Ontwikkelingen in de vertaalbranche: een korte geschiedenis

De tijden dat Hiëronymus van Stridon met een ganzenveer de bijbel in het latijn vertaalde zijn allang vervlogen, en daarmee ook het echte monnikenwerk. In de Middeleeuwen verschenen de eerste woordenboeken, later gevolgd door ander belangrijk referentiemateriaal voor de vertaler, zoals encyclopedieën, thesaurussen en vakwoordenboeken op bijvoorbeeld juridisch, financieel, medisch of technisch gebied.

Met de komst van de computer in de jaren 80 van de vorige eeuw werd tekstverwerking geautomatiseerd en dankzij de invoering van het World Wide Web (www) in de jaren 90 kunnen bronnen nu een stuk eenvoudiger worden geraadpleegd. Woordenboeken, encyclopedieën en actualiteiten zijn tegenwoordig overzichtelijk en met een enkele muisklik te vinden. Eind jaren 90 deed het computerondersteunend vertalen op grote schaal zijn intrede in de vertaalwereld. Met computerprogramma’s als SDL Trados, Déjà-Vu en Wordfast – zogeheten CAT-tools – kunnen er nu eenvoudig vertaalgeheugens worden opgebouwd die de vertaler bij het vertaalwerk ondersteuning bieden. Het programma geeft namelijk bij gelijkluidende teksten een melding dat deze teksten al in een eerder stadium zijn vertaald, waarna deze vertaling in dezelfde formulering kan worden overgenomen. De vertaler blijft echter wel centraal staan bij computerondersteund vertalen. De computer dient alleen als geheugen om eerder vertaalde segmenten automatisch te presenteren als hetzelfde (of een vergelijkbaar) bronsegment opduikt.

Vertaaltools nemen het werk dus niet volledig uit handen van de vertaler, maar ze zijn wel een grote hulp bij het ‘monnikenwerk’ dat vertalers voorheen handmatig deden door oude vertalingen na te lopen op eerder vertaalde passages. Anders dan bij computerondersteunend vertalen, staat bij machinevertalingen (MT) niet de vertaler maar de machine centraal. De computer doet als het ware het echte vertaalwerk. De vertaler poetst desgewenst de door de machine gemaakte vertaling op en komt zo feitelijk op de tweede plaats te staan.  De eerste vertaalmachine dateert al uit de jaren 50 van de vorige eeuw, maar machinevertalingen worden pas min of meer serieus genomen sinds de introductie van Google Translate in 2007. Sindsdien zijn machinevertalingen ook bij een steeds breder publiek bekend geraakt.

Soorten machinevertalingen

Er zijn grofweg twee typen machinevertalingen: machinevertalingen die gebaseerd zijn op taalkundige regels (rule-based machinevertalingen of RBMT) en statistische machinevertalingen (SMT). Bij rule-based machinevertalingen staan grammaticale regels, algoritmen en terminologielijsten centraal. Bij statistische machinevertalingen wordt gebruikgemaakt van statistische modellen op grond van analyses van grote volumes tweetalige teksten. Zo zijn de statistische modellen van Google Translate gebaseerd op de analyse van miljoenen vertaalde documenten.

Tegenwoordig worden er steeds meer hybride vertaalmachines ontwikkeld waarin RBMT en SMT worden gecombineerd. Het wekt geen verrassing dat juist deze hybride vertaalmachines (Hybrid Machine Translations of HMT) de beste resultaten bieden.

Voor- en nadelen

De grote vraag is nu of en in hoeverre de gebruiker werkelijk baat heeft bij machinevertalingen. Voor de particuliere gebruiker is het antwoord een voorzichtig ‘ja’. Hij kan nu snel en zonder kosten een algemeen idee krijgen van de inhoud van (eenvoudige) buitenlandstalige teksten op het internet, zoals berichten op internetfora, in sociale media en in online kranten. Heel handig als je bijvoorbeeld snel de globale inhoud van een tweet of Facebook-post wilt weten.

Voor de professionele, zakelijke gebruiker ligt het antwoord genuanceerder. Dankzij machinevertalingen krijgt hij snel en tegen lage kosten een globale indruk van de inhoud van een tekst. Om vertrouwelijkheid hoeft hij zich geen zorgen te maken, want hij heeft geen derden nodig voor de vertaling van zijn teksten. De machine doet immers het werk.

Maar er kleven ook substantiële risico’s aan machinevertalingen voor zakelijk gebruik. Allereerst zijn machinevertalingen vaak onnauwkeurig en inhoudelijk onbetrouwbaar. Als je snel de inhoud wilt weten van bijvoorbeeld een rechterlijke uitspraak, contract of handleiding, is het zeer de vraag of een machinevertaling je op het juiste spoor zet. Menselijke taal is complex en slechts in beperkte mate in regels vast te leggen. Ook voor teksten waarbij stijl en nuance erg belangrijk zijn, zoals marketingteksten, zijn machinevertalingen niet erg geschikt.

Hetzelfde geldt voor teksten waarbij inhoudelijke accuratesse essentieel is, zoals medische informatie. Technische handleidingen en helpteksten lenen zich doorgaans sneller voor machinevertalingen omdat de tekststructuren vaak (maar lang niet altijd!) eenvoudiger en meer repetitief zijn, en omdat stijl in dit segment een minder belangrijke rol speelt.

Misschien het grootste gebrek van vertaalcomputers – en het punt waarop zij het waarschijnlijk nog decennialang zullen moeten afleggen tegen de menselijke vertaler – is hun onvermogen om tussen de regels te lezen (en te schrijven). Een vertaalcomputer kent geen dubbele bodems. Zij weten zich geen raad met ironie – sterker nog, ze herkennen het niet eens. En ook humor is aan de gemiddelde vertaalcomputer niet besteed. Dit zijn subtiliteiten die mensen in hun taal verwerken omdat ze iets willen bereiken of uitdrukken zonder het direct te zeggen, of juist door het met andere woorden te zeggen. Een computer kent geen innerlijke drijfveer om een boodschap over te brengen, en is al helemaal niet in staat om voor een boodschap andere woorden dan de meest voor de hand liggende te kiezen. Machinevertalingen ademen dan ook altijd een zekere kunstmatigheid en steriliteit, wat zeker in persoonlijke documenten maar ook in zakelijke teksten een ernstig gebrek kan zijn.

Post-Editing

Het moge duidelijk zijn dat machinevertalingen doorgaans nutteloos zijn voor de professionele gebruiker zonder post-editing (PE). En dit is waar de professionele menselijke vertaler weer in beeld komt. Een linguist kan interpretatiefouten herstellen, zinsconstructies logischer, begrijpelijker en fraaier maken, de onderlinge samenhang tussen zinnen vergroten, consistentie waarborgen en de tone of voice aan de gewenste doelgroep aanpassen.

De opdrachtgever kan zelf aangeven hoe intensief de post-editing door de menselijke vertaler moet zijn. Dit zal afhangen van zijn eisen: wil hij vooral dat de boodschap op zinsniveau duidelijk wordt overgebracht, of hecht hij ook waarde aan zaken als consistentie en tone of voice? Hoe hoger de vereiste kwaliteit van de vertaling, hoe duurder het prijsplaatje en hoe langer het duurt voordat het eindproduct gereed is.

De verschillende voordelen van machinevertaling ten spijt, moet de opdrachtgever niet verwachten dat de uiteindelijke kwaliteit van de vertaling – zelfs na post-editing – het niveau van de volledig handgemaakte vertaling zal evenaren. Voor teksten waarbij tone of voice een belangrijke rol speelt of nauwkeurigheid en duidelijke, consistente formuleringen van essentieel belang zijn, blijven opdrachtgevers daarom aangewezen op het ouderwetse handwerk. Vooralsnog is er geen reden te veronderstellen dat dit in de nabije toekomst zal veranderen.

Enquête

Heb jij al ervaring met machinevertalingen? Deel je mening met ons en vul snel de online enquête in. Je vindt de vragenlijst door op deze link te klikken.