Kiekvienas, kas bent kartą bandė išversti ką nors sudėtingesnio nei „labas, kaip sekasi” iš lietuvių kalbos į anglų ar atvirkščiai, greitai supranta vieną dalyką – dauguma vertimo įrankių tiesiog nesusitvarko su mūsų kalbos gramatika. Septyni linksniai, kirčio taisyklės, kurios atrodo primenančios burtų knygą, ir sakinio konstrukcijos, kuriose žodžių tvarka gali keistis be jokios akivaizdžios logikos – visa tai algoritmams tampa tikru galvos skausmu.
Kodėl dauguma vertėjų „nusilaužia” ant lietuvių kalbos
Pabandžius įvesti kokį nors sudėtingesnį sakinį su daugybe šalutinių sakinių ar retesnę idiomą, rezultatas dažnai būna arba pažodinis nesąmonių rinkinys, arba vertimas, kuris skamba taip, lyg jį būtų rašęs kažkas, niekada negirdėjęs gyvos lietuvių kalbos. Ir tai nėra atsitiktinumas – lietuvių kalba pasaulio kalbų duomenų bazėse sudaro tikrai nedidelę dalį, todėl mašininio mokymosi modeliai tiesiog neturi pakankamai medžiagos, iš kurios mokytis subtilybių.
Google Translate, pavyzdžiui, per pastaruosius metus tikrai pagerėjo, bet vis dar dažnai supainioja linksnius arba nepataiko su sudėtingesnėmis laiko formomis. Ypač juokinga (ar liūdna, priklauso nuo nuotaikos) būna, kai reikia versti tekstą, kuriame yra dviprasmybių – tokiais atvejais algoritmas dažniausiai renkasi pirmą pasitaikiusią reikšmę, net jei kontekstas aiškiai rodo kitą.
DeepL – geriau, bet ne stebuklas
DeepL dažnai giriamas kaip tikslesnis pasirinkimas, ir tam tikra prasme tai tiesa – sakiniai skamba natūraliau, mažiau robotizuotai. Bet kai kalba pasisuka apie lietuvių kalbą specifiškai, entuziazmas šiek tiek nuslūgsta. Ilgesni, sudėtingesni tekstai vis tiek gali virsti mišiniu, kuriame pusė sakinio skamba visai neblogai, o kita pusė – lyg būtų versta per tris tarpines kalbas.
Vertimo kokybė taip pat stipriai priklauso nuo teksto pobūdžio. Techninė dokumentacija ar formalūs tekstai išverčiami padoriai, nes tokių tekstų internete gausu ir modelis turi iš ko mokytis. O štai šnekamoji kalba, slengas, humoras ar poetiniai posakiai – čia jau visai kita istorija. Bandymas išversti kokį nors žaismingą frazeologizmą dažniausiai baigiasi arba pažodiniu absurdu, arba visišku prasmės praradimu.
Kas iš tikrųjų svarbu renkantis įrankį
Jei reikia tik greitai suprasti, apie ką kalbama tekste, beveik bet kuris populiarus vertėjas tiks – bendra prasmė paprastai išlieka. Bet jei tekstas turės būti publikuojamas, siunčiamas klientui ar naudojamas oficialiuose dokumentuose, aklai pasitikėti automatiniu vertimu būtų gana rizikinga. Ne todėl, kad įrankiai blogi, o todėl, kad lietuvių kalba tiesiog reikalauja daugiau niuansų, nei dauguma algoritmų šiuo metu gali pasiūlyti.
Verta atkreipti dėmesį ir į tai, kaip įrankis tvarkosi su specifine terminologija – teisine, medicinine, technine. Čia skirtumai tarp platformų būna ryškiausi. Vieni įrankiai turi galimybę pasirinkti sritį ar stilių, kiti tiesiog verčia „aklai”, nepaisydami konteksto. Tai gali lemti visiškai skirtingą rezultato kokybę tame pačiame tekste, priklausomai nuo to, kokia sritis aptariama.
Dar vienas dalykas, kurį dažnai pamiršta – redagavimo galimybė. Įrankiai, kurie leidžia interaktyviai koreguoti vertimą, rodydami alternatyvius variantus atskiroms frazėms, iš tikrųjų suteikia daugiau kontrolės nei tie, kurie tiesiog išspjauna galutinį rezultatą be jokių paaiškinimų. Kai dirbi su lietuvių kalba, tokia kontrolė tampa beveik būtinybe, o ne prabanga.
Vietoj gražaus finalo – šalta realybė
Tiesa ta, kad idealaus, viską puikiai suprantančio vertėjo lietuvių kalbai kol kas nėra, ir greičiausiai artimiausiu metu neatsiras – kalba tiesiog per daug sudėtinga, o rinkos dydis nepakankamai didelis, kad technologijų milžinai investuotų tiek pat resursų, kiek skiria anglų ar ispanų kalboms. Todėl geriausia strategija – naudoti kelis įrankius lygiagrečiai, palyginti rezultatus ir, jei tekstas svarbus, vis tiek peržiūrėti jį pačiam arba paprašyti žmogaus, kuris tikrai moka abi kalbas. Automatinis vertimas gali būti puikus pagalbininkas, bet paverčiant jį vieninteliu sprendimu, rizikuojama gauti tekstą, kuris techniškai „verčia”, bet realybėje skamba kaip svetimšalis, bandantis įspūdingai kalbėti per pirmą lietuvių kalbos pamoką.