Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Professional Bachelor
Title of the study programm Technical Translation
Title in original language Mašīntulkošana: priekšrocības un trūkumi
Title in English Machine Translation: Advantages and Disadvantages
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Edvards Gabarajevs
Reviewer Oksana Ivanova
Abstract Bakalaura darba "Mašīntulkošana: priekšrocības un trūkumi" autors ir Aleksandrs Radčenko, Rīgas Tehniskās universitātes E-studiju tehnoloģiju un humanitāro zinātņu fakultātes bakalaura profesionālo studiju programmas „Tehniskā tulkošana” 4. kursa students. Laika gaitā mašīntulkošana ir attīstījusies, un mūsdienās to var izmantot kā uzticamu tehnoloģiju teksta informācijas tulkošanai un saziņai starp personām, kurām var nebūt kopīgu valodas zināšanu. Lai gan šī tehnoloģija spēj nodrošināt saskaņotu, ātri ģenerētu tulkojumu, var būt daži ierobežojumi attiecībā uz svarīgu mērķa teksta aspektu identificēšanu, kas var ietekmēt galīgo tulkojumu. Tādējādi pastāv neliela iespēja, ka MT pārspēs cilvēka tulkotāja spējas apstrādāt avottekstu un veikt tulkojumu. Bakalaura darbs sastāv no šādām daļām: ievada, teorētiskās daļas, analitiskās daļas, praktiskās daļas, secinājumiem, bibliogrāfijas un diviem pielikumiem, tostarp terminu vārdnīcas (180 ieraksti) un avotteksta. Teorētiskā daļa sastāv no mašīntulkošanas vēstures, tās veidu, mašīntulkošanas un cilvēka tulkotāja salīdzinājuma, teksta analīzes un avotteksta analīzes. Bakalaura darba praktisko daļu veido avotteksta "A.I. Hacked: A Practical Guide to the Future with Artificial Intelligence". Grāmatas autors ir Elzars Simons, un tā tika izdota 2019. gadā. Visa bakalaura darba apjoms, izņemot divus pielikumus, ir 101 lappuse. Bibliogrāfijas sadaļā ir iekļautas 6 grāmatas, 8 tiešsaistes vārdnīcas un 22 tiešsaistes informācijas avoti. Bakalaura darba pilns apjoms kopā ar 2 pielikumiem ir 189 lappuses.
Keywords mašīntulkošana, MT, tulkotājs, teksta analīze, neironu mašīntulkošana, DeepL, lasītāji
Keywords in English machine translation, MT, human translator, text analysis, neural machine translation, DeepL, readership
Language eng
Year 2023
Date and time of uploading 31.05.2023 13:50:21