ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВАНИЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРИЕМА АНТОНИМИЧЕСКОГО ПЕРЕВОДА В ЦИФРОВОЙ СРЕДЕ 8
1.1. Классификация машинного перевода: типы, стратегии, виды 8
1.2. Основные ошибки машинного перевода в русско-китайской и англо¬китайской языковых парах 14
1.3. Сравнительно-сопоставительный анализ русского и китайского
языков на структурном уровне 18
1.4. Место антонимического перевода в теории соответствий и
трансформаций 25
1.5. Дифференциация антонимического и конверсивного перевода 31
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1 38
ГЛАВА 2. СПЕЦИФИКА ЦИФРОВОЙ РЕАЛИЗАЦИИ
АНТОНИМИЧЕСКОГО ПЕРЕВОДА В АНГЛО-РУССКО-КИТАЙСКОЙ ЯЗЫКОВОЙ ПАРАЛЛЕЛИ 41
2.1. Виды случаев использования антонимического перевода человеком
в русско-китайской языковой паре 42
2.1.1. Антонимический перевод, основанный на прилагательных
антонимах, использованный человеком в русско-китайской языковой паре 42
2.1.2. Антонимический перевод в союзных конструкциях, использованный
человеком в русско-китайской языковой паре 44
2.1.3. Антонимический перевод в вопросительных конструкциях,
использованный человеком в русско-китайской языковой паре 47
2.1.5. Антонимический перевод в конструкциях, обозначающих время,
использованный человеком в русско-китайской языковой паре 49
2.1.6. Прием антонимического перевода в идиоматических сочетаниях,
использованный человеком в русско-китайской языковой паре 52
2.1.7. Антонимический перевод, требующий логического развития
использованный человеком в русско-китайской языковой паре 54
2.2. Случаи использования человеком антонимического перевода в
англо-китайской языковой паре 59
2.2.1. Антонимический перевод, основанный на прилагательных антонимах, использованный человеком в англо-китайской языковой паре 60
2.2.2. Антонимический перевод в вопросительных конструкциях,
использованный человеком в англо-китайской языковой паре 61
2.2.3. Антонимический перевод в конструкциях, обозначающих время,
использованный человеком в англо-китайской языковой паре 61
2.2.4. Антонимический перевод, требующий логического развития,
использованный человеком в англо-китайской языковой паре 62
2.3. Слабый, узуальный и сильный антонимический перевод в англо-
китайской и русско-китайской языковых парах при ручном переводе 63
2.4. Позитивация, негативация, и аннуляция при антонимическом
переводе англо-китайской и русско-китайской языковых парах при ручном переводе 66
2.5. Случаи использования системами машинного перевода
антонимического перевода в англо-китайской языковой паре 70
2.6 Случаи использования системами машинного перевода
антонимического перевода в русско-китайской 76
2.7. Ошибки онлайн сервисов Google, Yandex, Baidu, Youdao, связанные
с отсутствием антонимического перевода 81
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2 85
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 87
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 89
ПРИЛОЖЕНИЕ А 94
В современной теории перевода закрепилось мнение, что буквальный перевод слово в слово во многих случаях не способен адекватно передать смысл исходного сообщения. Поэтому при переводе невозможно обойтись без переводческих трансформаций, и если человек научился в полной мере владеть различными переводческими стратегиями, то системы машинного перевода, несмотря на свое колоссальное развитие в последние годы, по- прежнему выдают буквальный перевод. Мы решили сравнить количество использованных переводческих трансформаций в машинном переводе и в ручном переводе с целью оценки качества перевода, предоставляемого онлайн-сервисами. Это поможет нам понять сможет ли машинный перевод показать результат, сопоставимый с ручным переводом. Из огромного числа переводческих приемов нас привлек именно антонимический перевод, так как данная трансформация подразумевает преобразования на лексическом, морфологическом и синтаксическом уровнях. Антонимический перевод довольно сложен в своем воплощении, поэтому использование его онлайн- сервисами по переводу будет демонстрировать качество перевода и способность к обучению переводческим трансформациям в целом.
Машинный перевод плотно вошел в нашу жизнь, он используется как крупными переводческими агентствами, так и переводчиками -фрилансерами, потому что компьютер значительно ускоряет процесс перевода, и современный переводчик не может представить работу без него. В последние годы качество машинного перевода неуклонно растет в связи с внедрением систем нейронного перевода, способных к самообучению. Поэтому в настоящее время как ученых, так и обычных людей интересует то , насколько машинный перевод может быть качественным. Возможно, вскоре автоматический перевод не будет ассоциироваться с низкокачественным переводом, требующим большого количества правок. Существует внушительное количество исследований, посвященных машинному переводу, однако ресурсов, освещающих использование системами автоматического перевода приема антонимического перевода, нами не было обнаружено. Кроме того, исследования в области использования антонимического перевода проводились в основном в англо-русской языковой паре. Что касается антонимического перевода в русско-китайской паре и англо¬китайской паре, ресурсов, освещающих данную тему не много, в этом и заключатся актуальность нашей работы.
Объектом исследования является ручной и цифровой перевод в контексте специальной и частной теорий перевода.
Предметом исследования являются особенности реализации приема антонимического перевода человеком и системами автоматического перевода.
При выполнении работы мы поставили перед собой следующую цель - определить закономерности использования антонимического перевода человеком и системами онлайн-перевода в китайско-русской и англо¬китайской языковых парах.
Для достижения данной цели нужно выполнить следующие задачи:
1. Дифференцировать понятие машинного перевода от автоматизированного и дать характеристику приему антонимического перевода.
2. Составить подборку примеров употребления антонимического перевода с китайского на русский язык и с английского на китайский язык.
3. Классифицировать случаи использования антонимического
приема в ручном переводе.
4. Протестировать собранные примеры через системы автоматического перевода Google, Yandex, Baidu, Youdao.
5. Классифицировать случаи использования антонимического перевода машиной и проанализировать частоту их употребления.
6. Выделить основные закономерности использования
антонимического перевода в англо-китайской и русско-китайской языковых парах.
Основными методами исследования, использованными в данной работе, являются: метод сплошной выборки, лингвистическое наблюдение, сравнительно-сопоставительный анализ исходного текста и текста перевода, переводческий анализ, описательный и интерпретационный методы.
Материалом исследования послужили новостные статьи медиа-платформы ^ М ^ ^ «Россия-Китай: главное», перевод рассказа Я Ж «Дивная ночь» А.А. Перловой, опубликованный на информационном портале «Магазета», перевод романа Марка Зусакса «Книжный вор» с английского на китайский язык. С помощью данных материалов нами было отобрано 100 примеров антонимического перевода в русско -китайской и 100 примеров антонимического перевода в англо-китайских языковых парах. Далее эти примеры были переведены системами автоматического перевода: Google, Yandex, Baidu, Youdao.
Теоретическая значимость нашей работы заключается в определении места антонимического перевода в системе соответствий и трансформаций, а также освещение спорного вопроса о том является ли конверсивный перевод видом антонимического перевода или отдельной переводческой трансформацией. Помимо этого, ознакомление с тем, как отрицание выражается в китайском, английском и русском языках, помогло в поисках примеров использования антонимического перевода для практической части.
Практическая значимость заключается в том, что результаты исследования могут быть использованы для изучения приёма антонимического перевода и последующего использования знаний для обучения систем машинного перевода приему антонимического перевода. Помимо этого, на основе примеров, использованных в работе, могут быть составлены практические упражнения для развития навыков применения данного переводческого приема.
В первой главе мы обращаемся к истории машинного перевода, рассматриваем его классификации и перечисляем различные подходы осуществления машинного перевода. Также мы изучаем виды ошибок, которые могут возникнуть при машинном переводе и пытаемся выделить типичные ошибки для русско-китайской и англо-китайской языковых пар. Рассмотрев способы выражения отрицания в китайском, русском и английском языках, мы знакомимся с приемом антонимического перевода, а также определяем его место в классификации переводческих трансформаций. Далее посредством выявления природы антонимов и коверсивов дифференцируем понятия антонимический и конверсивный перевод.
Вторая глава посвящена классификации случаев использования антонимического перевода человеком и компьютером, а также выявлению частоты использования данного приема при цифровой обработке.
Улучшение качества нейронного и гибридного перевода является актуальной проблемой компьютерной лингвистики. Однако по-прежнему не найдено оптимального решения для исправления некоторых ошибок, возникающих при машинном переводе. Особую сложность представляет перевод отрицания в китайском, английском и русском языках, так как категория отрицания выражена в данных языках по-разному. В англо¬китайской и русско-китайской языковых парах были замечены случаи, когда отрицательная форма передает утвердительное значение при переводе и наоборот, это служит основанием для использования такой переводческой трансформации, как антонимический перевод. В ходе изучения приема антонимического перевода и его места в теории соответствий и трансформаций, мы пришли к тому, что под антонимическим перевод ом понимается лексико-грамматическая трансформация, при которой отрицательная форма в исходном языке изменяется на положительную в языке перевода. Разобравший в различии антонимов и конверсивов, мы пришли к выводу, что конверсивный перевод является самостоятельной переводческой трансформацией, а не видом антонимического перевода.
В практической части нами были проанализированы 100 примеров в русско-китайской и 100 примеров в англо-китайских языковых парах с точки зрения использования человеком и компьютером приема антонимического перевода, нами были исключены примеры конверсивного перевода, так как нами принято решение дифференцировать антонимический и конверсивный перевод.
В китайско-русской и англо-китайской языковых парах можно выделить маркеры, при которых следует использовать антонимический перевод при ручном переводе, часть из них является релевантной для машинного перевода. Из 100 примеров англо-китайской языковой пары, где человеком было принято решение использовать антонимический перевод, Google использовал данную переводческую трансформацию в 32% случаев, Yandex в 33%, Baidu в 34% и Youdao в 38 %. Таким образом средний процент использования антонимичсекого перевода системами машинного перевода в англо-китайской языковой паре составляет 34%, что практически в три раза меньше, чем использование антонимического перевода при ручном переводе. Показатели русско-китайской языковой пары не сильно отличаются от англо-китайской пары. В русско-китайской языковой паре наибольший процент показал сервис автоматического перевода Google с результатом 40%, процент использования машинного перевода онлайн -сервисами Yandex, Baidu, Youdao составляет 35%, 27% и 31% соответственно. Средний процент использования антонимического перевода в русско-китайской языковой паре практически не отличается от англо-китайской языковой пары, 33% против 34%, поэтому для того, чтобы выяснить в какой языковой паре антонимический перевод встречается чаще нужно больше примеров. На основании этих данных можно сказать, что компьютер использует антонимический перевод значительно реже человека, поэтому остается огромный потенциал для обучения систем машинного перевода антонимическому переводу.
В машинном переводе присутствует небольшой процент ошибок, при отсутствии использования приема антонимического перевода. В основном ошибки происходили из -за невозможности считать контекст ситуации и лишь в 2% случаев были допущены фактические ошибки.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
