KWT-2024/lab/lab_03.ipynb

Komputerowe wspomaganie tłumaczenia

3. Terminologia [laboratoria]

Rafał Jaworski (2021)

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.

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:

• Teksty o tematyce ogólnej są tłumaczone dość rzadko (nikt nie tłumaczy pocztówek z pozdrowieniami z wakacji...)
• Te same słowa mogą mieć zarówno znaczenie ogólne, jak i bardzo specjalistyczne (np. "dziedziczenie" w kontekście prawnym lub informatycznym)
• Klient używa nazw lub słów wymyślonych przez siebie, np. na potrzeby marketingowe.

Nietrywialnymi zadaniami stają się: odnalezienie terminu specjalistycznego w tekście źródłowym oraz podanie prawidłowego tłumaczenia tego terminu na język docelowy

Brzmi prosto? Spróbujmy wykonać ręcznie tę drugą operację.

Ćwiczenie 1: Podaj tłumaczenie terminu "prowadnice szaf metalowych" na język angielski. Opisz, z jakich narzędzi skorzystałaś/eś.

Odpowiedź: "metal cabinet guides". https://translate.google.pl/

W dalszych ćwiczeniach skupimy się jednak na odszukaniu terminu specjalistycznego w tekście. W tym celu będą potrzebne dwie operacje:

1. Przygotowanie słownika specjalistycznego.
2. Detekcja terminologii przy użyciu przygotowanego słownika specjalistycznego.

Zajmijmy się najpierw krokiem nr 2 (gdyż jest prostszy). Rozważmy następujący tekst:

text = " For all Java programmers:"
text += " This section explains how to compile and run a Swing application from the command line."
text += " For information on compiling and running a Swing application using NetBeans IDE,"
text += " see Running Tutorial Examples in NetBeans IDE. The compilation instructions work for all Swing programs"
text += " — applets, as well as applications. Here are the steps you need to follow:"
text += " Install the latest release of the Java SE platform, if you haven't already done so."
text += " Create a program that uses Swing components. Compile the program. Run the program."

Załóżmy, że posiadamy następujący słownik:

dictionary = ['program', 'application', 'applet', 'compile']

Ćwiczenie 2: Napisz program, który wypisze pozycje wszystkich wystąpień poszczególnych terminów specjalistycznych. Dla każdego terminu należy wypisać listę par (pozycja_startowa, pozycja końcowa).

import re

def terminology_lookup():
    result = []
    regex = ''
    for word in dictionary:
        if regex != '':
            regex += '|'
        regex += '(' + word + ')'
    for occurrence in re.finditer(regex, text, re.I):
        result.append((occurrence.group(), occurrence.start(), occurrence.end()))
    return result

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.

Żeby poradzić sobie z tymi problemami, musimy wykorzystać techniki przetwarzania języka naturalnego. Wypróbujmy pakiet spaCy:

pip3 install spacy

oraz

python3 -m spacy download en_core_web_sm

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

doc = nlp(text)

for token in doc:
    print(token.lemma_)

 
for
all
Java
programmer
:
this
section
explain
how
to
compile
and
run
a
swing
application
from
the
command
line
.
for
information
on
compile
and
run
a
swing
application
use
NetBeans
IDE
,
see
Running
Tutorial
Examples
in
NetBeans
IDE
.
the
compilation
instruction
work
for
all
swing
program
—
applet
,
as
well
as
application
.
here
be
the
step
-PRON-
need
to
follow
:
install
the
late
release
of
the
Java
SE
platform
,
if
-PRON-
have
not
already
do
so
.
create
a
program
that
use
Swing
component
.
compile
the
program
.
run
the
program
.

Sukces! Nastąpił podział tekstu na słowa (tokenizacja) oraz sprowadzenie do formy podstawowej każdego słowa (lematyzacja).

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.

def terminology_lookup():
    result = []
    for token in doc:
        if token.lemma_ in dictionary:
            result.append((token, token.idx, token.idx + len(token)))

    return result

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.

Przyjmijmy następujące podejście - terminami specjalistycznymi będą najcześćiej występujące rzeczowniki w tekście. Wykonajmy krok pierwszy:

Ćwiczenie 4: Wypisz wszystkie rzeczowniki z tekstu. Wykorzystaj możliwości spaCy.

def get_nouns(text):
    result = []
    doc = nlp(text)
    for token in doc:
        if token.pos_ == 'NOUN':
            result.append(token)

    return result

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:

tally = {"program" : 4, "component" : 1}

Ćwiczenie 5: Napisz program do ekstrakcji terminologii z tekstu według powyższych wytycznych.

def extract_terms(text):
    result = {}
    doc = nlp(text)
    for token in doc:
        if token.pos_ == 'NOUN':
            if result.get(token.lemma_) is None:
                result[token.lemma_] = 1
            else:
                result[token.lemma_] += 1

    return result

Ćwiczenie 6: Rozszerz powyższy program o ekstrację czasowników i przymiotników.

def extract_terms(text):
    result = {}
    doc = nlp(text)
    for token in doc:
        if token.pos_ in ['NOUN', 'VERB', 'ADJ']:
            if result.get(token.lemma_) is None:
                result[token.lemma_] = 1
            else:
                result[token.lemma_] += 1

    return result