📄Работа №183897
Тема: Структурно-семантические трансформации сложноподчиненных предложений научно-технического текста при машинном переводе в современном китайском языке
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Лингвистика
Объем:
107 листов
Год:
2023
Просмотров:
66
4900
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
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
📖 Аннотация
Работа посвящена исследованию структурно-семантических трансформаций сложноподчиненных предложений при машинном переводе научно-технических текстов с китайского на русский язык. Актуальность исследования обусловлена интенсивным научно-техническим сотрудничеством России и Китая, где языковой барьер и недостаточное качество автоматического перевода специфических текстов затрудняют эффективный обмен знаниями. В рамках исследования проводится сравнительно-сопоставительный анализ исходных китайских текстов и результатов их машинного перевода с позиций теории переводческих трансформаций. Установлено, что машинные системы, сталкиваясь со сложной синтаксической структурой китайских сложноподчиненных предложений, преимущественно применяют трансформации, направленные на компенсацию грамматических различий между языками, такие как замена части речи и лексические добавления. Однако ключевой проблемой остается адекватная передача подчинительных связей и логических отношений внутри предложения. Результаты работы имеют практическую значимость для разработчиков систем машинного перевода, стремящихся улучшить обработку китайско-русской языковой пары, а также для переводчиков-практиков и лингвистов, занимающихся оценкой и пост-редактированием автоматически переведенных научно-технических материалов.
📖 Введение
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.
✅ Заключение
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 .
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.