Ժամանակակից թարգմանության մեջ վերջին տասնամյակում առաջ եկավ մի հասկացություն՝ հետ-խմբագրում։ Անգլերենում այն հանդես է գալիս post-editing տերմինով։ 

Հասկացությունը սկսեց ավելի հաճախ հանդիպել այն ժամանակ, երբ ավտոմատացված թարգմանությունները դանդաղ, բայց հաստատուն քայլերով մուտք գործեցին տարբեր ոլորտներ։

Այս հասկացությունը հաճախ շփոթում են խմբագրման հետ։ Նրա բնութագրումները տարբեր են և լեզվի բնագավառում աշխատող թարգմանիչներն ու խմբագրողները միշտ չէ, որ տալիս են կոնցեպտի հստակ նկարագրությունը։ 

Հետ-խմբագրումը բնորոշվում է որպես ավտոմատ համակարգի կողմից գեներացված թարգմանություն, որի վերանայումը կատարվում է մասնագետ թարգմանչի կողմից։ Խմբագրում (editing) և հետ-խմբագրում (post-editing) հասկացությունները տարբերվում են նրանով, որ առաջինի դեպքում խմբագրումը կատարվում է մասնագետ թարգմանչի կողմից, որի թարգմանչական արդյունքը մշակվել է մարդկային մտքի շնորհիվ, իսկ երկրորդի դեպքում թարգմանությունը գեներացվում է ավտոմատացված համակարգի միջոցով։

Հետ-խմբագրումը բացարձակ չի ենթադրում թեթև խմբագրումը։ Ավտոմատացված թարգմանության վերանայումը պահանջում է բարձր կենտրոնացվածություն, քանի-որ առաջին հայացքից համակարգչի կողմից գեներացվող նախադասությունները կարծես սահուն տեսք ունեն։ Դրանք թվում են բավականին կապակցված, սակայն իրենց մեջ ներառում են իմաստային և քերականական սխալներ։

Հետ–խմբագրումն ենթադրում է մանրակրկիտ խմբագրում՝ թարգմանությունը գրագետ մակարդակին հասցնելու և այն հրապարակելու համար: Այն պետք է ներառի բոլոր կետադրական, տերմինաբանական, ուղղագրական և ոճական կանոնները: Հետ-խմբագրվելով, թարգմանությունը պետք է՝   1․ արտացոլի սկզբնաղբյուր տեքստի ճշգրիտ պատկերը, 2․ ներառի ճիշտ կետադրություն և ուղղագրություն, 3․ շարահյուսորեն արտացոլի սկզբնաղբյուր լեզվի պայմանականությունները, 4․ ընդգրկի մշակութային փոփոխությունները (պետք է ադապտացվեն ամսաթվի և ժամանակի ֆորմատները, չափման միավորներ, թվերի ֆորմատները, դրամական միավորը և այլն), 5․ հետևի սկզբնաղբյուր լեզվի ոճին, 6․ համապատասխանեցվի վերջնական օգտվողի՝ որպես ընթերցողի պահանջներին։

Ինչպե՞ս է առաջացել հետ-խմբագրման անհրաժեշտությունը և ինչո՞ւ թարգմանիչներն այն չեն սիրում

Հետ-խմբագրումն անցել է հետաքրքիր փուլերով։ Դրա մասին առաջին անգամ խոսվեց 1997թ-ին, երբ անհրաժեշտ էր հետ-խմբագրել համակարգչի կողմից գեներացվող տեքստերը մասնագետ լեզվաբանների և թարգմանիչների կողմից։ Համացանցում տեղի էր ունենում կոնտենտի պայթյուն, որի հիմնական խթանը մեդիա և սոցիալական ցանցերն էին։ Բիզնես աշխարհում սկսեցին թարգմանությանը նայել բոլորովին նոր տեսանկյունից։ Ընկերությունների համար առաջնահերթ դարձավ բիզնես կոնտենտը գլոբալ լսարանին ներկայացնելու խնդիրը։ Թարգմանչական ուժերը հետզհետե չէին հերիքում։ Փոխվում էր նաև թարգմանիչների առջև դրված պահանջը։ Մեծանում էր ավտոմատացված թարգմանության կարիքը և բարձրանում լոկալիզացիայի դերը։

2016 թվականին Գուգլ ընկերությունը հայտարարեց GNMT՝ Գուգլ նեյրո-ավտոմատացված թարգմանության համակարգի մշակման մասին։ Մեծ կարիք էր զգացվում թարգմանիչների և մասնագետ լեզվաբանների, ովքեր կկատարեին հետ-խմբագրման աշխատանքները։ Միայն 2016-2017 թվականներին ահռելի աշխատանք կատարվեց՝ բարելավելու ավտոմատացված թարգմանությունների որակը, որը չէր կատարվել թարգմանության ողջ պատմության ընթացքում։

Մինչև բարձր որակին հասնելը, ավտոմատացված թարգմանություններն արդեն անցել էին 3 երեք հիմնական փուլերով, որոնց հիմքում ընկած են եղել մեքենական թարգմանությունների հետևյալ 3 տեսակները՝ 

1․ Օրենքների վրա հիմնվող թարգմանություններ, որոնք կիրառում էին լեզվաբանական օրենքներ։  

Նախադասությունն ենթարկվում էր փարսինգի՝ շարահյուսական վերլուծության։ Վերլուծվում էր սկզբնաղբյուր լեզվի նախադասության կառուցվածքը, փոխարկվում համակարգչի կողմից և վերածվում թիրախ լեզվի արդյունքի։ Համակարգն օգտվում էր լեզվաբանական կանոններից և համակցված բառարաններից։  Տվյալ բառարանն ինքնին կարող էր բաղկացած լինել սկզբնաղբյուր լեզվի բառերից և նախադասություններից, իրենց թարգմանություններից և մանրամասն քերականական տեղեկություններից: 

2․ Վիճակագրական ավտոմատացված թարգմանություններ, որոնք գեներացնում էին թարգմանություններ՝ կիրառելով նախկինում թարգմանված մեծ ծավալի կոնտենտը։ 

3․ Նեյրո-մեքենական թարգմանություն, որը համարվում է արհեստական բանականության (AI) ավելի մեծ կառուցվածքային հարթակը (Framework)։

Ըստ ընդհանուր հաշվարկների՝ այսօր մոտ 800 և ավել բիլիոն բառ է թարգմանվում օրեկան՝ հանրային ավտոմատացված թարգմանության հարթակների միջոցով։ Ավտոմատացված թարգմանությունները և նեյրո-մեքենական թարգմանություններն իրենց հետևից բերում էին համակարգի կողմից կատարվող թարգմանությունների հետ-խմբագրման անհրաժեշտությունը։ Լեզվաբանների առջև դրվում էր խնդիր՝ օպտիմալացնել կորպուսի տվյալները՝ բարձր որակի մեքենական թարգմանություն ապահովելու համար։ Աշխատելով ինժիներների և այլ մասնագետների հետ, համակարգչային ոլորտի լեզվաբանները աշխատում էին լեզուն ավելի շահավետ ներկայացնելու տեսանկյունից՝  վերլուծելով տվյալները և թողարկելով թարգմանչական բարձր որակ։ 

Վերջին տարիների պահանջարկով պայմանավորված, հետ-խմբագրման աշխատանքը վերածվեց այլընտրանքային թարգմանության տեսակի։ Թարգմանիչները, ծախսելով երկար տարիներ լեզվի իմացության, փորձի և թարգմանչական հմտությունների վրա, այսօր դեռևս հաճախ են հրաժարվում ավտոմատացված թարգմանությունների հետ-խմբագրման աշխատանքներից՝ գիտակցելով, որ անդառնալի հետք են թողում շուկայում առաջ եկող հետագա պահանջարկի վրա։ Սակայն նորանոր լուծումները ստիպում են թարգմանիչներին նորովի մոտենալ իրենց մասնագիտական ճանապարհին։ Նրանց աշխատանքը շարունակ փոխակերպվում է։ Թարգմանիչները չեն կատարում զուտ թարգմանչական աշխատանք։ Նրանք կատարում են մեծածավալ խմբագրման, վերանայման, տերմինոլոգիական և այլ աշխատանքները, որտեղ ավտոմատացման համակարգերն ու լեզուն համընթաց շարժվում են առաջ՝ նորանոր  խնդիրներ դնելով թե՛ թարգմանիչների, թե՛ ընդանրապես մարդկության առաջ։