Introduction
W dobie nowoczesnych technologii tłumacze coraz częściej korzystają z narzędzi typu CAT wspomagających tłumaczenie, które automatycznie zapisują fragmenty tekstów, tworząc tzw. pamięć tłumaczeniową TM i umożliwiają ponowne ich wykorzystanie w kolejnych tłumaczeniach. Równie często tłumacze posiłkują się pamięcią maszynową (MT). Choć pamięć maszynowa jest szczególnie użyteczna w tłumaczeniu tekstów technicznych czy prawniczych, jej zastosowanie w tłumaczeniu literackim stawia przed tłumaczami wyzwania, związane z zachowaniem spójności stylistycznej, tonalnej i kulturowej oryginału.
W tym webquescie skoncentrujemy się na praktycznym wykorzystaniu pamięci maszynowej w kontekście literackim. Zajmiemy się nie tylko tłumaczeniem, ale również analizą roli, jaką pamięć maszynowa może odgrywać w tłumaczeniu literackim, oraz rozważymy, jakie są jej zalety i ograniczenia w tej dziedzinie.
Jako tłumacze literaccy, Waszym zadaniem jest przetłumaczenie wybranego fragmentu literackiego z języka angielskiego na polski z wykorzystaniem narzędzi wspomagających tłumaczenie (CAT tools) oraz pamięci maszynowej (MT). Będziecie musieli również rozważyć czy pamięć maszynowa (MT) może pomóc lub zaszkodzić w zachowaniu spójności tłumaczenia.
Task
Waszym zadaniem jest przetłumaczenie fragmentu tekstu literackiego z języka angielskiego na polski z wykorzystaniem pamięci maszynowej (MT). Musicie wybrać tekst literacki, który zawiera elementy trudne do przetłumaczenia, takie jak idiomy, metafory, gry słów czy odniesienia kulturowe. Wasze tłumaczenie powinno być zgodne z oryginalnym stylem, tonem i znaczeniem tekstu, z zachowaniem spójności w całym tłumaczeniu.
W trakcie pracy będziecie musieli:
Wybrać pamięć maszynową od konkretnego dostawcy (Google translator, Deepl, Pons, ChatGPT, Microsoft Translator, Amazon Translate, Yandex, Systran,
Waszym zadaniem jest przetłumaczenie fragmentu tekstu literackiego z języka angielskiego na polski z wykorzystaniem pamięci maszynowej (MT). Musisz wybrać tekst literacki, który zawiera elementy trudne do przetłumaczenia, takie jak idiomy, metafory, gry słów czy odniesienia kulturowe.
- Wybrać pamięć maszynową wskazaną wyżej lub inną i przy jej pomocy przetłumaczyć tekst.
- Zidentyfikować trudności tłumaczeniowe w tekście.
- Wskazać trudności, błędy językowe, kulturowe, etc.
- Porównać różne pamięci maszynowe i ich efektywność.
- Przygotować raport, w którym uzasadnisz czy warto korzystać z MT podczas tłumaczeń literackich.
- Przygotować prezentację wyników swojego projektu tłumaczeniowego.
Process
-
Wybór pamięci maszynowej:
- Zapoznaj się z pamięciami maszynowymi np. (Google translator, Deepl, Pons, ChatGPT, Microsoft Translator, Amazon Translate, Yandex, Systran.
- Wybierz tekst literacki w języku angielskim i przetłumacz go bez własnych korekt w powyższych MT.
-
Analiza trudności tłumaczeniowych:
- Przeczytaj wybrany fragment i zidentyfikuj trudne do przetłumaczenia wyrażenia, takie jak idiomy, gry słów, specyficzne odniesienia kulturowe czy regionalizmy.
- Sporządź listę trudności, które napotkałeś, oraz zastanów się, jak pamięć maszynowa poradziła sobie z zachowaniem spójności tłumaczenia i walorów artystycznych.
-
Raport tłumaczeniowy:
- Po zakończeniu tłumaczenia przygotuj raport, w którym szczegółowo opiszesz jakość tłumaczenia wykonanego przez poszczególne MT.
- W raporcie uzasadnij, jak pamięć maszynowa pomogła lub zaszkodziła w tłumaczeniu. Czy dostrzegliście korzyści czy też zagrożenia w wykorzystaniu tej technologii w tłumaczeniu literackim.
-
Prezentacja wyników:
- Przygotuj prezentację, w której omówisz proces tłumaczenia z wykorzystaniem pamięci maszynowej, wskazując na trudności i rozwiązania, które znalazłeś.
- Zademonstruj, jak pamięć maszynowa wpłynęła na proces tłumaczenia, a także przedstaw swoje wnioski dotyczące jej roli w tłumaczeniu literackim.
Evaluation
Wasz projekt będzie oceniany na podstawie następujących kryteriów:
-
Wykorzystanie pamięci maszynowej (30%):
- Skuteczne wykorzystanie funkcji pamięci maszynowej.
- Analiza korzyści lub zagrożeń wynikających z użycia MT w tłumaczeniu literackim.
-
Raport i refleksja (30%):
- Głębia refleksji nad rolą technologii MT w tłumaczeniu literackim.
-
Prezentacja wyników (40%):
- Przejrzystość i jakość prezentacji, umiejętność komunikowania swoich przemyśleń i doświadczeń z tłumaczenia.
Conclusion
Tłumaczenie literackie z wykorzystaniem pamięci maszynowej to temat do dyskusji wśród specjalistów przekładu. Wykorzystanie MT w różnego rodzaju tłumaczeniach jest zasadne, ale czy na pewno sprawdza się w tłumaczeniach literackich? Przegląd tłumaczeń wykonanych przy pomocy MT wykaże, że nie.