Modern IT solutions used in translation
DOI:
https://doi.org/10.15503/onis2022.219.226Keywords:
translation, IT sector, social inclusionAbstract
Aim. The aim of the research was to analyze modern IT solutions for language translation, including the limitations of these technologies and their usefulness in preventing social exclusion.
Materials and methods. The analysis was conducted using the document research method based on the literature on the subject, and professional articles available on the internet.
Results. Thanks to the development of computers, the internet and artificial intelligence, machine translation has become possible, in which devices independently convert texts from the output language to the target language. These tools work on the basis of neural networks and databases consisting of billions of words and phrases. In addition to text translation, most of them also provide voice translation and text-to-speech conversion. In addition to online translators, we also have electronic devices dedicated to the translation of voice messages. However, despite their undoubted usefulness, in the case of content carrying an emotional message (poems, fairy tales, songs), the rendering of human feelings and emotions is not available to them. Nor are translations free of grammatical and stylistic errors. They therefore require human checking, if only in the form of so-called post-editing.
Conclusions. Despite their limitations, these devices not only improve the work of translators, but also help the average user gain wide access to information and understanding of foreign language content.
Downloads
References
Adams, D. (1979). The Hitchhikers Guide to the Galaxy. Pan Books, London, 1979
Allegro https://allegro.pl/listing?string=t%C5%82umacz%20elektroniczny [dostęp 13.11.2021].
BibleGateway https://www.biblegateway.com/passage/?search=Genesis%2011%3A1-9&version=NIV [dostęp 13.11.2021].
Britannica https://www.britannica.com/topic/The-Hitchhikers-Guide-to-the-Galaxy-novel-by-Adams [access 13.11.2021].
Itigic https://itigic.com/pl/best-online-translators-texts-in-any-language/ [dostęp 13.11.2021].
Kubaszczyk, J. (2019). „Ryby rzeczne są zazwyczaj niedorzeczne”. Czego nie potrafi maszyna, czyli o kompetencjach tłumacza i prawach przekładu w kontekście przekładu literackiego, Studia Litteraria Universitatis Iagellonicae Cracoviensis 14, (4), 224.
Medialove https://medialove.pl/elektroniczny-tlumacz-czyli-wygodny-translator-przydatny-nie-tylko-w-podrozy/ [dostęp 30.12.2021].
Microsoft https://www.microsoft.com/en-us/translator/business/machine-translation/ [dostęp 13.11.2021].
Nasiadka, M. (2017). Typy translatorów automatycznych w tłumaczeniu metafor, Lingwistyka Stosowana 23 (3), 224–225.
Okulska, I. (2020). O wiele więcej niż Google Translate, czyli komputerowe przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w translatoryce i translatologii, Porównania 1 (26), 294.
Ranking tłumaczy https://ranking-tłumaczy.pl/ [dostęp 13.11.2021].
Reverso https://www.reverso.net/spell-checker/english-spelling-grammar/ [dostęp 13.11.2021].
Studzińska, J. (2020). Test Turinga dla (automatycznego) przekładu poezji, Porównania 1 (26), 310.
Sztuczna inteligencja https://www.europarl.europa.eu/news/pl/headlines/society/20200827STO85804/sztuczna-inteligencja-co-to-jest-i-jakie-ma-zastosowania [dostęp 13.11.2021].
Vasco https://vasco-electronics.pl/ [dostęp 30.12.2021].
Zalety i wady tłumaczeń maszynowych – czy to koniec zawodu tłumacza?, (2019) https://biznes.wprost.pl/gospodarka/10274779/zalety-i-wady-tlumaczen-maszynowych-czy-to-koniec-zawodu-tlumacza.html [dostęp 13.11.2021].
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Katarzyna Łyżwa
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.