RAČUNALNIŠKA ORODJA ZA PREVAJANJE
Špela Vintar
Filozofska fakulteta, Oddelek za prevajanje in tolmačenje
e-pošta: spela.vintar@guest.arnes.si
Povzetek
Prispevek predstavlja sodobne računalniške tehnologije za prevajanje, predvsem pomnilnike prevodov in terminološke banke. V prvem delu prispevka na kratko orišemo področje in predstavimo glavne prednosti in pomanjkljivosti teh programov, v drugem delu pa sledi preskus programa ATRIL DejaVu na nekoliko daljšem besedilu s področja farmacije. Pri tem skušamo pokazati predvsem, da je uporabnost teh orodij močno odvisna od značilnosti besedil, ki jih prevajamo, in nasploh od narave našega prevajalskega dela. V zaključku nakažemo smernice razvoja prevajalskih tehnologij v bodoče in njihovega uvajanja v tukajšnji prevajalski prostor.

Abstract
The paper is an introduction to the state-of-the-art computer technologies for translators, particularly focusing on translation memories and terminology management systems. The first sections briefly outline the field of translation tools and present some of their advantages and drawbacks. The section following demonstrates the performance of the ATRIL DejaVu translation memory system in the translation of a technical text. Our main objective is to show that the efficiency of these tools depends very much on the characteristics of texts to be translated and generally on the nature of the translation project. Finally the paper briefly discusses the possibilities of further development in this field and the need for broader implementation of translation tools in Slovenia. 

I. UVOD
Povpraševanje po prevajalskih storitvah že nekaj časa tako pri nas kot v svetu narašča, ta težnja pa je še posebej izrazita v nekaterih gospodarskih dejavnostih, državni upravi in mednarodnih ustanovah. Razlogov za to je več, v zadnjem desetletju pa so k temu največ doprinesle nove komunikacijsko-informacijske tehnologije, ki omogočajo hitrejše in učinkovitejše povezave med pripadniki različnih jezikovnih skupin, in vse bolj intenzivne gospodarske in politične poteze združevanja v Evropi in po svetu. Hkrati s povečanim povpraševanjem po prevajalcih se od njih pričakuje in zahteva poleg jezikovne kompetentnosti še strokovno poznavanje področja in terminologije, v zadnjem času pa tudi ustrezna znanja o sodobnih prevajalskih tehnologijah in orodjih. Kakovostne prevajalske storitve so temu primerno visoko cenjene, tega pa si marsikateri naročnik dolgoročno ne more privoščiti. Tako ni presenetljivo, da razvoj na področju računalniškega prevajanja že nekaj časa narekujejo veliki naročniki prevodov — multinacionalni koncerni, Evropska unija ipd. 

Želja po popolni ali delni avtomatizaciji prevajalskega procesa je stara že desetletja — prve resne raziskave na področju strojnega prevajanja (MT - Machine Translation) so se pričele v ZDA v zgodnjih petdesetih. Šele s prevlado osebnih računalnikov pa se je razvila veja računalniško podprtega prevajanja (CAT - Computer-Aided Translation), ki je za jezikovne profesionalce neprimerno bolj zanimiva, medtem ko so orodja za strojno prevajanje danes namenjena predvsem ljudem, ki se z jezikom ne ukvarjajo poklicno. 

Strojno prevajanje zajema vsa orodja, pri katerih je prevajalski proces s pomočjo modulov za oblikoslovno in skladenjsko analizo in sintezo ter eno- in dvojezičnih leksikonov do največje možne mere avtomatiziran, človeška vloga pa je omejena na morebitno predpripravo besedila in popravo rezultatov. Orodja za računalniško podprto prevajanje pa prevajalski proces le olajšujejo in pospešujejo in v širšem smislu obsegajo vse računalniške pripomočke, ki utegnejo prevajalcu pomagati pri delu (črkovalniki, tezavri, elektronski slovarji, terminološke banke, pomnilniki prevodov itd.). Drugače povedano, orodja za strojno prevajanje so usmerjena v avtomatizacijo oziroma simulacijo samega miselnega, introspektivnega dela prevajalskega procesa, računalniško podprto prevajanje pa je pretežno podpora referenčnega dela, tj. iskanja po slovarjih, vzorčnih besedilih, terminoloških bankah ipd. 

II. POMNILNIKI PREVODOV
Eden pomembnejših premikov zadnjega desetletja je na tem področju razvoj programov s pomnilnikom prevodov (TM - Translation Memory). Pomnilnik prevodov je podatkovna zbirka prevodnih enot, navadno povedi ali krajših delov besedila, ki so v izvirniku in prevodu shranjeni v pomnilnik in so ob morebitni ponovitvi enakega ali zelo podobnega dela besedila na razpolago za ponovno uporabo. Temeljna zamisel tega orodja je torej, da se pri nekaterih vrstah besedil določene strukture, formulacije ali cele povedi ponavljajo, zato pomnilnik prevodov med prevajanjem v ozadju išče podobne ali enake enote in jih prevajalcu samodejno ponudi. Program s pomnilnikom prevodov navadno poleg tega obsega še orodje za izdelavo in upravljanje terminoloških bank, lahko pa ima vgrajeno tudi komponento za vzporejanje (alignment), s katero pomnilnike ustvarjamo iz že prevedenih besedil, preverjanje črkovanja, strojno prevajanje in drugo. 

Pogoj za uporabo tega orodja je, da imamo izvirno besedilo v elektronski obliki. Program  besedilo razdeli v segmente ali enote, vsaka prevedena in potrjena enota pa se zapiše v pomnilnik. Pri vsaki novi enoti, ki jo začnemo prevajati, program samodejno pregleda zbirko prevodnih enot in nam ponudi eno od treh možnosti:

•	ni zadetka (no match), kadar se nobena enota v pomnilniku do (uporabniško) določenega odstotka ne ujema z novo,
•	megleni zadetek (fuzzy match), kadar je program našel eno ali več enot, ki so novi do določenega odstotka podobne,
•	poln zadetek (exact match), kadar se najdena enota popolnoma ujema z novo.

Ker pomnilnik prevodov nima vgrajenih modulov za morfosintaktično analizo prevodnih enot, ampak je sposoben prepoznavati podobnost le na ravni besed ali besednih nizov, je teoretično uporaben za vse jezikovne pare, praktično pa za vse jezike, za katere je zagotovljena znakovna podpora. 

Prednosti, ki jih od uporabe tovrstnih orodij lahko pričakujemo, so naslednje (glej Heyn, 1997):

•	boljša časovna učinkovitost — prevajalec se ukvarja le še s prevodnimi enotami, ki jih ni še nikdar prevedel,
•	doslednost v rabi izrazja — terminološka banka in pomnilnik prevodov skrbita za to, da se izrazje v izhodiščnem in ciljnem jeziku dosledno ujema,
•	referenčni vir — zanesljiv in urejen pomnilnik prevodov je dragocen jezikovni vir za bodoče delo.

Dejanska uporabnost pomnilnikov prevodov je v veliki meri odvisna od značilnosti besedil, ki jih želimo prevajati, saj temelji na predpostavki, da se v določenih vrstah besedil stavki, besedni nizi ali posamezni izrazi v bolj ali manj nespremenjeni obliki ponavljajo. Tako imenovani faktor ponavljanja se lahko kaže na različne načine in na različnih ravneh besedila, od njega pa je odvisna tudi presoja najbolj primernega prevajalskega postopka. Poleg faktorja ponavljanja na učinkovitost dela s pomnilnikom prevodov vplivajo še drugi dejavniki v okviru besedila in izven njega, npr. povprečna dolžina prevodnih enot, obseg prevajalskega projekta (dolžina besedila), velikost, število in kakovost terminoloških bank in pomnilnikov prevodov, ki jih imamo na razpolago pred prevajanjem, ipd. 

Program s pomnilnikom prevodov je lahko integriran v urejevalnik besedil (Word, WordPerfect),  lahko pa ima lastno delovno namizje, v katerega uvozimo dokument, ki ga želimo prevesti. Med najpomembnejše tovrstne proizvode sodijo: 

•	TRADOS Translator's Workbench (zraven sodita še terminološki program MultiTerm in orodje za vzporejanje WinAlign), http://www.trados.com/
•	IBM Translation Manager,  http://www.software.ibm.com/ad/translat/eqfn0b02.html
•	STAR Transit in TermStar, http://www.translit.se/star/transit.htm
•	EUROLANG Optimizer, http://www.eurolang.fr/			
•	ATRIL DjaVu, http://www.atril.com/

III. PROGRAMI ZA GRADNJO, VZDRŽEVANJE IN IZMENJAVO TERMINOLOŠKIH BANK

Vsi strokovni in tehnični prevajalci se vsakodnevno srečujejo s termini, ki jih v splošnih slovarjih ni najti, pogosto pa tudi v specialnih in področnih slovarjih ne. Večina strokovnih in znanstvenih področij se danes razvija tako hitro, da novih izrazov slovaropisje ne more spremljati. Hkrati je terminološka doslednost in natančnost prav pri strokovnih in tehničnih besedilih ključnega pomena, in tako tudi ključni pogoj za funkcionalen prevod. Prevajalec ali prevajalski team si zato pogosto ustvarja lastne terminološke glosarje ali banke, ki naj bi pomagale pri zagotavljanju terminološke enotnosti vsaj za določeni prevajalski projekt, če že ne za celo stroko. 

V ta namen so na voljo številna programska orodja, s katerimi je mogoče terminološke vnose strukturirati, posodabljati, povezovati med seboj in po njih iskati. Standardni terminološki vnos je sestavljen iz številnih polj (Arntz/Picht, 1995: 239), ki določeni termin ustrezno opredeljujejo, npr. izvirni termin, definicija, primer iz besedila in vir, klasifikacijski ključ, prevodi, sinonimi in antonimi, grafični prikaz itd. Pri računalniških programih za gradnjo terminoloških bank se polja pri vnosu v grobem delijo na glavo vnosa, kamor so shranjeni upravni podatki (datum vnosa, ime vnašalca, datum zadnje spremembe, ime spreminjevalca, zaporedna številka, podatki o prevajalskem projektu itd.), indeksna polja (termin v različnih jezikih, sinonimi itd.), besedilna polja (definicija, opomba, primer itd.) in atributna polja (slovnični kvalifikatorji itd.). 

Starejši sistemi (npr. Eurodicautom, terminološka banka Evropske komisije) so sicer omogočali vnašanje številnih jezikovnih, strokovnih in upravnih podatkov, niso pa zagotavljali navzkrižnih povezav med vnosi in posameznimi izrazi ter izmenjljivosti podatkov. Sodobni programi za gradnjo terminoloških bank omogočajo oblikovanje vnosne sheme v skladu s specifičnimi potrebami prevajalskega projekta, navzkrižne povezave, ki terminološke vnose strukturirajo v semantične mreže, grafične prikaze, v zadnjem času pa so bili oblikovani tudi standardi za zapis tovrstnih podatkovnih zbirk, ki zagotavljajo njihovo izmenjljivost (MARTIF; ISO 12200) (Reinke/Schmitz, 1998).

Programi za gradnjo terminoloških bank so navadno vgrajeni v programe s pomnilnikom prevodov ali so del istega programskega paketa. Med najpogosteje uporabljanimi je MultiTerm podjetja TRADOS, sledijo pa mu STAR-ov Termstar, ATRIL-ov TermWatch in drugi.  

Na področju terminologije se odpirajo nove poti s spoznanji korpusnega jezikoslovja. Računalniška zbirka besedil z določenega strokovnega področja je izredno dragocen vir pri gradnji terminoloških bank, če pa imamo na razpolago ustrezna računalniška orodja, je mogoče le-to celo delno ali povsem avtomatizirati. Z uporabo vzporednih korpusov je mogoče iz izhodiščnega besedila avtomatsko izdelati seznam potencialnih terminoloških izrazov in nato na podlagi vzporednih konkordanc iz ciljnega besedila izluščiti predloge za prevodne ustreznice. To bi bil nedvomno hiter in učinkovit način za gradnjo terminoloških bank za določeno področje, saj nam hkrati omogoča tudi vpogled v dejansko rabo termina v besedilu. Žal je predpogoj za to ustrezna zbirka vzporednih besedil v elektronski obliki, ki je pogosto ni enostavno dobiti.

IV. PRESKUS POMNILNIKA PREVODOV NA DALJŠEM BESEDILU — STROKOVNI KATALOG VADEMECUM LEKOVE DOMAČE LEKARNE
Ker se prave zmogljivosti pomnilnikov prevodov pokažejo šele pri večjih podatkovnih zbirkah in daljših prevajalskih projektih, smo želeli enega od programov s pomnilnikom prevodov preskusiti na obširnejšem besedilu. Cilj preskusa je bil:

•	z vzporejanjem že prevedenega besedila oziroma več besedil ustvariti čim večji pomnilnik prevodov,
•	preskusiti tako pridobljeni pomnilnik prevodov na krajšem besedilu z istega področja oziroma z istega prevajalskega projekta.

Pri  tem se je najprej pojavilo vprašanje, kje najti primerno zbirko besedil oziroma eno daljše besedilo, ki bi bilo v elektronski obliki na razpolago v izvirniku in prevodu, hkrati pa bi ustrezalo zgoraj orisanim kriterijem za primerna besedila (faktor ponavljanja itd.). Po nekaj začetnih neuspehih se je na našo prošnjo za sodelovanje odzvalo ljubljansko podjetje Lek in nam v raziskovalne namene prijazno posredovalo besedilo Vademecum Lekove domače lekarne 1995 v slovenskem izvirniku in angleškem prevodu. 

Besedilo v celoti obsega približno 12.700 besed ali 88.000 znakov, gre pa za katalog proizvodov Lekove domače lekarne, v katerem so po kratkem uvodniku opisani posamezni preparati v za zdravila tipični obliki (sestava, delovanje, indikacije, kontraindikacije, doziranje in uporaba, stranski učinki itd.). Besedilo je po svoji makrostrukturi sicer katalog, a ker je pravzaprav sestavljeno iz manjših, ponavljajočih se enot, je prevladujoča besedilna vrsta vložni listek (tj. navodila za uporabo zdravil). Zgradba teh manjših enot se ravna po ustaljenem (deloma celo zakonsko predpisanem) vzorcu, zato lahko že vnaprej pričakujemo, da bo faktor ponavljanja visok. Besedilo vsebuje precej strokovne terminologije s področij medicine, farmacije in farmakologije, zato bi za njegovo prevajanje potrebovali predvsem dobro terminološko banko, ker pa nas je pri preskusu zanimalo delovanje pomnilnika prevodov, terminološke banke za ta projekt nismo izdelali. 

Preskus je bil izveden s programom ATRIL Deja Vu (več o programu Benis, 1998), ki v demo verziji edini omogoča izdelavo večjih pomnilnikov prevodov z vzporejanjem. Za izdelavo pomnilnika prevodov smo uporabili dve tretjini besedila v izvirniku in prevodu (približno 9.000 besed), pri čemer nismo vključili uvodnika. V pomnilnik pa je bilo vključeno tudi kazalo, kar je treba upoštevati pri interpretaciji rezultatov, predvsem polnih zadetkov. Vsa imena zdravil v naslovih posameznih odsekov so bila tako polni zadetek, ker so bila prevedena že v kazalu. Pomnilnik je po popravkih rezultatov vzporejanja vseboval 840 prevodnih enot. Za sam preskus tako pridobljenega pomnilnika je bila uporabljena zadnja tretjina besedila (približno 3.000 besed). 

Preskus je potekal tako, da smo v programu Deja Vu ustvarili nov prevajalski projekt, določili za izhodiščni jezik slovenščino in ciljni jezik angleščino, ter projektu priredili pomnilnik prevodov, ki smo ga ustvarili prej z vzporejanjem. Stopnjo meglenosti (fuzziness) lahko nastavimo od 1 do 9, pri čemer 9 pomeni najvišjo stopnjo tolerance. Za preskus smo izbrali meglenost 7. Ko so splošne nastavitve za projekt končane, lahko uvozimo izhodiščno besedilo, v tem primeru zadnjo tretjino besedila Vademecum. Program besedilo razdeli na prevodne enote in samodejno, pred začetkom prevajanja, v pomnilniku prevodov poišče vsa polna in meglena ujemanja. To opravilo traja nekaj minut, nato pa se na zaslonu v ciljnih poljih pokažejo vsi polni zadetki, označeni z zeleno, in vsi megleni zadetki, označeni z vijolično barvo. 

Preskusno besedilo je obsegalo 375 prevodnih enot. Zaradi boljše preglednosti rezultatov pri polnih zadetkih v celoti navajamo vse, ki se pojavijo več kot dvakrat, kajti ti deloma sodijo v samo shemo besedilne vrste. Posebej navajamo tudi vse polne zadetke, ki so rezultat prevedenega kazala (imena zdravil). Meglenih zadetkov ne navajamo posebej, upoštevani pa so bili le "uporabni" predlogi. V oklepajih spodaj so navedeni odstotki od skupnega števila prevodnih enot v preskusnem besedilu.

Polni zadetki:
Sestava	10
Indikacije	7
Kontraindikacije	7
Doziranje in uporaba	8
Registracijski status	10
Zdravilo se sme izdajati tudi brez zdravniškega recepta.	6
Delovanje	8
Previdnostni ukrepi	3

Zadetki iz kazala:	14

Drugi popolni zadetki:	9

Skupno število polnih zadetkov:	82 	(21,8%)
Megleni zadetki:	26	(6,9%)

Skupno število zadetkov:	108	(28,7%)

Glede na to, da je bil preskusni pomnilnik prevodov še vedno relativno majhen, je gornji rezultat kar zadovoljiv. Če bi ob tem prevajalskem projektu uporabljali še kakovostno terminološko banko, bi bilo z uporabo programa s pomnilnikom prevodov mogoče prihraniti približno tretjino časa, ali z drugimi besedami, program bi samodejno z uporabnimi prevodi nadomestil okrog 33% besedila, saj bi v vseh prevodnih enotah brez zadetka nadomestil vsaj strokovne termine, teh pa je precej. Po drugi strani se moramo zavedati, da je bilo preskusno besedilo specifično glede faktorja ponavljanja, saj so polni zadetki omejeni na približno deset prevodnih enot, ki se ponavljajo skozi vse besedilo. Drugih polnih zadetkov je bilo relativno malo, megleni zadetki pa kljub uporabnim predlogom še vedno terjajo prevajalčevo delo. 

Če bi se podjetje Lek zgolj na podlagi zgornjih rezultatov odločalo, ali naj v prevajanje svojih besedil prične uvajati programe s pomnilnikom prevodov, odločitev ne bi bila lahka. Že programska oprema je precejšnja denarna investicija, poleg tega pa je treba zagotoviti ustrezno strojno opremo in infrastrukturo, organizirati izobraževanje delavcev in izdelati povsem novo strategijo upravljanja z besedili in podatkovnimi zbirkami. To je dolgotrajen in zahteven proces, ki ga pogosto otežuje še nenaklonjenost samih prevajalcev do novih tehnologij. Če si ob vsem tem trudu podjetje lahko v najboljšem primeru obeta za trideset odstotkov večjo učinkovitost prevajalcev, je to morda prešibak razlog za tako globok poseg v obstoječo prevajalsko rutino. 

Dodati velja, da so pomnilniki prevodov zares dragoceni pri prevajanju novejših različic že kdaj prej prevedenih besedil. Tu bi bilo "ročno" primerjanje stare in nove različice dolgotrajen in dolgočasen postopek, če pa imamo od prejšnje različice na razpolago že izdelan pomnilnik prevodov, nas ta samodejno opozori na razlike, ostalo pa opravi sam. Mnogi uporabniki tovrstne programe uporabljajo pretežno v ta namen. 

Po drugi strani pa se je pri nekaterih uporabnikih v tujini — podobno kot pred leti v kontekstu strojnega prevajanja — pojavila težnja, da bi z načrtnim poseganjem v samo produkcijo besedil le-ta napravili bolj primerna za računalniško obdelavo, v tem primeru za prevajanje s pomnilniki prevodov (Brungs, 1996). Tako bi pisce besedil navajali na rabo t.i. nadzorovanega jezika (controlled language), npr. krajših povedi, omejenega števila stavčnih struktur in podobno, in s tem sčasoma dosegli nekakšno standardizacijo jezika ne le na terminološki, ampak tudi skladenjski in stilni ravni. Načelo nadzorovanega vnosa, ki zagotavlja sprejemljiv iznos (controlled input — acceptable output), se je s pridom že uveljavilo v nekaterih segmentih strojnega prevajanja (Hutchins, 1992; Eijk, 1998), vendar je vprašljivo, ali ta pristop dolgoročno obeta uspeh tudi na področju računalniško podprtega prevajanja. 

Kljub upravičenim pomislekom pa si oglejmo nekaj primerov meglenega ujemanja iz zgoraj opisanega besedila Lekove domače lekarne, ki ponazarjajo, kako se kljub nadvse standardizirani besedilni vrsti vložnega listka pri zdravilih pojavljajo precejšnje variacije. Navedeni primeri so zbrani iz odsekov z naslovom Kontraindikacije. 

•	preobčutljivost za nesteroidne antirevmatike, nagnjenje h krvavitvam, protin, akutna faza peptične razjede, bolezni presnove železa
•	preobčutljivost za paracetamol
•	Zdravila ne smejo jemati ljudje, preobčutljivi za sestavine zdravila, ljudje s porfirijo, jetrno in ledvično okvaro, poškodovano sluznico želodca in dvanajstnika ter krvavitvijo iz prebavil,  preobčutljivi za nesteroidne antirevmatike, nagnjeni h krvavitvam.
•	preobčutljivost za acetilsalicilno kislino in ibuprofen, bolniki z razjedo želodca ali dvanajstnika
•	Gela Diverin ne smejo uporabljati ljudje, ki so preobčutljivi za ibuprofen, druge nesteroidne antirevmatike, in tisti, ki so nagnjeni k alergijam.
•	Gela Diverin ne smemo nanašati na poškodovano kožo. 
•	Miospraya  ne smemo pršiti na poškodovano kožo, v oči in  telesne odprtine. 
•	Inhaliranje kapljic Mentoklar ni dovoljeno pri preobčutljivosti za eterična olja, bronhialni astmi in oslovskem kašlju.
•	Gela Mentoklar ne  smemo  uporabljati  na  poškodovani  koži,  pri preobčutljivosti za eterična olja, bronhialni astmi  in  oslovskem kašlju.
•	nosečnost (Monografija komisije E nemškega ministrstva za zdravstvo odsvetuje jemanje čistega eteričnega žajbljevega olja in žajbljevih alkoholnih izvlečkov med nosečnostjo. Žajbljevo eterično olje vsebuje do 40 % tujona, ki deluje fetotoksično.)
•	preobčutljivost za sestavine zdravila, suho vnetje nosne sluznice
•	Kapljic ne smemo jemati pri napredujočih sistemskih boleznih: tuberkulozi, levkozah, kolagenozah in multipli  sklerozi  ter  pri znani preobčutljivosti za izdelek.
•	Kapljic ne smejo uživati bolniki z jetrno boleznijo, razjedo želodca ali dvanajstnika in otroci, stari manj kot 6 let.
•	Nosečnicam in otrokom, starim manj kot 6 let, odsvetujemo jemanje kapsul.
•	Zdravila se ne sme uporabljati v prvih treh mesecih nosečnosti in pri preobčutljivosti za njegove sestavine.
•	TRIANOLA ne smejo jemati moški, ki so preobčutljivi za katerokoli sestavino zdravila.
•	bolezni presnove železa, hujša ledvična insuficienca 
•	znana preobčutljivost za učinkovino
•	Šampona MILINOR ne smemo uporabiti, če je koža lasišča ali osramja ranjena, opraskana, ognojena ali vneta. Prav tako ga ne smejo uporabljati epileptiki in ljudje, ki jim lindan draži kožo in povzroči preobčutljivostne reakcije.
•	Ne smemo ga uporabljati pri nedonošenčkih in novorojenčkih.

Kontraindikacije so deloma opisane v obliki povedi, deloma pa zgolj naštete v alineah. Pri povedih se pojavlja precej različnih izraznih variacij za isti pomen, namreč odsvetovanje: ...ne smejo jemati ljudje..., ...ne smemo uporabljati..., ...ne smemo jemati..., ...ne smejo uživati bolniki..., ...odsvetujemo jemanje..., ...ne smejo jemati moški...., ...ni primeren za ljudi..., ...ne smemo uporabiti..., ...ni dovoljeno... V nekaterih primerih je zdravilo navedeno z imenom (TRIANOLA), drugod z obliko in imenom (Gela Mentoklar), ponekod zgolj z obliko (Kapljic), ponekod pa je omenjeno le zdravilo. Več možnosti je tudi pri preobčutljivosti na sestavine zdravila: ...preobčutljivi za sestavine zdravila..., ...preobčutljivost za sestavine zdravila..., pri znani preobčutljivosti za izdelek..., ...pri preobčutljivosti za njegove sestavine..., ...preobčutljivi za katerokoli sestavino zdravila. Takih variacij je še več, a jih tu ne bomo naštevali, kajti namen gornjih primerov je bil predvsem pokazati, na kako različne načine se že v tako "strogi" besedilni vrsti izraža podobne ali enake vsebine. Večja doslednost v izražanju bi nedvomno pomenila tudi boljše rezultate pri prevajanju s pomnilnikom prevodov, ali in kako bi ta vplivala na komunikativno funkcionalnost besedila, pa je že drugo vprašanje, ki se mu v okviru tega prispevka žal ne moremo podrobneje posvetiti.

V. ZAKLJUČEK
Programi s pomnilnikom prevodov imajo torej svoje omejitve in zaenkrat ne prinašajo revolucije v vse segmente prevajalskega dela. Iz povedanega je razvidno, pri kakšnih vrstah besedil ti programi največ obetajo, posledično pa iz tega izhaja tudi tip uporabnika. Izkušnje kažejo, da se finančna in časovna investicija v program s pomnilnikom prevodov samostojnim prevajalcem ne splača vedno, vsaj ne tistim prevajalcem, ki se srečujejo z zelo raznolikimi besedili. Tovrstna orodja najbolje služijo podjetjem ali ustanovam, kjer mnogo prevajalcev prevaja velike količine med seboj sorodnih besedil z določenega — čim bolj ozkega — področja, lahko pa gre tudi za prevajalske agencije, ki trajno sodelujejo z velikimi naročniki. V takem okolju je možno izkoristiti vse prednosti, ki jih tovrstna orodja ponujajo, npr. da več prevajalcev prevaja isti projekt in preko računalniške mreže gradi en obsežen pomnilnik prevodov in pripadajoče terminološke banke, da se projekt prevaja v več jezikov hkrati, da je mogoč vpogled v napredovanje dela itd. 

V Sloveniji je uporabnikov tovrstnih orodij še razmeroma malo. Programe TRADOS Translator's Workbench, MultiTerm in WinAlign pri prevajanju zakonodaje in drugih evropskih dokumentov uporablja Služba Vlade RS za evropske zadeve, vendar se ta orodja tudi pri njih še niso povsem vključila v prevajalsko rutino. Sčasoma se bodo te tehnologije verjetno uveljavile tudi med slovenskimi podjetji, vsaj med tistimi, ki so izrazito mednarodno usmerjena in zaposlujejo lastne prevajalce. 

S pomnilnikom prevodov, ki sodi k prevajalskemu projektu, se spreminjajo klasični odnosi med naročnikom in prevajalcem. Naročnik lahko zahteva, da se za določeni projekt uporabi določena programska oprema in jo celo posreduje, prevajalec ali prevajalska agencija lahko dejstvo, da uporablja določeni program, predstavi kot konkurenčno prednost, naročnik je prek pomnilnika prevodov "vezan" na izbrani prevajalski team, če mu ta pomnilnika ob končanem projektu ne izroči; vse to so situacije, ki se pojavljajo v prevajanju kot tržni storitvi in vnašajo globoke spremembe v doslej uveljavljeni pretok besedil. 

Prvi pogoj, da je prevajanje s pomočjo teh orodij sploh možno, pa je posredovanje izvirnega besedila v elektronski obliki, kar po ugotovitvah prevajalcev pri nas in drugod še zdaleč ni samoumevno. Kljub prevladi računalnika v produkciji, obdelavi in pretoku besedil številni naročniki prevode še vedno posredujejo na papirju ali po telefaksu. V bodoče bo torej potrebno kaj storiti tudi v tej smeri, pri čemer bi bil najenostavnejši — pa tudi najbolj radikalen — ukrep, da v tem primeru naročnik krije stroške skeniranja in obdelave z OCR-programom oziroma pretipkavanja.

Pri nadaljnjem razvoju teh orodij se kaže več smernic. Za večje evropske jezike je zanimiva integracija programov s pomnilnikom prevodov s sistemi za strojno prevajanje. Tako program za vse prevodne enote, za katere ni zadetka v pomnilniku prevodov, predlaga strojni prevod. Ker te možnosti za slovenščino še nekaj časa ne bomo imeli, so za nas pomembnejše izboljšave na področju znakovne podpore in prepoznavanja sklanjatvenih končnic. Novi pristopi se obetajo tudi pri iskanju meglenih zadetkov, predvsem pri definiciji prevodne enote in iskanja zadetkov na podpovedni ravni.

Sodobne prevajalske tehnologije kljub svojim omejitvam prinašajo opazen napredek vsaj v določenem segmentu prevajalskega dela, se pravi pri prevajanju repetitivnih besedil s tehničnih, znanstvenih, pravnih in drugih področij, to pa je hkrati tudi tisti segment, v katerem potrebe po prevodih najhitreje rastejo. Poznavanje teh orodij bo zato kmalu postalo nujno za mnoge poklicne prevajalce, pri čemer upamo, da se bodo ta s svojim delovanjem postopno prilagajala jezikovni ustvarjalnosti slednjih in ne obratno.

VIRI:
Arntz, R. in Picht, H. (1995). Einführung in die Terminologiearbeit. Hildesheim, Zürich, New York: Georg Olms.
Benis, M. (1998). Review of Atril's Deja Vu 2. Translation Journal 2 (1).  http://www.accurapid.com/journal/03TM2.htm
Brungs, B. (1996). Translation Memories als Komponente integrierter Übersetzungssysteme. Saarbrücker Studien zu Sprachdatenverarbeitung und Übersetzen. Saarbrücken: Universität des Saarlandes.
Eijk, P. v. d. (1998). Controlled Languages in Technical Documentation. Elsnews 7/1, str. 4-5.
Erjavec, T. (1997). Računalniške zbirke besedil. Jezik in slovstvo, 42/2-3, str. 81-96.  http://nl.ijs.si/et/Bib/SlKorpus/slKorpus-la2/
Falcone, S. (1998). Translation Aid Software. Translation Journal 2 (1).  http://www.accurapid.com/journal/03TM2.htm
Heyn, M. (1998). Present and future needs in the CAT-world.   http://www.dcu.ie/~salis/cat&intr.htm
Holloway, T. (1996). Translation Memory Software. ITI Bulletin, August 1996, str. 16-27.
Hutchins, W. J.; Somers, H. L. (1992). An Introduction to Machine Translation. London: Academic Press.
Krstič, A. (1998). Problematika prevajanja zakonodaje Evropske unije. Erjavec, T./Gros, J. (ur.) Zbornik konference Jezikovne tehnologije za slovenski jezik, Ljubljana, 1998. Ljubljana: Institut Jožef Stefan. 
Reinke, U. in Schmitz, K.-D. (1998) Testing the Machine Readable Terminology Interchange Format (MARTIF). Saarbrücker Studien zu Spachdatenverarbeitung und Übersetzen. Saarbrücken: Universität des Saarlandes.
Schüller, T. (1995). Integrierte Übersetzungssysteme. Saarbrücker Studien zu Sprachdatenverarbeitung und Übersetzen. Saarbrücken: Universität des Saarlandes.
Seybold, M. (1995). Terminologieverwaltung unter Windows — Eine vergleichende Untersuchung. Saarbrücker Studien zu Sprachdatenverarbeitung und Übersetzen. Saarbrücken: Universität des Saarlandes.
Skubic, A. (1997). Računalniški programi za prevajanje. Mostovi XXXI, str. 28-37.
Spies, C. (1995). Vergleichende Untersuchung von integrierten Übersetzungssystemen mit Translation-Memory-Komponente. Saarbrücker Studien zu Sprachdatenverarbeitung und Übersetzen. Saarbrücken: Universität des Saarlandes.