211service.com
The World Wide Translator
Timmen är ögonblicket för alla de goda männen att komma till sitt lands subvention.
Knappast ett upphetsande rop. Trots hundratals miljoner dollar och decennier av forskning, kännetecknar sådant trams resultatet av programvara för språköversättning. Som ett resultat har översättningsbranschen inte kommit särskilt långt från sina dagar som en stugindustri - en dyr, tidskrävande process som är beroende av högt specialiserade mänskliga översättare.
Globaliseringsföretag hoppas kunna bryta igenom denna barriär med programvara som använder översättningsminne – ett sätt att använda tidigare översättningar för att påskynda nya. Men att bygga en användbar databas med översättningar är en långsam och dyr ansträngning, och företag bevakar sina översättningar svartsjukt.
Ännu värre, globaliseringsprogramvarutillverkare har varit långsammare än andra högteknologiska industrier att utveckla standarder för interoperabilitet. Om till exempel General Motors bestämmer sig för att byta översättningsprogram, kan den inte ta med sitt översättningsminne - en potentiell förlust på miljontals dollar av immateriell egendom.
Du kanske har ett enormt översättningsminne, men om din klient kräver att du använder ett annat verktyg kan du inte använda det, säger Kara Warburton, terminologiexpert på IBM. Warburton tillhör två branschgrupper som arbetar mot en lösning: en teknisk kommitté vid International Organization for Standards, och Localization Industry Standards Organization, en branschgrupp.
Deras slutmål: när någon, var som helst, korrigerar meningen ovan, kommer den för alltid att översättas: Nu är det dags för alla goda män att komma till hjälp för sitt land.
Extremt komplex
Hela det här språkområdet är extremt komplext, säger IDC-analytikern Steve McClure. Det är förmodligen det mest komplicerade problemet inom datavetenskap som jag är medveten om.
Datorstödd översättning innefattar vanligtvis två steg. Först analyserar en regelmotor den ursprungliga meningen och försöker identifiera relationerna mellan orden. Motorn översätter sedan varje ord inom det sammanhang som den anser vara korrekt - ofta med blandade resultat.
Det är så de flesta maskinöversättningar fungerar, inklusive Altavistas Babelfish Webbplats (källa till exemplet ovan, översatt från engelska till italienska och tillbaka) och freetranslation.com .
Tyvärr, säger Mark Lancaster, VD för SDL International, ett London-baserat globaliseringsföretag, är sättet vi talar på väldigt tvetydigt. Och så det är väldigt svårt att tolka slumpmässig inmatning, vilket i huvudsak är hur vi pratar. Som ett resultat, oavsett hur bra en regelmotor är, måste en mänsklig översättare fortfarande korrigera sina misstag (Hour is the moment).
Detta andra steg är fortfarande den mest tidskrävande och dyra aspekten av översättning, och kräver ofta expertis inom ett specifikt tekniskt område såväl som på käll- och målspråk. Dessutom kan två mänskliga experter översätta samma passage olika i texter där konsekvens önskas.
För att åtgärda detta problem lagrar översättningsminnet den mänskligt korrigerade översättningen tillsammans med den ursprungliga, icke-översatta texten. För varje dokument jämför programvaran varje mening i originalet med dess växande översättningsminne.
När den hittar en mening som den har sett förut, använder den den ihågkomna översättningen istället för reglerna för att kunna veta, istället för att gissa. Den flaggar sedan de nya sektionerna, vilket minskar tiden för mänskliga granskare. Och när den lägger till varje på varandra följande dokument till sitt översättningsminne vet den mer och gissar mindre.
För närbesläktade meningar tillåter fuzzy matchning programvaran att producera en partiell översättning samtidigt som skillnaderna flaggas för en mänsklig granskare.
Även om inte all datorstödd översättning innehåller översättningsminne, erbjuder många globaliseringsprogramvaruleverantörer, inklusive Trados, Mendez, Star AG, Atril, SDL och Alchemy Software produkter som gör det.
Vem vill spela?
Lancaster är entusiastiska över möjligheten att dela översättningsminnen. Vi har byggt översättningsminnen i tio år, så vi har ganska stora databaslager, säger han.
För närvarande, säger Lancaster, använder SDL dessa databaser endast för sitt eget översättningsarbete men planerar att utveckla en delbar sådan: kunder som använder SDL:s översättningsprogram, SDLX, kommer att få tillgång till en enorm databas med tidigare översättningar. Priset för inträde? Kunder måste dela sina resultat Vem eller betala en premie för att hålla dem privata.
Men idén är fortfarande kontroversiell. Skulle ett företag gärna dela sin immateriella egendom, eventuellt med konkurrenter? De kanske i utbyte mot en rabatt, hävdar Lancaster.
En sådan avvägning kan tilltala små eller medelstora företag, säger McClure, men stora företag anser att deras översättningsminnen är värdefulla immateriella rättigheter och kommer sannolikt inte att dela dem.
Om Cisco måste göra sig besväret med att översätta instruktionerna för gigabit-routern till mandarin-kinesiska, kommer det inte att bli lätt, instämmer analytikern Eric Schmitt från Forrester Research. Det kommer att bli dyrt. Cisco vill inte gå till besväret och sedan låta Alcatel och Juniper följa med och få samma förmån.
Trots att dessa utmaningar fortfarande är stora, är de kanske inte datoröversättningens största stötesten, säger David Parmenter på Basis Technology i Cambridge, MA, ett företag som hjälper företag att flytta sin verksamhet över hela världen.
Huvuddelen av översättningsverksamheten bygger på utländska översättare som utför arbetet bitvis, säger Parmenter. Det är svårt att slå ekonomin i det.