Masjienvertaling

Let wel dat daar ’n onderskeid gemaak word met rekenaargesteunde vertaling.

Op ’n basiese vlak verrig MT eenvoudige vervanging van woorde in een natuurlike taal met woorde in ’n ander. Dit is egter nie genoeg om ’n teks goed te vertaal nie, aangesien die herkenning van frases en hulle ekwivalente in die doeltaal ’n vereiste is. Die gebruik van korpus- en statistiese tegnieke om hierdie probleem op te los is ’n benadering wat vinnig besig is om te groei en lei tot beter vertalings, waar verskille in linguïstiese tipologie, vertalings van idiome, asook die afsondering van onreëlmatighede moontlik is.

Huidige masjienvertaalsisteme kan by ’n spesifieke domein of beroep (soos weerberigte) aangepas word, wat die uitvoer verbeter deur die omvang van die toegelate vervangings te beperk. Hierdie tegniek is veral effektief in omgewings waar formele of formulistiese taal gebruik word. Gevolglik produseer die outomatiese vertaling van regerings- of regsdokumente dikwels meer bruikbare uitvoer as gesprekstekste of minder gestandaardiseerde teks.

Verbeterde uitvoerkwaliteit kan ook bereik word deur menslike ingryping. Sommige stelsels kan byvoorbeeld beter vertaal indien die gebruiker op ’n ondubbelsinnige manier aangedui het watter woorde in die teks eiename is. Met behulp van hierdie tegnieke is daar aangetoon dat MT ’n nuttige instrument is om menslike vertalers te ondersteun en dat dit selfs in ’n baie beperkte aantal gevalle uitvoer kan produseer wat net so gebruik kan word (soos in die geval van weerberigte).

Deur die geskiedenis heen is daar al baie gedebatteer oor die vooruitgang en potensiaal van outomatiese vertaling. Sedert die 1950's het ’n aantal geleerdes die moontlikheid dat volledig outomatiese vertaling van ’n hoë kwaliteit bereik sou kon word, bevraagteken. Sommige kritici beweer dat daar in beginsel struikelblokke is tot die outomatisering van die vertaalproses.

• Google translate
• Apertium