Циф.проект.Хасанова

1.

Цифровые проекты
в переводоведении
Синхронный перевод в эпоху
технологий
Хасанова Виктория
04.3-314

2.

Актуальность научного направления
Синхронный перевод — вершина переводческой деятельности, требующая исключительной когнитивной нагрузки,
скорости реакции и глубокого владения языком. Цифровые проекты трансформируют эту сферу, открывая новые
возможности.
Подготовка кадров
Автоматизация
Тренажёры и корпуса для отработки навыков
Системы поддержки переводчика: автоматический
синхронного перевода
перевод терминов, адаптивные субтитры
Исследование
Глобализация
Анализ устной речи и стратегий перевода с помощью
Потребность в мгновенной коммуникации
больших данных и машинного обучения
стимулирует развитие технологий речевого перевода

3.

Методология поиска
проектов
Источники данных
Академические базы: Google
Ключевые поисковые
запросы
Scholar, arXiv, CyberLeninka
«parallel corpus translation»
Специализированные
«speech translation corpus»
порталы: ACL Anthology
«simultaneous interpretation
technology»
Целевые поисковые запросы
на русском и английском
«корпус параллельных
текстов»
Метод снежного кома через
ссылки в статьях
«синхронный перевод ИИ»

4.

Классификация найденных проектов
Все выявленные проекты были классифицированы по основной функции и целевой аудитории.
1
2
3
4
Корпусные ресурсы
OPUS, Europarl, MuST-C, Tatoeba, BABEL — предоставляют лингвистические данные для исследователей и разработчиков
Инструменты анализа
Sketch Engine — методы и интерфейсы для лингвистов и переводчиков в анализе текстов
Технологические платформы
SUMMIT, ELITR, KantanMT — готовые продукты и технологические решения для разработчиков и бизнеса
Пользовательские сервисы
Bing Translator, Google Translate — массовые услуги в режиме реального времени

5.

Выявленные тренды
Технологические сдвиги
От статистики к нейросетям
Переход от статистических методов машинного перевода к глубокому обучению и искусственному
интеллекту
Мультимодальность
Фокус на работе с аудио, видео и текстом одновременно, а не только с письменным текстом
Speech Translation
Развитие речевого перевода как самостоятельной задачи, отличной от каскада ASR + MT
Исследовательские приоритеты
Помощь в реальном времени
Смещение фокуса с ретроспективного анализа перевода на системы поддержки переводчика здесь и
сейчас
Снижение когнитивной нагрузки
Растущий интерес к уменьшению умственного напряжения переводчика через технологическую
помощь
Краудсорсинг данных
Популяризация коллективного сбора лингвистических данных для обучения систем

6.

Научная значимость для
исследования
Практическое применение
Корпусные данные
Инструменты анализа
OPUS и MuST-C как источник
Sketch Engine для
анализа лексики,
собственного
грамматики и стратегий
сопоставительного анализа
перевода в китайско-
терминологии синхронного
английских парах
перевода
Технологический контекст
ELITR и SUMMIT демонстрируют возможности и ограничения
систем, выявляя незаменимость человека-переводчика

7.

Проблемы и методологические ограничения
Методологические вызовы
Теоретические сложности
Большинство корпусов создано для машинного
Трудность формализации понятий «качество»,
перевода, а не человеческого. Отсутствует разметка
«естественность» и «коммуникативный успех» в
ошибок, когнитивных усилий и пауз переводчика.
синхронном переводе для их оцифровки.
Технические препятствия
Юридические и этические вопросы
Для китайского языка инструменты ASR и MT
Закрытость коммерческих систем создает
работают менее эффективно. Критическая нехватка
непрозрачность («черный ящик») в понимании
качественных лингвистических данных.
механизмов их работы.

8.

Перспективы и направления развития
Ближайшие приложения
Использование корпуса OPUS для анализа частотности грамматических конструкций в переводах с китайского на английский в дипломной работе.
Долгосрочная перспектива
Когнитивный анализ
Мультимодальные данные
Специализированный корпус
Создание аннотированного корпуса
синхронного перевода с китайского языка
Углублённое изучение когнитивных
Включение аудио, видео и разметки пауз,
процессов в синхронном переводе на основе
ошибок, жестов переводчика
экспериментальных данных

9.

Основные выводы
Динамичное развитие
1
Цифровые проекты в переводоведении активно эволюционируют, смещая фокус с письменного текста на устную речь и
работу в реальном времени.
Ключевые тренды
2
Применение искусственного интеллекта, мультимодальность данных и создание систем поддержки (а не замены)
переводчика определяют развитие области.
Критическое использование
3
Для исследователя-переводоведа эти проекты — ценный источник данных и инструмент, требующий тщательного
критического анализа методологических ограничений.
Будущие исследования
Создание специализированных цифровых ресурсов для синхронного перевода, особенно с китайским языком,
представляет перспективное и актуальное направление.
4

10.

Спасибо за внимание!