Эффективность систем машинного перевода в урбанистическом дискурсе
Автор: Королькова Светлана Азадовна, Новожилова Анна Алексеевна
Журнал: Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание @jvolsu-linguistics
Рубрика: Главная тема номера
Статья в выпуске: 3 т.20, 2021 года.
Бесплатный доступ
Настоящая статья посвящена анализу системы машинного перевода «Яндекс.Переводчик» и ее использованию в сети Интернет для перевода текстов урбанистического дискурса. Для оценки качества работы системы в условиях гиперглобализации цифрового пространства используется интегративный лингвопрагматический подход. Цель работы - показать уровень развития современных систем машинного перевода и выявить целесообразность их использования для потребительских целей. Представлены результаты анализа перевода контента официального городского интернет-портала г. Парижа, выполненного программой «Яндекс.Переводчик» с французского языка на русский. Выбор материала исследования обусловлен отсутствием переводных версий данного портала на других языках, что подтверждает факт востребованности встроенных в браузер систем машинного перевода. Выявлено, что менее 20 % текста, переведенного машинным переводчиком, показывают высокое качество продукта, около 60 % материала переведено на уровне «приемлемого качества», при котором допускаются ошибки и неточности, не искажающие смысла исходного текста, такой речевой продукт не представляет собой полностью корректного текста на языке перевода; около 20 % переведенного контента содержат семантические ошибки и грубые нарушения языковой нормы русского языка, которые приводят к искажению содержания исходного текста и сбою в коммуникации. Представлена классификация ошибок, допускаемых системой, и сделаны прогностические выводы о том, что использование систем машинного перевода способствует стандартизации и упрощению языка и вытеснению с рынка переводчиков среднего уровня квалификации.
Информационные технологии, машинный перевод, «яндекс.переводчик», качество перевода, языковая норма, семантические ошибки, урбанистический дискурс
Короткий адрес: https://sciup.org/149137961
IDR: 149137961 | DOI: 10.15688/jvolsu2.2021.3.8
Список литературы Эффективность систем машинного перевода в урбанистическом дискурсе
- Беллос Д., 2019. «Что за рыбка в вашем ухе?». М. : КоЛибри. 416 с.
- Гуреева А. А., 2017. PR-функция текста туристического брендинга: лингвистические средства как способ реализации // Брендинг как коммуникативная технология XXI века : материалы III Всерос. науч.-практ. конф., г. Санкт-Петербург, 1-3 марта 2017 г. СПб. : Изд-во С.-Петерб. гос. экон. ун-та. С. 128-131.
- Зарубина А. Б., 2018. Урбанистический дискурс в аспекте мультидисциплинарной дискурсоло-гической практики как драйвер позитивных изменений городской коммуникативной среды // Филологический аспект. № 1 (33). С. 172-181.
- Как победить морников: Яндекс запустил гибридную систему перевода, 2017. URL: https://yandex.ru/ blog/company/kak-pobedit-mornikov-yandeks-zapustil-gibridnuyu-sistemu-perevoda (дата обращения: 14.01.2021).
- Меняйлова М., 2020. Машинный перевод: глобализация, коронавирус или почему мы все еще сомневаемся? URL: https://www.toptr.ru/ library/translation-as-service/mashinnyij-perevod-globalizacziya,-koronavirus-ili-pochemu-myi-vse-eshhe-somnevaemsya.html (дата обращения: 10.01.2021).
- Новикова Э. Ю., 2015. Дискурсивные характеристики «глокального города» на городском интернет-портале // Вестник Московского государственного лингвистического университета. № 6 (717). С. 467-476.
- Попова О. И., Королькова С. А., Степанова Е. В., 2020. Стратегии брендирования малых городов в интернет-пространстве // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 19, № 2. С. 123-138. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2020.2.11.
- Тарарак Е., 2020. Машина vs человек: отберет ли искусственный интеллект хлеб у переводчиков? URL: https://novayagazeta.ru/articles/ 2020/12/13/88357-mashina-vs -chelovek (дата обращения: 10.01.2021).
- Chen Fachun, Leontovich O. A., 2020. ATale of two Cities: Historical Narratives in the Russian and Chinese Urban Landscapes // Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2, Yazykoznanie [Science Journal of Volgograd State University. Linguistics], 2020, vol. 19, no. 2, pp. 7885. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2020.2.7.
- Aiello G., Tosoni S., 2016. Going About the City: Methods and Methodologies for Urban Communication Research // International Journal of Communication. № 10. Р. 1252-1262.
- International Standard on Translation Services ISO 18587: 2017. URL: https://standartgost.ru/g/ ISO_18587:2017 (date of access: 31.01.2020).
- Loock R., 2016. Using electronic corpora by professional translators: When? How? What for? // Revue de l'Iinstiut des langues et cultures d'Europe, Amérique, Asie et Australie. No. 27. URL: http://journals.openedition.org/ilcea/3835 (date of access: 5.01.2021).
- Lupieri S., 2019. La traduction automatique fait des pas géant. URL : https://www.lesechos.fr/ weekend/business-story/la-traduction-automatique-fait-des-pas-de-geant-1211737 (date of access: 15.01.2021).
- Susskind D., 2020. A World Without Work: Technology, Automation, and How We Should Respond. New York : Metropolitan Books. 320 p.
- TAUS, 2010. Machine Translation Post-editing Guidelines. URL: https://www.taus.net/think-tank/best-practices/postedit-best-practices/ machine-translation-post-editing-guidelines (date of access: 5.01.2021).
