ECTS Informacijski paket za akademsku godinu 2023. / 2024.

Digitalni resursi i prijevodne memorije

 

Naziv
Digitalni resursi i prijevodne memorije
Organizacijska jedinica
Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti
ECTS
5
Šifra
170356
Semestri
zimski
Nastavnici
Satnica
Predavanja
15
Seminar
15
Vježbe u praktikumu
15

Cilj
Cilj kolegija jest stjecanje znanja i vještina u upotrebi integriranih tehnologija u postupcima računalno potpomognutog prevođenja. Studenti će se upoznati s integriranim alatima, resursima i tehnologijom za strojno potpomognuto prevođenja (eng. Computer-Assisted Translation - CAT) što obuhvaća: alate za sravnjivanje (eng. Alignment), prijevodne memorije (eng. Translation Memory), glosare, terminološke baze (eng.Terminology Base) i sustave za strojno prevođenje (eng. Machine Translation - MT). CAT sustavi promatraju se kroz primjenu tehnologije u svrhu prijenosa informacija između dva jezika u postupcima prevođenja i lokalizacije. Teorijski dio se odnosi na pojmove i elemente sustava, postupke evaluacije i metode provjere kvalitete. Praktičan rad obuhvaća samostalnu primjenu različitih tehnologija i resursa integriranih u CAT sustav te evaluaciju sustava. Stečeno znanje i vještine će se upotrijebiti u konkretnim situacijama.

- Osposobiti studente za stjecanje znanja u području primjene integriranih tehnologija za strojno prevođenje, vezanih uz teorijske okvire, procese, metode evaluacije i upravljanja kvalitetom
- Osposobiti studente za identifikaciju, prikupljanje i pripremu resursa potrebnih za rad u integriranim sustavima za strojno prevođenje
- Osposobiti studente za korištenje različitih tehnologija unutar sustava za računalno potpomognuto prevođenje, kao što su alati za sravnjivanje rečenica, alati za izgradnju i održavanje prijevodnih memorija, glosari, alati za upravljanje terminološkim bazama i alati za strojno prevođenje
- Osposobiti studente za provođenje integracije različitih alata i resursa unutar sustava za strojno prevođenje
- Osposobiti studente za provođenje evaluacije integriranog sustava za računalno potpomognuto prevođenje

Sadržaj
  1. Uvodno predavanje, sadržaj kolegija, obaveze, način polaganja ispita
  2. Prijevodne memorije (eng. translation memories) – uloga, primjena, alati, formati.
  3. Ograničenja, prednosti i nedostaci prijevodnih memorija. Prikaz alata za izgranju prijevodnih memorija. Prikaz funkcionalnosti. Potpuna i nepotpuna podudarnost.
  4. Segmentacija, sravnjivanje (eng. alignment) i izgradnja prijevodnih memorija. Primjena postojećih izvora u postupku sravnjivanja i izgradnje prijevodnih memorija, integracija više memorija, dijeljenje resursa. Naknadno uređivanje (post-editing).
  5. Samostalan rad alatom za izgradnju prijevodnim memorija.
  6. Digitalni resursi u EU; DGT-TM. Analiza i primjena EU prijevodnih memorija. Prijevodne memorije na n jezika. Ekstrakcija resursa.
  7. Prikupljanje paralelnih korpusa. Online rječnici, glosari. Ekstrakcija terminologije iz korpusa. Analiza i evaluacija.
  8. Integracija prijevodnih memorija, terminologije i alata za automatsko strojno prevođenje. Odabir i primjena odabranog CAT alata.
  9. Usluge u oblaku (eng. cloud computing). Vrste oblaka i vrste usluga. Analiza podataka u CAT sustavu.
  10. Lokalizacija – definicije, primjena, razlozi. Primjena alata za lokalizaciju.
  11. Evaluacija prijevodnih memorija i integriranih CAT sustava. Fuzzy-match logika. AV tehnologija.
  12. Upravljanje projektom. Upravljanje kvalitetom (Total quality management - TQM). Podaci u poslovnoj inteligenciji (eng. business intelligence).
  13. Projektni zadatak: prikupljanje resursa za izgradnja CAT sustava.
  14. Projektni zadatak: izgradnja CAT sustava, poboljšanje sustava, evaluacija.
  15. Projektni zadatak: izlaganje i prikaz rada CAT sustava.

Ishodi učenja
  1. Definirati i argumentirati pojmove vezane uz teorijske okvire, procese, metode evaluacije i upravljanje kvalitetom u području primjene integriranih tehnologija za strojno prevođenje
  2. Provesti identifikaciju, prikupljanje i pripremu resursa potrebnih za rad u integriranim sustavima za strojno prevođenje
  3. Koristiti različite tehnologije unutar sustava računalno potpomognuto prevođenje, kao što su alati za sravnjivanje rečenica, alati za izgradnju i održavanje prijevodnih memorija, glosari, alati za upravljanje terminološkim bazama i alati za strojno prevođenje
  4. Provesti integraciju različitih alata i resursa unutar integriranog sustava za strojno prevođenje
  5. Provesti evaluaciju integriranog sustava za strojno prevođenje
Metode podučavanja
Predavanja, samostalne vježbe, projektni zadatak kroz timski rad.
Metode ocjenjivanja
Konačnu ocjena čini ukupnost bodova stečenih kroz ispunjene samostalne zadatke, projektni zadatak (istraživanje, prezentacija, izlaganje) i pismeni ispit.

Obavezna literatura
  1. Seljan, S.; Gašpar, A.; Pavuna, D. Sentence Alignment as the Basis For Translation Memory Database. Zagreb: Odsjek za informacijske znanosti, Filozofski fakultet, 2007
  2. Seljan, S.; Tadić, M.; Agić, Ž.; Šnajder, J.; Dalbelo Bašić, B.; Osmann; V. Corpus Aligner (CorAl) Evaluation on English-Croatian Parallel Corpora. (LREC’10),2010, Malta.
  3. Seljan, S.; Pavuna, D. Translation Memory Database in the Translation Process // Information and Intelligent Systems IIS 2006. Varaždin : FOI, 2006. 327-332.
  4. 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
  5. Seljan, S.; Agić, Ž.; Tadić, M. Evaluating Sentence Alignment on Croatian-English Parallel Corpora // Proceedings of the 6th International Conference on Formal Approaches to South Slavic and Balkan Languages. Zagreb : Croatian Language Technologies Society, 2008. 101-108
  6. European Commission, Directorate-General for Translation, Translation tools and workflow, Publications Office, 2017,
  7. Lenker, M., Anastasiou, D., Buckley J. Workflow Specification for Enterprise Localisation. Localisation Focus, Vol.9, Issue 1, 2011, 26-35, ISSN 1649-2358
  8. Kornacki, Michał. Computer-Assisted Translation (CAT) Tools in the Translator Training Process, 2018.
  9. Seljan, S.; Škof Erdelja, N.; Kučiš, V.; 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. str. 247-270 doi:10.4018/978-1-7998-4240-8
Dopunska literatura
  1. Massardo, I.; van den Meer, J.; Khalilov, M. TAUS The Translation Industry in 2022.
  2. Seljan, S., Katalinić, J. Integrating Localization into a Video Game. INFuture2017: Integrating ICT in Society, 43
  3. Seljan, S. Total Quality Management Practice in Croatian Language Service Provider Companies. ENTRENOVA '18 - ENTerprise REsearch InNOVAtion Conference 4 (1), 461-469
  4. Seljan, S.; Dunđer, I. Combined Automatic Speech Recognition and Machine Translation in Business Correspondence Domain for English-Croatian. World Academy of Science, Engineering and Technoloy (WASET), Journal of Computer, Information, Systems and Control Engineering. Vol. 8, 2014
  5. Seljan, S.; Stančić, H.; Dunđer, I. Extracting Terminology by Language Independent Methods. Peter Lang GmbH, 2017. 141-147
  6. Seljan, S.; Dalbelo Bašić, B.; Šnajder, J.; Delač, D.; Šamec-Gjurin, M.; Crnec, D.Comparative Analysis of Automatic Term and Collocation Extraction. INFuture 2009, 219-228
  7. 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 / Mavrič, Valter (ur.). European Parliament: European Parliament, 2018. str. 92-105 doi:10.2861/668287
  8. Kučiš, V.; Seljan, S. The Role of Online Translation Tools in Language Education // Babel, 60 (2014), 3; 303-324

Obavezan predmet na studijima
  1. Informacijske znanosti, sveučilišni diplomski jednopredmetni studij
  2. Germanistika, sveučilišni diplomski dvopredmetni studij
Izborni predmet na studijima
  1. Pedagogija, sveučilišni diplomski jednopredmetni studij, 1., 3. semestar
  3. Povijest, sveučilišni diplomski dvopredmetni studij
  4. Švedski jezik i kultura, sveučilišni diplomski dvopredmetni studij
Fakultetska ponuda
  • Diplomski studij: Zimski semestar