Структурно-семантические трансформации сложноподчиненных предложений научно-технического текста при машинном переводе в современном китайском языке
|
ВВЕДЕНИЕ 3
1. Теоретические основы исследования 6
1.1. Машинный перевод научно-технических текстов с китайского языка на русский:
история, технологии, особенности 6
1.2. Структурные и семантические трансформации как способы достижения адекватного
перевода; анализ применения структурно-семантических трансформаций при переводе... 16 Выводы по главе 1 26
2. Адекватность применения структурно-семантических трансформаций при машинном
переводе на примере научно-технических текстов 27
2.1. Особенности применения структурно-семантических трансформаций при переводе
научно-технических текстов 27
2.2. Сравнительно-сопоставительный анализ, оценка адекватности применения структурно - семантических трансформаций при машинном переводе сложноподчиненных предложений
научно-технических текстов 33
Выводы по главе 2 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 61
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 63
ПРИЛОЖЕНИЕ 68
1. Теоретические основы исследования 6
1.1. Машинный перевод научно-технических текстов с китайского языка на русский:
история, технологии, особенности 6
1.2. Структурные и семантические трансформации как способы достижения адекватного
перевода; анализ применения структурно-семантических трансформаций при переводе... 16 Выводы по главе 1 26
2. Адекватность применения структурно-семантических трансформаций при машинном
переводе на примере научно-технических текстов 27
2.1. Особенности применения структурно-семантических трансформаций при переводе
научно-технических текстов 27
2.2. Сравнительно-сопоставительный анализ, оценка адекватности применения структурно - семантических трансформаций при машинном переводе сложноподчиненных предложений
научно-технических текстов 33
Выводы по главе 2 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 61
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 63
ПРИЛОЖЕНИЕ 68
На сегодняшний день нельзя отрицать то влияние, которое развитие машинного перевода оказало на все профессиональное сообщество переводчиков. С его внедрением в рабочий процесс, компании и отдельные специалисты смогли ускорить выполнение задач и оптимизировать переводческий процесс. Однако до сих пор функции автоматических переводчиков остаются ограниченными: сомнению подлежит их использование в работе с рядом жанров текстов и языковых пар. Первое обусловлено особенностями самих текстов, содержанием или отсутствием в них устойчивых выражений, шаблонных фраз, терминов, средств выразительности — всего того, чей перевод требует взгляда и оценки профессионала-человека. Второе же является закономерным, учитывая историю развития машинного перевода: с начального этапа и до настоящего времени именно английский язык являлся приоритетным в данной области ввиду его повсеместного распространения и международного статуса. Совершенствование машинного перевода с других языков и на другие языки так же важно - приоритет подобных исследований диктуется степенью взаимодействия отдельных стран и характером их отношений. В данном ключе можно утверждать, что в связи с выходом российско-китайских отношений на новый уровень особое внимание следует уделить автоматическому переводу языковой пары «китайский- русский». Его развитие будет способствовать упрощению контактов между двумя государствами и созданию дополнительных возможностей для их возникновения.
В настоящий момент Китай является важным партнером России с точки зрения не только экономики, но и развития науки и техники. В период пандемии онлайн уже были проведены совместные мероприятия по тематике медицины, сельского хозяйства, экологии и т.д., подобного рода сотрудничество продолжается и сейчас. Однако несмотря на публикацию научных исследований, презентацию открытий и достижений внутри каждого государства по отдельности, очень малая их часть получает широкое распространение. Речь идет о публикациях научных журналов, докладов конференций и других материалах. Затруднение в коммуникации и обмене опытом, наблюдаемые в научном сообществе, могут стать одним из факторов замедления результатов сотрудничества двух стран. В этом ключе машинный перевод следует рассматривать как средство, способное на определенном уровне обеспечивать связь между учеными кругами двух стран. Таким образом, актуальность данной работы обусловлена продолжающимся взаимодействием китайского и российского научных сообществ и необходимостью взаимного обмена результатами исследовательской деятельности двух стран.
Теоретическую базу составили труды следующих ученых и исследователей:
1. В области технологии машинного перевода: Ю. Н. Марчук [31, 32], О. С. Кулагина [25], М. Б. Раренко [39], В. М. Зелко [15, 16, 17].
2. В области научно-технического перевода: М. Н. Макеева [30], И. В. Кочергин [23].
3. В области теории перевода: Л. С. Бархударов [5], В. Н. Комиссаров [20, 21], Р. К. Миньяр-Белоручев [34].
4. В области перевода с китайского языка на русский: В. И. Горелов [8, 9], В. Ф. Щичко [50], А. В. Скворцов [41].
Объект исследования составили сложноподчиненные предложения в китайскоязычных научно-технических текстах, переведенных на русский язык посредством машинного перевода. В качестве предмета исследования выступают структурно - семантические трансформации сложноподчиненных предложений в научно-технических текстах при машинном переводе.
Цель исследования состоит в том, чтобы выделить наиболее эффективные способы и приемы перевода сложноподчиненных предложений научно -технических текстов, а также программы автоматического перевода, осуществляющие наиболее адекватный перевод.
Для достижения поставленной цели были выделены следующие задачи:
1. Рассмотреть основные этапы развития и технологии машинного перевода текстов с китайского на русский, а также особенности перевода китайских научно-технических текстов.
2. Провести анализ использования структурных и семантических трансформаций как средств создания адекватного перевода китайскоязычного текста на русский.
3. Выявить особенности применения структурно-семантических трансформаций при машинном переводе научно-технических текстов.
4. Провести сравнительно-сопоставительный анализ переводов сложноподчиненных предложений в научно-технических текстах, выполненных разными программами машинного перевода, выявить наиболее продуктивные структурно-семантические трансформации и эффективные программы машинного перевода.
В процессе исследования были использованы следующие методы: метод анализа научно-исследовательской литературы, метод сравнительно-сопоставительного анализа, метод обобщения и анализа полученных данных.
Структура работы представляет из себя введение, теоретическую и практическую части исследования с последующими выводами, заключение, список использованных источников и литературы, приложение.
Во введении представлено обоснование актуальности выбранной темы исследования, указаны его объект и предмет, цель и задачи.
В главе 1 приводятся теоретические положения, касающиеся развития машинного перевода в языковой паре «китайский-русский» и, в частности, особенности перевода научно-технических текстов. Также рассматриваются структурные и семантические трансформации как средства достижения адекватности перевода.
В главе 2 структурно-семантические трансформации рассматриваются уже с точки зрения их применения при машинном переводе сложноподчиненных предложений научно¬технических текстов. Дается оценка текстов перевода.
В заключении подводится итог проделанной работы.
В настоящий момент Китай является важным партнером России с точки зрения не только экономики, но и развития науки и техники. В период пандемии онлайн уже были проведены совместные мероприятия по тематике медицины, сельского хозяйства, экологии и т.д., подобного рода сотрудничество продолжается и сейчас. Однако несмотря на публикацию научных исследований, презентацию открытий и достижений внутри каждого государства по отдельности, очень малая их часть получает широкое распространение. Речь идет о публикациях научных журналов, докладов конференций и других материалах. Затруднение в коммуникации и обмене опытом, наблюдаемые в научном сообществе, могут стать одним из факторов замедления результатов сотрудничества двух стран. В этом ключе машинный перевод следует рассматривать как средство, способное на определенном уровне обеспечивать связь между учеными кругами двух стран. Таким образом, актуальность данной работы обусловлена продолжающимся взаимодействием китайского и российского научных сообществ и необходимостью взаимного обмена результатами исследовательской деятельности двух стран.
Теоретическую базу составили труды следующих ученых и исследователей:
1. В области технологии машинного перевода: Ю. Н. Марчук [31, 32], О. С. Кулагина [25], М. Б. Раренко [39], В. М. Зелко [15, 16, 17].
2. В области научно-технического перевода: М. Н. Макеева [30], И. В. Кочергин [23].
3. В области теории перевода: Л. С. Бархударов [5], В. Н. Комиссаров [20, 21], Р. К. Миньяр-Белоручев [34].
4. В области перевода с китайского языка на русский: В. И. Горелов [8, 9], В. Ф. Щичко [50], А. В. Скворцов [41].
Объект исследования составили сложноподчиненные предложения в китайскоязычных научно-технических текстах, переведенных на русский язык посредством машинного перевода. В качестве предмета исследования выступают структурно - семантические трансформации сложноподчиненных предложений в научно-технических текстах при машинном переводе.
Цель исследования состоит в том, чтобы выделить наиболее эффективные способы и приемы перевода сложноподчиненных предложений научно -технических текстов, а также программы автоматического перевода, осуществляющие наиболее адекватный перевод.
Для достижения поставленной цели были выделены следующие задачи:
1. Рассмотреть основные этапы развития и технологии машинного перевода текстов с китайского на русский, а также особенности перевода китайских научно-технических текстов.
2. Провести анализ использования структурных и семантических трансформаций как средств создания адекватного перевода китайскоязычного текста на русский.
3. Выявить особенности применения структурно-семантических трансформаций при машинном переводе научно-технических текстов.
4. Провести сравнительно-сопоставительный анализ переводов сложноподчиненных предложений в научно-технических текстах, выполненных разными программами машинного перевода, выявить наиболее продуктивные структурно-семантические трансформации и эффективные программы машинного перевода.
В процессе исследования были использованы следующие методы: метод анализа научно-исследовательской литературы, метод сравнительно-сопоставительного анализа, метод обобщения и анализа полученных данных.
Структура работы представляет из себя введение, теоретическую и практическую части исследования с последующими выводами, заключение, список использованных источников и литературы, приложение.
Во введении представлено обоснование актуальности выбранной темы исследования, указаны его объект и предмет, цель и задачи.
В главе 1 приводятся теоретические положения, касающиеся развития машинного перевода в языковой паре «китайский-русский» и, в частности, особенности перевода научно-технических текстов. Также рассматриваются структурные и семантические трансформации как средства достижения адекватности перевода.
В главе 2 структурно-семантические трансформации рассматриваются уже с точки зрения их применения при машинном переводе сложноподчиненных предложений научно¬технических текстов. Дается оценка текстов перевода.
В заключении подводится итог проделанной работы.
В основе работы программ машинного перевода лежат статистические данные, базы уже существующих текстов на двух языках, работа нейронных сетей. В основе же работы переводчика-человека лежит его мыслительная деятельность, что находит выражение в совершаемых им трансформациях. В данном исследовании мы накладываем два разных по характеру осуществления переводческих процессов друг на друга и анализируем тексты, полученные при машинном переводе, с точки зрения прослеживающихся в них трансформаций. На наш взгляд, данные способ является одним из возможных способов оценки и изучения машинного перевода, поскольку он производится на основе человеческого представления и формально произведенных в тексте преобразованиях.
Машинный перевод текстов с китайского языка на русский и в особенности перевод научно-технических текстов осложнен такими факторами, как: сложная структура китайских предложений, зависимость перевода отдельных лексических единиц от научной области, в которой они применяются, затрудненная сегментация китайских текстов и т.д. Тем не менее именно тексты научно-технического стиля представляют огромный потенциал для дальнейшего исследования в контексте возможностей и технологии машинного перевода. Наряду со сложностью, они отличаются стройностью изложения, логичностью и однозначностью трактовок, что делает их удобными для перевода при помощи программ-переводчиков.
Перечисленными особенностями научно -технических текстов обусловлено проявление определенного вида трансформаций в текстах их перевода. В связи с однозначностью формулировок, а, следовательно, и невозможности произвольного изменения отдельных лексических единиц из -за угрозы возникновения фактических ошибок, в текстах перевода наблюдаются преимущественно те трансформации и приемы, которые направлены на компенсацию грамматических различий между языками и формирование понятного для носителя языка перевода информационное сообщение. Среди всех трансформаций и приемов наиболее часто применяющимися и продуктивными можно считать замены части речи или синтаксической функции слова, а также добавление лексических единиц.
Важной задачей при переводе научно-технических текстов, с которой порой не вполне удачно справляются программы машинного перевода, является передача подчинительной связи и логических отношений внутри предложения в целом. По этой причине в качестве предмета данного исследования были выбраны сложноподчиненные предложения китайскоязычных научно-технических текстов. Им характерна сложная структура и частое отсутствие формально выраженных показателей связи между частями - то есть именно те факторы, которые затрудняют машинный перевод. Проанализировав четыре программы автоматического перевода (Google Переводчик, Яндекс Переводчик, DeepL, Chat GPT), мы пришли к следующим выводам:
1. При машинном переводе сложноподчиненных предложений с китайского языка наиболее качественных вариантов перевода можно достигнуть при самостоятельном членении предложении и опущении осложняющих его конструкций.
2. Наиболее грамотными с точки зрения синтаксической организации являются переводы, выполненные в программах Chat GPT и DeepL. По результатам исследования именно эти две программы наибольшее количество раз выполняли безошибочное определение характера подчинительной связи и логических отношений в предложении. В связи с этим мы считаем их наиболее подходящими для использования переводчиками китайскоязычных научно -технических текстов при условии дальнейшего постредактирования .
Машинный перевод текстов с китайского языка на русский и в особенности перевод научно-технических текстов осложнен такими факторами, как: сложная структура китайских предложений, зависимость перевода отдельных лексических единиц от научной области, в которой они применяются, затрудненная сегментация китайских текстов и т.д. Тем не менее именно тексты научно-технического стиля представляют огромный потенциал для дальнейшего исследования в контексте возможностей и технологии машинного перевода. Наряду со сложностью, они отличаются стройностью изложения, логичностью и однозначностью трактовок, что делает их удобными для перевода при помощи программ-переводчиков.
Перечисленными особенностями научно -технических текстов обусловлено проявление определенного вида трансформаций в текстах их перевода. В связи с однозначностью формулировок, а, следовательно, и невозможности произвольного изменения отдельных лексических единиц из -за угрозы возникновения фактических ошибок, в текстах перевода наблюдаются преимущественно те трансформации и приемы, которые направлены на компенсацию грамматических различий между языками и формирование понятного для носителя языка перевода информационное сообщение. Среди всех трансформаций и приемов наиболее часто применяющимися и продуктивными можно считать замены части речи или синтаксической функции слова, а также добавление лексических единиц.
Важной задачей при переводе научно-технических текстов, с которой порой не вполне удачно справляются программы машинного перевода, является передача подчинительной связи и логических отношений внутри предложения в целом. По этой причине в качестве предмета данного исследования были выбраны сложноподчиненные предложения китайскоязычных научно-технических текстов. Им характерна сложная структура и частое отсутствие формально выраженных показателей связи между частями - то есть именно те факторы, которые затрудняют машинный перевод. Проанализировав четыре программы автоматического перевода (Google Переводчик, Яндекс Переводчик, DeepL, Chat GPT), мы пришли к следующим выводам:
1. При машинном переводе сложноподчиненных предложений с китайского языка наиболее качественных вариантов перевода можно достигнуть при самостоятельном членении предложении и опущении осложняющих его конструкций.
2. Наиболее грамотными с точки зрения синтаксической организации являются переводы, выполненные в программах Chat GPT и DeepL. По результатам исследования именно эти две программы наибольшее количество раз выполняли безошибочное определение характера подчинительной связи и логических отношений в предложении. В связи с этим мы считаем их наиболее подходящими для использования переводчиками китайскоязычных научно -технических текстов при условии дальнейшего постредактирования .