Статья опубликована в рамках: X Международной научно-практической конференции «В мире науки и искусства: вопросы филологии, искусствоведения и культурологии» (Россия, г. Новосибирск, 16 апреля 2012 г.)

Наука: Филология

Секция: Прикладная и математическая лингвистика

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции, Сборник статей конференции часть II

Библиографическое описание:
Назарова И.П. МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД. ОСОБЕННОСТИ И СПОСОБНОСТИ МАШИННОЙ ПРОГРАММЫ ПРИ ПЕРЕВОДЕ СПЕЦИАЛЬНОЙ НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ // В мире науки и искусства: вопросы филологии, искусствоведения и культурологии: сб. ст. по матер. X междунар. науч.-практ. конф. Часть I. – Новосибирск: СибАК, 2012.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД. ОСОБЕННОСТИ И СПОСОБНОСТИ МАШИННОЙ ПРОГРАММЫ ПРИ ПЕРЕВОДЕ СПЕЦИАЛЬНОЙ НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Назарова Ирина Павловна

канд. филол. наук, доцент КГУ ФК СТ, г. Краснодар

E-mail: Leto_eto_i@mail.ru

 

Практика машинного перевода связана с появлением компьюте­ров. Огромное значение имело выработанное Алексеем Ляпуновым и Ольгой Кулагиной теоретико-множественное представление граммати­ческих категорий языка. Большую роль сыграли работы Игоря Мельчука по автоматическому грамматическому анализу. Обобщения и систематизация результатов математической лингвистики позволили создать стройную теорию формальных языков. Проблема заключалась в одном: аппарат теории формальных языков был очень хорош для искусственных языков, в частности для языков программирования, но не давал приемлемых результатов для анализа естественного языка и построения реальной системы машинного перевода.

Впоследствии сам Мельчук признал, что искусственные языки создаются так, чтобы было удобно манипулировать формальными конструкциями, описывающими «прозрачную» семантику, которая сводится, как правило, к конкретным действиям. В естественном языке есть нечто большее — буквальная семантика, с которой и связано понимание человеком текста. Понимание это может быть не таким уж простым даже для носителя языка и связано с мыслительными процессами. Поэтому для автоматического перевода надо уметь описывать смысл фразы, а не её формальную запись.

Система искусственного разума способна решать самые разные задачи, но главными из них всегда считаются: а) решение задач, б) принятие решений, в) распознавание объектов. Механизм распозна­вания образов использует так называемые эталонные образы, с кото­рыми человек имеет дело в обыденной деятельности. Понятие «образ» здесь отличается от одноимённого психического понятия: это просто некоторое типовое родовое представление человека о группе видовых «предметов».

Для этого машине необходимо узнавать объекты и подводить их под те или иные категории. Этим и занимается прикладная лингвис­тика. Её главная задача — моделирование речевой деятельности человека, анализ и синтез речи. Без участия человека выполнение подобных задач невозможно. Необходимо «общение» человека с машиной. С одной стороны, машина, восприняв заданный текст, на него определённым образом реагирует: а) отвечает на вопрос, б) принимает информацию к сведению. Но для того, чтобы осмыслить текст, надо прежде всего понять его.

Для восприятия текста машиной необходимо перевести его в структуру внутреннего представления, т. е. структурировать смысл текста. Для этого машина должна хранить множество знаний о мире. Задача крайне сложная: ведь знания, как известно, бесконечны. Выход один — ориентировать машину только на одну, узкую сферу знаний (математику, биологию и т. д.)

Сфера использования машинного перевода в настоящее время сведена к промышленному переводу.

Первая ассоциация, которую у многих вызывает словосочетание «искусственный интеллект», — автоматический машинный перевод и «понимание» устройством текста на естественном языке. Эту проблематику в последние годы всё чаще относят к особой научной дисциплине «компьютерная лингвистика», успехи которой кажутся призрачными: не желают компьютеры различать смысловые оттенки и выдавать красивые литературные переводы.

Питерским математиком В. Тузовым недавно была создана модель естественного языка. В модели Тузова сделана попытка свести задачу извлечения информации из текста на формальном семантическом языке во внутреннее представление базы знаний. В связи с этим можно заметить, что многие программисты занимаются созданием коммерческих продуктов в области обработки текстовой информации и не понимают, что некоторые задачи составления и пополнения словарей вполне алгоритмизуемы [1, 18—20; 157—159.]

Терминологические вопросы в полном объёме встают в связи с переводом научного и научно-технического текста (из книги, журнала, энциклопедии и т. д.), относящегося к той или иной области знания. Термины, как правило, в сколько-нибудь специальном тексте, частотны и играют в нём важную смысловую роль. Но так же, как и обычные слова, они могут быть многозначны, выступая в области техники или науки кА названия различных вещей и понятий в зависимости от контекста. Это полисемантическое свойство термина, совмещение в нём нескольких специальных значений или значений специальных и обще обиходных, ставит перед переводчиком в сущ­ности такие же задачи, как всякое многозначное слово, являющееся потенциальным носителем нескольких значений, из которых в контексте реализуется одно. Условием верного перевода, то есть выбора нужного перевода из числа тех, какие служат передачей термина подлинника в разных его значениях, является правильное понимание того, о чём в контексте идёт речь, т. е. знание явлений действительности и их названий. При переводе научного и научно-технического текста в подавляющем большинстве случаев пользуются терминами уже готовыми, уже существующими в ПЯ в соответствующей отрасли научной литературы. Запас специальных научных (или научно-технических) знаний в данной области не может быть, конечно, заменён умелым пользованием словарями, хотя и оно является необходимым. Основной предпосылкой правильного перевода является знание предмета о котором идёт речь.

Правда задачу разбора не вполне понятного подлинника иногда приходится решать переводчику научного текста, если последний далёк от его узкой специальности и если встречающиеся там термины новы, если им ещё нет соответствия в языке, на который делается перевод, и если они не отражены в словарях. Здесь филологическая образованность, знание корневых связей слова, анализ возможных значений термина в контексте могут принести практическую пользу, хотя, конечно, не могут заменить реального знания тех вещей явлений, о которых говорится в подлиннике. Так, образное значение, часто связанное с корнем слова-термина (особенно в английском и немецком языках), не играет в научном и научно-техническом тексте никакой самостоятельно смысловой (тем менее выразительной) роли. В немецком, отчасти в английском, языке эта образность технического термина даже долее бросается в глаза читателю-иностранцу, чем немцу или англичанину, привыкшему к переносному значению того или иного корня и иногда оно даже сбивает с толку неопытного переводчика. Во всяком случае, буквальных образных соответствий в языке, на который делается перевод, переводчику необходимо избегать с тем, чтобы не допускать анекдотических ошибок.

Однако в известных случаях путём умозаключений, на основе вещественных значений корня данного слова в связи со всем контекстом можно прийти к верному решению, найти нужные слова. Правильное понимание иноязычного термина означает и возможность правильного выбора слова для его перевода. Следовательно, так же, как и при передаче политических терминов газетного текста, окончательный выбор варианта определяется не только требованиями смысла, но и терминологией, установившейся в ПЯ.

Независимо от того, с какого ИЯ делается перевод, принципы научного стиля в ПЯ являются решающими при выборе вариантов для передачи отдельных слов (в том числе терминов), фразеологии и синтаксических оборотов. Это относится и к тем случаям, когда пере­водчик сталкивается впервые с новым иноязычным термином, ещё не отражённым в словарях, ещё не встречавшимся в других текстах, требующим и точной расшифровки путём логико-лингвистического ана­лиза данного слова и его связей с контекстом и построения точного одно­значного соответствия (хотя бы в форме расширенного словосочетания).

Одной из важных практических задач перевода терминов в научном тексте является правильный выбор варианта в тех случаях, когда для иноязычного термина существуют два соответствия в виде: 1) слова родного языка и 2) слова заимствованного.

  1. Заимствования оправданные и полезные, т. е. а) такие, которые не могут быть заменены словами родного языка, уже вошли в его словарный состав (например слова интернациональные в первую очередь), и б) такие, которые, имея лишь неполные синонимы в дан­ном языке, вносят в выражаемое ими понятие особый уточняющий оттенок (например, слово «артикуляция» как фонетический термин, означающий работу органов речи по производству звука и неравно­ценный слову «произношение» или «произнесение», поскольку пос­леднее шире по смыслу).
  2. Заимствования, допустимые в условиях определённого контекста в силу их большей краткости, чем соответствующие синони­мические средства родного языка, или необходимость в синонимичес­кой вариации: имеются в виду такие случаи, когда одно заимствован­ное слово может служить заменой целого словосочетания родного языка и в силу этого представляет преимущество большей компактности.
  3. Заимствования ненужные, избыточные, затрудняющие пони­мание смысла — поскольку имеются термины родного языка, означаю­щие в точности то же понятие и отличающееся той же степенью краткости.

Выбор переводчиком одного из вариантов — русского или заимствованного — для передачи соответствующего по смыслу слова подлинника не остаётся делом вкуса или случайного пристрастия, а выражает его отношение к возможностям языка. Разумеется, один случай выбора того или иного варианта ещё не является решающим, а важна сама система, которой следует переводчик (равно как и оригинальный автор научного текста), придерживающийся в целом той или иной тенденции. При этом имеет значение и степень принятости заимствованного термина — даже при наличии русского синонима: так, в теории перевода уже привился термин — «констант­ное соответствие» (при наличии слова «постоянное»); в математике общепринят термин «аппроксимация» вместо «приближение», и т. д.

Когда мы говорим о научном тексте в широком смысле (имея в виду, конечно, и научно-технический материал), то мы должны помнить, что само по себе понятие научного или научно-технического текста не представляет собой что-либо единое, а распадается на ряд разновидностей. Если общим для всех этих разновидностей является наличие терминов, более или менее трудных для расшифровки и пере­вода, то различными оказываются 1) степень насыщенности термина­ми и 2) синтаксическое оформление текста. С этой точки зрения, следует различать текст из общей энциклопедии, текст из техни­ческого справочника, текст из специальной технической монографии, текст из технического учебника, большей частью близко совпадающий в стилистическом отношении с текстом энциклопедии или справочника, популярную книгу или статью по технике или точным наукам, литературу по гуманитарным наукам, где различие между учебником и монографией или специальных статей уже менее резко и т. д. Эти виды текстов имеют свои особенности, которые также можно назвать жанрово-стилистическими.

Текст из энциклопедии, текст из учебника или научной книги обычно отличаются связным изложением, наличием не только полносоставных, но и распространённых и сложных, порою весьма развёрнутых предложений. Текст из технического справочника часто содержит предложения назывные, т.е. не имеющие в своём составе сказуемого, и целые отрезки, строящиеся на перечислении. Все эти разновидности, ровно как и рассмотренный выше газетно-информа­ционный материал, объединяются понятием стиля, чуждого эмоциональной окраски и книжно-письменного по своему характеру.

Стиль научного текста даёт переводчику очень широкие синтак­сические возможности: поскольку предложение здесь не играет самостоятельной стилистической роли, постольку при переводе на другой язык в весьма широких границах возможны всякого рода грамматические перестройки и синтаксические перегруппировки, вплоть до разбивки предложения на боле мелкие части, сочетание более мелких частей в одно целое, соединение одной части, сочетание более мелких частей в одно целое, соединение одной части предло­жения с частью другого и т. п.

Разумеется, в разных языках размеры предложения научного (и научно-технического) текста различны. Так, в английском языке среднее, обычное предложение научного текста («академического характера») не выделяется своей длиной, тогда как в немецком языке часты предложения длинные и сложные по своей структуре. Однако, как при переводе с немецкого, так и с английского на русский постоянны и закономерны значительные отступления от грамматической, в частности, синтаксической структуры подлинника, в соответствии с нормами русского языка. [2]

 

Список литературы:

  1. Проблемы прикладной лингвистики // Д. М. Безруков, с. 18—20; М.В. Мефлех, с. 157-159. — Пенза, 2007.— 239с.
  2. Фёдоров А. В. Основы общей теории перевода (лингвистические проблемы): для ин-тов фак-тов иностранных языков. Учебное пособие.-5-е издание.-СПб.: Филологический факультет СПбГУ; М.: Издательский Дом «ФИЛОЛОГИЯ ТРИ», 2002. — 416 с.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий