Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 10)

Переводчик-человек:

Этот алгоритм может и не отражать истинный принцип действия лифта ...

Для упрощения речи переводчик отказался от фразы «алгоритм, который мы теперь изучим». Момент, хотя и не является критичным, так как есть указательное местоимение, однако переводчик допустил тут некоторое отступление от авторской мысли.

В шестнадцатом предложении второго отрывка можно наблюдать проявление переводческой компенсации в обратную сторону.

Corresponding to these buttons, there are ten variables CALLUP[j] and CALLDOWN[j], 0 <= j <= 4.

Статистическая СМП:

В соответствии с этими кнопками, есть десять переменных CALLUP[J] и CALLDOWN[J], 0 <= J <= 4.

Трансфертная СМП:

Соответствуя этим кнопкам, есть десять переменных CALLUP[j] и CALLDOWN[j], 0 <= j <= 4.

Переводчик-человек:

Соответственно эти кнопки будут обозначаться десятью переменными CALLUP[j] и CALLDOWN[j], 0 <= j <= 4.

В этом отрезке, автор перевода даже не нарушил стиль автора. Варианты СМП и переводчика являются эквивалентными. Причем, вариант предложенный СМП звучит не совсем правильно. В русском научном тексте такие конструкции употребляются очень редко, но с точки зрения понимания исходного текста машинный перевод тоже приемлем.

Заключение

В ходе выполнения работы были рассмотрены основные проблемы стилистики текста, описана одна из классификаций функциональных стилей, представленная в виде схемы, а также выявлены характерные особенности стиля научно-технической литературы. Проведен сопоставительный анализ отрывков научно-технического текста и их переводов на русский язык. Как известно, предназначение научного стиля — научная сфера общественной деятельности. Цель научного стиля ‑ передать информацию «от разума к разуму».

Выявлены общие черты работ, выдержанных в научном стиле:

• предварительное обдумывание высказывания;

• монологический характер высказывания;

• строгий отбор языковых средств;

• превалирование нормированной речи.

В практической части было сопоставлено три текста:

• отрывок научного текста;

• машинный перевод отрывка;

• профессиональный перевод отрывка.

Машинный перевод отрывка был осуществлен с помощью двух различных СМП трансфертной и статистической. Статистическая СМП рассмотрена на примере сервиса Google Переводчик. Трансфертная СМП рассмотрена на примере системы ПРОМПТ 9.0. Из проведенного анализа отрывка можно сделать следующие выводы:

1) Текст обладает стилистической неоднородностью. Стиль рассмотренного отрывка варьируется от формального научного до художественного. Экстраполируя этот вывод на огромный массив текстов, и руководствуясь некоторым текстовым опытом, можно утверждать, что любой текст обладает стилистической неоднородностью. Безусловно, такой вывод подлежит дальнейшей тщательной проверке.

2) При переводе некоторые стилистические особенности текста теряются. Потеря происходит не на уровне функции текста, а на уровне образных средств. Такие потери представляются естественными из-за различных стилистических традиций разных культур. Научный текст в английском языке обладает меньшей шаблонностью, чем в русском. Потери могут быть объяснены переводческой компенсацией.

3) Стилистика отрывка претерпела меньшие изменения при машинном переводе. Что с одной стороны является случайным фактом, а с другой стороны объясняется применением эквивалентных и вариантных переводных преобразований.

4) При переводе научного текста значительную роль играют эквивалентные переводные соответствия, в меньшей мере вариантные переводные соответствия. Крайне редко используются трансформационные соответствия. Это обусловлено стилистическими особенностями научного текста. Представляется, что подобное совпадение не является случайным. Машинный перевод изначально создавался для оперативного перевода технической документации, потому именно в этой сфере он проявляет себя лучше всего.

5) Основные ошибки, которые совершает СМП, относятся к лексическим особенностям рассматриваемого текста. Но даже при неверном разрешении омонимии в некоторых случаях основной смысл был передан. Учитывая экстралингвистические реалии, не составляет труда догадаться что именно имел в виду автор. Синтаксические и морфологические особенности были переданы корректно. Таким образом, у читателя машинного перевода складывается приемлемое представление о тексте, его структуре и основных идеях. Это очень важно для научных текстов, когда в кратчайшие сроки необходимо получить общее представление о каком-либо явлении или изобретении, при этом можно пренебречь некоторыми деталями и «красотой изложения».

6) Для разрешения проблемы омонимии и трансформационных соответствий, перед применением машинного перевода текст должен пройти некоторую предобработку. При этом, безусловно, потеряется колорит текста и любая экспрессивность, которой и так очень мало в научном тексте. На данном этапе развития - такова цена за безупречную ясность научного текста.

7) Машинный перевод рассмотренного отрывка требует редакторской правки. Связано это с ошибками согласования членов предложения. Но, полезно отметить, что перевод сделанный человеком тоже должен быть отредактирован. В нашем случае очень важно, что СМП верно перевела термины и научные обороты. Редактору такого текста не обязательно иметь специальную техническую подготовку.

Опираясь на стилистические особенности научно-технического текста, можно сказать, что в этой сфере машинный перевод не только необходим, но и вполне допустим. Если научный текст перед применением машинного перевода и/или после него дополнительно преобразовать, то результат перевода будет значительно лучше. Что дороже: профессиональный переводчик или редактирование текста и машинный перевод? Вопрос сложный и требует подробного анализа. Описать его в рамках данной работы не представляется возможным.

Дальнейшее изучение структурно-семантических преобразований при машинном переводе текстов с иностранного языка на русский может быть полезно:

• для изучения основных принципов работы СМП;

• для улучшения качества существующих СМП;

• для анализа применимости машинного перевода в каждом конкретном случае;

• при построении новых систем перевода, предназначенных в первую очередь для научно-технических текстов на конкретном языке.

Автор данного исследования планирует в дальнейшем углубленно изучать проблемы структурно-семантических трансформаций, возникающих при использовании статистических систем машинного перевода.

Библиография

1. Brown R. Adding Linguistic Knowledge to a Lexical Example-Based Translation System, in Proceedings of the Eighth International Conference on Theoretical and Methodological Issues in Machine Translation (TMI-99), Chester, UK, 1999.

2. Brown R., Automated Generalization of Translation Examples, Pittsburg, PA, USA, 2000.

3. Evert, S. Statistical Natural Language Processing. The Noisy Channel & Statistical MT, Institute of Cognitive Science, University of Osnabruck, Germany, 2009.

4. Hutchins W. J., Somers H. L. An Introduction to Machine Translation. London: Academic Press, 1992.

5. Galperin I. R. Stylistics: Учебник для студентов институтов и факультетов иностранных языков. – M.: Высшая школа, 1981.

6. Knuth D. «The Art Of Computer Programming. Volume 1 / Fundamental Algorithms – 3rd ed.» — Stanford University: Addison Wesley Longman, 1997.

7. Kracht M. Introduction to Computational Linguistics, UCLA, Los Angeles, 2006.

8. Kracht M. Mathematics Structures of Language II, UCLA, Los Angeles, 2007.

9. Lehrberger J., Bourbeau L. Machine Translation, Linguistic Characteristics of MT Systems and General Methodology of Evaluation, John Benjamins Publishing Company, New York, 2010.

10. Niccolai J. AltaVista Offers Slicker Translations. June 15, 2000, IDG News Service.

11. Nirenburg S. Machine Translation: Theoretical and Methodological Issues. Cambridge, Mass, 1987.

12. Nirenburg S., Carbonell J., Tomita M., Goodman K. Machine Translation: A Knowledge based Approach. San Mateo, CA, Morgan Kaufinann, 1992.

13. Rhoads R. E. miRNA Regulation of the Translational Machinery, Springer, New York, 2010.

14. Roukos, S. Survey of the State of the Art in Human Language Technology. Language Represintation, IBM T. J. Watson Research Center, Yorktown Heights, New York,
    USA, 1996.

15. Shannon, C. A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3): 379-423, 1948.

16. Slocum J. Machine Translation Systems. Studies in Natural Language Processing. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1988.

17. Smith P. D. An Introduction to Text Processing. - Cambridge, MA: The MIT Press. -1990.

18. Sparck J. K., Galliers J. R. Evaluating Natural Language Processing Systems: An Analysis and Review, Berlin, Springer, 1995.

19. Stone M. L. Web embraces language translation. ZDNN, 21.07.1998

20. Sumita E., Iida H. Experiments and prospects of example-based machine translation. In Proceedings of the 29th Annual Conference of the ACL, Berkley, CA, 1991.

21. Wilks Y. Machine Translation, Its Scope and Limits, New York: Springer Science+Business Media LLC, 2009

22. Анисимов А. В. Компьютерная Лингвистика для Всех. Мифы. Алгоритмы. Язык
    — Киев: Наукова думка, 1991.

23. Арнольд И. В. Стилистика современного английского языка — М.: Просвещение, 1990.

24. Ахманова Г. И., Богомолова О. И. Теория и практика английской научной речи // Под редакцией М. М. Глушко — М.: Изд. МГУ, 1987

25. Белоногов Г. Г. Компьютерная лингвистика и перспективные информационные
    технологии — М.: Русский мир, 2004.

26. Гальперин А. И. Очерки по стилистике английского языка — M.: Издательство
    литературы на иностранных языках, 1958.

27. Голуб И. Б. Русский язык и культура речи. Учебное пособие — М.: Логос, 2003.

28. Грязнухина Т. А., Дарчук И. П., Клименко Н. Ф. Использование ЭВМ в лингвистических исследованиях / Отв. ред. Перебейнос В. И. — Киев: Наукова думка, 1990.

29. Грязнухина Т. А., Дарчук Н. П., Комарова Л. И. Лингвистические проблемы автоматизации редакционно-издательских процессов. - Киев: Наукова Думка, 1986.

30. Ершов А. П. Машинный фонд русского языка: внешняя постановка // Машинный фонд русского языка: идеи и суждения, М. – Наука, 1986.

31. Караулов Ю. Н. Методология лингвистического исследования и машинный фонд русского языка // Машинный фонд русского языка: идеи и суждения, М. – Наука, 1986.

32. Караулов Ю. Н., Молчанов В. И., Афанасьев В. А., Михалев Н. В. Анализ метаязыка словаря с помощью ЭВМ, М. – Наука, 1982.

33. Кнут Д. «Искусство программирования. Том 1. Основные алгоритмы. 3-е издание, исправленное и дополненное.» — М: Вильямс, 2002.

34. Комиссаров В. Н., Коралова А. Л. Практикум по переводу с английского языка на русский — М.: Высшая школа, 1990.

35. Марчук Ю. Н. Проблемы машинного перевода — М.: Наука, 1983.

36. Марчук Ю. Н. Основы компьютерной лингвистики. Учебное пособие. Издание 2-е дополненное — М.: Изд-во МПУ «Народный учитель», 2000.

37. Марчук Ю.Н. Контекстологический словарь для машинного перевода многозначных слов с английского языка на русский, М. – ВЦП, 1976.

38. Маслов Ю.С. Введение в языкознание, М. – Высшая школа, 1987.

39. Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей "СМЫСЛ-ТЕКСТ".
    М: Наука, 1974.

40. Мельчук И. А. Русский язык в модели «смысл-текст». Москва-Вена:
    Школа: «Языки русской культуры», 1995.

41. Мороховский А.Н. Стилистика английского языка, Киев: Вища Школа, 1984.

42. Нелюбин Л. Л. Перевод и прикладная лингвистика. М.: Высшая школа, 1983.

43. Нелюбин Л. Л. Компьютерная лингвистика и машинный перевод (Методическое пособие). М.; Всесоюзный центр переводов, 1991.

44. Нелюбин Л. Л., Хухуни Г. Т. История и теория зарубежного перевода. Учебник, М.: МПУ, Издательство Сигнал, 1999. — 144 с.

45. Нелюбин Л. Л., Хухуни Г. Т. История и теория перевода в России. Учебник, М.: МПУ, Издательство Сигнал, 1999а. — 151 с.

46. Новиков А. И. Применение денотатной структуры текста для перевода научно-технической литературы.— В кн.: Психолингвистические аспекты грамматики. М. — 1979.

47. Пиотровский Р. Г. Текст, машина, человек -Л.: Наука,1975.

48. Плещенко Т. П. Стилистика и культуры речи: Учеб. Пособие, ‑ Мн.: ТетраСистемс, 2001.

49. Пумпянский A. Л. Информационная роль порядка слов в научной и технической литературе, М.: Наука, 1974.

50. Разинкина Н. М. Функциональная стилистика английского языка, М.: Высшая школа, 1989.

51. Рассел С. Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд..: Пер. с англ. — М. : Издательский дом "Вильямc" ‑ 2006.

52. Рахимбердиев Б. Н. Эволюция семантики экономической терминологии русского языка в XX веке. Дисс. на соиск. уч. степ. канд. филол. наук. М., 2003.

53. Реформатский А. А. Введение в языковедение /Под ред. В. А. Виноградова. — М.:Аспект Пресс, 1996.

54. Рецкер Я. И. О закономерных соответствиях при переводе на родной язык. Теория и методика учебного перевода. - М.: 1950.

55. Рецкер Я .И. Теория перевода и переводческая практика. Очерки лингвистической теории перевода / Дополнения и комментарии Д.И. Ермоловича. – М.: Р.Валент, 2004.

56. Розенталь Д. Э. Практическая стилистика русского языка — М.: Высшая школа,1987.

57. Слюсарева Н. А. Проблемы функционального синтаксиса современного английского языка (монография) – М.: Наука, 1981.

58. Сошников Д. В. Парадигма логического программирования – М.: Вузовская книга, 2006.

59. Суханова М. Кто лучше переводит. Мир ПК, № 1/97.

60. Шевченко Т. А. Стилистика современного английского языка — М.: Современный гуманитарный университет, 1998.

61. Фатеева Н. Тропы, Онлайн Энциклопедия Кругосвет — 2009.

62. Хроменков П. Н. Анализ и оценка эффективности современных систем машинного перевода Диссертация на соискание учёной степени кандидата филологических наук. — М., 2000.

63. Швейцер А. Д. Теория перевода — М.: Наука, 1988.

Приложения

Схема 1: основные понятия стилистики

Схема 2: тропы и фигуры

Схема 3: функциональные стили языка

Схема 4: особенности научно-технического стиля

Образцы проанализированных текстов

Отрывок 1

Оригинал

Отрывок из «Искусства программирования» (Knuth, 1997: 1).

Характеристики

Список файлов ВКР