Kaip ir anksčiau, taip ir šiandienos verslo pasaulyje svarbu greitai ir efektyviai bendrauti skirtingomis kalbomis. Dėl to labai populiarėja įvairūs teksto vertimo įrankiai, kurie padeda spartinti darbo eigą. Lietuviu kalba nėra įšimtis, bet su ypatumais. Apžvelkime.
Populiariausi teksto vertimo įrankiai darbe ir gyvenime
Prabėkime per pagrindinius šiandienai populiariausius vertimo įrankius:
- Deepl – vienas moderniausių ir tiksliausiu vertimo įrankių. Naudojantis giliojo mokymosi (angl. deep learning) principą, Deepl sugeba geriau suprasti teksto kontekstą ir prasmingiau išversti tektą nei kiti įrankiai. Tai ypač svarbu verčiant techninius ar sudėtingesnius dokumentus IT arba kitose specifinėse srityse.
- Google Translate – seniausias ir plačiausiai žinomas vertimo įrankis. Nors tikslumas ne visada aukščiausias, Google Translate naudingas dėl plačių kalbų pasirinkimo ir lengvos naudotis sąsajos. Tinka pradiniam dokumentų vertimui, kai reikia greitai gauti bendrą supratimą.
- Microsoft Translator – panašus į Google, tačiau su šiek tiek didesniu dėmesiu techniniams dokumentams ir terminams. Tinkamas verslui, norint greitai adaptuoti dokumentus į skirtingas kalbas.
- SYSTRAN – seniausias komercinis vertimo įrankis, dažnai naudojamas profesionalių vertėjų. Siūlo plačiausią kalbų pasirinkimą, tačiau ribotas yra naudojimas ir yra mokamas. Tinkamas profesionaliems vertimams su didelės apimties dokumentų vertimu.
- DI – dirbtinis intelektas (angl. AI – Artificial intelligence) – galima ir atskirai naudoti pvz.: ChatGPT ar kitą kalbinį modelį, parašant prompt’ą (komandą/užklausą) išversti tekstą. Tinka pradiniam dokumentų vertimui, kai reikia greitai gauti bendrą supratimą. Jei reikalingas tikslumas – reikia naudoti apmokytus DI konkrečiai versti specifinius tekstus, pavyzdžiui kaip anksčiau minėtas Deepl.
Renkantis tinkamiausią vertimo įrankį verslui, svarbu atsižvelgti į konkrečius poreikius: dokumentų pobūdį, kalbas, naudojimosi dažnį ir apimtį. Modernūs nemokami įrankiai, kaip Deepl, dažnai siūlo aukščiausią kokybę, tačiau profesionaliam verslui gali labiau tikti mokamas SYSTRAN dėl didesnių galimybių. Svarbu išbandyti kelis variantus ir pasirinkti tinkamiausią.
Vaizdo pokalbių ir konferencijų sinchroninis vertimas
Vis dažniau teksto vertimo įrankiai naudojami ne tik dokumentų, bet ir pokalbių vertimui realiuoju laiku – sinchroninis vertimas. Populiariausias tokio vertimo būdas yra vaizdo konferencijos tarpkalbinėmis funkcijomis.
Google Meet ir Microsoft Teams siūlo galimybę automatiškai versti pokalbių kalbas, taip sudarydami palengvinančias sąlygas bendrauti tarp skirtingų šalių atstovų. Nors tikslumas dar nėra 100%, tačiau bent pradinis supratimas užtikrinamas be papildomų pastangų.
Kitas perspektyvus realaus laiko vertimo būdas – vaizdo konferencijos su vertėju. „Anthropic“ ir „Ava” siūlo funkciją, kai vertėjas, matydamas vaizdo pokalbio vaizdą, gali jį versti į pageidaujamą kalbą. Tai leidžia užtikrinti geresnį tikslumą nei automatinis vertimas ir yra naudinga esant sudėtingesniam turiniui ar deryboms.
Ateinančiais metais tikimasi dar didesnio teksto vertimo įrankių tobulėjimo. Dėka dirbtinio intelekto ir giliųjų neuroninių tinklų, jie taps vis tikslesni ir panašesni į žmogaus vertėjo darbą. Tai leis lengviau plėtoti verslo ryšius tarptautiniu mastu ir teikti kokybiškesnę IT pagalbą skirtingai kalbantiemes žmonėms.
Vertimas į Lietuvių kalbą
Lietuvių kalbos vertimas skiriasi nuo anglų kalbos vertimo dėl jos struktūrinių ypatumų. Dėl didesnio linksniavimo, priesagų ir sinonimų kiekio, automatiniai vertimo įrankiai susiduria su didesniais iššūkiais verčiant tekstus iš lietuvių į kitas kalbas ar atvirkščiai.
Lyginant su anglų kalba, lietuvių kalbos vertimas yra mažiau efektyvus naudojant populiariausius įrankius kaip Google Translate, Deepl ir kt. Tokie įrankiai dažnai neteisingai išverčia linksnius, priesagas ar sinonimus lietuvių kalboje. Tai sumažina teksto supratimą.
Profesionalūs komerciniai įrankiai, tokie kaip SYSTRAN, turi daugiau žodynų ir taisyklių, leidžiančių pasiekti aukštesnį lietuvių kalbos vertimo tikslumą. Tačiau bendrai lietuvių kalba išlieka sudėtingesnė automatiniams įrankiams nei anglų ar kitos labiau paplitusios kalbos.
Nuolatinis mokymasis dirbtinio intelekto sistemų leis ateityje išspręsti šias problemas ir padidinti lietuvių kalbos vertimo efektyvumą.
