Доклад И.В. Тивьяевой, Н.С. Сеничкиной (Тула / Russia)

4-я научно-практическая Интернет-конференция с международным участием

Moderators: Elena Zelenina, Irina Tivyaeva

Locked
Irina Tivyaeva
Posts: 167
Joined: 01 Dec 2011, 12:53

Доклад И.В. Тивьяевой, Н.С. Сеничкиной (Тула / Russia)

Post by Irina Tivyaeva »

УДК 81'42
И.В. Тивьяева, канд. филол. наук, доцент
tivyaeva@yandex.ru (Россия, Тула, ТулГУ)

Н.С. Сеничкина, инженер-программист
(Россия, Тула, ООО Девелопер Софт)

ЛОКАЛИЗЦИЯ, ПЕРЕВОД СОПРОВОДИТЕЛЬНОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ К ПРОГРАММНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ И ПОДГОТОВКА ТЕХНИЧЕСКИХ ПЕРЕВОДЧИКОВ

Новая эра экономики, всеобщая глобализация и поиски новых рынков сбыта стимулируют выход многих компаний на международный уровень. На данном этапе участники рынки, работающие в сфере IT-индустрии, обычно сталкиваются с проблемой локализации и языковой адаптации своих программных продуктов. Среди российских пользователей, как индивидуальных, так и корпоративных, пока еще мало развита культура использования лицензированного программного обеспечения (далее ПО), поэтому отечественный рынок видится достаточно перспективным с точки зрения роста продаж ПО, а, следовательно, представляет интерес для компаний-разработчиков. Так как среднестатистический житель Российской Федерации не владеет английским языком на уровне, достаточном для полноценной работы с англоязычным программным продуктом1, вопрос перевода и адаптации пользовательского интерфейса программы и технической документации к ней на русский язык остается достаточно актуальным. Рассмотрим некоторые особенности и приемы перевода программных продуктов и сопроводительной документации к ним в аспекте применения компьютерных технологий.
Необходимо отметить, что при обсуждении специфики языковой адаптации программных продуктов в среде IT-специалистов и технических переводчиков принято говорить о переводе как об одной из составляющих локализации. Термин «локализация» в значении перевода и адаптации программного продукта или вебсайта, включая собственно программное приложение и сопроводительную документацию, появился относительно недавно в отечественной лингвистической литературе и пока еще не получил точного определения и широкого распространения. Е.Е. Сухарева и О.В. Шурлина понимают под локализацией «процесс адаптации продукта в соответствии с социокультурными особенностями конкретной страны» [1, с. 167]. Между тем, Международная ассоциация стандартизации в области локализации (Localization Industry Standards Association) определяет данное понятие следующим образом: “Localization involves taking a product and making it linguistically and culturally appropriate to the target locale (country/region and language) where it will be used and sold” [2]. Таким образом, локализацию следует понимать более широко, чем предлагают Е.Е. Сухарева и О.В. Шурлина, т.к. предложенное ими определение ограничивается национальной локализацией, не допуская возможности региональной адаптации продукта, а также акцентирует важность социокультурной составляющей процесса, оставляя за рамками собственно лингвистическую. Таким образом, с учетом сказанного, в данной статье понятие локализации мы интерпретируем как процесс языковой и социокультурной адаптации программного продукта или вебсайта в соответствии со спецификой целевого рынка сбыта, вызванной региональными, национальными, лингвистическими и культурными факторами.
Несмотря на то, что помимо перевода, локализация включает в себя целый ряд процедур, связанных с адаптацией графического интерфейса и кода программного продукта, разработкой технической документации, тестированием функциональности локализованной версии ПО или веб-приложения и пр., все же как исследователи, так и специалисты-практики склонны связывать качество локализации, в первую очередь, с качеством перевода, а, следовательно, профессионализмом работающих над ней переводчиков. В частности, Ю. Олейникова отмечает следующее: “Quality of localization is directly linked to the translator’s experience with the topic and knowledge of both the source and target languages” [3, с. 40]. Так как роль переводчика в процессе локализации по-прежнему остается существенной, представляется интересным рассмотреть современные переводческие приемы и технологии, применяемые в процессе языковой адаптации ПО.
Очевидно, что в процессе локализации не может быть задействован лишь один переводчик, т.к. стандартные объемы сопроводительной документации к программному продукту физически не позволяют справиться с работой в одиночку, соответственно, работа над проектом по локализации ПО требует слаженных действий команды переводчиков. В таких условиях применение традиционной практики перевода существенно бы снизило эффективность общей работы в силу нерационального использования временных ресурсов. Оптимизация трудовых и временных ресурсов в процессе локализации достигается за счет соответствующих компьютерных технологий, позволяющих автоматизировать, частично или полностью, различные этапы профессиональной деятельности переводчика. Рассмотрим новые возможности осуществления технического перевода посредством компьютерных технологий.
Современные приемы перевода сопроводительной документации к программным продуктом предполагают обращение к компьютерной системе Translation Memory, основное назначение которой – автоматизировать перевод повторяющихся фрагментов текста [4, с. 36]. Принцип работы систем Translation Memory построен на сравнении текста, подлежащего переводу, с внутренней базой, в которой хранится разбитый на отдельные предложения параллельный текст на исходном языке и языке перевода [5, c. 22]. Когда новый документ загружается в систему Translation Memory, он разбивается на сегменты, которые затем сопоставляются с текстами из базы данных. Если часть этих сегментов совпадает с уже переведенными ранее, то система визуализирует их как известные, если нет, то они получают отметку как частично совпадающие с базой данных или как требующие перевода [5, c. 24]. В результате, переводчику нет необходимости многократно выполнять уже проделанную работу. Например, компания Microsoft активно пользуется собственными системами автоматизированного перевода при переводе своей документации для разработчиков ПО под Windows. Когда пользователь переходит на локализованную страницу документации, переведенную автоматически, то видит предупреждающее сообщение об использовании машинного перевода (рис. 1). При этом ему предоставляется выбор – продолжить читать переведенную версию или перейти на страницу оригинала, что может оказаться удобным, если перевод является некорректным.
Tivyaeva 1.jpg
Tivyaeva 1.jpg (21.23 KiB) Viewed 3322 times
Рис. 1. Предупреждение об использовании автоматизированного перевода на сайте Microsoft

Преимущества такого подхода очевидны: сокращение сроков выполнения проекта; повышение точности при переводе терминологии; соблюдение единообразия и последовательности при переводе, что особенно актуально, когда над проектом трудится группа переводчиков. С.А. Канащук отмечает особую эффективность подобных систем при переводе аналогичных документов, состоящих из коротких и строго формализованных текстов [6, c. 55], поэтому данный метод, как правило, используется при переводе технической документации на код (при описании классов, структур, интерфейсов, их свойств и методов). Как правило, при описании кода используются короткие предложения с четко закрепленной структурой. Например, при описании метода обязательно указывается, какое действие выполняет данный метод, тип возвращаемого значения, тип и назначение передаваемых параметров, а также примечания, если они есть. При этом используются короткие, максимально емкие предложения, включающие профессиональные термины, непереводимые названия определенных в коде объектов, а также ограниченный набор глаголов (to get, to set, to return, to specify, to represent, to define и т.д.)
Рассмотрим пример автоматизированного перевода с сайта MSDN.

(1) The content of the ListBox is bound to a collection of AuctionItem objects. An AuctionItem object has properties such as Description, StartPrice, StartDate, Category, SpecialFeatures, etc. (MSDN)
(1') Содержимое ListBox привязано к коллекции объектов AuctionItem. Объект AuctionItem имеет такие свойства, как Description, StartPrice, StartDate, Category, SpecialFeatures и т.д. (MSDN)

Как видим, переведенная фраза полностью эквивалентна фразе на языке оригинала. Простая структура предложения и употребление большого количества непереводимых терминов сделали машинный перевод данного текста возможным. Таким образом, использование автоматизированного перевода позволяет быстро обрабатывать огромные объемы информации, ведь техническая документация на код занимает тысячи страниц и постоянно обновляется по мере развития и усложнения программы. Даже группе переводчиков было бы не под силу обработать такое количество текста в сокращенные сроки. С учетом того, что крупным международным компаниям приходится делать переводы на несколько языков одновременно, компьютерную помощь трудно переоценить.
Тем не менее, несмотря на все преимущества машинного перевода при локализации программного продукта, данная технология, увы, не лишена недостатков. По наблюдениям И.И. Убина, проблемы возникают, когда компьютер сталкивается с переводом связного текста, подразумевающего контекст [4, c. 42]. В таких случаях несовершенство систем автоматизированного перевода ожидаемо сказывается на качестве полученного перевода. Машина выдает буквальный перевод, поскольку система не способна определять переносные значения слов или выбирать уместный вариант перевода из нескольких подходящих. В результате в переводном тексте возникают ошибки, в большей или меньшей степени искажающие смысл оригинала. Рассмотрим следующий пример машинного перевода с сайта MSDN.

(2) Binding.ElementName Property
Gets or sets the name of the element to use as the binding source object (MSDN).
(2') Binding.ElementName – свойство
Возвращает или задает имя элемента, которое будет использоваться как источник привязки объекта (MSDN).


На первый взгляд перевод кажется адекватным и довольно точным. Однако любой программист сразу обнаружит ошибки. Во-первых, привязка должна осуществляться к самому элементу, а не к его имени. Во-вторых, при переводе словосочетания binding source object было неправильно выбрано главное слово (source вместо object), из-за чего смысл предложения кардинально изменился. Так, у пользователя может сложиться неверное впечатление, что описываемый элемент служит для привязки какого-то объекта, хотя в действительности речь идет о том, что сам элемент выступает в роли объекта привязки (т.е. привязка данных осуществляется к самому элементу по его имени). Следовательно, корректный перевод данного предложения должен выглядеть следующим образом:
Возвращает или задает имя элемента, который будет использоваться как объект-источник привязки.
Таким образом, несмотря на то, что машинный перевод при локализации ПО способствует значительному ускорению данного процесса и позволяет решить ряд практических переводческих задач, связанных с единообразием и последовательностью текста перевода, результатом бесконтрольного применения систем автоматизированного перевода нередко становится искажение смысла, что, в свою очередь, вызывает непонимание со стороны пользователя и, как следствие, не способствует росту популярности продукта среди целевой аудитории.
Выход из такой ситуации многие компании-разработчики ПО видят в использовании систем коллективного перевода (краудсорсинга), еще одной современной технологии перевода доступной специалистам благодаря достижениям IT-индустрии. Краудсорсинг подразумевает мобилизацию профессиональных переводческих ресурсов посредством информационных технологий с целью решения конкретных задач. Данный метод перевода появился относительно недавно. Доступность Интернета практически во всех точках земного шара позволяет переводчику не только получать удаленный доступ к огромным массивам информации, накопленной человечеством, но и свободно взаимодействовать с коллегами, работающими над совместным проектом из любой точки планеты.
IT-компании увидели в этой ситуации новые возможности для оптимизации процесса локализации и сокращения связанных с ней расходов. Многие разработчики ПО стали выкладывать свою документацию в свободный доступ и привлекать к ее переводу всех желающих. Так, в компании Microsoft создали портал Translation Wiki (https://msdn.microsoft.com/ru-ru/translate), который позволяет любому пользователю, имеющему учетную запись Microsoft, высказывать свои пожелания по повышению качества перевода, а также принимать в нем участие и редактировать отдельные предложения. Все замечания и пожелания пользователя рассматриваются модератором. Если новый вариант перевода определяется как наиболее подходящий, то он утверждается и распространяется сайтом во всех текстах, где используется переведенное предложение. Наиболее активные участники сообщества Translation Wiki за свой вклад в общее дело получают баллы и награды в системе поощрения профиля MSDN. Также большую популярность набирают и неофициальные сервисы коллективного перевода, где профессионалы и любители могут совместно осуществлять перевод интересных им книг, фильмов, статей или веб-страниц. Нередко на таких сайтах создаются переводы официальных руководств по использованию компьютерных программ или книг по программированию от известных авторов.
Принцип работы системы коллективного перевода предельно прост. Исходный текст разбивается на множество мелких фрагментов, состоящих из отдельных предложений или абзацев. Каждый участник сообщества читает фрагмент текста на языке оригинала и предлагает свой вариант перевода. Если предложенный вариант нравится другим пользователям и получает одобрение модератора, он получает положительную оценку. Затем все оценки суммируются, и лучшие варианты попадают в итоговый текст перевода. Таким образом, использование систем коллективного перевода позволяет привлекать к переводу одного и того же текста большое количество людей разных профессий, что помогает достичь высокого итогового качества. Инженеры и программисты следят за тем, чтобы получившийся текст не содержал технических ошибок или неточностей, а лингвисты отвечают за соблюдение лексических норм и правил языка перевода.
Проекты локализации ПО, базирующиеся на привлечении малооплачиваемых, но вместе с тем достаточно квалифицированных специалистов для выполнения переводческой работы, сегодня очень популярны, и их число постоянно растет, тем не менее, это не означает, что данное переводческое решение не лишено недостатков. Среди минусов такого способа перевода программного приложения и сопроводительной документации к нему отметим следующие: невысокое качество перевода, обусловленное участием в проекте переводчиков-любителей, не владеющих английским языком на высоком уровне и не обладающих навыками технического перевода, а, следовательно, необходимость подключать к работе на финальной стадии проекта профессиональных переводчиков и редакторов; возможные ошибки в коде или форматировании, также требующие внимания со стороны экспертов; трудности управления процессом, связанные с большим количеством участников проекта. На другой чаше весов ручной перевод, низкая стоимость и небольшие сроки.
Резюмируя вышесказанное, отметим, что каждая из описанных технологий перевода программного продукта и сопроводительной документации к нему имеет свои достоинства и недостатки, однако обе они преследуют одну и ту же цель – оптимизировать сроки и стоимость процесса перевода при сохранении достаточно высокого качества.
Тем не менее, нельзя не согласиться с тем фактом, что даже при широком применении краудсорсинга и систем автоматизированного перевода процесс локализации не может осуществляться на должном уровне без участия высококвалифицированных специалистов по языковой адаптации, что ставит вопрос о необходимости специальной подготовки лингвистов-переводчиков, готовых к осуществлению профессиональной деятельности в сфере технического перевода.
В соответствии с п. 4.2. федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки 45.03.02 Лингвистика (уровень бакалавриата), утвержденного приказом Министерства образования и науки Россиийской Федерации от 07.08.2014. № 940 объектом профессиональной деятельности выпускников, освоивших программу бакалавриата, среди прочих, являются лингвистические компоненты электронных информационных систем, а п. 4.3. того же ФГОС предусматривает информационно-лингвистическую деятельность как один из видов профессиональной деятельности, к которой готовятся выпускники [7]. Согласно требованиям, прописанным в указанном ФГОС, выпускник, освоивший программу бакалавриата, ориентированную на информационно-лингвистическую деятельность, должен быть готов решать следующие профессиональные задачи: «обработка русскоязычных и иноязычных текстов в производственно-практических целях; экспертный лингвистический анализ звучащей речи и письменных текстов в производственно-практических целях; применение средств информационной поддержки лингвистических областей знания; сопровождение лингвистического обеспечения электронных информационных систем и электронных языковых ресурсов различного назначения; участие в формализации лингвистического материала в соответствии с поставленными задачами» и обладать следующими профессиональными компетенциями: «способностью работать с основными информационно-поисковыми и экспертными системами, системами представления знаний, синтаксического и морфологического анализа, автоматического синтеза и распознавания речи, обработки лексикографической информации и автоматизированного перевода, автоматизированными системами идентификации и верификации личности (ПК-19); владением методами формального и когнитивного моделирования естественного языка и методами создания метаязыков (ПК-20); владением основными математико-статистическими методами обработки лингвистической информации с учетом элементов программирования и автоматической обработки лингвистических корпусов (ПК-21); владением стандартными способами решения основных типов задач в области лингвистического обеспечения информационных и других прикладных систем (ПК-22)» [7].
Думается, столь внушительный объем требований, предъявляемый к выпускникам, завершившим обучение по программе прикладного бакалавриата по направлению «Лингвистика», должен обеспечить подготовку студентов-лингвистов к успешной профессиональной деятельности в области локализации ПО. При этом представляется целесообразным при разработке учебно-методического комплекса к дисциплинам вариативного блока, способствующим овладению указанными выше компетенциями, включить работу с программами автоматического перевода Translation Memory и системами коллективного перевода как один из видов аудиторной деятельности и самостоятельной работы студентов. Использование систем коллективного перевода и автоматизированного перевода Translation Memory в процессе подготовки бакалавров будет способствовать развитию различных профессиональных умений и навыков, необходимых будущим переводчикам, в том числе умения работать с профессиональным лингвистическим ПО, умения оценивать качество перевода и степень его соответствия тексту оригинала, навыков редактирования и корректирования текста перевода, навыков коллективной работы над проектом и др. Отметим, что современные технические возможности позволяют преподавателю не только отслеживать участие студентов в разработке отдельных проектов на сайтах краудсорсинга, но также и координировать их работу, создавая закрытые проекты на платформе коллективного перевода, участниками которых могут быть только приглашенные пользователи.
В заключение отметим, что в связи с ускоряющимся научно-техническим прогрессом и прогрессирующей компьютеризацией общества локализация англоязычного ПО и перевод технической документации к нему на русский язык становятся все более востребованными. Существующие на сегодняшний день компьютерные технологии помогают автоматизировать и оптимизировать работу специалистов в области локализации, тем не менее, любой перевод, выполненный машиной или любителем, нуждается в дальнейшей профессиональной доработке, поэтому на рынке труда сохраняется спрос на высококвалифицированных технических переводчиков. Положения действующего ФГОСа по направлению подготовки 45.03.02 Лингвистика, на наш взгляд, отражают текущее положение дел в сфере технического перевода, поэтому при реализации его требований на практике целесообразно воспользоваться всеми техническими возможностями, доступными на данный момент благодаря развитию информационных технологий.

Примечания

1 По результатам опроса, проведенного Аналитическим Центром Юрия Левады в июле 2008 года, на вопрос о владении иностранными языками утвердительно ответили 30% опрошенных с высшим образованием, 14% респондентов со специальным образованием и 8% участников опроса с образованием ниже среднего. (Знание иностранных языков в России. Левада-Центр. http://www.levada.ru/2008/09/15/znanie- ... -v-rossii/)


Список литературы

1. Сухарева Е.Е., Шурлина О.В. Локализация сайта как форма межкультурной коммуникации // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2013. №1. С. 166-169
2. Localization // The Localization Industry Standards Association website. [Электронный ресурс]. URL: http://web.archive.org/web/201101020742 ... .61.0.html (дата обращения: 21.03.2016.).
3. Oliynykova Y. The Translation and Localization of Gaming Related Websites: Solving Semantic Problems (Перевод и локализация игровых вебсайтов: решения семантических проблем) // Мир лингвистики и коммуникации: электронный научный журнал. №40. 2015. С. 36-40.
4. Убин И.И. Современные средства автоматизации перевода: надежды, разочарования и реальность // Перевод в современном мире. М.: ВЦП, 2001. С. 36-48.
5. Белоногов Г. Г. Компьютерная лингвистика и перспективные информационные технологии. М.: Русский мир, 2004. 248 с.
6. Канащук С. А. Эффективное применение систем машинного перевода в контексте современной культуры // Язык и культура: cб. статей XIX Междунар. науч. конф.: в 2 т. / отв. ред. С. К. Гураль / Том. гос. ун-т. Томск, 2007. Т.1. С. 54–58.
7. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 45.03.02 Лингвистика (уровень бакалавриата), утвержден приказом Министерства образования и науки Россиийской Федерации № 940 от 07.08.2014. (зарегистрировано в Минюсте РФ 25.08.2014. № 33786).

Источники примеров

Microsoft API and reference catalog [Электронный ресурс]. URL: http://msdn.microsoft.com/library/ (дата обращения: 10.11.2015.).

LOCALIZATION, TRANSLATION OF SOFTWARE DOCUMENTATION AND TRAINING OF TECHNICAL TRANSLATORS

The paper deals with translation technologies used in software localization and their potential as regards the purposes of technical translators training.
Key words: localization, technical translation, language adaptation, software documentation, Translation Memory, crowdsourcing, training of technical translators.

Irina Vladimirovna Tivyaeva, tivyaeva@yandex.ru, Ph.D. in Philology, docent, Associate Professor, Department of Linguistics and Translation Studies, Tula State University, Tula, Russia

Natalya Sergeevna Senichkina, software engineer, Developer Soft LLC, Tula, Russia

im2b
Posts: 11
Joined: 25 Apr 2012, 00:27

Re: Доклад И.В. Тивьяевой, Н.С. Сеничкиной (Тула / Russia)

Post by im2b »

Спасибо за познавательный доклад! Скажите, пожалуйста, известно ли Вам о фактическом опыте использования такого метода формирования переводческих компетенций у студентов в вузах страны?
Irina Tivyaeva
Posts: 167
Joined: 01 Dec 2011, 12:53

Re: Доклад И.В. Тивьяевой, Н.С. Сеничкиной (Тула / Russia)

Post by Irina Tivyaeva »

Благодарю за вопрос. К сожалению, на настоящий момент нам не известно о подобном опыте. В наше время новые технические возможности открываются практически ежегодно и специалистам, ведущим подготовку квалифицированных переводчиков, подчас трудно ориентироваться среди многообразия программных продуктов, Интернет-ресурсов, онлайн-проектов и прочих технических решений, поэтому в настоящем докладе мы ставили цель привлечь внимание специалистов к технологиям краудсорсинга и Translation Memory в аспекте их потенциала для процесса профессиональной подготовки переводчиков.
Locked

Return to “Актуальные проблемы лингвистики и лингводидактические аспекты профессиональной подготовки переводчиков/4th International Virtual Linguistics and Translators Training Conference”