ECTS Informacijski paket za akademsku godinu 2024. / 2025.

Računalno potpomognuto prevođenje

 

Naziv
Računalno potpomognuto prevođenje
Organizacijska jedinica
Digitalna lingvistika
ECTS
5
Šifra
255308
Semestri
ljetni
Nastavnici
Satnica
Predavanja
15
Seminar
15
Vježbe u praktikumu
15

Cilj
Cilj kolegija je stjecanje znanja i vještina u području računalno potpomognutog prevođenja. Studenti će usvojiti teorijska i praktična
znanja kroz rad s različitim alatima i resursima potrebnima u postupku računalno potpomognutog prevođenja (eng. Computer-
Assisted Translation). U procesu izgradnje sustava, provest će se prikupljanje paralelnih korpusa, izgradnja prijevodnih memorija
(eng. translation memories) kroz postupke sravnjivanja (eng. alignment), izgradnja terminološke baze. Svi resursi koristit će se u
sustavu za računalno potpomognuto prevođenje, kao i postojeći online sustavi za automatsko strojno prevođenje. U radu se će
koristiti različiti komercijalni i besplatni alati. Provest će se evaluacija kvalitete za odabranu domenu primjenom različitih metrika te
provesti analiza i interpretacija rezultata.
Sadržaj
  1. Uvodno predavanje. Primjena sustava za računalno potpomognuto prevođenje (eng. Computer-Assisted Translation).
  2. Stupnjevi automatizacije, primjena, prednosti i nedostaci. Resursi potrebni za izgradnju.
  3. Primjena strojnog prevođenja u Europskoj Uniji: alati i resursi.
  4. Analiza mogućih izvora podataka. Prikupljanje podataka jednojezičnih i dvojezičnih korpusa. Segmentacija.
  5. Sravnjivanje (eng. alignment) dvojezičnih korpusa.
  6. Prijevodne memorije. Ograničenja, prednosti i nedostaci, uvjeti. Izgradnja prijevodnih memorija.
  7. Dodavanja podataka, integracija prijevodnih memorija (eng. translation memory).
  8. Izgradnja terminološke baze (eng. terminology base)
  9. Primjena različitih CAT alata. Interoperabilnost između različitih sustava.
  10. Dijeljenje podataka kroz „cloud computing”. Primjena online CAT softvera kao usluge (SaaS).
  11. Integracija prijevodnih memorija, terminoloških baza i online alata za strojno prevođenje (eng. Machine Translation).
  12. Analiza sustava za strojno potpomognuto prevođenje (eng. Computer-Assisted Translation).
  13. Evaluacija kvalitete izgrađenog integriranog sustava (eng. benchmarking).
  14. Interpretacija rezultata evaluacije i primjenjivosti.
  15. Upravljanje projektom. Završno predavanje.

Ishodi učenja
  1. Razumjeti i primijeniti tehnologiju za izgradnju sustava za računalno potpomognuto prevođenje (eng. Computer-Assisted Translation)
  2. Izgraditi prijevodne memorije (eng. translation memories) kroz postupke sravnjivanja (eng. alignment) i terminološke baze (eng. terminology base)
  3. Integrirati različite resurse u odabrani sustav
  4. Koristiti različite CAT alate i ispitati mogućnosti interoperabilnosti
  5. Analizirati i procijeniti kvalitetu izlaznih rezultata integriranog računalno potpomognutog prevođenja
  6. Samostalno procijeniti mogućnosti primjene integriranog sustava za računalno-potpomognuto prevođenje u konkretnim situacijama
Metode podučavanja
Predavanja, seminari i radionice, vježbe, mješovito e-učenje, samostalni zadaci, laboratorij
Metode ocjenjivanja
Eksperimentalni rad, projekt, istraživanje, praktični rad, pismeni ispit, izrada samostalnih zadataka.

Obavezna literatura
  1. Arnold, D. Machine Translation: an Introductory Guide, 2008. Jörg Porsiel (ed.). Machine Translation. What language Professionals Need to Know. BDÜ Fachverlag 2017.
  2. Seljan, S.; Gašpar, A.; Pavuna, D. Sentence Alignment as the Basis For Translation Memory Database, 2007.
  3. Seljan, S.; Gašpar, A. Primjena prevoditeljskih alata u EU i potreba za hrvatskim tehnologijama. Zagreb : HDPL, 2009, 617-625.
  4. European Commission, DGT. Translation Tools and Workflow, 2012.
  5. Seljan, S.; Brkić, M.; Kučiš, V. Evaluation of Free Online Machine Translations for Croatian-English and English-Croatian Language Pairs // INFuture2011: Information Sciences and e-Society, 2011. 331-344.
  6. Kučiš, V.; Seljan, S.; Klasnić, K. Evaluation of Electronic Translation Tools Through Quality Parameters // INFuture 2009: Digital resources and knowledge sharing, 2009. 341- 351.
  7. Seljan, S.; Tucaković, M.; Dunđer, I. Human Evaluation of Online Machine Translation Services for English/Russian-Croatian. Springer. 353, 2015.
  8. Seljan, S.; Dunđer, I. Machine Translation and Automatic Evaluation of English/Russian-Croatian // Proceedings of "Corpus Linguistics, 2015. 72-79.
  9. Brkić, M.; Seljan, S.; Matetić, M. Machine Translation Evaluation for Croatian-English and English-Croatian Language Pairs // Proceedings NLPCS Workshop: Human-Machine Interaction in Translation. Copenhagen, 2011. 93-104
  10. Seljan, S.; Pavuna, D. Translation Memory Database in the Translation Process // IIS 2006, 327-332.
Dopunska literatura
  1. Seljan, S.; Škof Erdelja., N.; Kučiš, Vl.; Dunđer, I.; Pejić Bach, M. Quality assurance in computer-assisted translation in business environment // Natural Language Processing for Global and Local Business / Pinarbași, Fatih ; Nurdan Oncel Taskiran, M. (ur.). Hershey, PA: IGI Global, 2021, 247-270.
  2. Massardo, I.; van den Meer, J.; Khalilov, M. TAUS Translation Technology Landscape, 2016.
  3. Seljan, S. Quality Assurance (QA) of Terminology in a Translation Quality Management System (QMS) in the Business Environment // EU publications: Translation services in the digital world - A sneak peek into the (near) future. European Parliament: European Parliament, 2018. str. 92-105 doi:10.2861/668287
  4. Seljan, S. Sublanguage in Machine Translation // Proceedings of MIPRO, 2000. 17-20.
  5. Brkić, M.; Seljan, S.; Bašić Mikulić, B. Using Translation Memory to Speed up Translation Process // INFuture 2009 : Digital resources and knowledge sharing, 2009. 353-363.
  6. Kučiš, V.; Seljan, S. The Role of Online Translation Tools in Language Education // Babel, 60 (2014), 3; 303-324.
  7. Seljan, S.; Klasnić, K.; Stojanac, M.; Pešorda, B.; Mikelić Preradović, N. Information Transfer through Online Summarizing and Translation Technology // INFuture2015: e-Institutions – Openness, Accessibility, and Preservation, 2015. 197-210.
  8. Cruz-Lara, S.; Bellalem, N.; Ducret, J.; Kramer, I. Interoperability between translation memories and localization tools by using the MultiLingual Information Framework, EAMT 2006.

Izborni predmet na studijima
Stari studiji
  1. Švedski jezik i kultura, sveučilišni diplomski dvopredmetni studij
Novi i reformirani studiji
  1. Digitalna lingvistika, sveučilišni diplomski jednopredmetni studij, 2., 4. semestar
Fakultetska ponuda
  • Diplomski studij: Ljetni semestar