DeepL og Google styðja íslensku — stuðningslisti mælir ekki gæðin

DeepL Translator og Google Translate bjóða bæði íslensku til textaþýðingar, en tungumálastuðningur segir ekki hvor þjónustan þýðir betur. Ekki er hægt að velja áreiðanlegan sigurvegara út frá stuðningslistunum einum: þeir sýna að hægt er að velja málið, ekki hvort merking og eðlilegt orðalag haldist í textanum sem þú þarft að þýða.

Fyrir íslenskan texta ræðst valið því af verkefninu. Berðu sömu málsgreinar saman í báðum þjónustum og skoðaðu sérstaklega beygingar, neitun, orðasambönd og menningarbundið mál. Fyrirliggjandi rannsókn á íslenskum orðasamböndum gefur gagnlega vísbendingu um veikleika Google Translate við afmarkað verkefni, en hún prófaði ekki DeepL gegn Google Translate.

Hvað felst í stuðningi við íslensku?

Íslenska á tungumálalista þýðingarþjónustu merkir að hægt sé að senda texta á því máli til þýðingar eða fá þýðingu á því. Það er nauðsynleg forsenda fyrir notkun þjónustunnar, en listinn sýnir hvorki hvernig hún fer með tiltekið orðasamband né hvort íslensk setning verður lipur. Texti getur verið málfræðilega trúverðugur þótt neitun snúist við eða óljóst verði hver gerði hvað.

DeepL tekur einnig fram að viðbótareiginleikar á borð við orðalista, val á formlegum eða óformlegum tón og aðrar þýðingartillögur nái ekki til allra tungumála á listanum. Sá sem þarf samræmt heiti í löngum texta ætti því að greina á milli þess að íslenska sé í boði og þess að tiltekinn eiginleiki virki fyrir verkefnið. Það er önnur spurning en hvort sjálf þýðingin varðveitir merkinguna.

Stuðningslistar eru heldur ekki samanburðarpróf við sömu skilyrði. Þeir birta ekki sameiginlegt safn íslenskra prófsetninga, mat á úttaki eða niðurstöðu fyrir ákveðna textategund. Það sem skiptir máli í vali á þjónustu er hvernig hvor þeirra leysir þau verkefni sem koma í raun fyrir: stutt skilaboð, samfellda grein eða texta þar sem orðalag þarf að vera nákvæmt.

Orðasambönd afhjúpa muninn á orðum og merkingu

Í rannsókn Steinþórs Steingrímssonar og Einars Freys Sigurðssonar var Google Translate notað í gegnum forritaskil við þýðingu úr íslensku á ensku; málfræðingur taldi orðasambönd rétt þýdd í 35,6% tilvika í úrtaki úr aðgengilegu gagnasafni og 44,0% í úrtaki úr földu gagnasafni, með 220 setningar úr hvoru safni. Matið beindist að merkingu orðasambandsins í hverri setningu, ekki að öllum þáttum þýðingarinnar. DeepL var utan tilraunarinnar og prósenturnar raða því ekki þjónustunum tveimur.

Dæmið „Sigurður fékk sér kríu“ sýnir hvers vegna þetta er erfitt. Hér merkir „fá sér kríu“ að fá sér blund; þýðing sem fjallar um fuglinn hittir ekki í mark þótt einstök orð virðist rétt þýdd. Sum orðasambönd eiga samsvarandi líkingu í markmálinu, en önnur kalla á allt annað orðalag. Mat á merkingu þarf að leyfa hvort tveggja þegar boðskapurinn helst sá sami.

Rannsóknin lýsir afmörkuðu verkefni, einni þýðingarátt og úrtökum úr sérhæfðum gagnasöfnum. Hún gefur ástæðu til að hafa orðasambönd með þegar þjónusturnar eru bornar saman, en prósenturnar eru ekki mælikvarði á allan fréttatexta, leiðbeiningar eða þýðingar úr ensku á íslensku. Þar getur vandi falist í öðrum atriðum, til dæmis fallstjórn, samræmi hugtaka eða því hvort eðlilegt samhengi haldist milli setninga.

Berðu þjónusturnar saman á sama texta

Gagnlegasta prófið fyrir eigið verkefni notar stuttan en fjölbreyttan texta af þeirri gerð sem á að þýða. Settu nákvæmlega sama frumtexta í báðar þjónustur og veldu sama upprunamál og markmál. Ef verkefnið krefst þýðingar í báðar áttir þarf að skoða hvora átt sérstaklega; niðurstaða úr íslensku á ensku svarar ekki sjálfkrafa hvernig enska verður að íslensku.

1. Samfelldur texti: Veldu málsgrein þar sem samhengi skýrir hvað fornafn vísar til og hvernig setningar tengjast. Athugaðu hvort upplýsingar, neitun og tímaröð haldist, fremur en að velja þá setningu sem hljómar best ein og sér.
2. Beygingar: Hafðu með setningu þar sem fall og persónubeyging sýna hlutverk þátttakenda. „Hún gaf henni bókina“ er tilbúið prófdæmi: þýðingin þarf að varðveita hver gefur og hver tekur við, jafnvel þótt nöfn þeirra komi ekki fram.
3. Orðasambönd: Settu kunnuglegt orðasamband í heila setningu með nægu samhengi. Metið á að ráðast af ætlaðri merkingu, ekki því hvort þýðingin endurtaki sömu orð eða sömu myndlíkingu.
4. Menningarbundið mál: Notaðu hugtak sem kann að þurfa skýringu utan Íslands, til dæmis „þorrablót“. Skoðaðu hvort heitið haldist skiljanlegt í samhengi og hvort þýðingin bæti við upplýsingum sem ekki eru í frumtextanum.

Geymdu frumtextann, tungumálaparið og bæði úttök. Þá er hægt að bera lagfæringar saman síðar og sjá hvort niðurstaðan byggðist á sömu setningum og sömu þýðingarátt. Ekki laga próftextann eftir að fyrra úttakið birtist, því þá leysa þjónusturnar ekki lengur sama verkefni.

Hafðu líka fleiri en eina setningu af þeirri gerð sem skiptir mestu máli í vinnunni. Eitt vel heppnað orðasamband getur verið tilviljun og eitt misheppnað dæmi þarf ekki að lýsa allri þjónustunni. Ef hugtak kemur endurtekið fyrir í frumtexta er gagnlegt að skoða hvort þýðingin notar það á samræmdan hátt í gegnum málsgreinina.

Hvað ræður valinu?

Flokkaðu úttakið eftir því hvort merkingin helst, hvort það nýtist eftir lagfæringu eða hvort það breytir boðskapnum. Skoðaðu síðan eðli villanna. Stirð setning getur verið fljótleg í lagfæringu, en viðsnúin neitun, rangt hlutverk þátttakanda eða bókstafleg túlkun orðasambands krefst þess að þýðingin sé borin aftur saman við frumtextann.

Ef önnur þjónustan varðveitir oftar merkingu og hugtök í þinni textategund er eðlilegt að nota hana fyrir fyrstu drög að sambærilegum texta. Ef niðurstöðurnar skiptast eftir textaflokkum getur valið líka skiptst. Slík niðurstaða á við prófið sem var gert, ekki íslenska vélþýðingu almennt.

Þegar orðalag hefur verulegar afleiðingar þarf lokayfirferð manns sem skilur bæði málin og samhengi textans. Þar eiga nöfn, neitun, ábyrgð, tímasetningar og sérheiti sérstaka athygli skilið. Vélþýðing getur flýtt fyrir fyrstu drögum, en gildi þeirra ræðst af því hvort merkingin stenst lestur, ekki af því einu að íslenska sé í tungumálavalinu.

Lestu einnig:

• Whisper eða Google fyrir íslenskt tal: stuðningur tryggir ekki nákvæmni
• Wise eða Payoneer: 0,52% byrjun segir ekki hvað úttektin kostar
• Loom eða Clipchamp: skjáskilaboð og myndvinnsla eru ekki sami hlutur