{"id":123,"date":"2009-04-26T22:58:04","date_gmt":"2009-04-26T20:58:04","guid":{"rendered":"http:\/\/hell.pl\/wasaty\/blog\/?p=123"},"modified":"2009-04-26T22:58:04","modified_gmt":"2009-04-26T20:58:04","slug":"waga-slowa","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/2009\/04\/26\/waga-slowa\/","title":{"rendered":"Waga s\u0142owa"},"content":{"rendered":"
Tweet<\/a><\/div>\n

\"scale\"T\u0142umacz\u0105c nowy tekst literacki, w celu oceny czasu potrzebnego na jego przet\u0142umaczenie musimy zna\u0107 obj\u0119to\u015b\u0107 tekstu, co da nam pewne poj\u0119cie o czasie, jaki trzeba b\u0119dzie po\u015bwi\u0119ci\u0107 na prac\u0119. Sytuacja zmienia si\u0119 nieco, gdy t\u0142umaczymy tekst techniczny, zw\u0142aszcza d\u0142u\u017cszy, zawieraj\u0105cy powt\u00f3rzenia. W takiej sytuacji obj\u0119to\u015b\u0107 ca\u0142ego tekstu to tylko jeden z parametr\u00f3w definiuj\u0105cych tekst, drugim, znacznie wa\u017cniejszym, jest ilo\u015b\u0107 s\u0142\u00f3w wa\u017conych<\/strong>.<\/p>\n

Wiadomo, \u017ce teksty techniczne, zw\u0142aszcza r\u00f3\u017cnego rodzaju instrukcje obs\u0142ugi i podr\u0119czniki, zawieraj\u0105 powtarzaj\u0105ce si\u0119 sformu\u0142owania i frazy. To w\u0142a\u015bnie wykorzystuje oprogramowanie typu CAT, podpowiadaj\u0105c nam w trakcie pracy t\u0142umaczenie napotkanych wcze\u015bniej segment\u00f3w (np. zda\u0144), co u\u0142atwia i przyspiesza prac\u0119. Jak jednak przyjmuj\u0105c tekst do t\u0142umaczenia okre\u015bli\u0107, ile faktycznie b\u0119dzie wymaga\u0142 pracy?<\/p>\n

Po pierwsze, nale\u017cy wykona\u0107 analiz\u0119 tekstu<\/a> korzystaj\u0105c z ulubionego programu CAT, np. Tradosa, Wordfasta czy OmegiT. Po utworzeniu nowej pami\u0119ci lub wczytaniu utworzonej wcze\u015bniej pami\u0119ci t\u0142umacze\u0144 z danej dziedziny dla konkretnego klienta mo\u017cemy kaza\u0107 programowi policzy\u0107 s\u0142owa w t\u0142umaczonych dokumentach przy r\u00f3wnoczesnym sprawdzeniu zgodno\u015bci segment\u00f3w z istniej\u0105cymi w pami\u0119ci. W efekcie uzyskamy co\u015b w rodzaju tabeli prezentuj\u0105cej rozbicie dokumentu(-\u00f3w) na liczb\u0119 segment\u00f3w i s\u0142\u00f3w w zdefiniowanych z g\u00f3ry przedzia\u0142ach procentowego podobie\u0144stwa. Przyk\u0142ad analizy prezentuje ramka poni\u017cej.<\/p>\n

Analyse Total (8 files):\n\n\u00a0Match Types\u00a0 Segments\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Words Percent Placeables\n\u00a0Context TM\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\n\u00a0Repetitions\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 666\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 8,594\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 33\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 34\n\u00a0100%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 712\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 6,583\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 26\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 3\n\u00a095% - 99%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 158\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 3,123\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 12\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 31\n\u00a085% - 94%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 103\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1,500\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 6\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 16\n\u00a075% - 84%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 91\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1,001\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 4\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 3\n\u00a050% - 74%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 26\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 349\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 3\n\u00a0No Match\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 297\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 4,567\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 18\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 10\n\u00a0Total\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 2,053\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 25,717\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 100\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 100\n\n\u00a0Chars\/Word\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 5.53\n\u00a0Chars Total\u00a0\u00a0 142,267<\/pre>\n
W oprogramowaniu CAT stosowane s\u0105 dwa modele liczenia zgodno\u015bci: \u201eprosty\u201d oraz z wewn\u0119trznymi podstawieniami. Pierwszy z nich sprawdza ilo\u015b\u0107 powt\u00f3rze\u0144 w tek\u015bcie oraz por\u00f3wnuje tekst z zawarto\u015bci\u0105 bazy danych. Je\u015bli stworzymy now\u0105 baz\u0119 TM i przeprowadzimy analiz\u0119, mo\u017cemy uzyska\u0107 taki wynik:<\/p>\n
Analyse Total (8 files):\n\n\u00a0Match Types\u00a0 Segments\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Words Percent Placeables\n\u00a0Context TM\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\n\u00a0Repetitions\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1,123\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 12,570\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 49\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 34\n\u00a0100%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 24\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 30\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\n\u00a095% - 99%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\n\u00a085% - 94%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 2\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 3\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\n\u00a075% - 84%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 3\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\n\u00a050% - 74%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 5\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\n\u00a0No Match\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 899\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 13,105\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 51\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 66\n\u00a0Total\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 2,051\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 25,717\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 100\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 100\n\n\u00a0Chars\/Word\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 5.53\n\u00a0Chars Total\u00a0\u00a0 142,267<\/pre>\n
(W tym przypadku nie by\u0142a to pusta baza, tylko z innej dziedziny, st\u0105d tych kilka przypadkowych zgodno\u015bci.)<\/p>\n
Wida\u0107, \u017ce program policzy\u0142 nam powt\u00f3rzenia… oraz liczb\u0119 s\u0142\u00f3w w segmentach, kt\u00f3re nie s\u0105 podobne do niczego w TM. Drugi spos\u00f3b liczenia, uwzgl\u0119dniaj\u0105cy wewn\u0119trzne podstawienia, da nam jeszcze inny wynik:<\/p>\n
Total:\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 8 files\nDate:\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX\nProject:\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX\nLanguage direction: en-us > pl-pl\n\nMatch Types\u00a0\u00a0 Segments\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Words\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Percent\nTranslated\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\nContext Match\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\nRepetitions\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1148\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 12116\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 48.2\nFormat Change\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 53\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1167\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 4.6\n100%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 5\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 0\n95% - 99%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 52\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 810\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 3.2\n85% - 94%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 58\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 964\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 3.8\n75% - 84%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 61\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 632\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 2.5\n50% - 74%\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 126\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 1375\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 5.5\nNo Match\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 548\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 8081\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 32.1\nTotal\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 2051\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 25152\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 100\nChars\/word\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 5.64<\/pre>\n
Zmieni\u0142a si\u0119 nieco liczba powt\u00f3rze\u0144, pojawi\u0142a si\u0119 nowa kategoria – Format Change – ale przede wszystkim spad\u0142a liczba segment\u00f3w bez t\u0142umaczenia (no match<\/em>) i pojawi\u0142y si\u0119 segmenty we wszystkich zakresach procentowych podobie\u0144stwa. Sk\u0105d si\u0119 wzi\u0119\u0142y? S\u0105 to segmenty podobne do innych segment\u00f3w w tek\u015bcie do przet\u0142umaczenia. Znaczy to, \u017ce b\u0119dziemy mieli z projektem mniej pracy, ni\u017c wydawa\u0142o si\u0119 na pocz\u0105tku. Dobra wiadomo\u015b\u0107, prawda? Owszem, pod warunkiem, \u017ce takiej analizy nie dokona agencja zlecaj\u0105ca nam t\u0142umaczenie. Wtedy oznacza to nie tylko mniej pracy, ale i mniej pieni\u0119dzy za t\u0142umaczenie. W tej chwili bardzo niewiele program\u00f3w CAT przeprowadza analiz\u0119 z zastosowaniem wewn\u0119trznych powt\u00f3rze\u0144, ale ma si\u0119 to pojawi\u0107 jako opcja w najnowszej wersji pakietu Trados. C\u00f3\u017c, nie uciekniemy przed tym, ale gdy b\u0119dziemy przyjmowa\u0107 t\u0142umaczenie analizowane t\u0105 metod\u0105 musimy pami\u0119ta\u0107, \u017ce pojawiaj\u0105ce si\u0119 w wyniku analizy segmenty nie musz\u0105 oznacza\u0107, \u017ce w TM mamy ju\u017c co\u015b, na czym mo\u017cna b\u0119dzie si\u0119 oprze\u0107 w pracy – mo\u017ce po prostu najpierw b\u0119dziemy musieli sobie przet\u0142umaczy\u0107 tekst, do kt\u00f3rego inne segmenty b\u0119d\u0105 podobne.<\/p>\n
No dobrze, ale jak w\u0142a\u015bciwie rozlicza\u0107 tekst troch\u0119 podobny do zawarto\u015bci TM? Ile s\u0105 warte podstawienia z zakresu 75%-84%, a ile z 95%-99%? To ju\u017c ustala agencja (albo my sami, je\u015bli pracujemy bezpo\u015brednio dla klienta ko\u0144cowego), okre\u015blaj\u0105c wag\u0119 s\u0142\u00f3w<\/strong>. Co to znaczy? Okre\u015blonym zakresom podobie\u0144stwa przypisuje si\u0119 pewn\u0105 procentow\u0105 warto\u015b\u0107 stawki bazowej. Ma to dwie zalety: po pierwsze, pozwala w rozs\u0105dny spos\u00f3b wyceni\u0107 t\u0142umaczenie na podstawie wyniku analizy, po drugie, przez zsumowanie liczby s\u0142\u00f3w z poszczeg\u00f3lnych zakres\u00f3w przemno\u017conych przez ich wag\u0119 uzyskujemy wygodny parametr, tak zwan\u0105 liczb\u0119 s\u0142\u00f3w wa\u017conych<\/strong>, kt\u00f3ra pozwala oszacowa\u0107 nak\u0142ad pracy wymagany dla danego zlecenia.<\/p>\n
Na jakiej podstawie przypisa\u0107 wagi poszczeg\u00f3lnym zakresom procentowym? Je\u015bli wsp\u00f3\u0142pracujemy z biurem, tego rodzaju informacje powinny znajdowa\u0107 si\u0119 na umowie, w rachunku lub w materia\u0142ach dost\u0119pnych dla t\u0142umaczy. Je\u015bli chcemy te warto\u015bci okre\u015bli\u0107 dla siebie, to najpro\u015bciej znale\u017a\u0107 i por\u00f3wna\u0107 rozliczenia kilku biur t\u0142umacze\u0144. Poni\u017cej zamieszczam trzy przyk\u0142ady biur, z kt\u00f3rymi wsp\u00f3\u0142pracuj\u0119:<\/p>\n
Translated\u00a0\u00a0\u00a0  0\u00a0\u00a0\u00a0  0\u00a0\u00a0\u00a0  0\nRepetitions    0\u00a0\u00a0 \u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0 25\n100% Match\u00a0\u00a0\u00a0  0\u00a0 \u00a0\u00a0 0\u00a0\u00a0\u00a0 25\n95% - 99%\u00a0\u00a0\u00a0   0\u00a0\u00a0\u00a0 25\u00a0\u00a0\u00a0 50\n85% - 94%\u00a0\u00a0\u00a0  50\u00a0\u00a0\u00a0 60\u00a0\u00a0\u00a0 50\n75% - 84%\u00a0\u00a0\u00a0  50\u00a0\u00a0\u00a0 60\u00a0\u00a0\u00a0 50\n50% - 74%\u00a0\u00a0  100\u00a0\u00a0\u00a0 90\u00a0\u00a0 100\nNo Match\u00a0\u00a0\u00a0  100\u00a0\u00a0 100\u00a0\u00a0 100<\/pre>\n
Chyba \u0142atwo si\u0119 domy\u015bli\u0107, kt\u00f3r\u0105 firm\u0119 lubi\u0119 najbardziej \ud83d\ude42<\/p>\n
Gdy mamy ju\u017c wszystkie potrzebne parametry, mo\u017cemy sobie policzy\u0107 liczb\u0119 s\u0142\u00f3w wa\u017conych korzystaj\u0105c z arkusza kalkulacyjnego (Excell, Calc) lub u\u017cywaj\u0105c bardzo wygodnego programu, CatCount<\/a>. Program jest bezp\u0142atny, mo\u017cna go pobra\u0107 ze strony producenta (stanowi r\u00f3wnie\u017c element programu Translation Office 3000). Po zainstalowaniu mo\u017cna w wygodny spos\u00f3b okre\u015bli\u0107 wagi procentowe s\u0142\u00f3w (a nawet zapisa\u0107 ustawienia dla r\u00f3\u017cnych klient\u00f3w) i po wpisaniu liczby s\u0142\u00f3w uzyskamy liczb\u0119 s\u0142\u00f3w wa\u017conych.<\/p>\n
\n
\"Okno
Okno programu CatCount.<\/p><\/div>\n
Co wi\u0119cej, program potrafi importowa\u0107 pliki analizy programu Trados, co oszcz\u0119dza nam konieczno\u015bci r\u0119cznego wklepywania tych danych.<\/p>\n
Na koniec, dla por\u00f3wnania liczba s\u0142\u00f3w wa\u017conych dla pierwszego podanego rozliczenia przy u\u017cyciu trzech zaprezentowanych powy\u017cej schemat\u00f3w – odpowiednio: 6166, 7162 i 11522.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
T\u0142umacz\u0105c nowy tekst literacki, w celu oceny czasu potrzebnego na jego przet\u0142umaczenie musimy zna\u0107 obj\u0119to\u015b\u0107 tekstu, co da nam pewne poj\u0119cie o czasie, jaki trzeba b\u0119dzie po\u015bwi\u0119ci\u0107 na prac\u0119. Sytuacja zmienia si\u0119 nieco, gdy t\u0142umaczymy tekst techniczny, zw\u0142aszcza d\u0142u\u017cszy, zawieraj\u0105cy powt\u00f3rzenia. W takiej sytuacji obj\u0119to\u015b\u0107 ca\u0142ego tekstu to tylko jeden z parametr\u00f3w definiuj\u0105cych tekst, drugim, znacznie wa\u017cniejszym, jest ilo\u015b\u0107 s\u0142\u00f3w wa\u017conych.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[3,6],"tags":[9,12,47,50],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/123"}],"collection":[{"href":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=123"}],"version-history":[{"count":0,"href":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/123\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=123"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=123"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/wasaty.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=123"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}