ОСОБЕННОСТИ ПОСТРЕДАКТИРОВАНИЯ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА ТЕКСТОВ МЕДИЦИНСКОГО ДИСКУРСА (НА МАТЕРИАЛЕ ТЕКСТОВ ПО ВИРУСОЛОГИИ)
|
Аннотация 3
Введение 3
Глава 1. Исследование медицинского дискурса в контексте машинного перевода 7
1.1 Социолингвистическое понятие медицинского дискурса: основные
критерии и понятия 7
1.1.1 Понятие «дискурс» и его классификация 7
1.1.2 Понятие медицинского дискурса 10
1.1.3 Письменный медицинский дискурс 12
1.2 Особенности переводческого процесса: машинный перевод и его роль в
деятельности современного переводчика 15
1.2.1 Общая характеристика перевода и этапы переводческого процесса.. 15
1.2.2 Сравнительно-сопоставительный анализ автоматизированного и
машинного переводов 18
1.2.3 Лингвистические проблемы машинного перевода 22
Выводы по первой главе 27
Глава 2. Сопоставительный анализ машинного перевода текстов по вирусологии в аспекте человеко-машинного взаимодействия 29
2.1 Постредактирование в транслатологической парадигме 29
2.2 Анализ машинного перевода текстов медицинского дискурса по
вирусологии 32
2.2.1 Принципы отбора фактического материала 32
2.2.2 Классификация ошибок машинного перевода текстов медицинского
дискурса 36
2.2.3 Алгоритм. Этапы постредактирования 47
Заключение 55
Список использованной литературы 57
Введение 3
Глава 1. Исследование медицинского дискурса в контексте машинного перевода 7
1.1 Социолингвистическое понятие медицинского дискурса: основные
критерии и понятия 7
1.1.1 Понятие «дискурс» и его классификация 7
1.1.2 Понятие медицинского дискурса 10
1.1.3 Письменный медицинский дискурс 12
1.2 Особенности переводческого процесса: машинный перевод и его роль в
деятельности современного переводчика 15
1.2.1 Общая характеристика перевода и этапы переводческого процесса.. 15
1.2.2 Сравнительно-сопоставительный анализ автоматизированного и
машинного переводов 18
1.2.3 Лингвистические проблемы машинного перевода 22
Выводы по первой главе 27
Глава 2. Сопоставительный анализ машинного перевода текстов по вирусологии в аспекте человеко-машинного взаимодействия 29
2.1 Постредактирование в транслатологической парадигме 29
2.2 Анализ машинного перевода текстов медицинского дискурса по
вирусологии 32
2.2.1 Принципы отбора фактического материала 32
2.2.2 Классификация ошибок машинного перевода текстов медицинского
дискурса 36
2.2.3 Алгоритм. Этапы постредактирования 47
Заключение 55
Список использованной литературы 57
В современном мире, где глобализация укрепляет международные связи, вопрос эффективного взаимодействия между представителями различных культур и языковых групп становится все более актуальным. Несмотря на значительные достижения в области информационных технологий, преодоление языкового барьера остается серьезной проблемой. В медицинской сфере использование машинного перевода приобретает все большее значение, однако необходимость обеспечения точности и надежности перевода остается критической, учитывая потенциальные негативные последствия ошибок. Поэтому развитие методов постредактирования машинного перевода является важным направлением исследований в области лингвистики и переводоведения, особенно в контексте медицинской терминологии и специфики текстов медицинского дискурса.
Данный вопрос неоднократно вызывал интерес исследователей разных культур и народов. Так, нам известен ряд работ в этом направлении: Л. В. Елизарова изучала постредактирование как средство обеспечения качества машинного перевода [Елизарова, 2018]. Ю.И. Чакырова в своей работе проводит подробный анализ постредактирования в транслатологической парадигме [Чакырова, 2013], Н.А. Абросимова и Е.А. Щелокова рассматривали лексико-грамматические особенности медицинских текстов, которые необходимо учитывать при постредактировании [Абросимова, Щелокова, 2022]. Важные открытия в области машинного перевода совершили следующие учёные: Уоррен Уивер [Weaver W, 1952], В.В. Воронович [Воронович, 2013], А.А. Херина [Херина, 2015]. Непосредственно медицинский дискурс впервые в своих работах рассматривал французский учёный Мишель Фуко [Фуко, 2008]. Л.М. Алексеева и С.Л. Мишланова вводят понятие «медицинский дискурс», под которым понимают «речемыслительную деятельность в специальной сфере, где формируются, накапливаются и репрезентируются разные типы знания: специальное и обыденное». [Алексеева, Мишланова, 2002]. С.К. Гураль изучала не только устный, но и письменный дискурс [Гураль, 2012], а Л.Н. Пономаренко рассматривает уже письменный медицинский дискурс и понимает под ним «специализированный документ или же публикацию, которые содержат материалы для передачи медицинских сведений, направленных на изучение здоровья». [Пономаренко, 2018].
Актуальность работы обусловлена следующими факторами:
1. Увеличение заказов от работодателей на постредактирование машинного перевода, а не на осуществление перевода с нуля.
2. Отсутствие достаточных исследований, направленных на изучение перевода текстов медицинского дискурса.
3. Потребность в качественном осуществлении перевода текстов по вирусологии с английского языка на русский.
Цель данной выпускной квалификационной работы - проанализировать и разработать алгоритм осуществления постредактирования машинного перевода на примере текстов медицинского дискурса по вирусологии.
Объектом исследования данной работы являются тексты по вирусологии на английском языке, переведенные с помощью машинного перевода на русский язык. Предмет исследования - особенности постредактирования машинного перевода текстов медицинского дискурса. Задачи данной выпускной квалификационной работы:
1. Рассмотреть понятие «дискурс» и его классификации;
2. Рассмотреть типологию медицинского дискурса;
3. Охарактеризовать машинный перевод, определив его роль в деятельности современного переводчика;
4. Провести сопоставительный анализ текстов по вирусологии в аспекте человеко-машинного взаимодействия.
К методам и методологии исследования, проведённых нами, относятся:
1. Систематизация теоретических данных;
2. Метод анкетирования среди переводчиков ООО «Бюро Переводов Альфатран», фрилансеров и студентов, позволивший определить наиболее распространенные системы машинного перевода для проведения сопоставительного анализа;
3. Метод сопоставительного анализа, который позволил сравнить машинный перевод и перевод специалиста;
4. Метод переводческого анализа;
5. Метод контекстуального анализа;
6. Синтез полученных данных.
Материалом для проведённого исследования послужили две статьи на английском языке на тему вирусологии, объёмом по 23-24 тысячи знаков каждая, и их переводы на русский язык [Parikh, 2017 ; Parashar, 2016]. Работа с текстами производилась в процессе прохождения учебной и производственной практики, поэтому они были выданы куратором профильной организации ООО «Бюро Переводов Альфатран». Системой машинного перевода для анализа послужила «DeepL Translate».
Теоретическая значимость работы заключается в том, что ее результаты могут способствовать дальнейшей разработке алгоритмов грамотного осуществления постредактирования машинного перевода.
Практическая значимость данного исследования заключается в том, что полученные результаты могут использоваться в качестве учебнометодического материала для преподавателей, которые обучают практическому курсу перевода иностранных языков. Работа может также быть полезна программистам, работающим с системами машинного перевода, с целью внесения коррективов в алгоритмы машинного перевода и его улучшения. И, наконец, данная работа может также заинтересовать и практикующих переводчиков, которые часто встречаются на практике с машинным переводом и необходимостью его постредактирования.
Характер исследуемого материала и задачи работы определили структуру выпускной квалификационной работы, которая состоит из Введения, двух глав, Заключения и Списка используемой литературы. Во введении дается обоснование выбора данной темы, формулируются цель и задачи проведения исследования. В первой главе рассматриваются понятия «дискурс», «медицинский дискурс» и их основные классификации, даётся общая характеристика перевода и этапов переводческого процесса, проводится сравнительно-сопоставительный анализ автоматизированного и машинного переводов, а также рассматриваются лингвистические проблемы машинного перевода. Во второй главе на конкретных примерах был проанализирован перевод медицинских статей по вирусологии с английского на русский язык, выделены основные ошибки, допущенные системами машинного перевода, а также разработан алгоритм осуществления постредактирования машинного перевода.
Данный вопрос неоднократно вызывал интерес исследователей разных культур и народов. Так, нам известен ряд работ в этом направлении: Л. В. Елизарова изучала постредактирование как средство обеспечения качества машинного перевода [Елизарова, 2018]. Ю.И. Чакырова в своей работе проводит подробный анализ постредактирования в транслатологической парадигме [Чакырова, 2013], Н.А. Абросимова и Е.А. Щелокова рассматривали лексико-грамматические особенности медицинских текстов, которые необходимо учитывать при постредактировании [Абросимова, Щелокова, 2022]. Важные открытия в области машинного перевода совершили следующие учёные: Уоррен Уивер [Weaver W, 1952], В.В. Воронович [Воронович, 2013], А.А. Херина [Херина, 2015]. Непосредственно медицинский дискурс впервые в своих работах рассматривал французский учёный Мишель Фуко [Фуко, 2008]. Л.М. Алексеева и С.Л. Мишланова вводят понятие «медицинский дискурс», под которым понимают «речемыслительную деятельность в специальной сфере, где формируются, накапливаются и репрезентируются разные типы знания: специальное и обыденное». [Алексеева, Мишланова, 2002]. С.К. Гураль изучала не только устный, но и письменный дискурс [Гураль, 2012], а Л.Н. Пономаренко рассматривает уже письменный медицинский дискурс и понимает под ним «специализированный документ или же публикацию, которые содержат материалы для передачи медицинских сведений, направленных на изучение здоровья». [Пономаренко, 2018].
Актуальность работы обусловлена следующими факторами:
1. Увеличение заказов от работодателей на постредактирование машинного перевода, а не на осуществление перевода с нуля.
2. Отсутствие достаточных исследований, направленных на изучение перевода текстов медицинского дискурса.
3. Потребность в качественном осуществлении перевода текстов по вирусологии с английского языка на русский.
Цель данной выпускной квалификационной работы - проанализировать и разработать алгоритм осуществления постредактирования машинного перевода на примере текстов медицинского дискурса по вирусологии.
Объектом исследования данной работы являются тексты по вирусологии на английском языке, переведенные с помощью машинного перевода на русский язык. Предмет исследования - особенности постредактирования машинного перевода текстов медицинского дискурса. Задачи данной выпускной квалификационной работы:
1. Рассмотреть понятие «дискурс» и его классификации;
2. Рассмотреть типологию медицинского дискурса;
3. Охарактеризовать машинный перевод, определив его роль в деятельности современного переводчика;
4. Провести сопоставительный анализ текстов по вирусологии в аспекте человеко-машинного взаимодействия.
К методам и методологии исследования, проведённых нами, относятся:
1. Систематизация теоретических данных;
2. Метод анкетирования среди переводчиков ООО «Бюро Переводов Альфатран», фрилансеров и студентов, позволивший определить наиболее распространенные системы машинного перевода для проведения сопоставительного анализа;
3. Метод сопоставительного анализа, который позволил сравнить машинный перевод и перевод специалиста;
4. Метод переводческого анализа;
5. Метод контекстуального анализа;
6. Синтез полученных данных.
Материалом для проведённого исследования послужили две статьи на английском языке на тему вирусологии, объёмом по 23-24 тысячи знаков каждая, и их переводы на русский язык [Parikh, 2017 ; Parashar, 2016]. Работа с текстами производилась в процессе прохождения учебной и производственной практики, поэтому они были выданы куратором профильной организации ООО «Бюро Переводов Альфатран». Системой машинного перевода для анализа послужила «DeepL Translate».
Теоретическая значимость работы заключается в том, что ее результаты могут способствовать дальнейшей разработке алгоритмов грамотного осуществления постредактирования машинного перевода.
Практическая значимость данного исследования заключается в том, что полученные результаты могут использоваться в качестве учебнометодического материала для преподавателей, которые обучают практическому курсу перевода иностранных языков. Работа может также быть полезна программистам, работающим с системами машинного перевода, с целью внесения коррективов в алгоритмы машинного перевода и его улучшения. И, наконец, данная работа может также заинтересовать и практикующих переводчиков, которые часто встречаются на практике с машинным переводом и необходимостью его постредактирования.
Характер исследуемого материала и задачи работы определили структуру выпускной квалификационной работы, которая состоит из Введения, двух глав, Заключения и Списка используемой литературы. Во введении дается обоснование выбора данной темы, формулируются цель и задачи проведения исследования. В первой главе рассматриваются понятия «дискурс», «медицинский дискурс» и их основные классификации, даётся общая характеристика перевода и этапов переводческого процесса, проводится сравнительно-сопоставительный анализ автоматизированного и машинного переводов, а также рассматриваются лингвистические проблемы машинного перевода. Во второй главе на конкретных примерах был проанализирован перевод медицинских статей по вирусологии с английского на русский язык, выделены основные ошибки, допущенные системами машинного перевода, а также разработан алгоритм осуществления постредактирования машинного перевода.
Настоящая работа посвящена анализу и разработке алгоритма осуществления постредактирования машинного перевода на примере текстов медицинского дискурса по вирусологии. В ходе работы были выполнены поставленные в начале исследования задачи. Мы проанализировали определение дискурса в целом и медицинского дискурса, на основе работ С.К. Гураль, В.И. Карасика, Л.Н. Пономаренко, Л.М. Алексеевой и И.С. Пахомовой, и других учёных-лингвистов, рассмотрели типологию медицинского дискурса, определили роль машинного перевода в деятельности современного переводчика, а также провели сопоставительный анализ текстов по вирусологии в аспекте человеко-машинного взаимодействия. Материалом для проведённого исследования послужили две статьи на английском языке на тему вирусологии, объёмом по 23-24 тысячи знаков каждая, и их переводы на русский язык, корпус примеров насчитывает 37 единиц.
Результаты проведённого исследования свидетельствуют о следующем. В центре изучения письменного научного медицинского дискурса, который направлен на специалистов сферы медицины, находится медицинский текст. Характерными чертами письменного научного медицинского дискурса являются: использование научных данных и терминологии, обилие аббревиатур, логичность и сложность высказываний, множество сложных предложений, где прослеживаются причинно-следственные связи и доказательства описываемого материала. В связи с этим при переводе таких текстов возникают сложности, поэтому переводчики зачастую обращаются к машинному переводу, который допускает ошибки.
В процессе работы мы выяснили, что машинный перевод - это процесс автоматического перевода текста с одного языка на другой с использованием компьютерных моделей и алгоритмов. Несмотря на второстепенное участие человека в процессе осуществления перевода с помощью современных технологий, системы машинного перевода имею ряд преимуществ: мгновенно готовый результат, бесплатность опции, возможность перевода практически на любой язык, защиту и безопасность информации, сокращение времени на поиск перевода в электронных и бумажных словарях и других ресурсах. Однако несмотря на большое количество преимуществ, системы машинного перевода часто допускают ошибки, делая постредактирование необходимым этапом для достижения адекватности перевода.
Исследование подтвердило, что модель Отто Каде, предполагающая три фазы перевода, может быть расширена до четырехфазной с учетом современных технологий. Это позволяет включить в процесс машинный перевод и последующее постредактирование человеком, что способствует повышению качества конечного текста.
Анализ, проведенный среди профессионалов и студентов, выявил активное использование пары языков английский-русский и предпочтение системы DeepL Translate, несмотря на недовольство качеством машинного перевода. Ошибки, выявленные при переводе медицинских текстов, включают неправильный выбор эквивалентов, нерасшифровку аббревиатуры и её ошибочную транслитерацию, буквализм, морфологические и синтаксические ошибки, что подчеркивает необходимость постредактирования.
В рамках исследования был разработан алгоритм осуществления постредактирования текста, сгенерированного машинным переводом. Данный алгоритм осуществляется в 9 шагах: 1) предпереводческий анализ, 2) ознакомление с содержанием текста на ИЯ, 3) ознакомление с иными текстами аналогичной тематики на ПЯ или на родном языке, 4) работа с аббревиатурами, 5) внедрение переводческих трансформаций, 6) исправление морфологических и синтаксических ошибок, 7) корректура текста на ПЯ, 8) редактура текста на ПЯ, 9) обращение к специалисту.
Таким образом, все задачи настоящего исследования были выполнены, а цель достигнута.
Результаты проведённого исследования свидетельствуют о следующем. В центре изучения письменного научного медицинского дискурса, который направлен на специалистов сферы медицины, находится медицинский текст. Характерными чертами письменного научного медицинского дискурса являются: использование научных данных и терминологии, обилие аббревиатур, логичность и сложность высказываний, множество сложных предложений, где прослеживаются причинно-следственные связи и доказательства описываемого материала. В связи с этим при переводе таких текстов возникают сложности, поэтому переводчики зачастую обращаются к машинному переводу, который допускает ошибки.
В процессе работы мы выяснили, что машинный перевод - это процесс автоматического перевода текста с одного языка на другой с использованием компьютерных моделей и алгоритмов. Несмотря на второстепенное участие человека в процессе осуществления перевода с помощью современных технологий, системы машинного перевода имею ряд преимуществ: мгновенно готовый результат, бесплатность опции, возможность перевода практически на любой язык, защиту и безопасность информации, сокращение времени на поиск перевода в электронных и бумажных словарях и других ресурсах. Однако несмотря на большое количество преимуществ, системы машинного перевода часто допускают ошибки, делая постредактирование необходимым этапом для достижения адекватности перевода.
Исследование подтвердило, что модель Отто Каде, предполагающая три фазы перевода, может быть расширена до четырехфазной с учетом современных технологий. Это позволяет включить в процесс машинный перевод и последующее постредактирование человеком, что способствует повышению качества конечного текста.
Анализ, проведенный среди профессионалов и студентов, выявил активное использование пары языков английский-русский и предпочтение системы DeepL Translate, несмотря на недовольство качеством машинного перевода. Ошибки, выявленные при переводе медицинских текстов, включают неправильный выбор эквивалентов, нерасшифровку аббревиатуры и её ошибочную транслитерацию, буквализм, морфологические и синтаксические ошибки, что подчеркивает необходимость постредактирования.
В рамках исследования был разработан алгоритм осуществления постредактирования текста, сгенерированного машинным переводом. Данный алгоритм осуществляется в 9 шагах: 1) предпереводческий анализ, 2) ознакомление с содержанием текста на ИЯ, 3) ознакомление с иными текстами аналогичной тематики на ПЯ или на родном языке, 4) работа с аббревиатурами, 5) внедрение переводческих трансформаций, 6) исправление морфологических и синтаксических ошибок, 7) корректура текста на ПЯ, 8) редактура текста на ПЯ, 9) обращение к специалисту.
Таким образом, все задачи настоящего исследования были выполнены, а цель достигнута.
