Maciej Rapacz, Aleksander Smywiński-Pohl – Tłumaczenie interlinearne tekstów starogreckich скачать в хорошем качестве

Maciej Rapacz, Aleksander Smywiński-Pohl – Tłumaczenie interlinearne tekstów starogreckich

Tłumaczenie interlinearne to specyficzna technika przekładu, w której każde słowo tekstu źródłowego otrzymuje swój odpowiednik w języku docelowym, umieszczany bezpośrednio pod nim lub nad nim, z zachowaniem oryginalnego szyku zdania. W przeciwieństwie do standardowych tłumaczeń, które dążą do naturalności i płynności wypowiedzi, przekład interlinearny skupia się na wiernym odwzorowaniu struktury gramatycznej i składniowej oryginału, nawet kosztem elegancji stylistycznej. Ta metoda jest szczególnie ceniona przez badaczy tekstów starożytnych, filologów oraz osoby uczące się języków, gdyż pozwala na bezpośredni wgląd w konstrukcję i znaczenie oryginalnego tekstu bez konieczności pełnego opanowania języka źródłowego. W ramach badań przeprowadziliśmy pierwszą próbę zastosowania tłumaczenia maszynowego do generowania przekładów interlinearnych z greki starożytnej na język polski i angielski. Porównaliśmy wydajność modeli specjalistycznych (GreTa, PhilTa) pretrenowanych na tekstach starogreckich z wielojęzycznym modelem ogólnego zastosowania (mT5). Przebadaliśmy 144 różne konfiguracje modeli, modyfikując model bazowy, metodę kodowania znaczników morfologicznych, zestaw znaczników oraz podejście do normalizacji tekstu, wykorzystując jako korpus teksty greckiego Nowego Testamentu. W trakcie wystąpienia przedstawimy przebieg naszych badań oraz omówimy uzyskane wyniki. Najlepsze rezultaty osiągnęły modele, w których zastosowaliśmy nowe dedykowane warstwy embeddingów do kodowania informacji morfologicznych, co pozwoliło uzyskać wyniki lepsze nawet o 35-38% (BLEU) w porównaniu ze scenariuszem bazowym. Dodatkowe szczegółowe badanie wykazało, że PhilTa radzi sobie lepiej niż mT5, szczególnie w scenariuszach z ograniczoną dostępnością danych. PhilTa osiągnęła najwyższe wyniki w tłumaczeniu na język angielski (60,40 BLEU), podczas gdy mT5-large najlepiej poradził sobie z językiem polskim (59,33 BLEU).