LUCY MAUD MONTGOMERY’NİN “YEŞİL’İN KIZI” ADLI KİTABININ YAZIN ÇEVİRİSİ VE MAKİNE ÇEVİRİSİ ÇERÇEVESİNDE KARŞILAŞTIRMALI İNCELENMESİ
Notice bibliographique
Résumé
This study includes a discussion on the literary translation and machine translation of “Anne of Green Gables”, a novel by the Canadian writer Lucy Maud Montgomery, one of the popular culture publications, the novel is a summary of the events that are narrated in what is originally a collection of eight books. In this article, differences between human and machine translation have been studied, with special emphasis on the importance of human factor in translation. This study has been conducted by using online machine translation applications such as Google and Yandex translation tools. The article aims to highlight the importance of features peculiar to the writer and the work at the stage of post-editing done by a human translator. Besides, this study tries to find out the best way to make translations of literary works in recent technological research on machine translation. An assessment has been made on the translation of the novel by conventional methods and by applications of computer-aided machine translations. One of the goals of this study is to show that, as with many types of publications, popular culture publications can be rendered through machine translation. In the evaluation, the method of “rule-based machine translation” has been preferred. This method, which allows the researcher to work more actively, has been found to be more scientific than other types of machine translation. Moreover, it has been found that machine translation systems such as Google Translate and Yandex Translate have a number of shortcomings in transferring concepts related to the sense being communicated, and that they operate by a system based on structures at lexical level. Today, with the machine translation becoming more widely available, it has been seen that post-editing done by human editors contributes significantly to enhancing the quality of literary translations, including works of popular culture. In this process, special emphasis has been placed on issues such as post-editors’ conception of the task being done, their way of looking at the world, and their knowledge about literary translation. The examples given in this study revealed that, particularly in literary translation, every post-editing procedure does not always yield effective results, and that everything depends on the translator’s background knowledge and his/her competence in literary translation. Discussions have been made on this topic, with special emphasis on the translator’s ability to interpret a literary text.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».