Диссертация (1173334), страница 29
Текст из файла (страница 29)
Несмотря на то, что Google выдаёт результат перевода черезмгновение, компьютер совершает множество операций по подбору лексическихсредств, генерируя паттерны, содержащиеся в огромной массе текстов. Подобночеловеку, компьютер возможно обучить иностранному языку, заложив в егоинтеллект лексико-грамматическую базу. Однако известно, что в каждом правилеесть исключения и исключения из исключений, с преодолением которыхкомпьютерной программе сложно справиться, что естественно отражается накачестве перевода.
Поэтому Google Translate применяет другой подход. Вместотого, чтобы пытаться заставить программу выучить все правила языков мира (внастоящее время система МП Google включает 103 языка), компьютер самнаходит эти правила. Это происходит путём анализа миллионов переводовдокументов, выполненных профессиональными переводчиками. Данные корпусапереводных текстов состоят из электронных книг, официальных документовтаких организаций, как Европейский союз и вебсайтов со всего мира. Благодаряразвитию электронных форматов для произведений художественной литературы,появилась возможность подключить к системе МП корпуса художественныхтекстов с целью улучшения результатов перевода с одного языка на другой.Компьютер сканирует данные текстовые корпуса в поиске статистическилучшего паттерна. Обнаружив необходимое соответствие, Google запоминает этотрезультат поиска и может использовать его при переводе похожих отрывков159текста.
Повторяя подобные алгоритмы бесчисленное количество раз, GoogleTranslate становится всё более и более умной машиной. Тем не менее для рядаязыков существует меньшее количество доступных документов, а следовательно,меньше паттернов, зарегистрированных системой МП. Данный факт объясняетразличия в качестве перевода в зависимости от пары языков, участвующих впереводе. В ходе увеличения корпусов текстов постепенно улучшается качествоМП.Совершая любой перевод, главное передать два основных компонентатекста: лексику и грамматику. Необходимо провести синтаксический анализ, т.е.проверить правильность построения предложений, и семантический анализ, т.е.проследить складывается ли на языке перевода правильное контекстуальноезначение.
Нейронная сеть онлайн-переводчика не способна мыслить, как человек,а это значит, что необходимо переконвертировать слова или фразу в такуюформу, которая отвечает логике нейронной сети – цифры, или точнее векторы иматрицы. Рассмотрим работу нейронной сети на примере перевода предложения санглийского языка на французский (рисунок 11).Рисунок 11 – Схема работы модели нейронной сети переводчика “GoogleTranslateˮПредставленная модель нейронной сети под названием “RNN EncoderDecoderˮ, состоит из двух рекуррентных нейронных сетей (RNN). Первая сетькодируетпоследовательностьсимволовязыкаоригиналаввекторноепредставление фиксированной длины, а вторая сеть декодирует векторноепредставление в последовательность символов на языке перевода.
Отличительной160особенностью Google-переводчика считается наличие стадии внимания (attentionmechanism), на которой происходит анализ контекста и подбор лексическихединиц (рисунок 12).Рисунок 12 – Процесс перевода с помощью программы “Google TranslateˮТаким образом, система “Google Translateˮ использует двунаправленныерекуррентные нейронные сети [Google's Neural Machine Translation System…,Электронный ресурс]. Кодер и декодер предложенной модели совместносамообучаютсядляпоследовательностисмаксимизацииучётомисходнойусловнойвероятностипоследовательности,темцелевойсамымповышается качество перевода.Итак, за последние годы можно наблюдать значительное улучшениерезультатов перевода с помощью систем машинного перевода в целом инейронной модели Google-переводчика в частности.
Применение МП к текстам,ориентированным на выполнение информативной функции, доказало своюэффективность,посколькуспособствуетсокращениютрудо-иресурсозатратности. Возможность использования систем МП для переводахудожественных произведений на современном этапе развития компьютерной161техники по-прежнему вызывает сомнения,поскольку главной функциейхудожественной литературы, апеллирующей к образному мышлению читателей,считается эстетическая. Тем не менее художественный машинный перевод междублизкородственными языками, например, французским и итальянским, уже даёткачественные результаты, позволяющие применять их для постредактирования.МП исходного художественного текста на дальнеродственные или неродственныеязыки может быть полезен как вспомогательное средство для переводчиков припоискевариантовпереводовтехилииныхфрагментоворигинала[Лиходкина, 20194].Для повышения качества машинного перевода художественной литературытребуется выполнение ряда условий:– доступность значительного количества литературно-художественныхтекстов в электронном виде на всех языках;– время на развитие искусственного интеллекта самообучающихсянейросетей, означающее накопление паттернов для их быстрой подборки припереводе однотипных сегментов текста;– достаточная мощность компьютеров для мгновенной обработки большихмассивов текстовых корпусов для выдачи максимально точного результатаперевода.Выводы по главе 2Утвердившись в качестве самостоятельной научной дисциплины во второйполовине XX в., теория перевода прошла путь от теоретических лингвистическихописаний продукта и функций перевода до современных когнитивных подходов,ориентированныхнаэмпирическими данными.исследованияпроцессаперевода,подкреплённых162Определения перевода, предложенные теоретиками, оказывают далекоидущее влияние на исследования перевода.
По мере распространения и признаниятой или иной теории в переводоведении, предмет изучения видоизменяется.Первоначально перевод определялся как преобразование языка, поэтомуисследования перевода были сосредоточены только на изучении языка(лингвистическая теория перевода). Позже, под влиянием культурологическихтеорий, внедрением других дисциплин, определение перевода претерпелонекоторые изменения (культурологический подход к переводу). В настоящеевремя на теорию перевода всё большее влияние оказывают когнитивные науки, иперевод рассматривается как когнитивная деятельность (когнитивные подходы кпереводу).
Таким образом, определения перевода и изменения подходов висследовании перевода влияют друг на друга. С расширением определениярасширяется область исследования, которая в свою очередь порождает новыеопределения перевода.Многовековой спор о правильном способе перевода (буквальном иливольном) существует, и, вероятно, будет существовать всегда. Однако очевидно,что единственно правильного способа перевода, применимого во всех случаях, ковсем видам текстов быть не может.В вопросе о том, чем является перевод: искусством, ремеслом или наукой,мы придерживаемся точки зрения, по версии которой перевод, будучимногогранным, многоаспектным, полифункциональным явлением, включает всебя совокупность всех этих понятий.Ускоренное развитие цифровых и информационных технологий в XXI в.сместило полюс изучения от продукта и функций перевода к процессу перевода,позволивзначительнопродвинутьсявпроцессно-ориентированныхисследованиях, в которых используются методы и модели из смежныхдисциплин, таких как когнитивная лингвистика, когнитивная психология,компьютернаялингвистика,нейрофизиология,искусственныйинтеллект.163Применяя их методологию при создании своих моделей, теория переводаприобретает всё более междисциплинарный характер.В главе изучены современные когнитивные концепции, модели и методытеории перевода и предложено ввести в употребление термин «когнитивноепереводоведение» для обозначения зарождающейся дисциплины в процессноориентированных исследованиях теории перевода.
Когнитивные подходы впереводоведении применяются для реализации трёх основных целей: 1) понять иописатькогнитивныепроцессы,происходящиев сознании переводчика,вовлечённого в процесс перевода; 2) улучшить теорию, модели и методыперевода; 3) разработать более эффективные методы подготовки будущихпереводчиков.На данный момент самым эффективным и наиболее надёжным методомсбораэмпирическихданныхсчитаетсятриангуляция,т.е.совокупностьразличных методов, поскольку каждый из них имеет как преимущества, так инедостатки.
Среди методов, приводящих к достоверным результатам, можновыделитьkeystrokelogging(записьнажатийклавиатуры),eye-tracking(отслеживание движения глаз), screen recording (запись экрана монитора).Несмотря на значительный прогресс (создание баз эмпирических данных,разработка надёжных методов их получения) в когнитивных исследованияхтеории перевода, вероятно, пройдёт некоторое время, прежде чем когнитивноепереводоведение сможет называться самостоятельной дисциплиной. Для этогонеобходимо разработать надёжную теоретическую парадигму, создать обширнуюбазу экспериментальных данных, определить объект и предмет исследований,обозначить критерии методологической оценки.
Решение этих задач определяетперспективы дальнейшего развития в области когнитивных исследований теорииперевода.Проведённый нами эксперимент по установлению особенностей переводанесложных фраз с французского языка на русский, содержащих лексическиеединицы в прямом и переносном значении, выявил сложности, возникшие в164процессе перевода предложений с образными метафоричными словами илисловосочетаниями.
Однако те же самые выражения неметафоричного характераоказались нетрудными для передачи на целевой язык. Данный экспериментлишний раз показал, что образный язык (образность) требует бóльшихкогнитивных усилий и нестандартных переводческих решений.В последние годы можно наблюдать значительное улучшение результатовперевода с помощью систем машинного перевода в целом и нейронной моделиGoogle-переводчика в частности.
Применение МП к текстам, ориентированным навыполнение информативной функции, доказало свою эффективность, посколькуспособствуетсокращениютрудо-иресурсозатратности.Возможностьиспользования систем МП для перевода художественных произведений насовременном этапе развития компьютерной техники по-прежнему вызываетсомнения,посколькуглавнойфункциейхудожественнойлитературы,апеллирующей к образному мышлению читателей, считается эстетическая. Тем неменее художественный машинный перевод между близкородственными языками,например, французским и итальянским, уже даёт качественные результаты,позволяющиеприменятьихдляпостредактирования.МПисходногохудожественного текста на дальнеродственные или неродственные языки можетбыть полезен как вспомогательное средство для переводчиков при поискевариантов переводов тех или иных фрагментов оригинала.Для повышения качества машинного перевода художественной литературытребуется выполнение ряда условий:– доступность значительного количества литературно-художественныхтекстов в электронном виде на всех языках;– время на развитие искусственного интеллекта самообучающихсянейросетей, означающее накопление паттернов для их быстрой подборки припереводе однотипных сегментов текста;– достаточная мощность компьютеров для мгновенной обработки большихмасс текстовых корпусов для выдачи максимально точного результата перевода.165Глава 3.
Проблема передачи образности в художественном переводе(диахронический и синхронический аспект)Поскольку диссертационное исследование посвящено передаче образностипри переводе современной французской художественной прозы на русский,английский и итальянский языки, то представляется целесообразным изучитьнациональные особенности развития художественного перевода в России,Франции, Великобритании и Италии и проследить изменение принциповпередачи образности в художественных переводах в разные историческиепериоды.Значительное внимание уделено особенностям художественного перевода,влиянию жанра произведения на его перевод и выявлению критерия оценкиадекватности передачи образности. Кроме того, в главе проводится обзорфранцузскойхудожественнойлитературы,анализируютсялитературныенаправления, в которых явно ощущается влияние эпохи на образы и образность, атакже выявляются черты французской художественной прозы XXI в., которыенеобходимо знать и учитывать в переводе.В главе предложен метод художественного перевода, при которомкритерием качества и адекватности передачи образности служит идентичностьобразов, закодированных в тексте на языке оригинала (ИЯ) и в тексте на языкеперевода (ПЯ).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
