Opis

• Tytuł:
  Far Beyond Google Translate: Natural Language Processing (NLP) in Translation and Translatology
• Twórca:
  Okulska, Inez
• Opis:
  The more technological development, the greater the participation of the human – in formulating tasks and problems, supervising and improving automated processes and interpreting their outcomes. The hierarchy is preserved, humans are still indispensable, but it does not mean that in certain areas of machinery the potential does not really exceed that of the human and that this advantage is not worth exploiting. Natural language processing (NLP) is not a young field, but in recent years, thanks to the thrive of deep learning methods, data and knowledge mining or new human-machine interfaces, computer text analysis is experiencing a real renaissance. As far as translation is concerned, it is mostly algorithms for machine translation that are being discussed. This article, on the other hand, presents a slightly broader spectrum of the translation process and looks at the accompanying elements (such as criticism) in which the use of NLP methods may bring new and interesting results. Results which, due to limited computing power, humans are unable to achieve. The discussion in the paper covers such aspects as the vector representation of language,stylometry and its application, or the analysis of large data sets – all for the purposes of translation and translatology.;
  Przewrotna jest rola postępu – im więcej technologicznego rozwoju, tym większy udział człowieka – w koncepcji, formułowaniu zadań, interpretacji wyników, nadzorze i korekcie. Hierarchia jest zachowana, człowiek wciąż nieodzowny, ale to nie znaczy, że w pewnych obszarach maszynowy potencjał rzeczywiście nie przewyższa ludzkiego i że nie warto z tej przewagi skorzystać. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina niemłoda, ale w ostatnich latach dzięki rozkwitowi metod uczenia głębokiego (deep learning), mody na maszynowe wnioskowanie (data/knowledge mining) czy nowym sprzętowym interfejsom (m.in. zaawansowane rozpoznawanie obrazu) komputerowa analiza tekstu przeżywa istny renesans. W odniesieniu do translacji przyjęło się mówić i pisać głównie o coraz doskonalszych lub właśnie zupełnie niemożliwych algorytmach dla kolejnych par języków czy coraz większej precyzji samego tłumaczenia. Niniejszy artykuł przedstawia natomiast nieco szersze spektrum procesu tłumaczenia i przygląda się elementom przekładowi towarzyszącym (jak choćby krytyka), w których wykorzystanie metod NLP możeprzynieść nowe, ciekawe wyniki. Wyniki, których ze względu na ograniczoną moc obliczeniową człowiek nie jest w stanie osiągnąć. Omówione zostały takie aspekty jak wektorowa reprezentacja języka, stylometria i jej zastosowania czy analiza wielkich zbiorów danych – wszystko to na potrzeby szeroko rozumianychtranslacji i translatologii.
• Dostępność obiektu:
  Dostęp otwarty
• Data:
  2020.06.15
• Typ:
  info:eu-repo/semantics/article;
  info:eu-repo/semantics/publishedVersion
• Język:
  polski
• Źródło:
  Porównania; Vol. 26 No. 1 (2020): Czynnik ludzki w przekładzie literackim – teorie, historie, praktyki; 283-297;
  Porównania; Tom 26 Nr 1 (2020): Czynnik ludzki w przekładzie literackim – teorie, historie, praktyki; 283-297;
  1733-165X
• Format:
  application/pdf
• Wydawca:
  Adam Mickiewicz University Poznan
• Relacja: http://pressto.amu.edu.pl/index.php/p/article/view/23567/22076
• Temat i słowa kluczowe:
  przekład literacki;
  teoria przekładu;
  przetwarzanie języka naturalnego;
  lingwistyka komputerowa;
  przekład maszynowy;
  uczenie maszynowe;
  big data;
  literary translation;
  natural language processing;
  theory of translation;
  computational linguistics;
  machine translation;
  machine learning
• Identyfikator: http://pressto.amu.edu.pl/index.php/p/article/view/23567
• Dostawca danych:
  Platforma Otwartych Czasopism Naukowych UAM
• Czy mogę z tego obiektu skorzystać?:
  poproś o pozwolenie
• Rodzaj zawartości:
  teksty