Сравнительный анализ машинного и профессионального перевода технических текстов (на материале инструкций по эксплуатации)
DOI: 10.23951/1609-624X-2025-3-62-71
В эпоху стремительного научно-технического прогресса инструкции по эксплуатации, относящиеся к технической документации, играют важную роль. Точный перевод таких текстов помогает предотвратить ошибки в эксплуатации, которые могут привести к травмам и авариям. Необходимость в качественном и быстром переводе технических текстов определяет актуальность предпринятого исследования. Анализ качества машинного перевода помогает улучшать алгоритмы обработки информации, что ведет к повышению точности перевода. Цель исследования заключается в проведении сравнительного анализа машинного и профессионального перевода технических текстов с английского языка на русский язык на примере инструкций по эксплуатации. В ходе исследования решены такие основные задачи, как изучение классификаций систем машинного перевода, жанрово-стилистических и лексико-грамматических особенностей технических текстов, классификации ошибок машинного перевода; проведение сравнительного анализа машинного и профессионального переводов текстов инструкций по эксплуатации; выявление частотности возникновения и характер переводческих ошибок машинного перевода. Материалом исследования являются тексты инструкций по эксплуатации медицинского оборудования на английском и русском языках, а именно передвижных систем ультразвуковой диагностики ACUSON X600 и ACUSON X700, произведенных компанией Siemens. Машинный перевод отобранного материала осуществлялся с помощью сервисов онлайн-перевода «Яндекс Переводчик» и Google Translate. В работе применяются общенаучные методы: анализ и синтез, обобщение, классификация, количественный метод, а также лингвистические методы: описательный, сопоставительный, метод контекстуального анализа перевода. Наиболее часто встречающимися являются: нарушения, связанные с денотативным содержанием текста; ошибки, искажающие смысловое содержание текста оригинала; ошибки, снижающие точность передачи смыслового содержания текста оригинала; нарушения в передаче функционально-стилевых или жанровых особенностей текста оригинала; калькирование оригинала; нарушения, связанные с требованиями оформления, предъявляемыми к данному типу текстов, лексическими и грамматическими нормами переводящего языка, орфографией и пунктуацией, передачей специфических видов данных, имен собственных и транскрибируемых слов. Наименее многочисленная группа ошибок – нарушения передачи экспрессивного фона оригинала и авторской оценки.
Ключевые слова: машинный перевод, перевод технических текстов, перевод инструкций, письменный перевод, переводческие ошибки, качество перевода, системы машинного перевода
Библиография:
1. Марчук Ю.Н. Компьютерная лингвистика: учеб. пособие. М.: АСТ: Восток-Запад. 2007. 317 с.
2. Суховерхов А.В., де Витт Д., Манасиди И.И., Нитта К., Крстич В. Трудности машинного перевода: контекстная языковая неопределенность // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание. 2019. Т. 18, № 4. С. 129–144. doi: 10.15688/jvolsu2.2019.4.10
3. Савватеева Ю.О., Корсак М.В., Данилова Е.В. Сравнительный анализ систем машинного перевода // Информационные технологии в науке и образовании: материалы Всероссийской научно-практической конференции (Хабаровск, 15–16 декабря 2023 г.) / под ред. Е.В. Фалеевой. Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2024. С. 101–106.
4. Sokolova N.V. Machine vs Human Translation in the Synergetic Translation Space // Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2: Yazykoznanie, 2021. Vol. 20, № 6. P. 89–98. doi: 10.15688/jvolsu2.2021.6.8
5. Кузьмин О.И. Сопоставительное исследование современного цифрового инструментария автоматизированного перевода (на материале подъязыка «логистика»): автореф. дис. ... канд. филол. наук. М., 2023. 23 с.
6. Ляшук А.Р., Калашникова Л.В. К вопросу о качестве машинного перевода узкоспециализированных научных текстов // Актуальные вопросы лингвистики и лингводидактики в контексте межкультурной коммуникации: сборник материалов IV Всероссийской научно-практической конференции (28 марта 2024 г.) / под ред. О.Ю. Ивановой. Орел: ОГУ имени И.С. Тургенева, 2024. С. 173–178.
7. Трегубова Ю.А. Программы машинного перевода при работе над специальным текстом // Филология, лингвистика и лингводидактика в современном обществе: сборник материалов международной научной конференции. 11–12 апреля 2024 г. Елец: Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина, 2024. С. 111–114.
8. Siemens ACUSON X600, ACUSON X700 Диагностическая ультразвуковая система: инструкция по эксплуатации. Республика Корея, 2014. 382 с. URL: https://www.usclub.ru/upload/files/product/resource/X7002-0_X6001-0_Manual_RUS_31838986.pdf (дата обращения: 15.11.2024).
9. Siemens ACUSON X600, ACUSON X700 Diagnostic Ultrasound System: instructions for use. Republic of Korea, 2014. 382 p. URL: http://www.frankshospitalworkshop.com/equipment/documents/ultrasonographs/user_manuals/Siemens%20Acuson%20X600,%20X700%20Ultrasound%20-%20User%20manual.pdf (дата обращения: 15.11.2024).
10. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2005. 304 с.
11. Kastberg P. Machine Translation Tools – Tools of the Translator’s Trade // Communication & Language at Work. 2012. Vol. 1, № 1. P. 34–45. URL: https://www.researchgate.net/publication/277845572_Machine_Translation_Tools_-_Tools_of_the_Translator’s_Trade (дата обращения: 17.11.2024).
12. Wang Y. Research of types and current state of machine translation // Applied and Computational Engineering: Proceedings of the 2023 International Conference on Machine Learning and Automation. 2024. Vol. 37. P. 95–101. URL: https://www.researchgate.net/publication/378435724_Research_of_types_and_current_state_of_machine_translation (дата обращения: 15.11.2024).
13. Liu Y. The development and advance of machine translation // Applied and Computational Engineering: Proceedings of the 5th International Conference on Computing and Data Science. 2023. Vol. 13. P. 213–220. URL: https://www.ewadirect.com/proceedings/ace/article/view/4508 (дата обращения: 18.11.2024).
14. Benková L. Neural Machine Translation as a Novel Approach to Machine Translation // Proceedings of the 13th International Scientific Conference on Distance Learning in Applied Informatics. 2020. P. 499–508. URL: https://www.researchgate.net/publication/344476131_Neural_Machine_Translation_as_a_Novel_Approach_to_Machine_Translation (дата обращения: 26.11.2024).
15. Cheng Y. Joint Training for Neural Machine Translation. Singapore: Springer, 2019. 78 p.
16. Graves A. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Heidelberg: Springer Berlin, 2012. 146 p.
17. Somers H. Machine translation: latest developments // The Oxford Handbook of Computational Linguistics. 2012. P. 512–528. URL: https://personalpages.manchester.ac.uk/staff/harold.somers/Mitkov-book-chapter.pdf (дата обращения: 25.11.2024).
18. Латышев Л.К. Технология перевода: учеб. пособие. М.: НВИ-ТЕЗАУРУС, 2000. 280 с.
19. Комиссаров В.Н. Теория перевода (лингвистические аспекты): учебник. М.: Высшая школа, 1990. 253 с.
20. Гарбовский Н.К. Теория перевода. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2007. 544 с.
21. Семенов А.Л. Современные информационные технологии и перевод: учеб. пособие. М.: Академия, 2008. 224 с.
22. Новый взгляд на классификацию переводческих ошибок / Д.М. Бузаджи, В.В. Гусев, В.К. Ланчиков, Д.В. Псурцев; под ред. И.И. Убина. М.: Всероссийский центр пер. науч.-техн. лит. и документации, 2009. 119 с.
23. Комиссаров В.Н., Рецкер Я.И., Тархов В.И. Пособие по переводу с английского языка на русский: учеб. пособие: в 3 ч. Ч. 2: Грамматические и жанрово-стилистические основы перевода. М.: Высшая школа, 1965. 287 с.
( 511.78 kB ) 
( 503.37 kB )
Выпуск: 3, 2025
Серия выпуска: Выпуск № 3
Рубрика: СОПОСТАВИТЕЛЬНАЯ ЛИНГВИСТИКА
Страницы: 62 — 71
Скачиваний: 489