COMPARISON OF MACHINE TRANSLATION WITH HUMAN TRANSLATION

Upon examination of the history of development of machine translation, it becomes clear that the ever-growing demand for rapid translation has been surpassing the human translators' capacity. Furthermore, the expansion of the Internet has created a demand for prompt online translations, which human translators cannot carry out. Statistically based tool Google Translate provides a multilingual machine translation by automatically translating one written language to another. The purpose of this research is to evaluate Google Translate machine translation output for English – Croatian and Croatian – English language pairs in four genres. The corpora sample is a collection of eight text extracts from four different text genres. Machine translation outputs were analysed by human evaluation on the criteria of fluency and adequacy. Human evaluation is enhanced by detailed error analysis in order to examine the error types for their classification according to text genre. The findings may be useful in further research. The results show that Google Translate is still limited in translation of certain text types, especially those with complex structures and grammatical concepts, rich morphological and semantic system. In addition, the most notable error is mistranslation of multi-word expressions, but there is also a high frequency of both inflection and preposition errors.Razvojem strojnog prevođenja kroz povijest jasno je da rastući zahtjevi za brzom uslugom prevođenja nadilaze sposobnosti prevoditelja. Razvoj i širenje uporabe interneta nameću zahtjev za brzim i efikasnim online prijevodima koje prevoditelji ne mogu izvršiti. Alat za strojno prevođenje temeljen na statističkom modelu, Google Translate, pruža mogućnost multijezičnog strojnog prijevoda automatski prevodeći jedan pisani jezik u drugi. Svrha ovog istraživanja je vrjednovanje strojnog prijevoda za englesko-hrvatske i hrvatsko-engleske jezične parove u četiri tekstualna žanra. Korpus je temeljen na osam ulomaka tekstova koji pripadaju četiri različita žanra. Strojni prijevodi su ručno analizirani po kriterijima fluentnosti i adekvatnosti. Ljudska evaluacija je potkrijepljena detaljnom analizom grešaka kako bi se iste klasificirale prema žanru. Otkrića mogu biti korisna za daljnje istraživanje na ovom području. Rezultati pokazuju da Google Translate i dalje daje nedovoljno dobre prijevode za odreĎene vrste teksta, posebice one sa složenim strukturama i gramatičkim konceptima te bogatim morfološkim i semantičkim sistemom. Štoviše, najčešće pogreške se tiču netočnog prijevoda višejezičnih izraza, ali su također česte pogreške pri prijevodu fleksija i prijedloga