Maskinoversettelser har kommet i rykk og napp siden den enorme styrken innen mer opplæring og dype, nevrale nettverk ble begynt brukt til det. Tidligere i år avslørte Microsoft at de hadde klart å oppnå en tilnærmet lik kvalitet mellom maskinoversettelser og menneskelige oversettere i et testprosjekt på 2 000 setninger. Til tross for denne fremgangen har ikke maskinoversettelser blitt perfeksjonert på en måte som har vært mulig å bruke kommersielt. De nåværende tilbudene resulterer fortsatt i mye uriktig grammatikk og mange unøyaktigheter – og det er før noen har begynt å tenke på det utfordrende lokaliseringsspørsmålet.

Maskinoversettelser i fremgang

Ifølge Microsoft er det bruk av diskusjonsnettverk, felles opplæring og avtalejusteringer som har bidratt til at maskinoversettelser til slutt høres mer naturlig ut. Diskusjonsnettverk er hovedsakelig én måte maskinen kan kontrollere sitt eget arbeid på, og deretter forbedre det. Avtalejustering leser setninger både fremover og bakover som et ekstra middel for å skape flere naturlige språkmønstre.

Det er ikke lenger et spørsmål om å prøve å lage en maskin som etterligner måten mennesker oversetter på, men å finne en måte å etterligne resultatene på. Mennesker leser ikke alle setninger baklengs, men hvis det er måten maskiner kan forbedre oversettelsesevnene på, kan det bidra til å etterligne resultatene som menneskelige oversettere leverer.

Lokaliseringsproblemet

Profesjonelle lingvister og teknologieksperter har forsøkt å perfeksjonere maskinoversettelser siden 1950-tallet. Fremgangen har mildt sagt vært uventet langsom, og det er før lokaliseringsspørsmålet vurderes. Selv når maskiner endelig blir i stand til å oversette med samme nøyaktighet som mennesker (og vi forventer ikke at det skal skje snart, til tross for de siste fremskrittene), vil de ikke kunne vurdere tekstens kulturelle form på samme måte som menneskelig tankegang kan.

Lokalisering tar hensyn til kulturelle, politiske, religiøse og annet sensitivt, samt alt fra popkulturreferanser til antatt historisk kunnskap. Det er en tjeneste i ferdigheter som krever omfattende kunnskap om et dokuments tiltenkte lesere, og en instinktiv følelse for ord og setninger som ikke passer så godt til den planlagte målgruppen.

Hva betyr dette for oversettelsesbransjen?

Kort sagt betyr dette at oversettelsesbransjen ikke vil forsvinne med det første. Spesielt oversettere som kan lokalisere kopien de jobber med, kan se frem til en kontinuerlig arbeidsstrøm.

Når det er sagt, er allerede oversettelsesbransjen i endring som følge av maskinoversettelser. Oversettelsesbyråer og frilansoversettere tilpasser sine tjenester og er mer fleksible for å møte kravene til denne modige, nye verdenen. De som ligger hestehode foran, tilbyr for eksempel tjenester som etterredigering av maskinoversettelser.

Rollen til etterredigering av maskinoversettelser

På dette stadiet i maskinoversettelsens utvikling, har fremgangen vært slik at mange bedrifter gjerne prøver det – selv om de fleste fortsatt ikke er fornøyde med resultatene. Dette har ført til en økning i etterspørselen etter etterredigering av maskinoversettelser. Det er på dette tidspunktet at oversettere tar oversettelsen som maskinen har produsert og gjør den naturlig. Det er en hybrid tilnærming som potensielt sett kan spare bedrifter for penger, forutsatt at kvaliteten på maskinoversettelsen er god.

På samme måte kan etterredigering av maskinlokalisering hjelpe bedrifter til å holde kostnadene nede, med en menneskelig lokaliseringsekspert som gjennomgår den maskingenererte teksten for å sikre at den er hensiktsmessig for den tiltenkte målgruppen. Denne hybride stilen for tjenesteleveranser ser ut til å bli mer og mer ettertraktet i årene fremover, ettersom oversettere jobber med dagens maskinoversettelser for å fortsette å levere tjenestene som bedriftene trenger.

Siste inntrykk

Tar du på deg etterredigering av maskinoversettelser og lokaliseringsarbeid? Hvordan sammenligner du det med vanlige oversettelser og lokaliseringsarbeid?

En ting til mens du er her ... Har du oppdaget Tomedes oppsummeringsverktøy enda? Det er en praktisk og gratis ressurs for alle som jobber med innhold – pålogget eller frakoblet. Hvorfor ikke sjekke det ut og ta en titt?