Translation Quality Assessment of Google Translate in Translating Audiovisual Based on House's (۲۰۱۵) Model: The Case of Lucifer
- سال انتشار: 1401
- محل انتشار: دومین همایش ملی دستاوردهای نوین در آموزش، ادبیات، و مترجمی زبان انگلیسی
- کد COI اختصاصی: RDELTLT02_054
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 134
نویسندگان
MA in Translation Studies, University of Isfahan, Isfahan, Iran
چکیده
Translation machines were presented many years ago and have had a great advancement in the recent decades. Google Translate is one of the most widely-known translation machines which is now used frequently. The present study sought to assess the quality of Google Translate in rendering audio-visual texts. To do so, the first ۵ episodes of Lucifer series were randomly selected as the corpus of the study. The original text translated by Google Translate was compared and contrasted with the human translation in order to find matches and mismatches. The House's (۲۰۱۵) TQA model was picked up as the analytical framework of the study since it has proven to be quite applicable in covering different genres of texts. The results of the study revealed that Google Translate was not of much help in rendering audio-visual texts as it failed to translate most of the sentences, clauses and even words properly. The analysis showed a considerable difference between the two translations by Google Translate and human translation. The mismatches were mostly in micro-level especially words and structures. In addition, it was found that Google Translate was able to translate simple and short sentences and structures accurately and thus cannot be relied on in rendering complex structures and words with ambiguity or several meanings. Generally speaking, Google Translate cannot replace human translation since it translates literally.کلیدواژه ها
translation quality assessment, House’s (۲۰۱۵) model, google translate, audio-visual, Luciferمقالات مرتبط جدید
- بررسی جامع پتانسیلها و اثرات هوش مصنوعی و ChatGPT در پیشبرد و شکل دهی به فرآیندهای آموزشی مدرن
- بررسی کاربرد هوش مصنوعی در تعاملی سازی محیط یادگیری الکترونیکی
- تحلیلی از نقاط قوت و ضعف هوش مصنوعی در حل مسئله ریاضی
- استفاده از ChatGPT برای بهبود فعالیتهای آزمایشگاهی شیمی
- شخصی سازی آموزش و طراحی آموزشی به واسطه هوش مصنوعی در آموزش عالی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.