów i dystrybutorów produktów kosmetycznych. Jednym z kluczowych aspektów ekspansji międzynarodowej jest precyzyjne i zgodne z przepisami tłumaczenie etykiet, opakowań oraz materiałów marketingowych. Niniejszy artykuł stanowi kompleksowe omówienie tłumaczeń dla branży kosmetycznej, ze szczególnym uwzględnieniem aspektów prawnych, kulturowych i językowych.

        Rynek kosmetyczny charakteryzuje się dynamicznym wzrostem i rosnącą konkurencją na arenie międzynarodowej. Według raportu opublikowanego przez Grand View Research, globalny rynek kosmetyczny osiągnął wartość 380,2 miliarda dolarów w 2023 roku, a przewiduje się, że do 2030 roku wzrośnie do 580,5 miliarda dolarów.

        Trendy beauty rozprzestrzeniają się błyskawicznie dzięki mediom społecznościowym i influencerom, co prowadzi do zwiększonego popytu na produkty z różnych części świata. W związku z tym, dokładne tłumaczenie informacji o produktach staje się kluczowym elementem strategii marketingowej i sprzedażowej firm kosmetycznych.

        Rola tłumaczenia w budowaniu zaufania konsumentów

        Dokładne i kulturowo odpowiednie tłumaczenia budują zaufanie konsumentów do marki. Badania przeprowadzone przez Common Sense Advisory wykazały, że aż 75% konsumentów preferuje zakupy produktów w swoim ojczystym języku. Oznacza to, że inwestycja w wysokiej jakości tłumaczenia może bezpośrednio przełożyć się na wzrost sprzedaży i lojalność klientów.

        Kluczowe elementy tłumaczeń w służbie sektora beauty

        Proces tłumaczenia kosmetyków obejmuje szereg elementów, z których każdy wymaga specjalistycznej wiedzy i uwagi.

        1. Nazwy produktów i opisy

        Tłumaczenie nazw produktów i opisów wymaga nie tylko znajomości języka docelowego, ale również zrozumienia lokalnych preferencji i skojarzeń kulturowych. Na przykład, nazwa produktu, która brzmi atrakcyjnie w jednym kraju, może mieć negatywne konotacje w innym.

        2. Lista składników

        Precyzyjne tłumaczenie składników jest kluczowe z punktu widzenia bezpieczeństwa konsumentów i zgodności z przepisami. Według Rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (WE) nr 1223/2009 w sprawie produktów kosmetycznych, wszystkie składniki muszą być wymienione zgodnie z nomenklaturą INCI (International Nomenclature of Cosmetic Ingredients).

        3. Instrukcje użycia

        Jasne i zrozumiałe instrukcje użycia są niezbędne dla zapewnienia bezpieczeństwa konsumentów. Tłumaczenie musi uwzględniać nie tylko dosłowne znaczenie słów, ale również kontekst kulturowy i poziom wiedzy przeciętnego konsumenta w danym kraju.

        4. Ostrzeżenia i środki ostrożności

        Tłumaczenie ostrzeżeń i środków ostrożności wymaga szczególnej uwagi, gdyż błędy w tej dziedzinie mogą mieć poważne konsekwencje prawne i zdrowotne. Tłumacze muszą być zaznajomieni z lokalnymi przepisami dotyczącymi oznakowania produktów kosmetycznych.

        5. Materiały marketingowe i branding

        Tłumaczenie materiałów marketingowych, w tym sloganów i haseł reklamowych, wymaga kreatywnego podejścia. Celem jest nie tylko przekazanie znaczenia, ale również zachowanie tonu i stylu marki w języku docelowym.

        6. Informacje prawne i regulacyjne

        Tłumaczenie informacji prawnych i regulacyjnych musi być zgodne z lokalnymi przepisami. Wymaga to znajomości zarówno prawa, jak i terminologii prawniczej w obu językach.

        7. Opakowania

        Tłumaczenie tekstów na opakowaniach musi uwzględniać nie tylko aspekty językowe, ale również design i ograniczenia przestrzenne. Często wymaga to współpracy między tłumaczami a projektantami opakowań.

        8. Strony internetowe i informacje online

        W czasach e-commerce, tłumaczenie stron internetowych i informacji online jest równie ważne jak tłumaczenie fizycznych etykiet. Wymaga to uwzględnienia aspektów SEO i lokalnych preferencji w zakresie UX/UI.

        Wyzwania w tłumaczeniach

        Tłumaczenie dokumentów do kosmetyków wiąże się z szeregiem wyzwań, które wymagają specjalistycznej wiedzy i doświadczenia.

        Zapewnienie dokładności i spójności

        Jednym z głównych wyzwań jest utrzymanie spójności terminologicznej w różnych językach i na różnych platformach. Błędy lub niespójności mogą prowadzić do nieporozumień i potencjalnych zagrożeń dla konsumentów.

        Strategie zapewnienia jakości:

        • Tworzenie i utrzymywanie glosariuszy branżowych
        • Wykorzystanie narzędzi pamięci tłumaczeniowej (TM)
        • Regularne audyty jakości tłumaczeń
        • Współpraca z ekspertami branżowymi w celu weryfikacji terminologii

        Adaptacja kulturowa

        Różnice kulturowe mogą znacząco wpływać na postrzeganie produktów kosmetycznych. Tłumaczenie musi uwzględniać lokalne preferencje, tabu i normy społeczne.

        Przykłady adaptacji kulturowej:

        • Dostosowanie kolorystyki opakowań do lokalnych skojarzeń
        • Modyfikacja nazw produktów, aby uniknąć negatywnych skojarzeń
        • Uwzględnienie lokalnych trendów beauty w materiałach marketingowych

        Zgodność z przepisami

        Każdy kraj ma własne regulacje dotyczące oznakowania produktów kosmetycznych. Tłumaczenie musi być zgodne z tymi przepisami, co wymaga stałego monitorowania zmian prawnych.

        Kluczowe aspekty prawne:

        • Zgodność z rozporządzeniem UE 1223/2009 w Europie
        • Przestrzeganie wytycznych FDA w USA
        • Dostosowanie do lokalnych wymogów dotyczących języka etykiet (np. dwujęzyczne etykiety w Kanadzie)

        Najlepsze praktyki w tłumaczeniach dla branży kosmetycznej

        Aby sprostać wyzwaniom związanym z tłumaczeniem tego typu, warto stosować się do sprawdzonych praktyk branżowych.

        1. Współpraca z wyspecjalizowanymi tłumaczami

        Korzystanie z usług tłumaczy specjalizujących się w branży kosmetycznej zapewnia nie tylko językową precyzję, ale również znajomość specyfiki rynku i terminologii branżowej.

        2. Wykorzystanie zaawansowanych narzędzi CAT i AI

        Narzędzia wspomagające tłumaczenie (CAT) pomagają w utrzymaniu spójności terminologicznej i zwiększają efektywność procesu tłumaczenia.

        3. Tworzenie i aktualizacja glosariuszy

        Opracowanie kompleksowych glosariuszy branżowych pomaga w utrzymaniu spójności terminologicznej we wszystkich materiałach. Przykładowy glosariusz.

        4. Regularne audyty jakości

        Systematyczne przeglądy jakości tłumaczeń pozwalają na identyfikację i korektę potencjalnych błędów lub niespójności.

        5. Współpraca z lokalnymi ekspertami

        Konsultacje z ekspertami z rynku docelowego pomagają w dostosowaniu treści do lokalnych preferencji i wymogów prawnych.

        Znaczenie lokalizacji w tłumaczeniach beauty

        Lokalizacja obejmując dostosowanie produktu do specyfiki kulturowej i preferencji lokalnego rynku.

        Elementy lokalizacji:

        • Adaptacja jednostek miary
        • Dostosowanie formatów dat i walut
        • Modyfikacja wizualnych elementów marketingowych
        • Uwzględnienie lokalnych świąt i sezonów w kampaniach promocyjnych

        Wpływ technologii na tłumaczenia dla firm z branży kosmetycznej

        Rozwój technologii znacząco wpływa na proces tłumaczenia i lokalizacji w branży kosmetycznej.

        Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

        AI i ML mogą wspomóc proces tłumaczenia, szczególnie w przypadku powtarzalnych treści, takich jak listy składników. Jednak wciąż wymagają one nadzoru człowieka, szczególnie w przypadku kreatywnych i marketingowych aspektów tłumaczenia.

        Systemy zarządzania treścią (CMS)

        Zintegrowane systemy CMS umożliwiają efektywne zarządzanie treściami w wielu językach, co jest szczególnie istotne dla firm działających na wielu rynkach.

        Przyszłość tłumaczenia dokumentów kosmetyków

        Branża kosmetyczna stale ewoluuje, a wraz z nią zmieniają się wyzwania związane z tłumaczeniem i lokalizacją.

        Trendy, które kształtują przyszłość:

        • Rosnące znaczenie personalizacji produktów
        • Zwiększony nacisk na zrównoważony rozwój i ekologiczne składniki
        • Rozwój rynku kosmetyków dla mężczyzn
        • Wzrost popularności kosmetyków naturalnych i organicznych

        Podsumowanie

        Tłumaczenie kosmetyków to złożony proces, który wymaga specjalistycznej wiedzy, uwagi na szczegóły i zrozumienia lokalnych rynków. Precyzyjne i kulturowo odpowiednie tłumaczenia są kluczowe dla sukcesu marek kosmetycznych na arenie międzynarodowej. Inwestycja w wysokiej jakości tłumaczenia i lokalizację może przynieść znaczące korzyści w postaci zwiększonej sprzedaży, lojalności klientów i zgodności z przepisami prawnymi.

        Firmy kosmetyczne, które przykładają wagę do jakości tłumaczeń i lokalizacji, są lepiej przygotowane do sprostania wyzwaniom globalnego rynku i budowania silnej pozycji marki w różnych regionach świata.

        Kontakt

          10
          wrz

          Tłumacz Google czy Tłumacz DeepL: którego wybrać?

          Tłumaczenie maszynowe to proces automatycznego przekładania tekstu z jednego języka na inny za pomocą algorytmów. Dzięki AI i głębokiemu uczeniu, tłumaczenia maszynowe znacznie się poprawiły. Tłumaczenie maszynowe ma szerokie zastosowanie:

          1. Komunikacja globalna: umożliwia komunikację między osobami mówiącymi różnymi językami.
          2. E-commerce: pomaga firmom w dotarciu do międzynarodowych klientów.
          3. Edukacja: ułatwia dostęp do materiałów edukacyjnych w różnych językach.
          4. Podróże: ułatwia porozumiewanie się turystom w obcych krajach.

          Tłumacz Google

          Interfejs strony internetowej Google Translate pokazujący tłumaczenie tekstu z angielskiego na polski. Polskie słowo „Tłumaczenie” pojawia się w polu tłumaczenia.

          Historia i rozwój Tłumacza Google (od 2006 roku)

          Tłumacz Google został uruchomiony w 2006 roku przez firmę Google. Początkowo wykorzystywał technologię statystycznego tłumaczenia maszynowego (SMT). Technologia ta analizowała istniejące tłumaczenia, aby nauczyć się wzorców i generować nowe tłumaczenia. Takie podejście miało swoje ograniczenia, co prowadziło do stosunkowo niskiej jakości tłumaczeń.

          W 2016 roku Google wprowadził przełomową zmianę. Przeszedł na technologię neuronowego tłumaczenia maszynowego (NMT). Nowa metoda, oparta na sieciach neuronowych i uczeniu głębokim. Oferuje ona bardziej naturalne i stosunkowo precyzyjne tłumaczenia.

          Główne funkcjonalności i obsługiwane języki

          Funkcjonalności Tłumacza Google obejmują:

          1. Tłumaczenie tekstu: użytkownicy mogą wpisywać lub wklejać tekst do przetłumaczenia.
          2. Tłumaczenie mowy: możliwość tłumaczenia mowy na żywo.
          3. Tłumaczenie obrazu: rozpoznawanie tekstu z obrazów za pomocą technologii OCR (Optical Character Recognition).
          4. Tłumaczenie dokumentów: tłumaczenie całych dokumentów w różnych formatach plików.
          5. Tryb konwersacji: umożliwia dwukierunkowe rozmowy między osobami mówiącymi różnymi językami.

          Google Translate obsługuje kombinację 135 języków, co czyni go jednym z najbardziej wszechstronnych narzędzi do tłumaczeń dostępnych na rynku.

          Jakość tłumaczeń

          Google Translate korzysta z technologii uczenia maszynowego (ML), która pozwala na ciągłe doskonalenie algorytmów poprzez analizę miliardów kombinacji językowych dostępnych w internecie. Dzięki temu narzędzie stale uczy się nowych wyrażeń i terminologii, dostosowując się do zmieniających się trendów językowych. Choć jakość nie jest doskonała, o czym pisaliśmy w innych artykułach, to jest wystarczająca do codziennego, nieoficjalnego zastosowania (np. komunikacja wewnętrzna/korespondencja email itp.).

          Aplikacja mobilna i dostępność offline

          Aplikacja Tłumacza Google jest dostępna na platformach Android oraz iOS. Użytkownicy mogą używać aplikacji do tłumaczenia tekstu, mowy i obrazów za pomocą kamer swoich urządzeń mobilnych. Aplikacja pozwala na tłumaczenie w trybie offline. Jest to przydatne dla podróżników i osób w miejscach z ograniczonym dostępem do internetu. Aby skorzystać z tej funkcji, użytkownicy muszą pobrać wybrane języki. Aplikacja rozpoznaje pismo ręczne. Umożliwia to wpisywanie tekstu za pomocą ekranu dotykowego. Funkcja ta jest użyteczna w sytuacjach, gdy standardowa klawiatura nie jest wygodna lub dostępna. Kolejną istotną funkcjonalnością jest możliwość prowadzenia konwersacji na żywo w różnych językach. Jest to interaktywne narzędzie, które pozwala dwóm osobom mówiącym różnymi językami na swobodną komunikację. Aplikacja wspiera także tłumaczenie obrazów dzięki OCR (Optical Character Recognition). Umożliwia to użytkownikom rozpoznawanie i tłumaczenie tekstu z obrazów przez kamerę ich urządzeń mobilnych. Wszechstronność sprawia, że Tłumacz Google jest interesującym narzędziem. Przyda się zarówno podróżnikom, jak i osobom uczącym się języków oraz potrzebującym szybkich tłumaczeń w codziennym życiu.

          Podsumowanie:

          1. Tryb offline: możliwość pobrania pakietów językowych. Umożliwia to tłumaczenie bez internetu.
          2. Rozpoznawanie pisma ręcznego: opcja wpisywania tekstu ręcznie za pomocą ekranu dotykowego.
          3. Konwersacja na żywo: interaktywne narzędzie do prowadzenia rozmów w różnych językach.

          Tłumacz DeepL

          Zrzut ekranu interfejsu oprogramowania do tłumaczeń z polem wprowadzania tekstu po lewej stronie do wklejania tekstu do tłumaczenia i wyświetlaczem wyników tłumaczenia po prawej stronie. Widoczne są elementy sterujące dla języka źródłowego i docelowego.

          Historia i rozwój Tłumacza DeepL (od 2017 roku)

          Tłumacz DeepL, stworzony przez niemiecką firmę DeepL GmbH, został uruchomiony w 2017 roku. Od samego początku celem było dostarczenie wyjątkowo precyzyjnych tłumaczeń, które przewyższałyby inne dostępne na rynku narzędzia. Wkrótce po debiucie DeepL zdobył uznanie w branży tłumaczeniowej. Przyczyniła się do tego zaawansowana technologia neuronowego tłumaczenia maszynowego oraz bogate zbiory danych treningowych.

          Główne funkcjonalności i obsługiwane języki

          DeepL ma funkcjonalności, które czynią go atrakcyjnym narzędziem. Spodobają się one zarówno profesjonalistom, jak i codziennym użytkownikom.

          1. Tłumaczenie tekstu: umożliwia szybkie i dokładne tłumaczenie bloków tekstu.
          2. Tłumaczenie dokumentów: obsługuje różne formaty plików, takie jak .docx czy .pdf.
          3. Integracja API: oferuje interfejs API, który pozwala na integrację z innymi systemami.
          4. Aplikacja mobilna: dostępna na platformy iOS i Android.

          Obsługuje głównie języki europejskie. Między innymi angielski, niemiecki, francuski, hiszpański, włoski, holenderski, polski i rosyjski. Tłumacz DeepL wspiera także wybrane języki azjatyckie, w tym japoński oraz chiński uproszczony.

          Jakość tłumaczeń i technologia używana

          DeepL stosuje model trenowany na ogromnych zbiorach danych składających się z par językowych. Algorytmy te są zoptymalizowane do rozpoznawania i tłumaczenia kontekstów. Dzięki temu tłumaczenia są dokładniejsze i bardziej naturalne. Technologia neuronowa, na której opiera się DeepL, umożliwia analizę tekstu źródłowego i jego kontekstu lingwistycznego. Dzięki temu nie tłumaczy słowo w słowo. Może uwzględniać idiomy, zwroty i styl pisania charakterystyczny dla języka docelowego. Przekłady DeepL są bliższe naturalnemu językowi. Jest to ważne w profesjonalnym tłumaczeniu różnych dokumentów. DeepL obsługuje tłumaczenie całych plików m.in. w formatach .docx i .pdf.

          Jakość tłumaczeń oferowanych przez DeepL jest często oceniana jako wyższa w porównaniu do Tłumacza Google. Kluczowym elementem tej jakości jest wykorzystanie zaawansowanych algorytmów neuronowych oraz sztucznej inteligencji (AI), które pozwalają na bardziej naturalne i precyzyjne przekłady. DeepL wspiera głównie europejskie języki takie jak angielski, niemiecki, francuski, hiszpański, włoski, holenderski, polski oraz rosyjski. Ponadto narzędzie to obsługuje wybrane języki azjatyckie, w tym japoński oraz chiński. Dzięki tym funkcjom DeepL zyskuje na popularności. Wybierają go profesjonaliści i zwykli użytkownicy szukający wysokiej jakości tłumaczeń.

          Przewaga w tłumaczeniu języków europejskich

          Testy jakości w 2020 roku wykazały, że to narzędzie lepiej tłumaczy niż konkurencja między angielskim a niemieckim, francuskim i hiszpańskim. Tłumaczenia te są gramatycznie i semantycznie dokładne. Zachowują też naturalny styl pisania w docelowym języku.

          Przykładami wykorzystania mogą być:

          1. Prace naukowe: gdzie dokładność terminologiczna jest kluczowa. W tym scenariuszu warto korzystać z funkcji glosariusza.
          2. Korespondencja biznesowa: musi być jasna i formalna, by pasowała do relacji zawodowych.
          3. Materiały edukacyjne: które muszą być przystępne i zrozumiałe dla uczniów, a jednocześnie wiernie oddawać treść oryginału.

          Porównanie funkcjonalności Tłumaczy Google i DeepL

          Obsługiwane języki

          Jednym z najbardziej oczywistych kryteriów porównania obu narzędzi jest liczba obsługiwanych języków. Tłumacz Google oferuje wsparcie dla 135 języków, co czyni go jednym z najbardziej wszechstronnych narzędzi tego typu na rynku. Z kolei DeepL, choć bardziej ograniczony pod względem liczby języków, koncentruje się na głównych językach europejskich oraz kilku azjatyckich, obsługując obecnie 33 języki.

          Jakość tłumaczeń

          Jakość tłumaczeń różni się znacząco między tymi dwoma narzędziami.

          1. Tłumacz Google: dzięki technologii NMT, Tłumacz Google coraz lepiej tłumaczy, zwłaszcza w popularnych językach. Narzędzie to korzysta z miliardów par językowych z Internetu. Dzięki temu lepiej rozumie kontekst.
          2. W testach jakości z 2020 roku, DeepL często przewyższał Google Translate w precyzji i naturalności tłumaczeń. Użycie zaawansowanych algorytmów i skupienie się na mniejszej liczbie języków pozwala na dokładniejsze tłumaczenia.

          Zastosowania profesjonalne kontra codzienne potrzeby

          Wybór odpowiedniego narzędzia zależy także od specyficznych potrzeb użytkownika.

          1. Codzienne potrzeby: dla użytkowników poszukujących szybkiego i łatwego tłumaczenia codziennych tekstów, takich jak e-maile czy posty w mediach społecznościowych, Tłumacz Google wydaje się odpowiedni. Jego szeroka gama obsługiwanych języków oraz darmowa wersja sprawiają, że jest on idealnym wyborem dla osób potrzebujących natychmiastowego dostępu do tłumaczeń. Oczywiście zakładając, że pracujemy w parze językowej, której nie obsługuje DeepL.
          2. Profesjonalne zastosowania: w przypadku profesjonalistów zajmujących się tłumaczeniami literackimi, technicznymi czy naukowymi, DeepL może okazać się lepszym wyborem. Jego zdolność do precyzyjnego oddawania szczegółów językowych sprawia, że jest on preferowanym narzędziem dla tych, którzy potrzebują wyższej jakości. Koszt korzystania z DeepL jest wyższy niż w przypadku Tłumacza Google, jednak inwestycja ta może być uzasadniona przez wyższą jakość tłumaczeń.

          Podsumowanie porównania funkcjonalności obu narzędzi:

          Obsługiwane języki:

          1. Tłumacz Google: 135 języków.
          2. DeepL: 33 języki.

          Jakość tłumaczeń:

          1. Tłumacz Google: dobre tłumaczenia w popularnych językach.
          2. DeepL: wyższa precyzja i naturalność przekładów dla głównych języków europejskich.

          Koszty korzystania z usług Tłumaczy Google i DeepL

          Porównanie kosztów korzystania z obu narzędzi (darmowe kontra płatne plany)

          Tłumacz Google:

          1. Darmowa wersja: tłumacz Google oferuje bezpłatne tłumaczenia dla wszystkich użytkowników, co sprawia, że jest dostępny dla szerokiego grona odbiorców. Bezpłatna wersja pozwala na tłumaczenie tekstów, stron internetowych oraz dokumentów.
          2. Płatne plany: Google oferuje API do tłumaczenia w usłudze Google Cloud Translation dla użytkowników korporacyjnych i profesjonalnych. Cena wynosi $20 za milion znaków po przekroczeniu limitu 500,000 znaków miesięcznie.

          DeepL:

          1. Darmowa wersja: DeepL również ma darmową wersję swojego narzędzia, która pozwala na tłumaczenie tekstów online. Darmowy plan może być wystarczający dla użytkowników indywidualnych oraz małych firm.
          2. Płatne plany: DeepL oferuje bardziej rozbudowane opcje płatne:
          3. DeepL Pro Starter: €7,49 miesięcznie za możliwość tłumaczenia bez limitu*.
          4. DeepL Pro Advanced: €24,99 miesięcznie za możliwość tłumaczenia bez limitu*.
          5. DeepL Pro Ultimate: €49,99 miesięcznie za możliwość tłumaczenia bez limitu*.

          *Niestety, na stronie DeepL nie znaleźliśmy informacji o „zasadach uczciwego użytkowania”, które kryją się pod gwiazdką w cenniku. Także jakieś ograniczenia są, ale nie wiadomo nic więcej…

          Opcje API dla profesjonalnych użytkowników

          API Tłumacza Google:

          Google Translate API jest częścią usług Google Cloud Platform i oferuje szeroką gamę funkcji dla profesjonalistów:

          1. Koszt: $20 za milion znaków po przekroczeniu limitu darmowych 500,000 znaków miesięcznie.
          2. Funkcjonalności: automatyczne wykrywanie języka, personalizacja tłumaczeń przez motywy oraz obsługa wielu formatów plików (np. HTML, JSON).
          3. Integracja: możliwość łatwej integracji z aplikacjami webowymi i mobilnymi przez RESTful API.

          API Tłumacza DeepL:

          DeepL Pro API jest dedykowane dla firm i profesjonalistów wymagających wysokiej jakości tłumaczeń:

          1. Koszt: ceny zaczynają się od €4.99/miesiąc za dostęp do API z limitem 500,000 znaków. Koszt za dodatkowe zużycie wynosi €25 za milion znaków.
          2. Funkcjonalności: tłumaczenie dokumentów w formatach takich jak .docx lub .pptx, pełna kontrola nad formatowaniem tekstu oraz bezpieczne przetwarzanie danych zgodne z RODO.
          3. Integracja: elastyczne API do integracji z różnymi CMS-ami i narzędziami do automatyzacji pracy.

          Kluczowe różnice w kosztach usług

          Tłumacz Google:

          1. Niska cena i wiele darmowych funkcji sprawiają, że to idealne narzędzie do codziennych tłumaczeń.
          2. Profesjonalne plany API są korzystniejsze dla dużych firm.

          DeepL:

          1. Plan darmowy dostarcza wysokiej jakości tłumaczenia. Jednak, ogranicza liczbę przetwarzanych znaków w miesiącu.
          2. Płatne plany są bardziej opłacalne dla średnich i dużych firm z większymi potrzebami tłumaczeniowymi.

          Sztuczna inteligencja w tłumaczeniach

          Rola AI w poprawie jakości tłumaczeń

          Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w ewolucji technologii tłumaczeń maszynowych. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego i sieciom neuronowym, systemy tłumaczeń, takie jak Tłumacz Google i DeepL, zdołały znacząco podnieść jakość swoich usług.

          Główne aspekty wpływu AI na jakość tłumaczeń:

          1. Uczenie maszynowe: algorytmy analizują ogromne zbiory danych językowych. Pozwalają na identyfikację wzorców i kontekstów. Przykładowo, Tłumacz Google wykorzystuje miliardy par językowych z Internetu do ciągłego doskonalenia swojego algorytmu.
          2. Neural Machine Translation (NMT): technologia NMT używana przez DeepL pozwala na zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Jest to kluczowe dla zrozumienia kontekstu zdań i uchwycenia detali językowych. Dzięki temu możliwe jest generowanie płynniejszych, naturalnie brzmiących tłumaczeń.
          3. Adaptacyjność: systemy AI mogą dostosowywać się do zmian w języku, ucząc się nowych słów, fraz i idiomów na bieżąco. Taka zdolność adaptacji jest szczególnie przydatna w dynamicznych dziedzinach, takich jak technologia czy medycyna. W tych dziedzinach regularnie wprowadzane są nowe terminy.

          Jak AI wpływa na przyszłość narzędzi do tłumaczenia?

          Sztuczna inteligencja nie tylko poprawia bieżącą jakość tłumaczeń, ale również kształtuje przyszłość narzędzi do automatycznego tłumaczenia.

          Przewidywane kierunki rozwoju:

          1. Personalizacja: w przyszłości systemy tłumaczeń będą mogły dostosowywać swoje wyniki do indywidualnych preferencji użytkowników. Na przykład, profesjonalni tłumacze będą mogli korzystać z narzędzi dostosowanych do ich stylu pisania i specjalizacji tematycznej.
          2. Tłumaczenie mowy: połączenie technologii rozpoznawania mowy z algorytmami AI umożliwi tłumaczenie w czasie rzeczywistym. Będzie to niezwykle użyteczne w kontekstach takich jak międzynarodowe konferencje czy rozmowy biznesowe.
          3. Zwiększona dokładność: dzięki ciągłemu uczeniu się, systemy AI będą lepiej radzić sobie z trudnymi do przetłumaczenia frazami i kontekstami kulturowymi. Przykładem może być NNAT.io, który już teraz wyróżnia się bardzo dokładnymi tłumaczeniami.
          4. Automatyczna korekta: AI będzie mogło analizować kontekst dokumentu. System zasugeruje poprawki stylistyczne i gramatyczne. To znacznie podniesie jakość końcowego tekstu. Takie funkcjonalności mogą być cenne dla profesjonalnych edytorów i copywriterów.

          Alternatywy dla Tłumacza Google i DeepL

          Zrzut ekranu interfejsu tłumaczenia z opcjami tłumaczenia maszynowego/przeglądu, językiem docelowym, polem tekstowym dla opisu i tekstu źródłowego, podglądem tłumaczenia i przyciskiem tłumaczenia.

          Tłumacz NNAT.io

          NNAT.io to innowacyjne narzędzie tłumaczeniowe, które zyskuje popularność wśród użytkowników szukających alternatywy dla Tłumacza Google i DeepL. Tłumacz ten wykorzystuje zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji. Dzięki nim dostarcza dokładne tłumaczenia osadzone w danej specjalizacji.

          Główne cechy NNAT.io:

          1. Zaawansowane algorytmy AI: NNAT.io wykorzystuje nowoczesne technologie sztucznej inteligencji, co pozwala na uzyskiwanie bardziej naturalnych i dopasowanych tłumaczeń.
          2. Obsługa wielu języków: narzędzie to wspiera szeroki zakres języków, co czyni je konkurencyjnym wobec innych popularnych tłumaczy.
          3. Dostosowanie do potrzeb użytkownika: użytkownicy mogą szczegółowo dostosować ustawienia tłumaczenia, aby lepiej odpowiadały ich wymaganiom.
          4. Interfejs przyjazny użytkownikowi: intuicyjny design platformy sprawia, że jest łatwa w obsłudze nawet dla osób mniej zaznajomionych z technologią.
          5. Zaawansowane formatowanie: NNAT.io pozwala na wklejenie całej tabeli lub tekstu zawierającego ikony, obrazki i oznaczenia. Oferuje złoty środek między tłumaczeniem samego tekstu a tłumaczeniem całych dokumentów. Jest to pierwszy tłumacz, który pozwala na tak złożone formatowanie tekstu!

          Dlaczego formatowanie jest takie ważne? Zachowanie formatowania jest kluczowe. Umożliwia to użytkownikom szybkie zrozumienie przetłumaczonej treści. Nie muszą ręcznie dostosowywać wyglądu dokumentu. W praktyce oznacza to, że nawet tabele, czy inne elementy mogą być tłumaczone bez utraty ich struktury i przejrzystości. NNAT.io wyróżnia się na tle innych narzędzi do tłumaczeń. Oferuje użytkownikom najwyższą jakość tłumaczeń oraz oszczędność czasu i wysiłku przy edytowaniu ich.

          Badania w 2024 Q1 & Q2 potwierdziły, że jakość tłumaczeń NNAT.io jest najwyższa spośród ogólnodostępnych translatorów, w tym Tłumacza Google oraz DeepL.

          Porównanie z innymi narzędziami do automatycznego tłumaczenia

          Dostępnych jest wiele narzędzi do automatycznego tłumaczenia. Każde z nich oferuje różne funkcje i technologie, które mogą spełniać odmienne potrzeby użytkowników. Na przykład:

          1. Microsoft Translator

          Microsoft Translator jest jednym z głównych konkurentów dla Tłumacza Google i DeepL. Oferuje szeroką gamę funkcji oraz obsługę wielu języków.

          1. Technologia: Jak inne narzędzia, Microsoft Translator używa NMT.
          2. Funkcjonalność: obsługuje tłumaczenia tekstowe, mowy oraz obrazów.
          3. Integracja: dobrze współpracuje z innymi produktami Microsoftu, co stanowi jego atut.

          2. Amazon Translate

          Amazon Translate to usługa Amazon Web Services (AWS). Używa zaawansowanej AI do automatycznego tłumaczenia.

          1. Skalowalność: idealna dla przedsiębiorstw ze względu na możliwość skalowania usług w zależności od potrzeb.
          2. API: dostępne API umożliwia łatwą integrację z innymi systemami.
          3. Jakość: tłumaczenia są wysokiej jakości w przypadku łatwych treści. Narzędzie wymaga ręcznej korekty przy bardziej skomplikowanych tekstach.

          Porównanie jakości na żywym organizmie

          Warto zatrzymywać film i porównywać jakość między translatorami. Celowo nie przedstawiamy podsumowania, aby każdy mógł wyrobić sobie własne zdanie.

          Możemy jedynie dodać, że wyraźnie gorzej (od NNAT.io) radzą sobie zarówno Tłumacz Google, jak i DeepL w przypadku korespondencji email o wielokrotnie złożonej strukturze gramatycznej. Z oczywistych względów nie możemy zaprezentować tego na prawdziwym przykładzie, ale zachęcamy do samodzielnej weryfikacji.

          Może ChatGPT?

          Oto tłumaczenie tego samego tekstu źródłowego wykonanego modelem GPT-4o z 6 sierpnia 2024 r. (oryginalna pisownia):

          Rozwiń

          Obsługa filtrów oraz wyszukiwanie danych należy do codziennych zadań wszystkich użytkowników. Kto szybko znajdzie potrzebne dane, może równie szybko wykonać zlecone zadania.

          W tym artykule dowiesz się:

          jak ustawiać i zapisywać filtry
          jak zmieniać i usuwać zapisane filtry
          jak przeprowadzić dokładne wyszukiwanie w danych filtrowanych i niefiltrowanych
          1. Ogólne informacje
          Podczas gdy filtry występują wyłącznie na paskach filtrów, wyszukiwanie może odbywać się zarówno na paskach filtrów, jak i na paskach wyszukiwania. Obsługa wyszukiwania działa w identyczny sposób, dlatego nie będziemy szczegółowo opisywać korzystania z pola wyszukiwania na pasku wyszukiwania.

          Poniższa ilustracja przedstawia schematyczny widok paska filtrów, który składa się z funkcji ustawiania filtrów [1], zapisywania, stosowania i usuwania filtrów [2], aktywnych filtrów [3], symbolu do aktualizacji listy [4], pola wyszukiwania [5] oraz możliwości wyboru pól do przeszukiwania „Szukaj w” [6].

          Rysunek 1: Pasek filtrów

          Pasek filtrów i wyszukiwania
          2. Ustawianie, zmiana i usuwanie filtrów
          2.1. Ustawianie filtra
          Aby ustawić filtr, musisz najpierw wybrać opcję z menu, która prowadzi do listy z paskiem filtrów. Najłatwiej jest to zrobić, korzystając z list w menu „Artykuły”, „Zlecenia” i „Zlecenia produkcyjne”. Opis poniżej opiera się na liście artykułów, którą można znaleźć w sekcji Artykuły > Lista artykułów.

          Rysunek 2: Lista artykułów bez zastosowanego filtra

          Ustawianie filtra

          Aby ustawić filtr, kliknij na pasku filtrów opcję Ustaw filtr [7] lub Brak ustawionego filtra [8].

          Po kliknięciu otworzy się okno dialogowe Opcje filtra, w którym możesz uzyskać dostęp do wszystkich dostępnych kryteriów filtrów w rozwijanym menu Dodaj filtr [9]. Jeśli chcesz na przykład zobaczyć wszystkie artykuły danego klienta, które mają status „Gotowy do druku”, musisz:

          W „Dodaj filtr” wybrać opcję Klient, a następnie
          W „Dodaj filtr” wybrać opcję Status.
          Okno dialogowe Opcje filtra powinno wyglądać jak na Rysunku 3.

          Rysunek 3: Okno dialogowe Opcje filtra z dwoma dodanymi, ale jeszcze niesprecyzowanymi filtrami

          Opcje filtra

          3. Wybór klienta: Kliknij na Klient, aby uzyskać dostęp do listy wszystkich klientów, naciskając Dodaj… [10]. W przypadku dużej listy możesz wpisać tylko kilka liter nazwy klienta, aby zmniejszyć liczbę wyświetlanych nazw. Po wybraniu żądanego klienta, zostanie dodana etykieta z jego nazwą.

          4. Wybór statusu: Postępuj w ten sam sposób przy wyborze drugiego kryterium – Status. Lista dostępnych statusów jest ograniczona, co ułatwia wybór odpowiedniego statusu.

          Rysunek 4: Rysunek przedstawia okno dialogowe Opcje filtra po ustawieniu wcześniej opisanych kryteriów

          Opcje filtra

          Usuwanie filtra

          Jeśli chcesz usunąć kryterium z okna dialogowego Opcje filtra, możesz to zrobić, klikając Usuń filtr [11].

          Dodanie dodatkowego kryterium

          Jeśli chcesz zobaczyć nie tylko artykuły ze statusem „Gotowy do druku”, ale także te ze statusem „Zatwierdzony”, musisz dodać ten drugi status jako dodatkowe kryterium. W tym celu kliknij obok lub poniżej istniejącej etykiety, aby wybrać dodatkową wartość.

          5. Zastosowanie filtra: Po zdefiniowaniu wszystkich kryteriów naciśnij Zastosuj [12]. Spowoduje to zamknięcie okna dialogowego Opcje filtra, a wybrane etykiety zostaną wyświetlone w obszarze aktywnych filtrów [14] (zob. Rysunek 5).

          Którego tłumacza wybrać?

          Tłumacz Google:

          1. Obsługiwane języki: tłumacz Google obsługuje 135 języków, co czyni go jednym z najwszechstronniejszych narzędzi tłumaczeniowych dostępnych na rynku.
          2. Technologia: wykorzystuje technologię neuronowego tłumaczenia maszynowego (NMT) oraz uczenie maszynowe, co pozwala na ciągłe doskonalenie jakości tłumaczeń.
          3. Aplikacje mobilne: dostępność na platformach iOS i Android oraz możliwość korzystania offline to znaczące atuty.
          4. Koszty: oferuje darmową wersję z opcją płatności za API po przekroczeniu 500,000 znaków ($25 za milion znaków).

          Tłumacz DeepL:

          1. Obsługiwane języki: DeepL wspiera głównie główne języki europejskie oraz wybrane języki azjatyckie, co może być ograniczeniem dla użytkowników potrzebujących tłumaczeń w mniej popularnych językach.
          2. Technologia: zaawansowane algorytmy neuronowe i sztuczna inteligencja pozwalają na bardzo precyzyjne tłumaczenia, szczególnie w zakresie niuansów językowych.
          3. Przewagi: DeepL przewyższa konkurentów w tłumaczeniach między angielskim a niemieckim, francuskim, hiszpańskim oraz w tłumaczeniach zwrotnych.
          4. Koszty: elastyczne plany cenowe z API dostępnym od $5.49 miesięcznie (darmowe do 500,000 znaków), $25 za milion znaków.

          NNAT.io:

          1. Alternatywa: solidna alternatywa dla użytkowników poszukujących innych opcji niż Google Translate czy DeepL.
          2. Zastosowanie: sprawdza się dobrze w codziennych potrzebach tłumaczeniowych, choć może nie oferować tak zaawansowanych funkcji, jak konkurenci.
          3. Funkcje: pierwszy tłumacz online umożliwiający kopiowanie/wklejanie tekstów z bardzo zaawansowanym formatowaniem, co pozwala na pracę na całych tabelach, jak również na tekstach zawierających grafiki/ikony w tekście itd.
          4. Jakość: aktualnie najwyższa jakość spośród dostępnych translatorów online.
          5. Koszty: pierwsze 50 tłumaczeń jest za darmo. Plan płatny obejmuje nielimitowane korzystanie w cenie €19 miesięcznie lub €190 rocznie.

          Pomoc w wyborze odpowiedniego narzędzia

          Decyzja o wyborze najlepszego tłumacza online zależy od kilku kluczowych czynników:

          Zakres obsługiwanych języków:

            1. Jeśli potrzebujesz wsparcia dla szerokiej gamy języków, Tłumacz Google będzie najlepszym wyborem ze względu na swoją wszechstronność.

            2. Dla użytkowników skupiających się na głównych językach europejskich i kilku azjatyckich, DeepL oraz NNAT.io oferują tłumaczenia wyższej jakości w obrębie podobnej ilości kombinacji językowych.

          Jakość tłumaczeń:

            1. Profesjonalne zadania wymagające wysokiej precyzji i uwzględnienia niuansów językowych lepiej realizuje DeepL, a najlepiej NNAT.io – dzięki zaawansowanej technologii AI.

            2. Codzienne potrzeby tłumaczeniowe mogą być skutecznie spełnione przez Tłumacza Google, który również stale poprawia jakość swoich usług.

          Dostępność i funkcjonalności:

            1. Użytkownicy ceniący sobie mobilność i dostępność offline skorzystają z aplikacji mobilnych Tłumacza Google.

            2. Profesjonaliści mogą preferować DeepL oraz NNAT.io ze względu na specjalizację w dokładnych tłumaczeniu, oraz najwyższą jakość.

          Najczęściej zadawane pytania

          Jakie są główne funkcjonalności Tłumacza Google?

          Tłumacz Google ma wiele funkcji. Obsługuje wiele języków. Umożliwia tłumaczenie tekstu na żywo za pomocą kamery. Posiada aplikację mobilną, która działa offline.

          Czym różni się Tłumacz DeepL od Tłumacza Google?

          Tłumacz DeepL używa algorytmów neuronowych i AI. To skutkuje lepszą jakością tłumaczeń, szczególnie w językach europejskich. Dodatkowo DeepL oferuje bardziej naturalne brzmienie przetłumaczonego tekstu.

          Jakie są koszty korzystania z Tłumacza Google i DeepL?

          Tłumacz Google jest dostępny za darmo, ale oferuje również płatne plany dla profesjonalnych użytkowników. Tłumacz DeepL także ma opcje darmowe oraz płatne subskrypcje, które dostarczają dodatkowe funkcjonalności i lepszą jakość tłumaczeń.

          Jak sztuczna inteligencja wpływa na tłumaczenia maszynowe?

          Sztuczna inteligencja poprawia tłumaczenia. Robi to dzięki uczeniu maszynowemu i algorytmom neuronowym. Dzięki AI narzędzia do tłumaczenia stają się coraz bardziej precyzyjne i potrafią lepiej rozumieć kontekst zdania.

          Jakie są alternatywy dla Tłumacza Google i DeepL?

          Jedną z alternatyw jest NNAT.io, które oferuje różnorodne funkcje automatycznego tłumaczenia. Warto porównać je z innymi narzędziami dostępnymi na rynku pod kątem jakości tłumaczeń oraz obsługiwanych języków.

          Którego tłumacza online wybrać: Tłumacz Google czy DeepL?

          Wybór pomiędzy Tłumaczem Google a DeepL zależy od Twoich potrzeb. Jeśli potrzebujesz szybkiego i prostego rozwiązania do codziennych zadań, Tłumacz Google może być wystarczający. Natomiast jeśli zależy Ci na wysokiej jakości tłumaczeń w językach europejskich, warto rozważyć Tłumacza DeepL.

          9
          sie

          Tłumaczenia angielsko-polskie – przekład dokumentacji technicznej

          Tłumaczenia techniczne dokumentów staje się nieodzownym elementem codziennej działalności wielu przedsiębiorstw.

          Tłumaczenia angielsko-polskie oraz polsko-angielskie umożliwiają między innymi:

          1. efektywną komunikację z partnerami biznesowymi, klientami i dostawcami,
          2. zwiększenie konkurencyjności poprzez dostęp do międzynarodowych rynków,
          3. spełnienie wymogów prawnych i regulacyjnych obowiązujących w różnych krajach,
          4. poprawę wizerunku firmy dzięki profesjonalnym tłumaczeniom dokumentacji,
          5. zwiększenie bezpieczeństwa poprzez dokładne tłumaczenia instrukcji obsługi i procedur technicznych,
          6. ułatwienie wdrażania technologii i innowacji dzięki precyzyjnym przekładom specyfikacji technicznych,
          7. lepsze zrozumienie produktów i usług przez klientów zagranicznych.

          Angielski jest językiem o znaczeniu międzynarodowym, stanowi podstawę komunikacji w wielu branżach. Niezależnie od tego, czy firma działa w sektorze technologicznym, medycznym, prawniczym czy finansowym, precyzyjne tłumaczenia są kluczowe dla zrozumienia i realizacji celów biznesowych.

          Rola tłumaczenia dokumentacji technicznej w różnych branżach

          Dokumentacja techniczna to krytyczny element funkcjonowania wielu branż. Wymaga precyzyjnego tłumaczenia, aby zapewnić bezpieczeństwo użytkowania produktów oraz zgodność z normami i standardami.

          Przekład dokumentacji technicznej obejmuje:

          1. instrukcje obsługi – dokładne tłumaczenie instrukcji jest niezbędne dla prawidłowego korzystania z urządzeń i maszyn,
          2. specyfikacje techniczne – kluczowe dla inżynierów i techników pracujących nad projektami,
          3. dokumenty przetargowe – wspomagają procesy zakupowe i sprzedażowe w ramach międzynarodowych kontraktów,
          4. raporty badawcze – umożliwiają wymianę wiedzy naukowej i technologicznej między różnymi krajami,
          5. protokoły zgodności – zapewniają, że produkty spełniają międzynarodowe normy i standardy,
          6. patenty i zgłoszenia patentowe – zabezpieczają prawa własności intelektualnej na różnych rynkach,
          7. instrukcje serwisowania – dostarczają niezbędnych informacji serwisantom do naprawy i konserwacji urządzeń,
          8. dokumentacje szkoleniowe – wspiera proces edukacji i certyfikacji pracowników w różnych sektorach.

          W branży motoryzacyjnej, medycznej czy lotniczej jakość tłumaczeń wpływa bezpośrednio na bezpieczeństwo użytkowników końcowych.

          Na przykład:

          1. w przemyśle motoryzacyjnym, błędnie przetłumaczona instrukcja montażu może prowadzić do poważnych awarii,
          2. w sektorze medycznym, niedokładny przekład dokumentacji klinicznej może skutkować błędami diagnostycznymi lub terapeutycznymi,
          3. w branży lotniczej, każdy element dokumentacji musi być precyzyjny, aby zagwarantować bezpieczeństwo operacyjne.

          Biuro tłumaczeń translax specjalizujące się w przekładzie dokumentacji technicznej, zdaje sobie sprawę z tych wyzwań. Oferujemy kompleksowy proces kontroli jakości oraz współpracuje z tłumaczami posiadającymi wieloletnie doświadczenie i wykształcenie lingwistyczne.

          Kluczowym aspektem jest także integracja technologii wspomagających proces tłumaczenia, takich jak systemy CAT (Computer-Assisted Translation). Pozwalają one na tworzenie baz terminologicznych oraz glosariuszy, co zwiększa spójność terminologiczną i przyspiesza proces tłumaczenia.

          Podsumowując, znaczenie tłumaczeń angielsko-polskich oraz rola przekładu dokumentacji technicznej są nieocenione w kontekście współpracy międzynarodowej i wymogów współczesnego rynku. Precyzyjne i zgodne z normami tłumaczenia stanowią fundament efektywnej komunikacji oraz zapewniają najwyższą jakość usług.

          1. Tłumaczenia angielsko-polskie kontra polsko-angielskie

          Różnice między tłumaczeniami angielsko-polskimi a polsko-angielskimi

          Tłumaczenia angielsko-polskie oraz polsko-angielskie, choć wydają się dwoma stronami tego samego medalu, różnią się znacząco pod wieloma względami.

          Przekład z języka angielskiego na polski często wymaga większej precyzji i uwzględnienia bogatej morfologii języka polskiego. Z kolei tłumaczenie z polskiego na angielski może wiązać się z upraszczaniem struktur gramatycznych i dostosowywaniem do bardziej syntetycznego charakteru języka angielskiego.

          Wpływ specyfiki językowej na proces tłumaczenia

          Specyfika językowa ma duży wpływ na proces tłumaczenia, zwłaszcza w kontekście dokumentacji technicznej. Języki mocno różnią się pod względem gramatyki, składni oraz terminologii branżowej, co może wpływać na wybór odpowiednich ekwiwalentów leksykalnych.

          Przykład: w języku polskim istnieje wiele form deklinacyjnych, które muszą być uwzględnione podczas tłumaczenia technicznych instrukcji obsługi, aby zapewnić jasność i precyzję komunikatu.

          2. Charakterystyka dokumentacji technicznej w tłumaczeniach

          2.1 Rodzaje dokumentów

          Dokumentacja techniczna jest fundamentem w wielu branżach, takich jak motoryzacja, medycyna, lotnictwo, IT oraz przemysł ciężki. Rzetelny przekład dokumentów wymaga nie tylko biegłości językowej, ale również głębokiej znajomości specyficznej terminologii i kontekstu branżowego.

          Charakterystyka i wymagania tłumaczeniowe

          Rodzaje dokumentów:

          • Instrukcje obsługi:
            • Przykłady: podręczniki użytkownika dla sprzętu AGD, instrukcje serwisowania dla maszyn przemysłowych.
            • Wymagania: precyzyjne i jasne instrukcje, które muszą być zrozumiałe dla użytkownika końcowego niezależnie od jego poziomu wiedzy technicznej. Często zawierają ilustracje, diagramy oraz zdjęcia.
          • Dokumenty techniczne:
            • Przykłady: specyfikacje sprzętu komputerowego, dokumentacja systemów IT.
            • Wymagania: dokładność i szczegółowość w opisie parametrów technicznych oraz specyfikacji materiałowych. Konieczność zachowania spójności terminologicznej z innymi dokumentami.
          • Dokumentacja rozruchowa i przetargowa:
            • Przykłady: dokumentacja projektowa dla nowych inwestycji budowlanych, specyfikacje przetargowe dla dostawców.
            • Wymagania: zgodność z normami prawnymi i standardami przemysłowymi, precyzyjność w opisie zakresu prac oraz warunków kontraktu.
          • Strony internetowe i materiały marketingowe:
            • Przykłady: opisy produktów na stronach e-commerce, broszury reklamowe.
            • Wymagania: atrakcyjność języka przy jednoczesnym zachowaniu precyzji technicznej. Optymalizacja pod kątem SEO może być dodatkowym wymogiem.
          • Raporty roczne i inne dokumenty korporacyjne:
            • Przykłady: roczne sprawozdania finansowe firm technologicznych.
            • Wymagania: wysoka dokładność merytoryczna oraz zgodność z regulacjami prawnymi dotyczącymi raportowania finansowego.

          Każdy typ dokumentacji niesie ze sobą unikalne wyzwania tłumaczeniowe. Instrukcje obsługi wymagają jasnego i prostego języka, podczas gdy specyfikacje techniczne muszą być niezwykle precyzyjne. Dokumentacja przetargowa musi spełniać rygorystyczne normy prawne, a materiały marketingowe muszą przyciągać uwagę odbiorców.

          Terminologia techniczna:

          Kluczowym aspektem tłumaczenia dokumentacji technicznej jest użycie odpowiedniej terminologii technicznej:

          1. Konsultacje z ekspertami branżowymi: tłumacze często współpracują z inżynierami lub specjalistami danej dziedziny, aby upewnić się co do poprawności używanej terminologii.
          2. Budowanie glosariuszy: tworzenie baz terminologicznych pozwala na zachowanie spójności językowej we wszystkich tłumaczonych dokumentach.

          2.2 Aspekty jakościowe i prawne

          Jakość tłumaczeń technicznych ma bezpośredni wpływ na ostateczny produkt. Dokumentacja techniczna, która obejmuje instrukcje obsługi, specyfikacje, raporty oraz inne kluczowe dokumenty techniczne, musi być precyzyjna i spójna. Błędy w tłumaczeniu mogą skutkować uszkodzeniami sprzętu lub nawet zagrożeniem dla bezpieczeństwa użytkowników – więcej na ten temat znajduje się na końcu artykułu.

          Wpływ jakości przekładu na ostateczny produkt

          Jakość przekładu wpływa na kilka kluczowych aspektów:

          1. bezpieczeństwo użytkowników: niewłaściwie przetłumaczone instrukcje obsługi mogą prowadzić do niebezpiecznych sytuacji.
          2. funkcjonalność produktu: precyzyjnie przetłumaczona specyfikacja techniczna zapewnia prawidłowe działanie urządzeń zgodnie z ich przeznaczeniem.
          3. reputację firmy: jakość dokumentacji technicznej wpływa na postrzeganie marki przez klientów i partnerów biznesowych.

          Dokumentacja techniczna musi być wolna od niejednoznaczności terminologicznej, aby uniknąć błędów. Znaczenie precyzyjnej i spójnej terminologii nie może być przecenione – stanowi ona podstawę skutecznego przekazu informacji technicznych.

          Zgodność z regulacjami prawnymi i normami jakościowymi

          Tłumaczenie dokumentacji technicznej musi również uwzględniać aspekty prawne. Wiele branż podlega rygorystycznym regulacjom prawnym oraz normom jakościowym, które muszą być spełnione, aby produkt mógł być wprowadzony na rynek.

          1. Standardy ISO: przykładem międzynarodowych standardów jest ISO 17100 (Usługi tłumaczeniowe – wymagania dotyczące procesów świadczenia usług). Zgodność z tym standardem jest często wymagana przez klientów i partnerów biznesowych.
          2. Regulacje sektorowe: każda branża może mieć swoje specyficzne wymagania. Na przykład sektor medyczny musi spełniać regulacje dotyczące urządzeń medycznych (np. MDR – Medical Device Regulation w Unii Europejskiej), a sektor motoryzacyjny może podlegać normom takim jak UNECE (United Nations Economic Commission for Europe).

          Zarówno jakość tłumaczeń, jak i zgodność z regulacjami prawnymi mają kluczowe znaczenie dla sukcesu projektów tłumaczeniowych w branży technicznej. Bariery niejednoznaczności terminologicznej mogą zostać pokonane poprzez dokładne opracowanie glosariuszy branżowych oraz ścisłą współpracę między tłumaczami a ekspertami z danej dziedziny.

          Warto zaznaczyć, że wysokiej jakości tłumaczenia wymagają zaangażowania wykwalifikowanych specjalistów z odpowiednim doświadczeniem i wiedzą w zakresie danej branży. Tylko wtedy można osiągnąć poziom precyzji i zgodności.

          3. Tłumaczenia angielsko-polskie w różnych branżach

          Specyfika tłumaczeń angielsko-polskich w różnych sektorach gospodarki

          Tłumaczenia angielsko-polskie są częścią działalności wielu branż specjalistycznych, gdzie precyzja i terminologia mają kluczowe znaczenie. W każdej z tych branż specyfika tłumaczeń może się różnić, co wymaga od tłumacza zarówno głębokiej wiedzy językowej, jak i znajomości terminologii branżowej.

          Branża motoryzacyjna

          W branży motoryzacyjnej tłumaczenia obejmują szeroki zakres dokumentów technicznych, takich jak:

          • instrukcje obsługi,
          • instrukcje konserwacji,
          • specyfikacje techniczne,
          • dokumentacja homologacyjna,
          • katalogi części zamiennych,
          • raporty z testów i badań technicznych,
          • instrukcje montażu i demontażu.

          Dokumenty te muszą być przetłumaczone z najwyższą precyzją, aby zapewnić bezpieczeństwo użytkowników oraz zgodność z normami prawnymi. Przykład projektu tłumaczeniowego w tej branży to przekład pełnej dokumentacji technicznej dla nowego modelu samochodu, który obejmuje zarówno instrukcje obsługi dla użytkowników końcowych, jak i szczegółowe instrukcje dla mechaników.

          Branża medyczna

          Tłumaczenia w branży medycznej wymagają nie tylko doskonałej znajomości języka angielskiego i polskiego, ale również zaawansowanej wiedzy specjalistycznej i świadomości odpowiedzialności prawnej. Dokumenty tłumaczone w tej branży obejmują:

          • badania kliniczne,
          • instrukcje do urządzeń medycznych,
          • podręczniki użytkowania leków,
          • raporty z badań laboratoryjnych,
          • dokumentacja rejestracyjna nowych leków,
          • materiały edukacyjne dla pacjentów i personelu medycznego,
          • protokoły badań klinicznych,
          • instrukcje dotyczące procedur medycznych,
          • deklaracje zgodności urządzeń medycznych z normami UE.

          Przykład projektu tłumaczeniowego w tej branży to przekład wyników badań klinicznych nad nowym lekiem na rynek polski. Proces ten wymaga nie tylko precyzyjnego oddania treści merytorycznej, ale również dostosowania dokumentacji do wymogów prawnych obowiązujących w Polsce.

          Branża lotnicza

          Branża lotnicza charakteryzuje się wysokimi wymaganiami jakościowymi oraz koniecznością stosowania specyficznej terminologii technicznej. Tłumaczenia angielsko-polski mogą dotyczyć:

          • podręczników operacyjnych,
          • instrukcji konserwacji samolotów,
          • dokumentacji technicznej systemów nawigacyjnych,
          • specyfikacji technicznych komponentów lotniczych,
          • planów serwisowych i harmonogramów przeglądów,
          • raportów incydentów i awarii lotniczych,
          • protokołów certyfikacyjnych nowych modeli samolotów,
          • instrukcji obsługi systemów bezpieczeństwa na pokładzie.

          4. Narzędzia wspomagające proces tłumaczenia

          Rola technologii w efektywnym wykonywaniu tłumaczeń specjalistycznych

          Technologia odgrywa kluczową rolę w efektywnym wykonywaniu tłumaczeń specjalistycznych. Wykorzystanie zaawansowanych narzędzi tłumaczeniowych, takich jak systemy CAT (Computer-Assisted Translation) oraz AI (NMT i LLM), może znacząco zwiększyć jakość i szybkość przekładów. Oprogramowanie do tłumaczeń pozwala na automatyzację wielu aspektów procesu tłumaczeniowego, co skutkuje mniejszą ilością błędów i spójnością terminologiczną w całym dokumencie.

          • Automatyzacja procesu: oprogramowanie do tłumaczeń umożliwia automatyczne segmentowanie tekstu, co oznacza, że każdy segment jest traktowany jako osobna jednostka do przetłumaczenia. To ułatwia pracę tłumacza i pozwala skupić się na precyzyjnym oddaniu treści.
          • Spójność terminologiczna: systemy CAT oferują funkcje takie jak glosariusze i bazy terminologiczne, które pomagają utrzymać jednolitą terminologię w całym projekcie. Jest to szczególnie ważne w przypadku dokumentacji technicznej, gdzie precyzja językowa jest kluczowa.
          • Redukcja kosztów: dzięki funkcjom takim jak pamięć tłumaczeniowa (TM – Translation Memory), systemy CAT mogą przechowywać przetłumaczone wcześniej segmenty tekstu i ponownie je wykorzystać w przyszłych projektach. To nie tylko przyspiesza proces, ale również redukuje koszty związane z powtarzającymi się fragmentami.

          Przewaga systemów CAT (Computer-Assisted Translation)

          Systemy CAT oferują wiele korzyści w porównaniu do tradycyjnych metod tłumaczenia. Przyjrzyjmy się kilku z nich:

          • zwiększona produktywność: dzięki funkcjom takim jak automatyczne segmentowanie tekstu i pamięć tłumaczeniowa, systemy CAT pozwalają tłumaczom pracować szybciej i efektywniej,
          • poprawa jakości: narzędzia takie jak bazy terminologiczne i glosariusze zapewniają spójność terminologiczną oraz eliminują ryzyko błędów wynikających z niespójności,
          • oszczędność czasu: automatyczne funkcje systemów CAT, takie jak wyszukiwanie i zastępowanie terminów, znacznie przyspieszają proces tłumaczenia,
          • skalowalność: systemy CAT są idealne dla dużych projektów, gdzie konieczne jest zaangażowanie kilku tłumaczy jednocześnie. Dzięki wspólnej pamięci tłumaczeniowej wszyscy uczestnicy projektu mają dostęp do tych samych przetłumaczonych segmentów.

          4.1 Budowanie glosariuszy i baz terminologicznych

          Glosariusze i bazy terminologiczne stanowią fundament skutecznego procesu tłumaczeniowego. Umożliwiają one zachowanie jednolitej terminologii w całym dokumencie oraz ułatwiają pracę tłumacza poprzez dostarczanie gotowych rozwiązań lingwistycznych.

          Jak stworzyć skuteczne materiały pomocnicze?

          Tworzenie efektywnych glosariuszy i baz terminologicznych wymaga ścisłej współpracy między klientem a biurem tłumaczeń.

          5. Zapewnienie najwyższej jakości i optymalizacja kosztów w tłumaczeniach angielsko-polskich

          Ocena jakości tłumaczeń specjalistycznych

          Jakość tłumaczeń to kluczowy czynnik wpływający na ostateczny produkt. Aby ocenić jakość tłumaczeń technicznych, należy uwzględnić kilka aspektów:

          • Dokładność terminologiczna: tłumaczenie musi być zgodne z terminologią branżową i zachować precyzję techniczną. W przypadku dokumentacji technicznej nawet najmniejsza nieścisłość może prowadzić do poważnych konsekwencji.
          • Zgodność kontekstowa: tłumaczenie powinno oddawać sens oryginalnego tekstu w odpowiednim kontekście kulturowym i branżowym.
          • Czytelność i spójność: przekład musi być klarowny i łatwy do zrozumienia dla odbiorcy końcowego. Zastosowanie jednolitej terminologii oraz stylu na całej długości dokumentu jest niezbędne.
          • Weryfikacja merytoryczna: proces weryfikacji obejmuje przegląd przez specjalistę w danej dziedzinie, który może wychwycić ewentualne błędy techniczne lub terminologiczne.
          • Kontrola jakości (QA): wiele firm stosuje zautomatyzowane narzędzia QA/LQA do wykrywania błędów gramatycznych, stylistycznych oraz niespójności terminologicznych.

          Przykłady błędów w tłumaczeniach angielsko-polskich i polsko-angielskich

          W tłumaczeniach technicznych nawet pozornie niewielkie błędy mogą mieć poważne konsekwencje, zwłaszcza w kontekście bezpieczeństwa, prawidłowego działania urządzeń i zgodności z regulacjami. Oto kilka przykładów takich błędów wraz z opisem ich potencjalnych skutków:

          • Błędne tłumaczenie jednostek miary
            1. Przykład: tłumaczenie „inch” jako „centymetr” w specyfikacji technicznej.
            2. Skutek: podczas montażu części urządzenia może dojść do ich nieprawidłowego dopasowania, co w skrajnych przypadkach może prowadzić do awarii sprzętu, a nawet wypadków.
          • Niewłaściwe tłumaczenie terminów bezpieczeństwa
            1. Przykład: błędne przetłumaczenie terminu „lockout/tagout” (procedura odłączenia zasilania i zabezpieczenia maszyny przed przypadkowym uruchomieniem) jako „zamknąć/oznakować”.
            2. Skutek: nieprawidłowe zrozumienie procedur bezpieczeństwa może prowadzić do wypadków, w których pracownicy mogą zostać narażeni na niebezpieczne sytuacje.
          • Pominięcie lub błędne przetłumaczenie ostrzeżeń
            1. Przykład: pominięcie ostrzeżenia o toksyczności materiału chemicznego w tłumaczeniu instrukcji obsługi.
            2. Skutek: pracownicy mogą nie być świadomi zagrożenia i nie stosować odpowiednich środków ochrony, co może prowadzić do zatrucia lub długoterminowych problemów zdrowotnych.
            3. Nieprawidłowa interpretacja żargonu technicznego
            4. Przykład: tłumaczenie „bleed” w kontekście inżynierii mechanicznej (odpowietrzanie) jako „krwawić”.
            5. Skutek: może to prowadzić do błędnych procedur konserwacyjnych, co z kolei może powodować uszkodzenia sprzętu i związane z tym straty finansowe.
          • Nieprawidłowe tłumaczenie przepisów i norm
            1. Przykład: błędne przetłumaczenie wymagania regulacyjnego dotyczącego emisji spalin jako „zmniejszenie emisji” zamiast „utrzymanie emisji na określonym poziomie”.
            2. Skutek: firma może nie spełniać wymogów prawnych, co może skutkować karami finansowymi, przestojami produkcyjnymi lub utratą certyfikacji.

          Mars Climate Orbiter (1999) – sonda kosmiczna Mars Climate Orbiter spłonęła w atmosferze Marsa z powodu błędu konwersji jednostek miary. Inżynierowie używali jednostek imperialnych (funtów siły), podczas gdy oprogramowanie nawigacyjne sondy oczekiwało jednostek metrycznych (Newtonów). Strata sondy kosztowała NASA około 125 milionów dolarów.

          Zakończenie

          Tłumaczenia angielsko-polskie odgrywają kluczową rolę w przekładzie dokumentacji technicznej, wpływając na różne aspekty działalności przedsiębiorstw. W dzisiejszych czasach precyzyjne i rzetelne tłumaczenia są niezbędne dla zapewnienia skutecznej komunikacji i zgodności z wymaganiami prawnymi oraz normami jakościowymi.

          Podsumowanie roli tłumaczeń angielsko-polskich w przekładzie dokumentacji technicznej

          • Kompleksowość procesów technicznych:
            1. tłumaczenie dokumentacji technicznej wymaga dogłębnego zrozumienia skomplikowanych terminów i specyfikacji branżowych.
            2. Przykłady: instrukcje obsługi, specyfikacje techniczne, dokumentacja przetargowa.
          • Znaczenie precyzji i dokładności:
            1. błędy w tłumaczeniu mogą prowadzić do kosztownych pomyłek, a także negatywnie wpłynąć na bezpieczeństwo użytkowników.
            2. Tłumaczenia muszą być zgodne z oryginałem pod względem merytorycznym oraz stylistycznym.
          • Zgodność z regulacjami prawnymi:
            1. dokumentacja techniczna często musi spełniać określone wymogi prawne i normy jakościowe.
            2. Znajomość lokalnych przepisów oraz standardów międzynarodowych jest kluczowa dla prawidłowego wykonania tłumaczenia.
          • Rola specjalistycznych tłumaczy:
            1. profesjonalni tłumacze posiadający wieloletnie doświadczenie i wykształcenie lingwistyczne są niezastąpieni w procesie tłumaczenia dokumentacji technicznej.
            2. Ich wiedza pozwala na precyzyjne przeniesienie informacji między językami, uwzględniając przy tym specyficzne potrzeby różnych branż.

          Zapraszamy do współpracy!

          Zapewniamy:

          • Najwyższą jakość usług:
            1. Oferujemy kompleksowe usługi dostosowane do indywidualnych potrzeb klientów.
            2. Proces kontroli jakości obejmuje wiele etapów, takich jak weryfikacja przez ekspertów branżowych oraz korekta językowa.
          • Optymalizacja kosztów:
            1. Skorzystanie z usług biura tłumaczeń translax przyniesie długoterminowe oszczędności poprzez unikanie kosztownych błędów oraz zwiększenie efektywności operacyjnej.
            2. Transparentny system wyceny oraz elastyczne podejście do klientów pozwalają na dostosowanie kosztów do budżetu przedsiębiorstwa.
          • Narzędzia wspomagające proces tłumaczenia:
            1. Nowoczesne technologie, takie jak systemy CAT (Computer-Assisted Translation), znacząco przyspieszają proces tłumaczenia i poprawiają jego jakość.
            2. Budowanie glosariuszy i baz terminologicznych pozwala na zachowanie spójności terminologicznej w całej dokumentacji.
          • Elastyczność i dostępność:
            1. Biuro tłumaczeń translax oferuje różne usługi dodatkowe, takie jak ekspresowe tłumaczenia, przygotowanie plików do tłumaczenia, inżynierię lokalizacyjną, skład DTP czy obsługę wielu języków jednocześnie, co bardzo ułatwia pracę w przypadku pilnych projektów lub potrzeby obsługi kilku rynków zagranicznych symultanicznie.
            2. Biuro tłumaczeń translax – specjalistyczna wiedza, najwyższa jakość usług, narzędzia wspomagające proces tłumaczenia oraz elastyczność i dostępność – specjalnie dla Ciebie.

          Kontakt

            2
            sie

            Tłumaczenia instrukcji z języka niemieckiego na polski a 2023/1230

            Spis treści

            Wprowadzenie

            Precyzyjne tłumaczenie polsko-niemieckie instrukcji obsługi maszyn i urządzeń nabiera coraz większego znaczenia – szczególnie w czasach rozwoju sztucznej inteligencji. Prawidłowo przygotowana dokumentacja techniczna nie tylko zapewnia bezpieczeństwo użytkownikom, ale również stanowi kluczowy element zgodności z wymogami prawnymi Unii Europejskiej. Proces tłumaczenia instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski to złożone zadanie wymagające biegłości językowej i głębokiej wiedzy technicznej.

            Rozporządzenie (UE) 2023/1230 odgrywa fundamentalną rolę w regulowaniu kwestii bezpieczeństwa na rynku europejskim. Dokument ten ustanawia szereg wymagań dotyczących projektowania, produkcji oraz – co istotne z punktu widzenia tłumaczeń – dokumentacji technicznej maszyn. Wpływ rozporządzenia na proces tłumaczenia jest znaczący, gdyż wymaga ono, aby instrukcje obsługi były dostępne w języku kraju, w którym maszyna jest użytkowana. Ma to znaczenie już w momencie, gdy maszyna przekracza granicę.

            Przyjrzymy się szczegółowo procesowi tłumaczenia instrukcji obsługi, analizując wyzwania, najlepsze praktyki oraz aspekty prawne i techniczne tego zagadnienia. Naszym celem jest dostarczenie kompleksowego przewodnika dla tłumaczy, inżynierów i menedżerów projektów zaangażowanych w proces tłumaczenia dokumentacji technicznej na potrzeby polskiego rynku.

            Znaczenie Rozporządzenia (UE) 2023/1230 w procesie tłumaczenia

            Główne założenia i cele rozporządzenia

            Rozporządzenie (UE) 2023/1230 stanowi kluczowy akt prawny regulujący kwestie bezpieczeństwa maszyn w Unii Europejskiej. Jego znaczenie dla procesu tłumaczenia instrukcji obsługi jest fundamentalne, gdyż określa ono nie tylko wymagania techniczne, ale również standardy dotyczące dokumentacji. Podstawowym jego celem jest zapewnienie wysokiego poziomu bezpieczeństwa i ochrony zdrowia użytkowników maszyn na terenie Unii Europejskiej. Rozporządzenie dąży do harmonizacji wymagań bezpieczeństwa w całej UE, co ma ułatwić swobodny przepływ towarów w UE.

            Kluczowe założenia obejmują:

            • ustanowienie jednolitych wymagań bezpieczeństwa dla maszyn wprowadzanych na rynek UE,
            • zapewnienie swobodnego przepływu maszyn spełniających wymogi rozporządzenia,
            • minimalizację ryzyka wypadków związanych z użytkowaniem maszyn,
            • promowanie innowacji przy jednoczesnym zachowaniu wysokich standardów bezpieczeństwa.

            Kluczowe wymagania dotyczące instrukcji obsługi

            Rozporządzenie 2023/1230 precyzyjnie określa wymagania dotyczące instrukcji obsługi. Instrukcje muszą spełniać następujące kryteria:

            • kompletność informacji: instrukcja musi zawierać wszystkie niezbędne informacje do bezpiecznego użytkowania maszyny, w tym montażu, uruchomienia, eksploatacji, konserwacji i ewentualnej likwidacji,
            • jasność i zrozumiałość przekazu: informacje muszą być przedstawione w sposób jasny (jednoznaczny) i zwięzły, unikając nadmiernie skomplikowanego języka technicznego,
            • dostępność językowa: instrukcja musi być dostępna w języku urzędowym kraju, w którym maszyna jest użytkowana,
            • uwzględnienie przewidywalnego niewłaściwego użycia: instrukcja powinna ostrzegać przed potencjalnie niebezpiecznymi sposobami użytkowania maszyny, które można przewidzieć na podstawie wcześniejszych doświadczeń,
            • informacje o ryzyku resztkowym: należy jasno przedstawić informacje o ryzyku, którego nie udało się wyeliminować na etapie projektowania maszyny,
            • zgodność z zasadami ergonomii: instrukcja powinna uwzględniać zasady ergonomii, ułatwiając użytkownikowi zrozumienie i zastosowanie informacji.

            Konsekwencje prawne nieprawidłowych tłumaczeń

            Nieprawidłowe tłumaczenie instrukcji obsługi może mieć poważne konsekwencje prawne dla producenta lub importera maszyny.

            Potencjalne skutki obejmują:

            • odpowiedzialność cywilną: w przypadku wypadku spowodowanego błędami w instrukcji, producent może zostać pociągnięty do odpowiedzialności odszkodowawczej,
            • sankcje administracyjne: organy nadzoru rynku mogą nakazać wycofanie produktu z obrotu lub nałożyć kary finansowe za niezgodność z wymogami rozporządzenia,
            • odpowiedzialność karną: w skrajnych przypadkach, gdy błędy w instrukcji prowadzą do poważnych wypadków, możliwe jest pociągnięcie do odpowiedzialności karnej osób odpowiedzialnych za wprowadzenie maszyny na rynek,
            • utratę reputacji: nieprawidłowo przetłumaczone instrukcje mogą negatywnie wpłynąć na wizerunek firmy i zaufanie klientów,
            • koszty napraw: konieczność poprawienia i ponownego wydania instrukcji może generować znaczące koszty dla producenta.

            Przykład:

            W 2018 roku niemiecka firma produkująca maszyny do obróbki drewna została zmuszona do wycofania partii urządzeń z polskiego rynku ze względu na błędy w tłumaczeniu instrukcji obsługi. Nieprawidłowo przetłumaczone ostrzeżenia dotyczące bezpieczeństwa doprowadziły do kilku incydentów, w których operatorzy doznali lekkich obrażeń. Firma nie tylko poniosła koszty związane z wycofaniem produktów i ponownym tłumaczeniem instrukcji, ale również musiała zmierzyć się z negatywnym rozgłosem w branży.

            Wyzwania w tłumaczeniu instrukcji z języka niemieckiego na polski

            Proces tłumaczenia instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski napotyka na szereg wyzwań, które wymagają od tłumacza nie tylko doskonałej znajomości obu języków, ale również głębokiego zrozumienia kontekstu technicznego. Przyjrzyjmy się bliżej głównym obszarom potencjalnie problematycznym:

            Różnice strukturalne między językami

            Złożenia w języku niemieckim

            Język niemiecki słynie z długich, połączonych wyrazów, które często muszą być rozbite na frazy opisowe w języku polskim. Na przykład:

            • Maschinensicherheitsvorschriften – przepisy dotyczące bezpieczeństwa maszyn
            • Betriebsanleitungsübersetzung – tłumaczenie instrukcji obsługi

            Wyzwanie polega na zachowaniu zwięzłości przekazu przy jednoczesnym rozbiciu złożeń na zrozumiałe frazy w języku polskim.

            Szyk zdania

            Niemiecki charakteryzuje się rygorystycznymi regułami dotyczącymi szyku zdania, zwłaszcza w zdaniach podrzędnych, gdzie czasownik znajduje się na końcu. W języku polskim szyk jest bardziej elastyczny. Przykład:

            • Niemiecki: Bevor Sie die Maschine einschalten, stellen Sie sicher, dass alle Schutzvorrichtungen angebracht sind.
            • Polski: Zanim włączysz maszynę, upewnij się, że wszystkie osłony są zamontowane.

            Tłumacz musi często przeformułować strukturę zdania, aby zachować naturalność i klarowność przekazu w języku polskim.

            Strona bierna

            W niemieckich tekstach technicznych często stosuje się stronę bierną, podczas gdy w polskich preferuje się bardziej aktywne formy. Przykład:

            • Niemiecki: Die Wartung muss jährlich durchgeführt werden.
            • Polski: Przeprowadzać konserwację co roku. (zamiast: Konserwacja musi być przeprowadzana co roku.)

            Terminologia techniczna – problemy ekwiwalencji

            Brak dokładnych odpowiedników

            Niektóre niemieckie terminy techniczne nie mają dokładnych odpowiedników w języku polskim. W takich przypadkach tłumacz musi znaleźć najbliższy znaczeniowo termin lub stworzyć opisowe tłumaczenie. Przykład:

            • Drehmomentschlüssel – klucz dynamometryczny (termin przyjęty w polskiej terminologii, choć nie jest dokładnym tłumaczeniem)

            Różnice w konwencjach nazewnictwa

            W niektórych dziedzinach technicznych polska i niemiecka terminologia mogą się różnić ze względu na odmienne tradycje lub wpływy historyczne. Przykład:

            • Schaltschrank (dosłownie: szafa przełącznikowa) – rozdzielnica elektryczna lub szafa sterownicza

            Akronimy i skróty

            Niemieckie akronimy i skróty często wymagają rozwinięcia i przetłumaczenia na język polski. Przykład:

            • SPS (Speicherprogrammierbare Steuerung) – PLC (Programowalny sterownik logiczny)

            Terminy zapożyczone

            W obu językach występują zapożyczenia z języka angielskiego, ale mogą one być różnie wykorzystywane. Tłumacz musi być świadomy preferowanych form w języku polskim. Przykład:

            • Niemiecki: Interface
            • Polski: Interfejs

            Aspekty kulturowe i prawne wpływające na proces tłumaczenia

            Tłumaczenie to nie tylko przekład tekstu, ale także adaptacja treści do lokalnych warunków kulturowych i prawnych. Nie tak dogłębna, jak w przypadku lokalizacji, ale zdecydowanie powinna mieć miejsce. W kontekście instrukcji obsługi kluczowe aspekty to:

            Różnice w podejściu do bezpieczeństwa

            Niemieckie instrukcje mogą zawierać bardziej szczegółowe lub rygorystyczne wytyczne dotyczące bezpieczeństwa. Tłumacz musi upewnić się, że polski tekst spełnia lokalne wymagania prawne i kulturowe oczekiwania.

            Dostosowanie do polskich norm i standardów

            Odniesienia do niemieckich norm (DIN) często wymagają zastąpienia odpowiednimi polskimi normami (PN) lub europejskimi (EN).

            Systemy miar

            Choć oba kraje używają systemu metrycznego, mogą występować różnice w preferencjach dotyczących jednostek (np. bar kontra Pascal w pomiarach ciśnienia).

            Wymagania prawne

            Tłumacz musi uwzględnić specyficzne polskie wymagania prawne, np. dotyczące oznakowania CE czy deklaracji zgodności.

            Konwencje typograficzne

            Różnice w stosowaniu cudzysłowów, myślników czy formatowaniu list wymagają dostosowania do polskich konwencji.

            Przykład:

            W przypadku tłumaczeniu instrukcji obsługi zaawansowanej prasy hydraulicznej tłumacz trafia na termin „Sicherheitsabstandshalter“, który nie ma dokładnego odpowiednika w języku polskim. Po konsultacji z inżynierami decyduje się na opisowe tłumaczenie „element dystansowy zapewniający bezpieczną odległość”. Dodatkowo konieczne jest dostosowanie wszystkich odniesień do norm DIN do odpowiadających im norm PN-EN, co wymaga szczegółowej weryfikacji każdego cytowanego standardu.

            Wyzwania te pokazują, że proces tłumaczenia instrukcji obsługi wymaga nie tylko biegłości językowej, ale także głębokiej wiedzy technicznej, zrozumienia kontekstu kulturowego oraz znajomości aspektów prawnych.

            Najlepsze praktyki w tłumaczeniu instrukcji obsługi

            Aby sprostać wyzwaniom związanym z tłumaczeniem instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski, warto stosować szereg sprawdzonych praktyk. Należy pamiętać, że poniższa – bardzo szczegółowa – lista nie będzie miała zastosowania w całości. Jej elementy powinny zostać wykorzystane do zaplanowania procesu optymalnego dla danego projektu tłumaczeniowego i dokumentacji.

            Poniżej przedstawiamy szczegółowe omówienie kluczowych aspektów procesu tłumaczeniowego:

            1. Analiza tekstu źródłowego i przygotowanie glosariusza

            a) Dogłębna analiza dokumentu źródłowego

            Przed rozpoczęciem właściwego tłumaczenia niezbędne jest dokładne zapoznanie się z całością dokumentacji. Obejmuje to:

            • zrozumienie ogólnej struktury dokumentu,
            • identyfikację kluczowych terminów technicznych,
            • rozpoznanie powtarzających się fraz i wyrażeń,
            • analizę stylu i tonu dokumentu.

            b) Tworzenie glosariusza projektowego

            Opracowanie spójnego glosariusza terminów technicznych jest kluczowe dla zachowania jednolitości tłumaczenia. Proces ten powinien obejmować:

            • wyodrębnienie wszystkich specjalistycznych terminów,
            • konsultację z ekspertami branżowymi (najczęściej klientem) w celu ustalenia prawidłowych odpowiedników,
            • uwzględnienie wariantów regionalnych (np. różnice między niemieckim a austriackim),
            • dokumentację źródeł dla wybranych tłumaczeń.

            c) Badanie kontekstu branżowego

            Zrozumienie specyfiki branży, dla której tworzona jest instrukcja, jest kluczowe. Obejmuje to:

            • zapoznanie się z podobnymi instrukcjami w języku polskim,
            • analizę terminologii stosowanej przez liderów rynku w danej branży,
            • śledzenie najnowszych trendów i innowacji w danym sektorze przemysłu.

            d) Identyfikacja potencjalnych pułapek językowych

            Ważne jest, aby z wyprzedzeniem zidentyfikować elementy, które mogą stanowić szczególne wyzwanie w tłumaczeniu, takie jak:

            • idiomy i wyrażenia specyficzne dla języka niemieckiego,
            • terminy wieloznaczne, których znaczenie zależy od kontekstu,
            • skróty i akronimy specyficzne dla danej branży lub producenta.

            2. Wykorzystanie narzędzi CAT i pamięci tłumaczeniowych

            a) Wybór odpowiedniego narzędzia CAT

            Narzędzia wspomagające tłumaczenie (Computer-Aided Translation) są nieocenione w procesie tłumaczenia dokumentacji technicznej. Przy wyborze narzędzia należy uwzględnić:

            • kompatybilność z formatami plików używanymi przez klienta,
            • możliwość integracji z zewnętrznymi bazami terminologicznymi,
            • funkcje kontroli jakości i spójności terminologicznej,
            • możliwość współpracy w czasie rzeczywistym z innymi tłumaczami.

            b) Budowanie i utrzymywanie pamięci tłumaczeniowych

            Pamięci tłumaczeniowe (Translation Memory TM) pozwalają na zwiększenie efektywności i spójności tłumaczeń:

            • tworzenie oddzielnych TM dla różnych klientów lub typów maszyn,
            • regularne czyszczenie i aktualizacja pamięci tłumaczeniowych,
            • wykorzystanie TM do analizy spójności terminologicznej w obrębie projektu i między projektami.

            c) Wykorzystanie funkcji kontroli jakości

            Nowoczesne narzędzia CAT oferują zaawansowane funkcje QA, które warto wykorzystać:

            • automatyczna weryfikacja spójności terminologicznej,
            • sprawdzanie poprawności numerów seryjnych, kodów produktów i innych danych liczbowych,
            • kontrola kompletności tłumaczenia (brak pominiętych fragmentów).

            d) Integracja z maszynowym tłumaczeniem

            Choć tłumaczenie maszynowe nie może zastąpić ludzkiego tłumacza w przypadku dokumentacji technicznej, może służyć jako narzędzie wspomagające:

            • wykorzystanie MT jako punktu wyjścia dla fragmentów o niższym priorytecie,
            • używanie wyników MT do inspiracji w przypadku trudnych terminów lub fraz.

            3. Standaryzacja terminologii i formatowania

            a) Tworzenie i przestrzeganie przewodnika stylistycznego

            Opracowanie szczegółowego przewodnika stylu jest kluczowe dla zachowania spójności w całej dokumentacji:

            • ustalenie preferowanych form gramatycznych (np. użycie strony biernej zamiast czynnej),
            • określenie konwencji pisowni liczb, jednostek miar i symboli,
            • ustalenie zasad stosowania wielkich liter, kursywy i pogrubienia.

            b) Konsekwentne stosowanie uzgodnionej terminologii

            Spójność terminologiczna jest kluczowa dla zrozumiałości instrukcji:

            • ścisłe przestrzeganie ustalonego glosariusza,
            • unikanie synonimów dla kluczowych terminów technicznych,
            • konsekwentne stosowanie wybranej formy dla terminów, które mogą mieć wiele wariantów tłumaczenia.

            c) Zachowanie spójnego formatowania

            Formatowanie jest integralną częścią czytelności dokumentu technicznego:

            • zachowanie oryginalnej struktury dokumentu, w tym numeracji sekcji i podsekcji,
            • dostosowanie formatowania do polskich konwencji typograficznych (np. stosowanie odpowiednich cudzysłowów drukarskich – ALT+0132 oraz ALT+0148),
            • zapewnienie spójności w prezentacji list, tabel i innych elementów strukturalnych.

            d) Adaptacja elementów graficznych

            Elementy wizualne często wymagają tłumaczenia:

            • tłumaczenie etykiet i opisów na rysunkach technicznych,
            • dostosowanie jednostek miar na wykresach i diagramach,
            • weryfikacja symboli i piktogramów pod kątem zrozumiałości.

            4. Współpraca z ekspertami branżowymi i inżynierami

            a) Konsultacje na etapie przygotowawczym

            Zaangażowanie ekspertów dziedzinowych już na początku projektu może znacząco podnieść jakość tłumaczenia:

            • omówienie kluczowych terminów i koncepcji technicznych,
            • wyjaśnienie potencjalnie niejasnych aspektów funkcjonowania maszyny,
            • identyfikacja krytycznych elementów bezpieczeństwa, które wymagają szczególnej uwagi.

            b) Weryfikacja merytoryczna tłumaczenia

            Regularne konsultacje z inżynierami w trakcie procesu tłumaczenia pomagają uniknąć błędów merytorycznych:

            • sprawdzenie poprawności przetłumaczonych opisów technicznych,
            • weryfikacja, czy instrukcje operacyjne są precyzyjne i wykonalne,
            • potwierdzenie, że tłumaczenie ostrzeżeń i informacji o bezpieczeństwie jest adekwatne.

            c) Rozwiązywanie problemów terminologicznych

            W przypadku napotkania trudności z tłumaczeniem specjalistycznych terminów:

            • organizowanie sesji burzy mózgów z udziałem tłumaczy i ekspertów technicznych,
            • korzystanie z wiedzy inżynierów do tworzenia opisowych tłumaczeń dla terminów nieposiadających bezpośrednich odpowiedników.

            d) Feedback po wdrożeniu

            Zbieranie informacji zwrotnych od użytkowników końcowych i personelu technicznego:

            • identyfikacja obszarów, które mogą wymagać doprecyzowania lub poprawy,
            • wykorzystanie praktycznych doświadczeń do udoskonalenia przyszłych tłumaczeń.

            Przykład:

            Przy tłumaczeniu instrukcji obsługi zaawansowanego systemu sterowania dla linii produkcyjnej, zespół tłumaczy ma trudności z terminem „Prozessleitsystem“. Po konsultacji z inżynierami automatyki ustalono, że w kontekście danej maszyny najlepszym tłumaczeniem będzie „rozproszony system sterowania (DCS)”. Dodatkowo eksperci pomagają w interpretacji skomplikowanych schematów przepływu, co pozwala na precyzyjne opisanie procesu w języku polskim z uwzględnieniem lokalnej terminologii branżowej.

            Stosowanie takich najlepszych praktyk wymaga czasu i zaangażowania, jednak znacząco podnosi jakość końcowego produktu. W rezultacie otrzymujemy instrukcję obsługi, która nie tylko jest zgodna z wymogami prawnymi, ale przede wszystkim jest czytelna, precyzyjna i bezpieczna dla każdego użytkownika.

            Proces weryfikacji i kontroli jakości

            Zapewnienie wysokiej jakości tłumaczenia instrukcji obsługi wymaga rygorystycznego procesu weryfikacji i kontroli jakości. Ten etap jest kluczowy dla eliminacji błędów, zapewnienia spójności i zgodności z wymogami prawnymi. Poniżej przedstawiamy szczegółowe omówienie kluczowych elementów tego procesu:

            1. Wieloetapowa kontrola jakości tłumaczenia

            a) Autoweryfikacja tłumacza

            Pierwszy etap weryfikacji przeprowadzany jest przez samego tłumacza:

            • porównanie tłumaczenia z tekstem źródłowym pod kątem kompletności i dokładności,
            • sprawdzenie spójności terminologicznej z wykorzystaniem glosariusza projektowego,
            • weryfikacja poprawności gramatycznej i stylistycznej,
            • wykonanie kontroli QA w narzędziu CAT np. QA Checker w Trados.

            b) Weryfikacja przez drugiego tłumacza (kontrola czworga oczu)

            Niezależna weryfikacja przez innego tłumacza o kompetencjach nie niższych niż autor przekładu:

            • sprawdzenie dokładności tłumaczenia,
            • identyfikacja potencjalnych nieścisłości lub niejasności,
            • sugestie dotyczące ulepszeń stylistycznych.

            c) Weryfikacja merytoryczna przez eksperta dziedzinowego

            Kluczowy etap zapewniający poprawność techniczną tłumaczenia:

            • sprawdzenie poprawności użytej terminologii specjalistycznej,
            • weryfikacja, czy tłumaczenie precyzyjnie oddaje funkcjonowanie maszyny,
            • potwierdzenie, że instrukcje bezpieczeństwa są kompletne i zrozumiałe lub zgłoszenie uwag w formularzu LQA.

            d) Korekta językowa przez native speakera

            Finalna weryfikacja językowa:

            • sprawdzenie poprawności gramatycznej i stylistycznej,
            • weryfikacja naturalności języka i płynności tekstu,
            • eliminacja ewentualnych kalek językowych.

            e) Kontrola techniczna dokumentu

            Weryfikacja aspektów technicznych dokumentu:

            • sprawdzenie formatowania i układu tekstu,
            • weryfikacja numeracji sekcji, odniesień krzyżowych i hiperłączy,
            • kontrola poprawności grafik i ilustracji.

            2. Rola native speakerów w procesie weryfikacji

            Zaangażowanie native speakerów języka polskiego w proces weryfikacji jest fundamentalne dla zapewnienia naturalności i zrozumiałości przetłumaczonego tekstu:

            a) Identyfikacja nienaturalnych konstrukcji językowych

            Native speaker potrafi wychwycić subtelne niuanse językowe, które mogą umknąć tłumaczowi:

            • wykrywanie kalek językowych z języka niemieckiego,
            • identyfikacja fraz, które choć gramatycznie poprawne, brzmią nienaturalnie w języku polskim,
            • eliminowanie nieścisłości prawno-kulturowych, które kłują w oczy.

            b) Dostosowanie rejestru językowego

            Weryfikacja, czy użyty język odpowiada oczekiwaniom polskiego odbiorcy:

            • sprawdzenie, czy poziom formalności jest odpowiedni dla danego typu instrukcji,
            • dostosowanie tonu do konwencji przyjętych w polskich instrukcjach technicznych.

            c) Poprawa czytelności i zrozumiałości

            Native speaker może zasugerować zmiany, które uczynią tekst bardziej przystępnym:

            • uproszczenie skomplikowanych konstrukcji zdaniowych,
            • propozycje alternatywnych sformułowań dla trudnych terminów technicznych.

            d) Pełna weryfikacja kulturowa

            Sprawdzenie, czy tłumaczenie uwzględnia lokalne normy kulturowe:

            • identyfikacja potencjalnie nieodpowiednich lub niezrozumiałych odniesień kulturowych,
            • dostosowanie przykładów i analogii do polskiego kontekstu.

            3. Testy użyteczności przetłumaczonych instrukcji

            Ostatecznym sprawdzianem jakości tłumaczenia jest jego praktyczne zastosowanie. Testowanie pozwala zweryfikować, czy instrukcja spełnia swoje zadanie w rzeczywistych warunkach:

            a) Symulacje z udziałem potencjalnych użytkowników

            Przeprowadzenie testów z osobami reprezentującymi docelową grupę odbiorców:

            • obserwacja, jak użytkownicy interpretują i stosują instrukcje,
            • identyfikacja fragmentów, które sprawiają trudność lub są niejasne.

            b) Scenariusze testowe

            Przygotowanie różnorodnych scenariuszy użycia maszyny:

            • testowanie procedur uruchamiania i wyłączania,
            • weryfikacja zrozumiałości instrukcji konserwacji i rozwiązywania problemów,
            • sprawdzenie, czy użytkownicy potrafią prawidłowo zareagować na komunikaty o błędach.

            c) Feedback od użytkowników

            Zbieranie szczegółowych informacji zwrotnych od uczestników testów:

            • ankiety dotyczące klarowności i użyteczności instrukcji,
            • wywiady pogłębione na temat doświadczeń z korzystania z przetłumaczonej dokumentacji.

            d) Analiza wyników i wprowadzanie poprawek

            Na podstawie zebranych danych:

            • identyfikacja obszarów wymagających poprawy,
            • wprowadzenie niezbędnych korekt w tłumaczeniu,
            • ponowna weryfikacja zmodyfikowanych fragmentów.

            Przykład:

            Podczas tłumaczenia instrukcji obsługi zaawansowanej maszyny pakującej zespół tłumaczy przeprowadza testy użyteczności z udziałem operatorów z polskiej fabryki. Testy ujawniają, że przetłumaczone instrukcje dotyczące kalibracji czujników były niejasne dla użytkowników. Native speaker proponuje przeformułowanie tego fragmentu, używając bardziej intuicyjnego słownictwa. Po konsultacji z ekspertem technicznym wprowadzono zmiany, które znacząco poprawiły zrozumiałość instrukcji. Dodatkowo, na prośbę operatorów, dodano glosariusz najważniejszych terminów technicznych na końcu dokumentu, co zostało bardzo pozytywnie przyjęte przez użytkowników końcowych.

            Proces weryfikacji i kontroli jakości, choć czasochłonny, jest niezbędny, by przetłumaczona instrukcja obsługi nie tylko spełniała wymogi prawne, ale przede wszystkim stanowiła funkcjonalne i bezpieczne narzędzie dla polskich użytkowników. Wieloetapowa weryfikacja, zaangażowanie native speakerów oraz testy użyteczności pozwalają na stworzenie dokumentacji technicznej najwyższej jakości, która skutecznie wspiera użytkowników w bezpiecznym i efektywnym korzystaniu z maszyny.

            Aspekty techniczne w tłumaczeniu instrukcji

            Tłumaczenie instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski obejmuje nie tylko aspekty językowe, ale również szereg zagadnień technicznych. Prawidłowe dostosowanie tych elementów jest istotne dla stworzenia dokumentacji, która będzie w pełni funkcjonalna i zrozumiała dla odbiorcy końcowego – użytkownika. Poniżej przedstawiamy szczegółowe omówienie kluczowych aspektów technicznych w procesie tłumaczenia:

            1. Adaptacja jednostek miar i formatów

            a) Konwersja jednostek miar

            Chociaż zarówno Niemcy, jak i Polska używają systemu metrycznego, mogą występować różnice w stosowanych jednostkach:

            • przeliczanie jednostek imperialnych na metryczne, jeśli występują w oryginalnej dokumentacji (zdarza się, że tłumaczymy z języka niemieckiego dokumentację, która (w przeszłości) była tłumaczona z języka angielskiego i nie wszystko zostało profesjonalnie przełożone na język niemiecki – np. liczby, jednostki itp.),
            • dostosowanie jednostek ciśnienia (np. z bar na Pascal, jeśli jest to preferowane w polskim kontekście),
            • uwzględnienie lokalnych preferencji w zakresie jednostek (np. kilogramy kontra tony w określonych kontekstach przemysłowych).

            b) Adaptacja formatów liczbowych

            Dostosowanie zapisu liczb do polskich konwencji:

            • dostosowanie separatorów dziesiętnych i tysięcznych,
            • ujednolicenie zapisu zakresów liczbowych (np. 5–10 na 5-10 z użyciem dywizu).

            c) Formaty dat i godzin

            Dostosowanie do polskich standardów:

            • zmiana formatu daty (w razie potrzeby),
            • adaptacja zapisu czasu z 12-godzinnego na 24-godzinny, jeśli to konieczne,
            • uwzględnienie różnic w oznaczeniach stref czasowych.

            d) Dostosowanie formatów adresowych i kontaktowych

            • zmiana kolejności elementów w adresach (np. kod pocztowy przed nazwą miejscowości),
            • adaptacja formatów numerów telefonicznych do polskiego standardu.

            2. Tłumaczenie elementów graficznych i schematów

            a) Tłumaczenie etykiet i opisów na rysunkach technicznych:

            • identyfikacja wszystkich elementów tekstowych na schematach i diagramach,
            • zapewnienie spójności terminologicznej między tekstem głównym a opisami na grafikach,
            • dostosowanie rozmiaru i układu tekstu na grafikach, aby pomieścić polskie odpowiedniki.

            b) Adaptacja symboli i piktogramów:

            • weryfikacja symboli bezpieczeństwa pod kątem zgodności z polskimi normami,
            • dostosowanie ikon i piktogramów do lokalnych konwencji, jeśli to konieczne,
            • upewnienie się, że graficzne reprezentacje instrukcji są zrozumiałe w polskim kontekście kulturowym.

            c) Modyfikacja schematów technicznych:

            • dostosowanie oznaczeń na schematach elektrycznych do polskich standardów,
            • weryfikacja, czy schematy przepływu procesów są czytelne po przetłumaczeniu etykiet,
            • ewentualna modyfikacja układu schematów, aby dostosować je do polskich opisów.

            d) Tłumaczenie wykresów i diagramów:

            • przetłumaczenie legendy i etykiet osi,
            • dostosowanie skali i jednostek na wykresach do polskich standardów,
            • weryfikacja kolorów i wzorów użytych w diagramach pod kątem odpowiedniego znaczenia w polskim kontekście.

            3. Dostosowanie do wymagań typograficznych języka polskiego

            a) Prawidłowe stosowanie polskich znaków diakrytycznych:

            • upewnienie się, że wszystkie polskie znaki specjalne (ą, ć, ę, ł, ń, ó, ś, ź, ż) są poprawnie wyświetlane,
            • weryfikacja, czy użyte fonty obsługują pełny zakres polskich znaków oraz oznaczeń technicznych (symbole greckie, symbole Trade & Copyright marks, średnica itp.),
            • sprawdzenie poprawności kodowania znaków w różnych formatach plików.

            b) Zasady dzielenia wyrazów:

            • dostosowanie reguł dzielenia wyrazów do zasad języka polskiego,
            • weryfikacja, czy automatyczne dzielenie wyrazów nie powoduje błędów lub niejasności, szczególnie w terminologii technicznej.

            c) Interpunkcja i spacje:

            • adaptacja do polskich zasad stosowania cudzysłowów („cudzysłów polski” zamiast „cudzysłowów angielskich” lub „niemieckich“),
            • prawidłowe użycie półpauzy (–) i myślnika (—) zgodnie z polskimi zasadami,
            • stosowanie twardej spacji w odpowiednich miejscach (np. między liczbą a jednostką miary, uwaga: należy uważać na stosowanie spacji nierozdzielającej w tekstach justowanych!).

            d) Formatowanie list i wyliczeń:

            • dostosowanie punktorów (list nieuporządkowanych) i numeracji (list uporządkowanych) do polskich konwencji,
            • zapewnienie spójności w formatowaniu list w całym dokumencie.

            e) Dostosowanie układu strony:

            • weryfikacja, czy szerokość kolumn jest odpowiednia dla polskich tekstów,
            • dostosowanie odstępów i marginesów, aby tekst był czytelny i estetyczny.

            4. Tłumaczenie interfejsu użytkownika

            W przypadku gdy instrukcja obsługi odnosi się do interfejsu oprogramowania lub panelu sterowania maszyny:

            a) Spójność terminologii:

            • zapewnienie, że terminy używane w instrukcji dokładnie odpowiadają tym w zlokalizowanym interfejsie użytkownika,
            • stworzenie glosariusza terminów interfejsu i konsekwentne stosowanie go w całej dokumentacji.

            b) Adaptacja opisów nawigacji:

            • dostosowanie instrukcji nawigacji do zlokalizowanego interfejsu GUI (np. nazwy przycisków, menu),
            • uwzględnienie ewentualnych różnic w układzie interfejsu między wersją niemiecką a polską.

            c) Tłumaczenie zrzutów ekranu:

            • zastąpienie zrzutów ekranu w języku niemieckim ich polskimi odpowiednikami,
            • w przypadku braku zlokalizowanego interfejsu, rozważenie dodania objaśnień lub oznaczeń na oryginalnych zrzutach ekranu,
            • zastosowanie tłumaczeń podwójnych (w razie potrzeby) np. „tekst oryginalny (tłumaczenie)” lub „tłumaczenie (tekst oryginalny)”.

            d) Uwzględnienie różnic funkcjonalnych:

            • identyfikacja i opisanie ewentualnych różnic w funkcjonalności między niemiecką a polską wersją oprogramowania,
            • dodanie odpowiednich adnotacji lub ostrzeżeń, jeśli niektóre funkcje nie są dostępne w polskiej wersji.

            Przykład:

            Podczas tłumaczenia instrukcji obsługi prasy hydraulicznej zespół tłumaczy napotkał wyzwanie związane z tłumaczenia skomplikowanego schematu układu hydraulicznego. Schemat zawierał liczne oznaczenia i skróty specyficzne dla niemieckiego systemu norm. We współpracy z inżynierami hydraulikami, tłumacze nie tylko przetłumaczyli etykiety, ale również dostosowali oznaczenia do polskich norm branżowych. Dodatkowo, ze względu na większą długość polskich tekstów, konieczne było przeorganizowanie układu schematu, aby zachować jego czytelność. W rezultacie powstał w pełni zlokalizowany schemat, który był nie tylko zrozumiały dla polskich operatorów, ale również zgodny ze standardami technicznymi. Ponadto w sekcji dotyczącej interfejsu sterowania, tłumacze napotkali problem z różnicami między niemiecką a polską wersją oprogramowania. Aby rozwiązać ten problem, dodano tabelę porównawczą zestawiającą niemieckie i polskie nazwy kluczowych funkcji oraz zamieszczono adnotację o możliwych drobnych różnicach w interfejsie użytkownika.

            Takie techniczne aspekty tłumaczenia, choć często niedoceniane, są decydujące dla stworzenia instrukcji obsługi, która będzie nie tylko językowo poprawna, ale również w pełni funkcjonalna i dostosowana do potrzeb polskiego użytkownika. Precyzja w adaptacji jednostek, grafiki, typografii i interfejsu użytkownika przyczynia się do zwiększenia bezpieczeństwa i efektywności użytkowania maszyny, co jest ostatecznym celem każdej dobrej instrukcji obsługi.

            Znaczenie certyfikacji i kompetencji tłumaczy

            W kontekście tłumaczenia instrukcji obsługi, zwłaszcza w odniesieniu do wymagań Rozporządzenia (UE) 2023/1230, kwalifikacje i kompetencje tłumaczy odgrywają fundamentalną rolę. Profesjonalne podejście do tłumaczeń technicznych wymaga nie tylko biegłości językowej, ale również specjalistycznej wiedzy i certyfikacji. Poniżej omawiamy szczegółowo znaczenie certyfikacji i kompetencji tłumaczy w tym obszarze:

            1. Rola certyfikowanych tłumaczy technicznych

            a) Znaczenie certyfikacji

            Certyfikacja tłumaczy technicznych stanowi potwierdzenie ich kompetencji i profesjonalizmu. Najważniejsze aspekty obejmują:

            • weryfikację umiejętności językowych i technicznych,
            • potwierdzenie znajomości standardów i najlepszych praktyk w tłumaczeniach technicznych,
            • gwarancję etycznego podejścia do pracy tłumacza.

            b) Rodzaje certyfikacji istotnych w tłumaczeniach technicznych

            • certyfikaty ogólne dla tłumaczy (np. tłumacz przysięgły),
            • specjalistyczne certyfikaty w dziedzinie tłumaczeń technicznych (np. certyfikaty wydawane przez stowarzyszenia tłumaczy technicznych),
            • certyfikaty branżowe potwierdzające znajomość konkretnych dziedzin przemysłu (np. certyfikaty z zakresu inżynierii mechanicznej, elektrotechniki).

            c) Korzyści z zatrudniania certyfikowanych tłumaczy

            • zwiększona pewność co do jakości i dokładności tłumaczenia,
            • minimalizacja ryzyka błędów merytorycznych w dokumentacji technicznej,
            • zgodność z wymaganiami prawnymi i standardami branżowymi.

            d) Znajomość norm i standardów

            Certyfikowani tłumacze techniczni mają gruntowną wiedzę na temat:

            • Rozporządzenia (UE) 2023/1230 i jego implikacji dla tłumaczeń,
            • norm ISO dotyczących dokumentacji technicznej (np. ISO 17100 dla usług tłumaczeniowych),
            • standardów branżowych specyficznych dla danego sektora przemysłu.

            2. Znaczenie specjalizacji branżowej w tłumaczeniach instrukcji

            a) Korzyści ze specjalizacji branżowej

            Głęboka znajomość terminologii specyficznej dla danej branży:

            • zrozumienie kontekstu technicznego i procesów produkcyjnych,
            • umiejętność interpretacji skomplikowanych schematów i diagramów technicznych.

            b) Obszary specjalizacji istotne w tłumaczeniach instrukcji:

            • inżynieria mechaniczna,
            • automatyka i robotyka,
            • elektrotechnika i elektronika,
            • technologie produkcji,
            • bezpieczeństwo maszyn i ergonomia.

            c) Rozwój kompetencji branżowych:

            • ciągłe kształcenie i śledzenie najnowszych trendów technologicznych,
            • uczestnictwo w konferencjach i targach branżowych,
            • współpraca z ekspertami technicznymi i inżynierami.

            d) Znaczenie doświadczenia praktycznego

            Tłumacze z doświadczeniem w pracy w przemyśle mają lepsze zrozumienie kontekstu i praktyczną znajomość maszyn oraz procesów produkcyjnych, co przekłada się na wyższą jakość tłumaczeń.

            3. Kompetencje językowe i techniczne

            a) Biegłość językowa:

            • doskonała znajomość języka źródłowego (niemieckiego) i docelowego (polskiego),
            • umiejętność precyzyjnego przekazywania znaczenia z uwzględnieniem niuansów technicznych,
            • znajomość różnic kulturowych wpływających na komunikację techniczną.

            b) Umiejętności techniczne:

            • zdolność do szybkiego przyswajania nowej wiedzy technicznej,
            • umiejętność korzystania z zaawansowanych narzędzi CAT (Computer-Assisted Translation),
            • znajomość formatów plików technicznych (np. XML/SGML, DITA, S1000) i umiejętność pracy z nimi.

            c) Kompetencje badawcze:

            • umiejętność efektywnego wyszukiwania informacji technicznych,
            • krytyczna analiza źródeł i weryfikacja terminologii,
            • zdolność do konsultacji z ekspertami branżowymi w celu wyjaśnienia wątpliwości.

            4. Etyka zawodowa i odpowiedzialność

            a) Przestrzeganie zasad etyki zawodowej:

            • zachowanie poufności informacji technicznych,
            • uczciwe informowanie o swoich kompetencjach i ograniczeniach,
            • odmowa podjęcia się projektów wykraczających poza obszar kompetencji.

            b) Świadomość odpowiedzialności:

            Zrozumienie potencjalnych konsekwencji błędów w tłumaczeniach technicznych:

            • dbałość o bezpieczeństwo użytkowników końcowych poprzez precyzyjne tłumaczenie ostrzeżeń i instrukcji bezpieczeństwa,
            • gotowość do ponoszenia odpowiedzialności za jakość wykonanej pracy.

            5. Ciągłe doskonalenie i rozwój zawodowy

            a) Aktualizacja wiedzy:

            • regularne uczestnictwo w szkoleniach i kursach doskonalących,
            • śledzenie zmian w przepisach prawnych i normach technicznych,
            • angażowanie się w działalność stowarzyszeń tłumaczy technicznych.

            b) Rozwój umiejętności miękkich:

            • doskonalenie umiejętności komunikacyjnych i interpersonalnych,
            • praca nad zdolnością do efektywnej współpracy w zespole,
            • rozwijanie umiejętności zarządzania projektami.

            c) Innowacje technologiczne:

            • śledzenie najnowszych narzędzi i technologii wspierających tłumaczenia,
            • eksperymentowanie z nowymi metodami pracy, aby zwiększyć efektywność i jakość tłumaczeń.

            d) Samokrytyka i otwartość na feedback:

            • stała analiza własnej pracy i gotowość do wprowadzania poprawek,
            • akceptowanie konstruktywnej krytyki i uczenie się na błędach,
            • budowanie sieci współpracy z innymi profesjonalistami w celu wymiany doświadczeń i wiedzy.

            Znaczenie certyfikacji i kompetencji tłumaczy technicznych w procesie tłumaczenia instrukcji obsługi jest nie do przecenienia. Biura tłumaczeń, posiadające w zespole tłumaczy o odpowiednich kwalifikacjach i doświadczeniu, są gwarantem jakości, precyzji i zgodności z wymaganiami prawnymi. Inwestowanie w rozwój kompetencji tłumaczy przekłada się bezpośrednio na bezpieczeństwo i satysfakcję użytkowników końcowych, co jest celem każdego projektu tłumaczeniowego.

            Podsumowanie

            Tłumaczenie instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski w kontekście Rozporządzenia (UE) 2023/1230 to proces wymagający biegłości językowej i głębokiej wiedzy technicznej, znajomości norm prawnych oraz umiejętności pracy z zaawansowanymi narzędziami tłumaczeniowymi. Omówiliśmy najistotniejsze aspekty tego procesu, w tym znaczenie rozporządzenia, wyzwania związane z różnicami językowymi i kulturowymi, najlepsze praktyki w tłumaczeniu instrukcji obsługi oraz techniczne aspekty tłumaczenia. Podkreśliliśmy również rolę certyfikacji i kompetencji tłumaczy technicznych oraz znaczenie ciągłego doskonalenia zawodowego.

            Wnioski z analizy wskazują, że sukces tłumaczenia instrukcji obsługi zależy od współpracy tłumaczy z ekspertami technicznymi, precyzyjnej weryfikacji i kontroli jakości oraz dostosowania dokumentacji do lokalnych norm i standardów. Wysoka jakość tłumaczenia przyczynia się do zwiększenia bezpieczeństwa użytkowników i zgodności z wymogami prawnymi, co ma kluczowe znaczenie dla producentów i importerów maszyn na rynku europejskim.

            Proces tłumaczenia instrukcji obsługi to złożone zadanie, które wymaga zaangażowania i profesjonalizmu na każdym etapie. Tylko poprzez stosowanie najlepszych praktyk, ciągłe doskonalenie kompetencji i ścisłą współpracę z ekspertami można osiągnąć najwyższą jakość tłumaczenia, która spełni oczekiwania zarówno klientów, jak i użytkowników końcowych.

            Bibliografia

            • Rozporządzenie 2023/1230ROZPORZĄDZENIE PARLAMENTU EUROPEJSKIEGO I RADY (UE) 2023/1230.
            • ISO 17100:2015Międzynarodowa norma dotycząca usług tłumaczeniowych.
            • EN 82079-1:2020Norma dotycząca tworzenia instrukcji obsługi.
            • Materiały szkoleniowe i publikacje branżowe dotyczące tłumaczenia i tłumaczeń technicznych.

            Dokładne przestrzeganie standardów i korzystanie z rzetelnych źródeł pozwala na tworzenie najwyższej jakości tłumaczeń, które są zgodne z wymogami prawnymi i oczekiwaniami użytkowników końcowych.

            Kontakt

              26
              lip

              Duże modele językowe (LLM), a neuronowe tłumaczenia maszynowe (NMT)

              Neuronowe tłumaczenia maszynowe (NMT) oraz duże modele językowe (LLM) to zaawansowane technologie, które zrewolucjonizowały branżę tłumaczeń. NMT wykorzystuje sieci neuronowe do przetwarzania i tłumaczenia tekstu, koncentrując się na dokładności i specyfice terminologii branżowej. LLM, z kolei, to wszechstronne modele zdolne do generowania naturalnego języka na podstawie ogromnych zbiorów danych.

              Znaczenie tych technologii w tłumaczeniu jest nieocenione. Umożliwiają one szybkie i precyzyjne przekłady, co jest kluczowe w globalnym środowisku biznesowym oraz w międzynarodowej komunikacji. Dzięki nim możliwe jest także przetwarzanie dużych wolumenów tekstów w krótkim czasie, co przyspiesza procesy decyzyjne i operacyjne.

              Porównanie NMT i LLM pozwoli czytelnikom lepiej zrozumieć, która technologia może być bardziej odpowiednia dla ich specyficznych potrzeb tłumaczeniowych. Przeanalizowane zostaną również przykłady zastosowań w różnych obszarach oraz przyszłe trendy rozwojowe w dziedzinie tłumaczeń maszynowych.

              1. Neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT)

              Historia i rozwój NMT

              Neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT) zrewolucjonizowało biura tłumaczeń, wprowadzając techniki uczenia głębokiego do procesu translacji. Pierwsze systemy NMT pojawiły się w połowie lat 2010-tych, jako odpowiedź na ograniczenia tradycyjnych metod statystycznych. Przełom nastąpił wraz z publikacją prac takich jak Sequence to Sequence Learning with Neural Networks przez Sutskevera et al. oraz Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate autorstwa Bahdanau et al.

              Jak działa NMT?

              NMT opiera się na zastosowaniu sieci neuronowych typu rekursywnego (RNN) lub transformatorów do modelowania sekwencji tekstu. Proces tłumaczenia rozpoczyna się od kodowania zdania wejściowego na wysokopoziomowe reprezentacje za pomocą enkodera. Następnie dekoder generuje przetłumaczony tekst, uwzględniając te reprezentacje i kontekst przetwarzanych słów. Mechanizm uwagi (attention mechanism) umożliwia modelowi skupienie się na istotnych częściach zdania wejściowego podczas generowania tłumaczenia.

              Główne cechy i zalety NMT

              Zalety NMT:

              • Dokładność: wysoka precyzja w tłumaczeniu specjalistycznych terminów.
              • Adaptowalność: możliwość dostosowania do specyficznych potrzeb klienta poprzez trening na dedykowanych korpusach danych.
              • Płynność: generowanie bardziej naturalnych i spójnych zdań w porównaniu do tradycyjnych metod.

              Charakterystyka NMT:

              • Specjalizacja: skupienie na konkretnej dziedzinie, co pozwala na precyzyjne odwzorowanie terminologii branżowej.
              • Bezpieczeństwo: możliwość wdrożenia systemu lokalnie minimalizuje ryzyko wycieku danych.

              Koszty i wymagania szkoleniowe dla NMT

              Koszty wdrożenia systemu NMT obejmują zarówno zasoby obliczeniowe, jak i dane treningowe:

              • Zasoby obliczeniowe: trenowanie modeli NMT wymaga od 2 do 10 jednostek GPU i trwa zazwyczaj kilka tygodni.
              • Dane treningowe: modele są trenowane na milionach do miliardów par zdań, co wiąże się z koniecznością posiadania rozbudowanego korpusu dwujęzycznego.
              • Koszty finansowe: całkowity koszt treningu może wynosić tysiące dolarów, co czyni tę technologię relatywnie kosztowną w porównaniu z prostszymi metodami translacji.

              2. Duże modele językowe (LLM)

              Historia i rozwój LLM

              Duże modele językowe (LLM) zyskały na popularności w ostatnich latach dzięki postępom w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP). W początkowej fazie rozwoju, modele takie jak GPT-2 i GPT-3 (obecnie GPT-4o oraz GPT-4o mini) stworzone przez OpenAI stały się przełomowe dzięki swojej zdolności do generowania tekstu, który jest stosunkowo trudny do odróżnienia od ludzkiego pisania. LLM-y są trenowane na ogromnych ilościach danych tekstowych, co pozwala im na przyswajanie i generowanie różnorodnych tekstów.

              Jak działają LLM?

              LLM-y wykorzystują zaawansowane architektury sieci neuronowych, takie jak transformery, aby analizować i generować tekst. Proces ten składa się z kilku etapów:

              1. Tokenizacja: tekst wejściowy jest dzielony na mniejsze jednostki zwane tokenami.
              2. Trenowanie: model jest trenowany na dużych zbiorach danych tekstowych, ucząc się wzorców i związków występujących między tokenami.
              3. Generowanie: po treningu model może generować tekst na podstawie podanych mu promptów, co pozwala na tworzenie spójnych i kontekstowo odpowiednich odpowiedzi.

              Główne cechy i zalety LLM

              LLM charakteryzują się kilkoma kluczowymi cechami:

              1. Wszechstronność: LLM-y mogą być stosowane w różnych zadaniach NLP, takich jak tłumaczenie, generowanie tekstu, odpowiadanie na pytania.
              2. Płynność językowa: generowane teksty są względnie naturalne i płynne, co czyni je trudnymi do odróżnienia od tekstów napisanych przez ludzi.
              3. Adaptacja kontekstowa: modele te potrafią dostosować się do różnorodnych kontekstów językowych, co pozwala im na zrozumienie i generowanie skomplikowanych fraz oraz idiomów.

              Koszty i wymagania szkoleniowe dla LLM

              Trenowanie dużych modeli językowych jest procesem zasobożernym:

              1. Czas szkolenia: proces ten może trwać miesiące ze względu na ogromną ilość danych oraz złożoność modelu.
              2. Moc obliczeniowa: szkolenie wymaga użycia klastrów GPU o wysokiej wydajności.
              3. Koszty: całkowite koszty mogą wynosić miliony dolarów ze względu na potrzeby sprzętowe oraz czasochłonność procesu.

              LLM oferują szerokie możliwości zastosowania w różnych dziedzinach technologii językowej, jednak ich implementacja niesie za sobą wyzwania związane z kosztami i zasobami.

              3. Kluczowe różnice między NMT a LLM

              Specjalizacja kontra uniwersalność

              Neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT) jest zaprojektowane z myślą o specjalizacji w zadaniu tłumaczenia. Dzięki treningowi na milionach (nieraz więcej) par zdań, NMT doskonale radzi sobie z terminologią specyficzną dla danej dziedziny, w tym technologii, prawa i nauk przyrodniczych. W przeciwieństwie do tego duże modele językowe (LLM) są bardziej uniwersalne i wszechstronne, co pozwala im na realizację szerokiego zakresu zadań językowych poza samym tłumaczeniem, takich jak generowanie tekstu czy analiza sentymentu np. na potrzeby wstępnej moderacji treści.

              Dokładność kontra płynność w tłumaczeniu

              W kontekście dokładności, NMT zazwyczaj przewyższa LLM dzięki swojej zdolności do precyzyjnego oddania znaczenia oryginalnych tekstów, szczególnie gdy są one pełne terminologii specjalistycznej. NMT jest często preferowane w przypadkach wymagających wysokiej dokładności, takich jak dokumentacja techniczna czy medyczna. Z kolei LLM charakteryzują się większą płynnością i naturalnością generowanego tekstu, co sprawia, że są bardziej adekwatne do tłumaczeń zawierających idiomy i wyrażenia kulturowe. Niemniej jednak ta płynność może prowadzić do „halucynacji” – przypadków generowania treści niezgodnej z oryginałem.

              Czas szkolenia i moc obliczeniowa

              Trening NMT wymaga znacznie mniejszych zasobów obliczeniowych w porównaniu do LLM. Modele NMT mogą być trenowane przy użyciu od 2 do 10 GPU w ciągu kilku tygodni, co wiąże się z kosztami sięgającymi tysięcy dolarów. Natomiast LLM potrzebują klastrów GPU oraz miesięcy na trening, co prowadzi do wydatków rzędu milionów dolarów. Taka różnica w wymaganiach sprzętowych i czasowych sprawia, że NMT jest bardziej dostępne dla mniejszych firm i organizacji, podczas gdy LLM pozostają domeną dużych korporacji i instytutów badawczych.

              Porównanie NMT i LLM pokazuje jasno określone różnice w zakresie specjalizacji, dokładności oraz wymagań sprzętowych i kosztowych.

              4. Zastosowanie technologii NMT i LLM w usługach językowych

              Znaczenie technologii NMT i LLM w dziedzinie usług językowych

              Technologie neuronowego tłumaczenia maszynowego (NMT) oraz duże modele językowe (LLM) odgrywają kluczową rolę w nowoczesnych usługach językowych. NMT, specjalizujące się w precyzyjnym tłumaczeniu tekstów technicznych, prawniczych i naukowych, znajduje szerokie zastosowanie w branżach wymagających wysokiej dokładności terminologicznej. LLM, dzięki swojej wszechstronności i zdolności do generowania płynnych i naturalnych tekstów, doskonale sprawdzają się w tłumaczeniu treści marketingowych, literackich oraz tekstów zawierających idiomy i wyrażenia kulturowe.

              Przykłady zastosowania NMT i LLM w różnych obszarach

              1. Lokalizacja oprogramowania i stron internetowych:
              – NMT: idealne do lokalizacji technicznych interfejsów użytkownika (UI), gdzie precyzja i zgodność z terminologią branżową są kluczowe.
              – LLM: przydatne w przedtłumaczaniu treści marketingowych na stronach internetowych, gdzie liczy się płynność języka i względna naturalność wyrażania.

              2. Tłumaczenia specjalistyczne:
              – NMT: efektywnie tłumaczy dokumentację medyczną, prawniczą oraz technologiczną, zapewniając stosunkowo wysoką dokładność terminologiczną.
              – LLM: sprawdza się w tłumaczeniu artykułów prasowych, esejów literackich oraz materiałów edukacyjnych, ze względu na zdolność statystycznego dopasowania kontekstu kulturowego.

              3. Rozwiązania językowe dla firm:
              – NMT: wdrażane w korporacyjnych systemach zarządzania treścią (CMS) do automatycznego tłumaczenia dokumentacji produktowej.
              – LLM: używane do generowania raportów biznesowych oraz korespondencji korporacyjnej, dzięki umiejętności generowania spójnych i logicznych tekstów.

              Integracja obu technologii pozwala na stworzenie kompleksowych rozwiązań językowych, które mogą być dostosowane do specyficznych potrzeb klienta. Przykładem może być wykorzystanie NMT do tworzenia podstawowego tłumaczenia, które następnie jest automatycznie edytowane przez LLM w celu poprawy płynności i naturalności tekstu.

              5. Wyzwania i przyszłość NMT oraz LLM

              Wyzwania związane z treningiem modeli MT

              Jednym z głównych wyzwań w treningu modeli tłumaczenia maszynowego (ang. Machine Translation, MT) jest zapewnienie wystarczającej ilości jakościowych danych. Zarówno neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT), jak i duże modele językowe (LLM) wymagają ogromnych zasobów danych do skutecznego treningu. Modele NMT zazwyczaj potrzebują milionów do miliardów par zdań, podczas gdy LLM-y są trenowane na znacznie większych zbiorach danych obejmujących różne dziedziny.

              Problemy z danymi dwujęzycznymi i ich wpływ na wyniki MT

              Jakość danych dwujęzycznych ma bezpośredni wpływ na wyniki tłumaczenia. Modele NMT mogą być szczególnie wrażliwe na błędy w danych treningowych, co może prowadzić do spadku dokładności tłumaczeń. Dla LLM-ów problemem jest także brak równowagi między językami – większość dostępnych zasobów to dane w języku angielskim, co może wpłynąć na ich zdolność do tłumaczenia na inne języki.

              Analiza kosztów wdrożenia obu technologii

              NMT:

              1. Nakłady sprzętowe: 2–10 GPU.
              2. Czas szkolenia: tygodnie.
              3. Koszt: tysiące dolarów.

              LLM:

              1. Nakłady sprzętowe: klastry GPU.
              2. Czas szkolenia: miesiące.
              3. Koszt: miliony dolarów.

              Z powyższej analizy wynika, że koszty implementacji LLM są znacznie wyższe niż NMT, zarówno pod względem sprzętu, jak i czasu potrzebnego na szkolenie. Oczywiście nie mówimy o możliwości wdrożenia przy użyciu zewnętrznej architektury np. Microsoft Azure.

              Trendy i przewidywania dotyczące przyszłości technologii tłumaczenia maszynowego

              Kilka kluczowych kierunków rozwoju to:

              1. Trening danymi syntetycznymi: tworzenie syntetycznych danych może pomóc w łagodzeniu problemu braku jakościowych danych dwujęzycznych.
              2. Integracja technik: łączenie NMT z LLM w celu poprawy jakości tłumaczeń poprzez automatyczne post-edytowanie.
              3. Zwiększenie dostępności: rozwój narzędzi open-source oraz usług chmurowych umożliwi szerokie zastosowanie zaawansowanych modeli tłumaczenia nawet dla mniejszych firm.

              Te trendy wskazują na rosnące znaczenie obu technologii w przyszłości i ich potencjał do dalszej rewolucji w dziedzinie usług językowych.

              Podsumowanie

              Wybór odpowiedniej technologii tłumaczenia zależy od specyficznych potrzeb i wymagań użytkownika. Neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT) jest idealne dla branż, w których precyzja i specjalizacja terminologiczna są kluczowe, takich jak technologia, prawo czy nauki przyrodnicze. Dzięki możliwości dostosowania do konkretnych danych klienta, NMT oferuje wysoką dokładność tłumaczeń w celu późniejszej kontroli przez człowieka.

              Duże modele językowe (LLM) sprawdzają się w zadaniach wymagających płynności językowej i naturalnego brzmienia tekstu. Są niezastąpione w tłumaczeniu tekstów złożonych kulturowo, pełnych idiomów i wyrażeń potocznych. Chociaż wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, ich wszechstronność pozwala na szybkie przetwarzanie dużych wolumenów treści.

              Kluczową strategią jest łączenie NMT i LLM, co pozwala na uzyskanie najlepszych wyników w różnych kontekstach. Kombinacja tych technologii umożliwia automatyczne post-edytowanie tłumaczeń, co podnosi ich jakość po to, by człowiek sprawdzający tłumaczenia miał możliwie, jak najmniej pracy z wprowadzaniem ewentualnych zmian na rzecz dogłębnej analizy poprawności i prawidłowości tłumaczenia.

              Mimo zaawansowania technologii NMT i LLM człowiek pozostaje niezastąpiony w celu zapewnienia najwyższej jakości tłumaczeń. Przede wszystkim, profesjonalny tłumacz ma zdolność do głębokiego rozumienia tekstu źródłowego, subtelności językowych, interpretowania błędów w materiałach źródłowych oraz wychwytywania niuansów emocjonalnych, które są kluczowe dla wiernego oddania sensu oryginalnego tekstu. Algorytmy NMT i LLM, choć skuteczne w przetwarzaniu dużych ilości danych, nie zawsze radzą sobie z idiomami, grą słów czy specyficznymi wyrażeniami regionalnymi. Profesjonalny tłumacz może dostosować styl i ton tekstu do specyficznych wymagań klienta, co jest trudne do osiągnięcia przy użyciu samej technologii.

              Kolejnym argumentem jest zdolność człowieka do krytycznego myślenia i podejmowania decyzji w sytuacjach niejednoznacznych. Tłumacze często muszą dokonywać wyborów mających na celu zachowanie intencji autora lub dostosowanie przekazu do oczekiwań odbiorców. Sztuczna inteligencja może napotkać problemy przy interpretacji wieloznacznych fraz, co prowadzi do błędów w tłumaczeniu.

              Ostatecznie, współpraca między technologią a człowiekiem pozwala na osiągnięcie najlepszych rezultatów. Technologia może przyspieszyć proces tłumaczenia i zwiększyć wydajność pracy, ale to ludzki tłumacz nadaje ostateczny szlif i zapewnia najwyższą jakość przekładu.

              Najczęściej zadawane pytania

              Czym jest neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT)?

              Neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT) to technologia tłumaczenia, która wykorzystuje sieci neuronowe do przetwarzania i generowania tekstu w różnych językach. NMT charakteryzuje się wysoką dokładnością i płynnością tłumaczeń, co czyni ją jednym z najnowocześniejszych rozwiązań w dziedzinie tłumaczenia maszynowego.

              Jak działają duże modele językowe (LLM)?

              Duże modele językowe (LLM) działają na zasadzie analizy ogromnych zbiorów danych tekstowych, ucząc się kontekstów i statystycznych zależności między słowami. Dzięki temu są w stanie generować teksty o wysokiej jakości oraz rozumieć złożone zapytania użytkowników.

              Kluczowe różnice między NMT a LLM

              Kluczowe różnice między NMT a LLM obejmują specjalizację kontra uniwersalność, gdzie NMT jest bardziej skoncentrowane na tłumaczeniu, a LLM na generowaniu tekstu. Ponadto NMT może oferować wyższą dokładność w tłumaczeniu, podczas gdy LLM może być bardziej płynne w tworzeniu treści.

              Jakie są zastosowania technologii NMT i LLM w usługach językowych?

              Technologie NMT i LLM znajdują zastosowanie w szerokim zakresie usług językowych, takich jak lokalizacja oprogramowania, tłumaczenia specjalistyczne oraz automatyczne generowanie treści. Umożliwiają one efektywniejsze zarządzanie dużymi projektami tłumaczeniowymi oraz poprawiają jakość usług.

              Jakie wyzwania stoją przed technologiami NMT i LLM?

              Wyzwania związane z NMT i LLM obejmują jakość danych treningowych, koszty.

              Kontakt

                8
                cze

                ISO 5060:2024 – najnowsza norma dla usług językowych

                Jako pionierzy w branży tłumaczeniowej, w naszej podróży ku doskonałości zawsze kierowaliśmy się najwyższymi standardami, w tym cenionym certyfikatem ISO 17100. Wraz z nadejściem normy ISO 5060:2024 stoimy u progu ery transformacji usług językowych.

                Norma ISO 5060:2024 wprowadza kompleksowe wytyczne, które odpowiadają na zmieniające się potrzeby naszych klientów. Istotą normy ISO 5060:2024 jest jej przyszłościowe podejście, wspierające innowacje przy jednoczesnym zachowaniu integralności i dokładności, które stanowią podstawę profesjonalnego tłumaczenia.

                Norma ISO 5060:2024 wzmacnia naszą misję dostarczania niezrównanych rozwiązań językowych, umożliwiając nam poruszanie się w zawiłościach języka z jeszcze większą precyzją i wrażliwością kulturową.

                Norma ISO 5060:2024 wyznacza nowy rozdział w ewolucji usług językowych. Zobowiązujemy się do przestrzegania najwyższych standardów jakości i profesjonalizmu, wyznaczając nowe standardy doskonałości w branży. Przyszłość usług językowych rysuje się w jasnych barwach, a my, kierując się normą ISO 5060:2024, jesteśmy gotowi, by wyznaczać nowe kierunki.

                Główne cechy normy ISO 5060:2024:

                • Kompleksowe ramy oceny: obejmujące ocenę różnych rodzajów wyników tłumaczenia, biorąc pod uwagę zróżnicowane podejścia i narzędzia stosowane obecnie w procesie tłumaczenia.
                • Uwzględnienie wyników tłumaczenia maszynowego: w uznaniu istotnej roli tłumaczenia maszynowego (MT) we współczesnym krajobrazie tłumaczeniowym norma ISO 5060:2024 zawiera szczegółowe wytyczne dotyczące oceny zarówno postedytowanych wyników tłumaczenia maszynowego, jak i wyników tłumaczenia maszynowego bez edycji.
                • Wymagania dotyczące kwalifikacji i kompetencji oceniających: norma zapewnia, że oceny są przeprowadzane przez osoby kompetentne i doświadczone w ocenie jakości tłumaczenia.
                • Wytyczne dotyczące pobierania próbek: norma omawia również sposób „pobierania” próbek, zapewniając, że oceny opierają się na reprezentatywnym podzbiorze wyników tłumaczenia.

                Celem normy jest zapewnienie spójnego, obiektywnego i odzwierciedlającego rzeczywiste wymagania podejścia do oceny jakości tłumaczeń. Ma to na celu podniesienie ogólnej jakości tłumaczeń i zapewnienie klientom większej pewności co do jakości usług tłumaczeniowych, które otrzymują.

                Odkrywanie nowego horyzontu normy ISO 5060:2024

                Sercem normy ISO 5060:2024 jest kompleksowy proces ewaluacji, mający na celu ocenę i poprawę jakości usług tłumaczeniowych. Wytyczne dotyczące wagi i standardowych zarysów powtarzających się błędów wprowadzają systematyczne podejście do kontroli jakości, podnosząc ogólny standard usług językowych.

                Kompetencje ewaluatorów są kluczowym aspektem normy ISO 5060:2024, zapewniając, że każdy proces ewaluacji jest przeprowadzany przez osoby posiadające niezbędną wiedzę i zrozumienie niuansów językowych. Nacisk na kompetencje zawodowe gwarantuje, że proces oceny jest zarówno dokładny, jak i sprawiedliwy, co prowadzi do konsekwentnej poprawy jakości tłumaczeń.

                Wprowadzenie normy ISO 5060:2024 skłania również do ponownej oceny istniejących praktyk w branży tłumaczeniowej. Wyznaczając nowe standardy, zmusza do ponownego przemyślenia naszych metodologii, zachęcając do innowacji i przyjmowania najlepszych praktyk. Nie tylko podnosi to jakość naszych usług, ale także zwiększa naszą konkurencyjność na rynku globalnym.

                Przyjęcie normy ISO 5060:2024 jest strategicznym posunięciem dla każdego dostawcy usług językowych dążącego do doskonałości. Norma ISO 5060:2024 ma zastosowanie do dostawców usług tłumaczeniowych (TSP), w tym indywidualnych tłumaczy, firm tłumaczeniowych lub wewnętrznych działów tłumaczeniowych, ich klientów i innych zainteresowanych stron w sektorze tłumaczeniowym, takich jak instytucje kształcenia i szkolenia tłumaczy.

                Innowacje w tłumaczeniach dzięki ISO 5060:2024

                Jedną z najbardziej znaczących innowacji wprowadzonych przez ISO 5060:2024 jest nacisk na wykorzystanie najnowocześniejszych technologii. Obejmuje to sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do wstępnych tłumaczeń, które są następnie udoskonalane przez wykwalifikowanych tłumaczy. Takie połączenie technologii i ludzkiej wiedzy zapewnia najwyższą jakość wyników, wyznaczając nowy standard w branży.

                Norma ISO 5060:2024 wprowadza rygorystyczne mechanizmy kontroli jakości. Obejmuje to szczegółowe procesy oceny wyników tłumaczeń, zapewniając, że spełniają one minimalną wymaganą złożoność i dokładność.

                Norma ISO 5060:2024 kładzie również nacisk na ciągłe doskonalenie usług biur tłumaczeń. Nakazując regularne przekazywanie informacji zwrotnych i podejmowanie działań naprawczych, zapewnia, że usługi nie tylko spełniają, ale i przekraczają oczekiwania. Proaktywne podejście do zarządzania jakością zmienia zasady gry, napędzając innowacyjność i doskonałość we wszystkich aspektach usług językowych.

                Warto wspomnieć również o „nacisku” na zaangażowanie klienta w cały proces tłumaczenia. Angażując klientów i inne zainteresowane strony w sektorze tłumaczeń, norma zapewnia, że ostateczny wynik jest zgodny z ich oczekiwaniami. Takie podejście oparte na współpracy sprzyja głębszemu zrozumieniu i zaufaniu między dostawcami usług językowych a ich klientami.

                Jaka jest różnica między normami ISO 5060:2024 i ISO 17100:2015?

                Norma ISO 17100:2015 od dawna stanowi punkt odniesienia dla usług tłumaczeniowych, koncentrując się na podstawowych procesach, zasobach i innych aspektach niezbędnych do świadczenia usług tłumaczeniowych, które spełniają wymagania klientów oraz obowiązujące wymagania ustawowe i regulacyjne. Podkreśla ona znaczenie wykwalifikowanych zasobów ludzkich, takich jak tłumacze, weryfikatorzy i tłumacze ustni, a także kompetencje oceniających w celu zapewnienia najwyższej jakości tłumaczeń.

                Z drugiej strony, norma ISO 5060:2024 wprowadza nowatorskie podejście, integrując innowacje w usługach językowych, w tym wytyczne dotyczące wagi powtarzających się błędów i standardowych zarysów, które mają na celu usprawnienie zarządzania jakością tłumaczeń poza zakresem normy ISO 17100:2015. Na rozwój normy ISO 5060:2024 znaczący wpływ miały wcześniejsze normy i wyciągnięte z nich wnioski, co zapewnia kompleksowe ramy wspierające nie tylko wizję komitetu technicznego, ale także praktyczne potrzeby branży tłumaczeniowej.

                Jedną z kluczowych różnic jest podejście do uwzględniania postępu technologicznego i procesu integrowania go z ludzką wiedzą specjalistyczną. Norma ISO 5060:2024 wybiega w przyszłość, przewidując nowe technologie i metodologie, które mogą jeszcze bardziej usprawnić i ulepszyć usługi tłumaczeniowe. Obejmuje to bardziej szczegółowe ramy oceny kompetencji oceniających, zapewniając, że są oni nie tylko biegli w umiejętnościach językowych, ale także w zrozumieniu i stosowaniu technologii w procesach tłumaczeniowych. Koncentruje się nie tylko na tym, co jest tłumaczone, ale także na tym, jak jest tłumaczone, oferując szerszą perspektywę mającą na celu podniesienie standardów usług świadczonych klientom i innym zainteresowanym.

                Norma ISO 17100:2015 położyła solidne podwaliny pod zarządzanie jakością w usługach tłumaczeniowych, norma ISO 5060:2024 buduje na jej bazie, wprowadzając przyszłościowe podejście. Ma to na celu wyeliminowanie luk i wyzwań zidentyfikowanych w przeszłości, przedstawiając solidniejsze ramy, które nie tylko spełniają, ale i przekraczają oczekiwania rynków międzynarodowych.

                Wdrażanie normy ISO 5060:2024

                Nasza droga do certyfikacji ISO 5060:2024 jest świadectwem niezachwianego dążenia do doskonałości i zobowiązania do dostarczania niezrównanych usług językowych. Norma ISO 5060:2024 to nie tylko punkt odniesienia dla jakości; to katalizator innowacji, skłaniający nas do odkrywania nowych metodologii i technologii, które mogą zwiększyć wydajność i dokładność naszych projektów tłumaczeniowych.

                Norma ISO 5060:2024 harmonizuje z ISO 17100, tworząc kompleksowe ramy zarządzania jakością i satysfakcji klienta. Synergia ta pozwala nam dalej udoskonalać nasze procesy i zapewniać klientom usługi spełniające najbardziej rygorystyczne międzynarodowe standardy.

                Globalny wpływ przyjęcia normy ISO 5060:2024 jest nie do przecenienia. Pozycjonuje nas jako lidera w branży, zdolnego do dostarczania rozwiązań językowych spełniających najwyższe standardy jakości i niezawodności. Jest to szczególnie istotne w świecie, w którym skuteczna komunikacja jest kluczem do sukcesu na globalnym rynku.

                Przyjęcie normy ISO 5060:2024 jest kolejnym kamieniem milowym dla translax, odzwierciedlającym nasze zaangażowanie w jakość, innowacyjność i zadowolenie klientów. Idąc naprzód, jesteśmy podekscytowani możliwościami, jakie daje ISO 5060:2024, pewni naszej zdolności do zaspokajania zmieniających się potrzeb klientów.

                Kontakt

                  Certyfikat rejestracyjny ISOQAR dla Biura Tłumaczeń Translex, ważny od 5 października 2021 r. do 5 października 2024 r., potwierdzający zgodność z normą ISO 17100:2015 w zakresie usług tłumaczeniowych. Wydane przez Alcumus ISOQAR.
                  29
                  sty

                  Tłumaczenia maszynowe – pomocne narzędzie w rękach profesjonalnego tłumacza

                  Uniwersalna prawda głosi, że mylić się jest rzeczą ludzką. Zarówno z tego powodu, jak i dla zapewnienia odciążenia człowieka w jego codziennej pracy, stale wdraża się procesy automatyzacji niemal w każdej dziedzinie życia. Dotyczy to także tłumaczeń.

                  Tłumaczenia maszynowe nieustannie podlegają ulepszeniom i modyfikacjom oraz zyskują nowe możliwości. Czy oznacza to, że zawód tłumacza jest zagrożony wyparciem przez rozwiązania technologiczne? Przyjrzyjmy się temu zagadnieniu i sprawdźmy, czym są właściwie tłumaczenia maszynowe, co oferują i czy ich możliwości są większe od tych, które posiada człowiek.

                  Czym jest „tłumaczenie maszynowe”?

                  Początki tłumaczenia maszynowego (zwanego również tłumaczeniem automatycznym) sięgają XX w., a dokładniej zimnej wojny, kiedy to technikę tę zaczęto wykorzystywać do przekładu rosyjskiej dokumentacji na język angielski. A wszystko to dzięki rozwojowi lingwistyki obliczeniowej, która z kolei stosowana jest, poprzez użycie systemów informatycznych, do analizowania i rozumienia języka w mowie i piśmie. Lingwistyka obliczeniowa zajmuje się m.in udoskonalaniem tłumaczeń automatycznych, systemów rozpoznawania mowy czy syntezatorów mowy. Wszystkie te działania przekładają się realnie na działania biznesowe. Lingwistyka obliczeniowa angażowana jest chociażby do tworzenia zaawansowanych chatbotów, które pomagają internautom zaplanować podróż czy zrobić zakupy.

                  Najprostszą definicję tłumaczenia maszynowego podaje Słownik Języka Polskiego, wyjaśniając, iż jest to „tłumaczenie dokonywane za pomocą odpowiednio zaprogramowanego komputera[1]”.

                  Nieco bardziej rozwija to wyjaśnienie Wikipedia, według której tłumaczenia maszynowe to „dziedzina językoznawstwa komputerowego, która zajmuje się stosowaniem algorytmów tłumaczenia tekstu z jednego języka (naturalnego) na drugi[2]”.

                  Warto odwołać się także do Polskiej Normy PN-EN ISO 17100:2015, głoszącej, iż tłumaczenie maszynowe to „automatyczne tłumaczenie tekstu lub mowy z jednego języka naturalnego na inny przy użyciu systemu komputerowego[3]”.

                  Podsumowując powyższe informacje, tłumaczenie maszynowe (ang. Machine Translation), zwane też automatycznym, jest wykonywane w całości przez oprogramowanie komputerowe, bez ingerencji człowieka.

                  Powstaje przy użyciu:

                  • specjalistycznych algorytmów językowych,
                  • zestawów reguł gramatycznych,
                  • zbioru dostępnych przekładów (tzw. korpus tłumaczeniowy).

                  W dziedzinie, jaką stanowi językoznawstwo, korpus językowy pojmowany jest jako zbiór tekstów, obecnie występujący najczęściej w formie elektronicznej, w którym można wyszukiwać różne formy wyrazów i fraz. Wszystkie one przypisywane są konkretnym kategoriom gramatycznym, czyli podlegają tagowaniu.

                  PRZYKŁAD

                  Wyraz TŁUMACZ otagowany zostanie jako rzeczownik, rodzaj męski, mianownik. Natomiast TŁUMACZYMY przypisane będzie do kategorii takich jak czasownik, pierwsza osoba liczby mnogiej, czas teraźniejszy.

                   

                  Tłumaczenie automatyczne może odbywać się na kilka sposobów, w zależności od rodzaju systemu.

                  Tłumaczenie maszynowe – najpopularniejsze metody

                  Tłumaczenia maszynowe, jak zostało wspomniane we wstępie, stale podlegają modyfikacjom, mającym zwiększyć ich skuteczność. Istnieje zatem przynajmniej kilka metod, które, mniej lub bardziej, różnią się od siebie zasadą działania. Do najbardziej popularnych w historii rozwoju tłumaczeń automatycznych należą:

                  • tłumaczenie bezpośrednie – w tej metodzie zwroty z tekstu źródłowego zamieniane są bezpośrednio na tłumaczenie w oczekiwanym języku. Dzieje się tak, ponieważ program do tłumaczenia maszynowego zawiera bazę odpowiadających sobie par słów i najczęściej stosowanych fraz.
                  • przekład składniowy – program analizuje składnię tekstu i na jej podstawie dokonuje tłumaczenia.
                  • przekład międzyjęzykowy – opiera się na tłumaczeniu tekstu źródłowego w dwóch etapach. Najpierw tłumaczy się na język uniwersalny (tzw. interlinguę). Jest to sztuczny, międzynarodowy język pomocniczy, który łączy słownictwo romańskie z łatwą, regularną gramatyką. Dopiero tak powstały tekst tłumaczy się na język docelowy.
                  • przekład gramatyczny – metoda oparta na rozkładzie gramatycznym zdania. Oprogramowanie analizuje dokument źródłowy pod kątem gramatycznym i na jego podstawie tworzy model gramatyczny dla każdego zdania docelowego. Następnie otrzymany model gramatyczny języka źródłowego jest porównywany z modelem gramatycznym języka docelowego.
                  • tłumaczenie statystyczne – proces tłumaczenia maszynowego bazuje tutaj na tworzeniu rozbudowanych korpusów dwujęzycznych powstałych na bazie wcześniej tłumaczonych tekstów źródłowych. Na podstawie tych danych tworzone są statystyczne tablice korelacyjne. Dzięki nim słowa, zdania i zwroty w jednym języku są przyporządkowywane swoim odpowiednikom w języku obcym na zasadzie prawdopodobieństwa. Metoda ta nie jest dość skuteczna, ponieważ, aby osiągnąć zadowalające rezultaty tłumaczenia, baza tekstów źródłowych musi być bardzo obszerna i musi zawierać teksty o zbliżonej tematyce.
                  • tłumaczenie oparte na przykładach – metoda ta, podobnie jak statystyczna, również opiera się na korpusie dwujęzycznym. W tym przypadku jednak korpus jest wykorzystywany jako baza danych umożliwiająca utworzenie tłumaczenia na podstawie występujących w korpusie podobnych struktur tekstu źródłowego i odpowiadających mu tłumaczeń tego tekstu.
                  • Obecnie najbardziej rozwiniętym i precyzyjnym systemem jest neuronowe tłumaczenie maszynowe, które uczy się na podstawie wcześniej wykonanych przekładów. Sposób ten wyparł statystyczne tłumaczenie maszynowe.

                   

                  Krytyka tłumaczenia maszynowego

                  Nieprzerwanie trwają dyskusje na temat efektywności tłumaczenia maszynowego. Tłumaczenie maszynowe z powodzeniem sprawdza się bowiem w przekładzie tekstów technicznych i wszelkiego typu instrukcji, które często zawierają powtarzalne elementy. Jest jednak tylko jednym z etapów procesu tłumaczeniowego.

                  Dlaczego więc, według nas, tłumaczenie maszynowe jest metodą nieopłacalną i mało wydajną? Spieszymy z odpowiedzią. Aby jakość tłumaczenia maszynowego była zadowalająca, przetłumaczony tekst był poprawny merytorycznie i językowo, a cały proces opłacalny, należy zgromadzić odpowiednio obszerną bazę (zazwyczaj około 200 000 nowych słów rocznie). Konieczna jest także wstępna obróbka językowa dokonana przez żywego tłumacza, mająca na celu przygotowanie tłumaczenia pod kątem określonej terminologii i zasad językowych do docelowych języków i dziedziny, której tekst dotyczy.

                  Po przetłumaczeniu tekstów z języka źródłowego metodą maszynową ponownie należy zaangażować w prace wykwalifikowanych tłumaczy-weryfikatorów i korektorów, których zadaniem jest ocenić jakość otrzymanego tekstu.

                  Tłumaczenie maszynowe warto więc stosować jedynie wtedy, gdy odbiorca chce poznać ogólny sens tekstu, bez zagłębiania się w szczegóły, zatem nie jest wymagany doskonały przekład. Znajduje to zastosowanie w przypadku prac badawczo-rozwojowych, w których tłumaczenia maszynowe używane są do przekazywania ogólnych informacji o zgłoszonych patentach, a dopiero później niektóre najbardziej interesujące fragmenty tekstu są przekazywane do pełnego tłumaczenia.

                  Tłumaczenie maszynowe jest także wykorzystywane przez firmy do przekładu obszernych, a zarazem mało widocznych i rzadko wykorzystywanych tekstów, takich jak bazy wiedzy, których pełne przetłumaczenie byłoby zbyt kosztowne.

                  Najczęściej jednak tekst otrzymany w wyniku tłumaczenia maszynowego powinien być zredagowany przez wykwalifikowanego tłumacza. W przeciwnym wypadku kontekst treści może być niewłaściwie ujęty lub tekst okaże się częściowo (lub nawet całkowicie) niezrozumiały. Wówczas bardzo prawdopodobne, że redakcja takiego tekstu będzie bardziej czasochłonna i kosztowna niż ponowne jego przetłumaczenie.

                  Podstawowe problemy napotykane przy tłumaczeniu maszynowym to:

                  • dwuznaczność i zmienność znaczeniowa wyrazów uwarunkowana czynnikami historycznymi i kulturowymi,
                  • metaforyczność,
                  • synonimia i różny zakres pojęciowy wyrazów,
                  • homonimia,
                  • różnice składniowe w języku źródłowym i docelowym,
                  • brak uwzględnienia rodzaju tłumaczonej treści.

                  Niekiedy tekst źródłowy jest już wstępnie przygotowywany w taki sposób, aby nie zawierał wieloznacznych sformułowań i był zgodny z określonymi zasadami językowymi, dotyczącymi używanej terminologii i struktury zdania języka docelowego – dzięki temu jakość tekstu otrzymanego po tłumaczeniu maszynowym zdecydowanie wzrasta. Ta procedura jest najczęściej stosowana w projektach, w których zespół kierujący całym procesem zarówno opracowuje tekst źródłowy, jak i zarządza samym tłumaczeniem. Wymaga to jednak dodatkowego nakładu pracy.

                  Reprezentujemy pogląd, że, pomimo ciągłego rozwoju programów komputerowych, techniki tłumaczenia maszynowego wciąż pozostają bardzo niedoskonałe, dlatego też Biuro Tłumaczeń Translax nie stosuje tłumaczenia maszynowego. Uważamy, że aby otrzymać tekst najwyższej jakości, udział wykwalifikowanych tłumaczy jest niezbędny. A wszystko to aby sprostać Państwa wymaganiom i stworzyć tłumaczenia spełniające Państwa oczekiwania.

                   

                  Tłumaczenie maszynowe – czy warto?

                  Choć tłumaczenia maszynowe są coraz dokładniejsze i działają szybciej niż człowiek, wciąż nie mogą dorównać profesjonalnemu tłumaczowi. Jako biuro tłumaczeń, przeprowadzające audyty tłumaczeń, wciąż dostajemy do poprawy teksty, które zostały przygotowane właśnie tą metodą. Doskonale więc zdajemy sobie sprawę z tego, jak wadliwe bywają takie przekłady. Warto zatem dokonać audytu przetłumaczonej dokumentacji, jaką firma posiada w obiegu. Może się okazać, że zawiera pomyłki lub niespójności. Są one często efektem korzystania zarówno z usług tłumaczeniowych generowanych maszynowo, jak i dorywczo przez przypadkowych ludzi, bez stałej współpracy z jedną grupą profesjonalistów. Audyt tłumaczeniowy może obejmować nie tylko dokumentację, lecz także treści publikowane na stronach internetowych czy w ofertach.

                  Przekład automatyczny najczęściej nie jest dokładny, może też zawierać błędy albo nie oddawać w pełni sensu tekstu źródłowego. Nawet najbardziej zaawansowane algorytmy nie są wyczulone na niuanse językowe – dosłownie odczytują metafory, nie zawsze rozumieją wieloznaczności, brakuje im językowego wyczucia oraz intuicji. Wniosek jest prosty: żaden komputer nie zapewni jakości, która nie wymagałaby interwencji profesjonalisty.

                  Przykładem absurdalnych (a zarazem opłakanych w skutkach) błędów jest tłumaczenie na język węgierski, wykonane przez Google Translate – czołowego dostawcę tłumaczeń maszynowych. Tekst źródłowy „Niegazowane” Google tłumaczy jako „Nem szénsavas”, co oznacza „Niegazowany/Niegazowana/Niegazowane” (język węgierski jest niefleksyjny). Natomiast tłumaczenie słowa „niegazowane” (Zgadza się, zmieniono tylko wielkość litery!) tłumaczone jest tak: „még mindig”, co oznacza „wciąż/jeszcze/nadal”.

                  Idąc dalej, angielski zwrot „we’ve been blown away” często jest tłumaczony jako „zostaliśmy zdmuchnięci” – i to przez najlepsze maszyny (patrz: DeepL stan na 29.01.2023)! Ponadto niewłaściwie postawiony przecinek lub literówka w tekście źródłowym może wywieść automatycznego tłumacza na manowce. Tego typu błędy potrafią wygenerować rezultaty zupełnie sprzeczne z intencją autora, co oczywiście nie będzie miało miejsca w momencie, gdy tłumaczenie przygotowuje wykwalifikowany człowiek. Chociaż początkowo tłumaczenia wykonane maszynowo oparte na silnikach Machine i Deep Learning mogą wydawać się przyzwoite, specjaliści ostrzegają, że ich jakość odpowiada bezpłatnym lub tanim rozwiązaniom i nie może zastąpić tłumacza-człowieka (z wielu powodów).

                  Co więcej, niektóre programy, wykonujące tłumaczenia maszynowe, przechowują przekłady w swoich bazach danych. Nie można ich więc stosować w przypadku poufnych treści. To właśnie między innymi ze względu na bezpieczeństwo danych klientów nasze biuro nie używa systemów Machine Translation i korzysta wyłącznie z pracy doświadczonych tłumaczy.

                   

                  Tłumaczenie maszynowe – kiedy warto?

                  Szereg wad nie oznacza jednak, że tłumaczenie maszynowe zupełnie pozbawione jest wszelkich zalet. Przede wszystkim pozwala ono zaoszczędzić czas i pieniądze. Za jego pomocą w krótkim czasie i niewielkim kosztem da się przełożyć bardzo dużą ilość tekstu. Oparte na Machine Translation programy działają błyskawicznie, a ich obsługa jest łatwa i intuicyjna.

                  Tłumaczenie automatyczne można więc z powodzeniem stosować w sytuacjach, w których akceptowane są ograniczenia i niedokładność, a priorytetem jest czas. Może być ono bardzo pomocne w ogólnym zrozumieniu sensu treści. Znakomicie sprawdzi się więc w celach prywatnych, np. do komunikacji w podróży zagranicznej albo tłumaczenia artykułu na stronie internetowej.

                  Tłumaczenia generowane maszynowo, wykorzystane w sposób umiejętny, mogą także usprawnić codzienną pracę tłumacza z tekstem. Pozwalają one opracować ogólny szablon, zwłaszcza w przypadku treści o standardowej konstrukcji. Bardzo podobnie bywają budowane np. niektóre pisma prawnicze czy administracyjne, a dodatkowo są one obszerne, więc wykorzystanie automatycznych rozwiązań oraz samodzielne dopracowanie tekstu wydaje się poprawnym pomysłem.

                   

                  Kiedy tłumaczenie maszynowe to zły pomysł?

                  Obecnie w branży translatorskiej rozwija się, wspomniany uprzednio, trend łączenia pracy tłumacza i maszyny. Przyspiesza to realizację przekładów prostych, powtarzalnych tekstów. Jednak w sytuacji, kiedy jest potrzebne wnikliwe zrozumienie tekstu, jego intencji i celu, często skuteczniej jest bezpośrednio tłumaczyć tekst źródłowy.

                  Dlatego też przekład bardziej wymagających treści najlepiej od razu zlecić profesjonalnemu tłumaczowi. Dotyczy to między innymi dzieł artystycznych i poetyckich, np. powieści, tekstów piosenek, wierszy. Ich tłumaczenie nie może się bowiem obyć bez znajomości kulturowego i historycznego kontekstu, właściwej interpretacji i językowej wrażliwości, których brakuje sztucznej inteligencji.

                  Maszynowe tłumaczenie nie sprawdzi się również w przypadku materiałów biznesowych, sprzedażowych i marketingowych, które z zasady wymagają bardziej kreatywnego podejścia i wyczucia. Ich głównym celem jest w końcu budowanie relacji z potencjalnym klientem. Niedokładny przekaz oferty firmowej rodzi nieufność i świadczy o braku profesjonalizmu. Tłumaczenie automatyczne nie nadaje się również w przypadku tekstów branżowych i technicznych – algorytm może nie poradzić sobie ze specjalistycznym słownictwem.

                  Największym wyzwaniem tłumaczeń maszynowych są tzw. stringi (ciągi danych), czyli pojedyncze słowa tudzież frazy używane w przypadku tłumaczenia lub lokalizacji oprogramowania komputerowego (np. GUI lub firmware). Tłumaczenie wyrwanych z kontekstu zbiorów, złożonych ze specjalistycznych zwrotów, wymaga wielu konsultacji z klientem, zebrania materiałów referencyjnych, dostępu do oprogramowania, znalezienia w sieci dodatkowych informacji, aby zrozumieć jego działanie… Maszyna tego nie uczyni, a jedynie przetłumaczy słowa w najlepszy, swoim zdaniem, sposób.

                  Powyżej widzimy słowo „aligner”, które może być przełożone na wiele sposobów. Automat wybierze pierwsze, jego zdaniem, pasujące tłumaczenie i będzie je (w najlepszym wypadku) spójnie stosować do końca pliku. Oczywiście, maszyna nie skonsultuje się z klientem, aby sprawdzić, czy wybrała właściwy wariant.

                  Problem ten dotyczy również branży e-commerce, gdzie mamy do czynienia z lokalizacją oprogramowania i systemów oraz software house, czyli twórców oprogramowania dedykowanego. Podobnie jest w przypadku branży technicznej, w której tłumaczy się dużo rysunków z AutoCAD lub schematów elektrycznych i całych dokumentacji techniczno-rozruchowych. Bazują one (w pewnym stopniu) na dokumentach dostarczonych przez poddostawców komponentów, a ich jakość wejściowa nierzadko wymaga doprecyzowania, co autor miał na myśli. Rozwiązania maszynowe nie wykażą się proaktywnością, a w razie wątpliwości nie poproszą o dodatkowe wskazówki.

                  Lokalizacja posiada bardzo ważne, prawne podłoże. Prawie każdy kraj ma ustalone własne metody płatności stosowane w handlu elektronicznym. Niezlokalizowana strona sklepu internetowego może uniemożliwić zapłatę za produkt potencjalnemu lokalnemu klientowi, który, zniechęcony, zdecyduje najpewniej o przeniesieniu się na stronę innego sklepu. Podobnie sprawa wygląda w kwestii zasad i warunków, poufności danych, metryki i lokalnych wymogów, które dla każdego kraju mogą być zupełnie inne. Przestrzeganie przepisów nie tylko zapewni bezpieczeństwo podmiotowi i użytkownikowi, ale również wzbudzi zaufanie klientów.

                  Podsumowując, maszyna jest w stanie rozpoznać kontekst, czyli zrozumieć, że dane słowo otoczone słowami należy przetłumaczyć inaczej niż wtedy, gdy jest w towarzystwie innych wyrazów. Nie rozumie jednak, że tłumaczenie niektórych dokumentów wymaga specjalnego podejścia. Sztuczna inteligencja nie wie na przykład, że tłumaczenie tekstów z branży spożywczej wymaga zastosowania formuł i reguł z rozporządzeń prawa żywnościowego, a słowo „About” na stronie internetowej lub w programie oznacza „O nas”, a nie „Około”.

                   

                  Tłumaczenie maszynowe – wybieraj świadomie

                  Tłumaczenie automatyczne zyskuje na popularności. W większości przypadków wciąż bardziej opłaca się jednak skorzystać z doświadczenia i wiedzy tłumacza. Tylko zlecenie tłumaczenia profesjonaliście daje gwarancję wysokiej jakości przekładu z zachowaniem odpowiedniego stylu i kontekstu. Takie tłumaczenie nie wymaga też dodatkowej weryfikacji i korekty, co – wbrew pozorom – może przełożyć się na szybsze i tańsze wykonanie przekładu. Dlatego przed podjęciem decyzji o sposobie przekładu weź pod uwagę charakter, cel i przeznaczenie tekstu. Pozwoli to uzyskać oczekiwaną jakość translacji i uniknąć katastrofalnych skutków błędnego tłumaczenia.

                  Szukasz partnera, który szybko dostarczy Ci doskonale przetłumaczone teksty? Skontaktuj się z nami. Wszystkie nasze treści są tłumaczone przez specjalistów, a nie maszyny – gwarantujemy poprawność przy szybkim czasie realizacji.

                  Trudno dziś wypatrywać tłumacza, który w swojej pracy bazuje jedynie na tradycyjnych słownikach. Wspierają go systemy, umożliwiające przesyłanie, monitorowanie i edytowanie dokumentów. Wyłapują one błędy, powtórzenia, proponują użycie określonych terminów w danym kontekście.

                  Opisywane narzędzia kryją się pod nazwą CAT, czyli Computer Aided Translation i mało który tłumacz jest w stanie wyobrazić sobie swoją pracę bez ich wsparcia.

                  Ogromną popularnością cieszy się także NMT, Neural Machine Translation. Dzięki temu systemowi tłumaczone są całe zdania, z uwzględnieniem kontekstu. NMT dobrze radzi sobie z morfologią i składnią, w niczym nie przypominając niezgrabnych treści, będących niegdyś efektem przekładu przez sztuczną inteligencję.

                  Czy specjalistyczne oprogramowania zawładną rynkiem i tłumacze staną się niepotrzebni? Nie ma obaw, każda technologia potrzebuje przecież profesjonalnego koordynatora.

                  Dzięki nowoczesnemu i rozbudowanemu systemowi tzw. pamięci tłumaczeniowych (ang. Translation Memory) programy CAT znacznie przyspieszają i ujednolicają proces przekładu. Tego typu narzędzia są wręcz niezastąpione w wypadku tłumaczeń technicznych, w których nader często występują powtórzenia słów, nazw, a nawet całych zdań. Programy CAT to po prostu pomoc tłumacza.

                  Oprogramowanie CAT przede wszystkim przyspiesza oraz ułatwia pracę tłumaczowi, umożliwia mu wykonywanie szybszych i lepszych tłumaczeń, przez co poprawia jego konkurencyjność. Pozwala również na tworzenie baz tłumaczeniowych i terminologicznych, dzięki którym podnosi się jakość przekładów. Umożliwia łatwą redakcję jednolitych, profesjonalnych i konsekwentnych pod względem językowym tekstów. Programy CAT gwarantują także zachowanie spójności terminologicznej i stylistycznej. Profesjonalne narzędzia pozwalają na tłumaczenie dokumentów w niepopularnych formatach (np. InDesign, Quark, FrameMaker). Coraz częściej Klienci mają własne bazy terminologiczne i oczekują, że będą one stosowane. Dzięki programom CAT tłumacz może spełnić oczekiwania nawet najbardziej wymagających zleceniodawców. Omawiane narzędzia udoskonalają również programy do kontroli jakości (QA Distiller, X-Bench, QA Checker itp.).

                  Programy CAT są bardzo pomocne w wypadku tekstów w formatach elektronicznych, o dużym lub umiarkowanym stopniu powtarzalności (np. dokumenty rejestracyjne samochodu, odpis aktu urodzenia, instrukcje do urządzeń, licencje, umowy) bądź w przypadku tłumaczeń o zbliżonej tematyce dla jednego klienta. Nie pomogą natomiast w tłumaczeniach o dużym stopniu zróżnicowania tematycznego lub dla różnych zleceniodawców, którzy posiadają odmienne preferencje dotyczące stylistyki albo terminologii.

                  Niemal każde tłumaczenie tekstu nieliterackiego zawiera w sobie pewne powtarzające się fragmenty. W zależności od charakteru materiału są to poszczególne nazwy, frazy, albo nawet całe zdania. Bywa też tak, że zdania różnią się od siebie zaledwie jednym lub dwoma słowami. W takich sytuacjach zupełnie naturalną i logiczną czynnością jest skorzystanie z wcześniej przetłumaczonych fraz, skopiowanie ich i wklejenie ich (po dokonaniu ewentualnych poprawek) we właściwe miejsce. Właśnie w takich momentach z pomocą przychodzą tłumaczom programy typu CAT.

                  W największym uproszczeniu: programy te są jak suflerzy – podpowiadają wcześniejsze tłumaczenie, jeśli dany fragment tekstu przypomina coś, co już wcześniej zostało przełożone.

                  Istnieją dwie zasadnicze kategorie programów typu CAT. Ze względu na funkcjonalność wyróżniamy programy przystosowane do współpracy z MS Word jako nakładki oraz programy z własnym, niezależnym edytorem tekstu. Pierwsza grupa umożliwia tłumaczowi pracę w doskonale znanym mu środowisku (grupa ta traci na popularności), natomiast programy CAT należące do drugiej grupy oferują większą elastyczność i wygodę, umożliwiając tłumaczenie szerokiej gamy formatów plików (m.in. HTM/HTML, XML/SGML, edytorów tekstowych, programów do składu DTP itd.). Większość programów CAT umożliwia obecnie tłumaczenie przynajmniej 50 formatów plików.

                  Praca z narzędziem CAT nie jest szczególnie skomplikowana, ale wymaga podstawowej wiedzy na temat możliwości i funkcji programu. Każdy plik, który poddajemy obróbce – dzielony jest na tzw. segmenty (TU – translation unit/jednostki tłumaczeniowe). Najczęściej są nimi zdania albo ich fragmenty, jeśli zdanie zawiera dwukropki, średniki, myślniki itd. Nie jest to jednak arbitralne – sposób segmentacji dokumentu może zostać spersonalizowany. Na przykład można zdefiniować funkcję dzielenia pliku tak, żeby uniknąć podziału zdania po „np.”.

                  Bez względu na to, czy program jest nakładką na MS Word, czy niezależnym narzędziem, CAT rozpoznaje, zapamiętuje i wyróżnia pierwszy segment (w Wordzie jest on wyróżniany graficznie, w edytorze wyświetlany w specjalnym oknie). Pojawią się wówczas dwa pola tekstowe: jedno z tekstem źródłowym, a drugie z tłumaczeniem lub miejscem na wpisanie tłumaczenia. Jeżeli pamięć tłumaczenia jest jeszcze pusta, bo tłumacz dopiero rozpoczął pracę, program nie będzie miał z czego czerpać podobnych fragmentów i jeszcze w niczym nie pomoże. Natomiast jeśli program ma już bazę, z której może skorzystać, to – w przypadku tekstu podobnego do niegdyś już przetłumaczonego – oprócz tekstu źródłowego pokaże propozycję przekładu wraz z informacjami dodatkowymi. Te dodatkowe informacje to najczęściej identyfikator autora poprzedniego tłumaczenia, data powstania przekładu itd. Program będzie wówczas wymagał zatwierdzenia wpisanego przekładu i automatycznie przejdzie do następnego segmentu. Graficzna oprawa tekstu pozwala tłumaczowi już na pierwszy rzut oka stwierdzić, czy fragment tekstu jest identyczny z tym, który występuje w bazie, czy podobny w mniejszym lub większym stopniu. Szacowana zgodność określana jest również procentowo, a różnice są wyraźnie oznaczane kolorami.

                  W miarę postępujących prac translatorskich programy CAT tworzą tzw. pamięć tłumaczeń (Translation Memory), czyli bazę, na podstawie której działają.

                  Im większa, bardziej pojemna i zróżnicowana pamięć, tym lepiej dla tłumacza. Szeroka baza pojęć zwiększa szansę na znalezienie podobnych segmentów w kolejnych tłumaczeniach.

                  Jak to działa w praktyce? Bardzo obrazowym przykładem jest tłumaczenie instrukcji obsługi różnych urządzeń. Często urządzenia są udoskonalane i powstają ich nowe wersje. Przykładowo Produkt 1000 firmy X może się różnić od Produktu 2000 tej samej firmy zaledwie kilkoma funkcjami, które oczywiście należy uwzględnić również w jego instrukcji obsługi. Dysponując pamięcią tłumaczeniową z przekładu instrukcji Produktu 1000, z łatwością można stworzyć tłumaczenie instrukcji obsługi Produktu 2000, wzbogaconego o nowe funkcje. Będący w posiadaniu takiej bazy tłumacz może w kilkanaście sekund policzyć całkowitą objętość tekstu oraz liczbę nowych segmentów, które różnią się od tekstu już wcześniej przetłumaczonego. W takiej sytuacji może się okazać, że w tekście o objętości 60 tys. słów nowe fragmenty to zaledwie 5%! Nie trzeba więc nikogo przekonywać, że takie tłumaczenie zajmuje o wiele mniej czasu niż pisanie całkiem nowego tekstu. Ponadto duże międzynarodowe firmy same korzystają z narzędzi CAT do przygotowania plików do tłumaczeń i przechowują własne bazy pamięci tłumaczeniowych. Dzięki temu po wysłaniu takiego pliku do tłumacza firma może zachować stylistykę i terminologię wszelkich wcześniejszych tłumaczeń.

                  Programy CAT umożliwiają bardzo łatwe i szybkie przeszukiwanie pamięci tłumaczeń. Jeżeli jakieś słowo było już kiedyś przetłumaczone, za pomocą zaledwie paru kliknięć myszy czy też kombinacji klawiszowych można odnaleźć wszystkie segmenty, w których kiedykolwiek występował dany termin (funkcja concordance).

                  Co ważne, programy tego typu pozwalają na zdefiniowanie funkcji, które odpowiadają za rozpoznawanie pewnych fragmentów tekstu (tzw. placeables), i kopiowanie ich za pomocą skrótu klawiszowego z tekstu źródłowego do wykonywanego w danej chwili tłumaczenia. Jest to funkcja bardzo przydatna w wypadku nazw produktów, dat (programy CAT przy okazji konwertują je na inny format), wartości liczbowych itd.

                  Wszystkie marki programów CAT posiadają własne moduły zarządzania terminologią lub umożliwiają współpracę z modułami peryferyjnymi – można więc zsynchronizować z takim narzędziem wszelkiego rodzaju słowniki, które podpowiadają prawidłowe tłumaczenia zdefiniowanych pojęć.

                  Należy jednak zawsze pamiętać o tym, że nie wszystkie tłumaczenia będą wykonywane za pomocą programów CAT z podobną skutecznością. Używanie jednej pamięci do wszystkich tłumaczeń również może się okazać złym pomysłem. Przykładowo baza tłumaczeniowa, która powstała na podstawie tłumaczenia programów komputerowych, nie przyda się w tłumaczeniach regulaminów sklepów internetowych, a pamięć tłumaczeniowa z zakresu medycyny nie znajdzie zastosowania w lokalizacji oprogramowania i tłumaczenia plików XML, SGML lub HTML.

                  Narzędzia CAT opierają się na następujących funkcjach:

                  • Segmentowanie tłumaczonego tekstu, czyli dzielenie go na jednostki (zdania lub fragmenty zdań). Taka forma podziału tekstu znacznie ułatwia i przyspiesza tłumaczenie. Często tekst oryginalny i tekst tłumaczony znajdują się w dwóch sąsiadujących ze sobą okienkach, dzięki czemu tłumacz może na bieżąco kontrolować przebieg procesu przekładu.
                  • Tekst oryginalny i tekst tłumaczony traktowane są jako tzw. jednostka tłumaczeniowa. Jednostki takie są zapisywane w specjalnej bazie i tłumacz może z nich korzystać, wykonując kolejne zlecenia o podobnej tematyce.
                  • Korzystanie z tzw. pamięci tłumaczeniowych (są to specjalne pliki), w których przechowywane są jednostki tłumaczeniowe, czyli odpowiadające sobie fragmenty tekstu oryginalnego i przetłumaczonego z dokumentów, które wcześniej zostały przetłumaczone. Dzięki temu tłumacz może w dowolnym momencie korzystać z przetłumaczonych fragmentów (fuzzy matching), co znacznie przyspiesza pracę i zapewnia spójność tłumaczenia.

                  Zdecydowana większość biur tłumaczeń w Polsce stosuje narzędzia CAT – nie tylko ze względu na skrócenie czasu realizacji czy ograniczenie kosztu tłumaczenia, lecz także dla kontroli QA Checker (Trados Studio), kompatybilności z plikami w formatach DTP (IDML, MIF) i IT/PASSOLO (XML, SGML, HTM, HTML, PO, MO, SRT, VTT, TBULIC) oraz rozbudowywania własnej bazy tłumaczeniowej TM. Na rynkach zachodnich prawie wszystkie biura korzystają z co najmniej jednego narzędzia CAT. Biuro Tłumaczeń Translax prowadzi szkolenia z obsługi najważniejszych programów CAT dla tłumaczy i menedżerów projektu. Takie zajęcia pozwalają zapoznać się z możliwościami tych narzędzi, dzięki czemu tłumaczenie nawet trudnych tekstów technicznych będzie przebiegać sprawniej przy jednoczesnym zachowaniu najwyższej jakości przekładu.

                   

                  Tłumaczenie maszynowe – trendy branżowe

                  Wiele źródeł, między innymi artykuł tcworld, sugeruje że biura tłumaczeń oraz tłumacze-freelancerzy powinni dostosowywać się do nadchodzących zmian w branży, jakimi są sieci neuronowe oraz podpięte pod nie systemy automatyzujące. Czy powinniśmy jednak w pełni ufać automatom? Czy maszyny nie potrzebują operatorów, a ramiona robotyczne programistów? W końcu nawet autopilot Tesli nie jest nieomylny i także tak nowoczesnym autom zdarzają się wypadki.

                  Tłumaczenia maszynowe prawdopodobnie zostaną z nami na dłużej, ale każdy projekt tłumaczony w ten sposób powinien być dobrze przemyślany (przynajmniej w modelu micro-SWOT). Przekład automatyczny przyjdzie z odsieczą w przypadku bardzo specyficznych potrzeb:

                  • odpowiedniej tematyki,
                  • dopasowanego korpusu tłumaczeniowego (danych z bazy poprzednich tłumaczeń),
                  • dużego wolumenu treści przy krótkim terminie realizacji,
                  • wykwalifikowanego zespołu korektorów MTPE oraz ekspertów MT (ds. tłumaczeń maszynowych).

                  Jak wynika z danych CSA Research odsetek projektów dla klientów końcowych korzystających z tłumaczeń maszynowych wzrósł z 13% w 2019 r. do 24% w 2020 r. W ostatnim czasie najlepszą jakość tłumaczenia maszynowego zanotowano w treściach związanych z oprogramowaniem komputerowym, usługami prawnymi i telekomunikacją (Intento). Z jakimi dziedzinami programy tłumaczeniowe kiepsko sobie radzą? Według statystyk jest to przekład treści z zakresu usług profesjonalnych i biznesowych, instrukcji użytkowania oraz sprzedaży i marketingu.

                  Tłumacze, korzystający ze wsparcia programów do przekładu automatycznego motywują to następującymi argumentami[4]:

                  • oszczędność czasu (86%),
                  • zapewnienie spójności terminologii (83%)
                  • poprawa jakości tłumaczenia (70%).

                  Jak widać, tłumaczenia maszynowe, choć na obecnym etapie mają swoje wady i ewidentne niedociągnięcia, mogą stać się użytecznym narzędziem w rękach wykwalifikowanego tłumacza. Przed rozpoczęciem projektu należy więc przeanalizować wszelkie za i przeciw oraz zastosować właściwe podejście i procesy.

                   

                  [1]https://sjp.pwn.pl/sjp/tlumaczenie-maszynowe;2529806.html z dn. 07.11.2022

                  [2]https://pl.wikipedia.org/wiki/T%C5%82umaczenie_automatyczne z dn. 07.11.2022

                  [3] A.D Kubacki, M. Łomzik Systemy przekładu maszynowego w pracy tłumacza języka niemieckiego, Orbis Linguarum vol. 52/2018, str. 132.

                  [4](PDF) Badanie pamięci tłumaczeniowych 2006: Postrzeganie przez użytkowników korzystania z tm (researchgate.net) z dn. 10.11.2022 r.

                   

                  W razie pytań zapraszamy do kontaktu: