Пост-редагування: відмінності між версіями

Приблизно вже тридцять років існує машинний переклад, а постредагування все ще є на стадії «зародження професії». Права та обов'язки постредактора все ще не зарегламентовані. Постредагування має щось спільне з перекладом та редагуванням, але всюди лише частково. Більшість вважає, що ідеальним редактором буде той перекладач, який прагне навчитись певних необхідним навичок, але є такі, хто вважає, що простіше навчити людину, що лише знає мови, без обізнаності у перекладознавстві. Не багато відомо ні про те, хто фактично є постредакторами, чи є вони, як правило, професійними перекладачами, чи працюють вони в основному як штатні працівники, або як фрілансери, та на яких умовах. Багато професійних перекладачів не підтримують постредагування, серед інших причин тому, що вони, як правило, оплачуються за меншими тарифами, ніж звичайні переклади, причому Міжнародна асоціація професійних письмових та усних перекладачів ([https://www.iapti.org/ IAPTI] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200510225503/https://iapti.org/ |date=10 травня 2020 }}) особливо наголошує на цьому увагу.

Якість машинного перекладу після постредагування вище, а тому вимагає менших зусиль постредактора, особливо коли [[машинний переклад]] забезпечується нейронним, вертикальним або індивідуальним механізмом машинного перекладу. Підвищення якості перекладу може бути оцінено лише згодом, лінгвістам потрібен час для виправлення машинного перекладу в тому самому середовищі перекладу, як [https://xtm.cloud/automation-feature/ XTM Cloud] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200424080714/https://xtm.cloud/automation-feature/ |date=24 квітня 2020 }}, що є системою управління перекладом та [[Автоматизований переклад|автоматизованим перекладом]], де час постредагування та оцінка мовної якості є результатом опублікованих текстів, які вже згодом можна порівняти.

Немає чітких даних про те, наскільки поширене постредагування в перекладацькій галузі. Нещодавно проведене опитування показало, що 50 % тих, хто пропонує мовні послуги використовують постредагування, але 85 % має менше ніж 10 % їх пропускної спроможності. [https://www.memsource.com Memsource] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20220314000253/https://www.memsource.com/ |date=14 березня 2022 }}, онлайн-додаток перекладу, стверджує, що понад 50 відсотків перекладів на його платформі між англійською, іспанською та французькою та іншими мовами зроблено за допомогою пам'яті перекладу з машинним перекладом. Постредагування також здійснюється через портали для краудсорсингу перекладів, такі як [https://unbabel.com/ Unbabel] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200506132329/https://unbabel.com/ |date=6 травня 2020 }}, які до листопада 2014 року стверджували, що відредагували понад 11 млн слів.

# [https://vue.gov.ua/Авторське_редагування Авторське редагування] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200815025014/https://vue.gov.ua/%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%81%D1%8C%D0%BA%D0%B5_%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%B3%D1%83%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F |date=15 серпня 2020 }}

# Машинна лінгвістика рідною мовою http://journlib.univ.kiev.ua/index.php?act=article&article=1456 {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200926030204/http://journlib.univ.kiev.ua/index.php?act=article&article=1456 |date=26 вересня 2020 }}

# [https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/bitstream/lib/1027/1/Особливості%20використання%20машинного%20перекладу%20в%20умовах%20професійної.pdf Особливості використання машинного перекладу в умовах професійної підготовки майбутніх перекладачів] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20161123050248/http://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/bitstream/lib/1027/1/%D0%9E%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%B2%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%96%20%D0%B2%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F%20%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D1%83%20%D0%B2%20%D1%83%D0%BC%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%85%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%84%D0%B5%D1%81%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%97.pdf |date=23 листопада 2016 }}

# Green, Spence, Jeffrey Heer, and Christopher D. Manning (2013). [http://vis.stanford.edu/files/2013-PostEditing-CHI.pdf «The Efficacy of Human Post-Editing for Language Translation»] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200311101534/http://vis.stanford.edu/files/2013-PostEditing-CHI.pdf |date=11 березня 2020 }} (PDF). ''ACM Human Factors in Computing Systems''.

# Marcello Federico, Alessandro Cattelan, and Marco Trombetti (2012). [http://www.mt-archive.info/AMTA-2012-Federico.pdf «Measuring user productivity in machine translation enhanced computer assisted translation»] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170307045243/http://www.mt-archive.info/AMTA-2012-Federico.pdf |date=7 березня 2017 }} (PDF).

# Plitt, Mirko and Francois Masselot (2010). [http://ufal.mff.cuni.cz/pbml/93/art-plitt-masselot.pdf «A Productivity Test of Statistical Machine Translation Post-Editing in A Typical Localisation Context»] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200920174857/http://ufal.mff.cuni.cz/pbml/93/art-plitt-masselot.pdf |date=20 вересня 2020 }} (PDF). ''Prague Bulletin of Mathematical Linguistics''. '''93''': 7–16.