Современный машинный перевод в коммуникативно-прагматическом аспекте (на материале текстов презентационного интернет-дискурса)
Автор: Волкова И.Д., Новожилова А.А.
Журнал: Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание @jvolsu-linguistics
Рубрика: Материалы и сообщения
Статья в выпуске: 4 т.24, 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье представлены результаты сравнительного исследования качества машинного перевода (МП) и перевода систем на основе искусственного интеллекта (ИИ) в аспекте сохранения коммуникативно-прагматических параметров презентационных текстов интернет-дискурса. Актуальность работы определяется двумя факторами: развитием современного переводоведения в русле коммуникативно-дискурсивного подхода, который предусматривает особую значимость прагматического потенциала текста и способов его передачи при переводе; активным внедрением различных переводческих систем в практику пере- вода, что требует оценки потенциала данных систем в области распознавания контекста и дискурсивной обусловленности перевода, а также выработки эффективных стратегий постредактирования текстов. На материале русскоязычных презентационных текстов и их переводов на английский и немецкий языки, выполненных системами Яндекс.Переводчик, Promt, DeepL и ИИ-чатом DeepSeek, выявлены различия в подходах разработчиков этих технологий к передаче коммуникативного потенциала оригинала. В результате переводческого анализа оригинальных и вторичных текстов были выделены удачные переводческие решения, позволяющие сохранить прагматику исходного текста, и ошибки, которые препятствуют созданию коммуникативно-равноценного текста. Установлено, что традиционные системы МП демонстрируют ограниченную способность работы с текстом как целостной единицей, что приводит к буквальным переводам, нарушению грамматических норм и неточностям в терминологии. ИИ-чат DeepSeek показывает качественно иные результаты и выполняет структурную адаптацию текста, учитывает стилистический и прагматический аспекты создания переводного текста за счет анализа контекста. Результаты доказывают, что современные ИИ-системы превосходят традиционные МП в передаче прагматического потенциала текста, но в зависимости от языковой пары требуют доработки в области специализированной терминологии и передачи стилистических характеристик.
Машинный перевод, презентационный дискурс, прагматика перевода, искусственный интеллект, ИИ, постредактирование, интернет-сайт, гипертекст
Короткий адрес: https://sciup.org/149149490
IDR: 149149490 | УДК: 81’322.4 | DOI: 10.15688/jvolsu2.2025.4.12