"Na dzisiejszych zajęciach zajmiemy się bliżej słownikami używanymi do wspomagania tłumaczenia. Oczywiście na rynku dostępnych jest bardzo wiele słowników w formacie elektronicznym. Wiele z nich jest gotowych do użycia w SDL Trados, memoQ i innych narzędziach CAT. Zawierają one setki tysięcy lub miliony haseł i oferują natychmiastową pomoc tłumaczowi."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "israeli-excuse",
"metadata": {},
"source": [
"Problem jednak w tym, iż często nie zawierają odpowiedniej terminologii specjalistycznej - używanej przez klienta zamawiającego tłumaczenie. Terminy specjalistyczne są bardzo częste w tekstach tłumaczonych ze względu na następujące zjawiska:\n",
"- Teksty o tematyce ogólnej są tłumaczone dość rzadko (nikt nie tłumaczy pocztówek z pozdrowieniami z wakacji...)\n",
"- Te same słowa mogą mieć zarówno znaczenie ogólne, jak i bardzo specjalistyczne (np. \"dziedziczenie\" w kontekście prawnym lub informatycznym)\n",
"- Klient używa nazw lub słów wymyślonych przez siebie, np. na potrzeby marketingowe."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "reflected-enforcement",
"metadata": {},
"source": [
"Nietrywialnymi zadaniami stają się: odnalezienie terminu specjalistycznego w tekście źródłowym oraz podanie prawidłowego tłumaczenia tego terminu na język docelowy"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "statutory-florist",
"metadata": {},
"source": [
"Brzmi prosto? Spróbujmy wykonać ręcznie tę drugą operację."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "danish-anchor",
"metadata": {},
"source": [
"### Ćwiczenie 1: Podaj tłumaczenie terminu \"prowadnice szaf metalowych\" na język angielski. Opisz, z jakich narzędzi skorzystałaś/eś."
"### Ćwiczenie 2: Napisz program, który wypisze pozycje wszystkich wystąpień poszczególnych terminów specjalistycznych. Dla każdego terminu należy wypisać listę par (pozycja_startowa, pozycja końcowa)."
"Zwykłe wyszukiwanie w tekście ma pewne wady. Na przykład, gdy szukaliśmy słowa \"program\", złapaliśmy przypadkiem słowo \"programmer\". Złapaliśmy także słowo \"programs\", co jest poprawne, ale niepoprawnie podaliśmy jego pozycję w tekście."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "aggressive-plane",
"metadata": {},
"source": [
"Żeby poradzić sobie z tymi problemami, musimy wykorzystać techniki przetwarzania języka naturalnego. Wypróbujmy pakiet spaCy:\n",
"Sukces! Nastąpił podział tekstu na słowa (tokenizacja) oraz sprowadzenie do formy podstawowej każdego słowa (lematyzacja)."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "toxic-subsection",
"metadata": {},
"source": [
"### Ćwiczenie 3: Zmodyfikuj program z ćwiczenia 2 tak, aby zwracał również odmienione słowa. Na przykład, dla słowa \"program\" powinien znaleźć również \"programs\", ustawiając pozycje w tekście odpowiednio dla słowa \"programs\". Wykorzystaj właściwość idx tokenu."
"Teraz czas zająć się problemem przygotowania słownika specjalistycznego. W tym celu napiszemy nasz własny ekstraktor terminologii. Wejściem do ekstraktora będzie tekst zawierający specjalistyczną terminologię. Wyjściem - lista terminów."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "nearby-frontier",
"metadata": {},
"source": [
"Przyjmijmy następujące podejście - terminami specjalistycznymi będą najcześćiej występujące rzeczowniki w tekście. Wykonajmy krok pierwszy:"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "harmful-lightning",
"metadata": {},
"source": [
"### Ćwiczenie 4: Wypisz wszystkie rzeczowniki z tekstu. Wykorzystaj możliwości spaCy."
"Teraz czas na podliczenie wystąpień poszczególnych rzeczowników. Uwaga - różne formy tego samego słowa zliczamy razem jako wystąpienia tego słowa (np. \"program\" i \"programs\"). Najwygodniejszą metodą podliczania jest zastosowanie tzw. tally (po polsku \"zestawienie\"). Jest to słownik, którego kluczem jest słowo w formie podstawowej, a wartością liczba wystąpień tego słowa, wliczając słowa odmienione. Przykład gotowego tally:"