Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura profesionālās studijas
Studiju programmas nosaukums Tehniskā tulkošana
Nosaukums Mašīntulkošana: priekšrocības un trūkumi
Nosaukums angļu valodā Machine Translation: Advantages and Disadvantages
Struktūrvienība 23200 ETHF Lietišķās valodniecības institūts
Darba vadītājs Edvards Gabarajevs
Recenzents Oksana Ivanova
Anotācija 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.
Atslēgas vārdi mašīntulkošana, MT, tulkotājs, teksta analīze, neironu mašīntulkošana, DeepL, lasītāji
Atslēgas vārdi angļu valodā machine translation, MT, human translator, text analysis, neural machine translation, DeepL, readership
Valoda eng
Gads 2023
Darba augšupielādes datums un laiks 31.05.2023 13:50:21