CC BY
41
Экономические и социально-гуманитарные исследования. 2022. № 2 (34). С. 218—221. Economic and Social Research. 2022. No. 2 (34). P. 218—221.
УДК 347.78.034
doi: 10.24151/2409-1073-2022-2-218-221
Особенности перевода неологизмов компьютерной тематики с английского языка на русский (на материале пособий по программированию)
Гузель Зуфаровна Муханова
Национальный исследовательский университет «МИЭТ», Москва, Россия guzelmukhanova@gmail.com
Аннотация. Данная статья посвящена изучению неологизмов, появившихся в области компьютерных наук. Автором статьи предлагается классификация неологизмов по морфологической структуре, а также рекомендации по их переводу. Статья раскрывает, как структура нового слова может подсказать в выборе переводческой трансформации.
Ключевые слова: неологизм, перевод, информация, компьютерные науки, Интернет.
Для цитирования: Муханова Г. З. Особенности перевода неологизмов компьютерной тематики с английского языка на русский (на материале пособий по программированию) // Экономические и социально-гуманитарные исследования. [Круглый стол Института ЛПО: Актуальные вопросы современной лингвистики]. 2022. № 2 (34). С. 218—221. https://doi.org/10.24151/2409-1073-2022-2-218-221
Features of computer neologisms translation from English into Russian (on the material of programming manuals)
Guzel Zufarovna Mukhanova
National Research University of Electronic Technology, Moscow, Russia guzelmukhanova@gmail.com
Abstract: The article is devoted to the study of neologisms that have appeared in the field of computer science. The author proposes a classification of neologisms by morphological structure, as well as recommendations for their translation. It reveals how the structure of a new word can help with the choice of translation transformation.
Keywords: neologism, translation, information, computer science, the Internet.
For citation: Mukhanova G. Z. Features of computer neologisms translation from English into Russian (on the material of programming manuals). Economic and Social Research [Round table of the LPO Institute: Actual questions of modern linguistics], 2022, no. 2 (34), pp. 218—221. (In Russian). https://doi.org/10.24151/2409-1073-2022-2-218-221
Научно-технический прогресс с каждым годом набирает обороты. В сфере информационных технологий прогресс происходит особенно быстро, так как автоматизация применяется во всех сферах науки и техники. Соответственно, во многих отраслях развитие зависит от вычислительных мощностей, что делает компьютерные науки и науки о данных одними из самых бурно развивающихся и постоянно меняющихся сфер знаний.
Такое быстрое развитие информационных технологий непрерывно рождает в языке большое количество новых слов, т. е. неологизмов [1]. Согласно определению А. Рея, неологизмы — «слова, элементы слов или фразы, значение которых предполагают эффективное функционирование в определенной модели коммуникации, при этом, используемая языковая форма в данном языке в предшествующий период времени не встречалась» [2, с. 77].
С развитием информационных технологий и внедрением их в нашу жизнь, русский и многие другие языки переживают значительные изменения. Появляется так называемый компьютерный стиль языка, который отличается большим количеством англицизмов и неологизмов, которые по сфере употребления могут быть официальными или неофициальными. Компьютерные неологизмы
— новые слова в сфере компьютерных наук [3]. Они появляются в языке семантически или лексически [4]. Семантические неологизмы — слова, которые уже были в языке, однако приобрели новые значения или оттенки значения. Лексические неологизмы
— слова, которые образуются путем уже существующих в языке продуктивных словообразовательных моделей. Также в отдельную группу выделяют авторские неологизмы.
Говоря о структурных особенностях неологизмов, характерных для терминологии компьютерных наук, можно выделить три основные группы терминов: простые, сложные и составные.
Простые неологизмы представляют собой одно слово, полученное методом аффиксации или конверсии. В аффиксацию входят суффиксальный метод, т. е. добавление суффикса, префиксальный — добавление приставки и префиксально-суффиксальный — добавление в одно слово и суффикса, и приставки. Рассмотрим несколько примеров неологизмов, полученных аффиксальным способом: multithreading (многопо-точность), demonetize (демонетизировать), ungoogleable (не ищущийся в Google). Также простые неологизмы могут быть получены конверсией, т. е. переходом слов из одной части речи в другую [5], например, to blog (вести блог).
Проанализировав перевод простых неологизмов, можно прийти к выводу, что самым эффективным методом является морфемный перевод, т. е. подбор русских морфем-эквивалентов. Например, для суффикса -ing в русском языке есть эквиваленты -ция, -ие, которые можно использовать при переводе (dynamic typing (динамическая типизация), web indexing (веб-индексирование)).
Сложные неологизмы — термины, полученные путем словосложения. Они могут быть однокомпонентными, т. е. представляющими собой одно слово (neuroevolution — нейроэволюция), двухкомпонентными — представляющими собой два слова, пишущихся через дефис (Server-side — серверная сторона), или многокомпонентными — представляющими собой три или более слова, пишущихся через дефис (call-by-value — вызов по значению).
Проанализировать перевод сложных неологизмов непросто, так как каждый термин требует индивидуального подхода и более широкого анализа с учетом контекста. Однако можно проследить тенденцию, что большинство слов переводятся калькированием, при котором каждая составная часть слова переводится отдельно и на выходе в языке перевода получается словосочетание.
Осталось рассмотреть составные неологизмы, т. е. раздельно пишущиеся, семантически целостные сочетания, образованные путем соединения двух и более слов (digital citizen — цифровой гражданин, facial technology — технология распознавания лиц, shadow banning — теневая блокировка). К этой группе также относятся разного рода аббревиатуры, например, Artificial Intelligence Markup Language (AIML) (язык разметки для искусственного интеллекта) [5]. Большинство составных неологизмов переводятся подбором эквивалентов на русском зыке или описательным методом.
Таким образом, компьютерные науки являются источником огромного количества неологизмов, которые не успевают вноситься в словари. Было установлено, что структурные особенности неологизмов влияют на перевод и выбор переводческой трансформации. Если новое слово не имеет устоявшегося эквивалента в языке перевода, то необходимо проанализировать его структуру, чтобы понять, по какой словообразовательной модели оно было создано. Если слово простое и получено методом аффиксации, то самым правильным решением будет калькирование суффиксов и префиксов английского языка и передача их соответствующими морфемами русского языка. Однако если найти аналог морфемы не удается, то можно воспользоваться транслитерацией. Если слово сложное и получено посредством словосложения, то применяется калькирование каждого простого слова внутри сложного на русский язык. Если это не удается сделать, то можно передать одно из простых слов транскрипцией. Если перед нами не просто слово, а целое составное терминологическое сочетание, то лучшим способом перевода будет экспликация или описательный перевод. Новые слова, несомненно, вызывают трудности для переводчиков, однако если знать словообразовательные модели и проводить структурный анализ новых слов и словосочетаний, то это поможет сделать выбор переводческой
трансформации и добиться правильного и корректного перевода.
Список источников
1. Попова Т. В. Русская неология и неогра-фия: учебное пособие. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005. 96 c.
2. Rey A. Essays on terminology. Amsterdam: John Benjamins Publishing, 1995. 223 p.
3. Селиванова Е. А. Лингвистическая энциклопедия. Полтава: Довкилля, 2010. 844 с.
4. Фахрутдинова М. Т. Функционирование неологизмов IT-сферы в русском языке новейшего периода (на материале текстов электронных СМИ) // Вестник ТГГПУ. 2021. №1 (63). [Электронный ресурс ограниченной доступности]. Режим доступа: https://cyberle-ninka.ru/article/n/funktsionirovanie-neologizmov-it-sfery-v-russkom-yazyke-noveyshego-perioda-na-materiale-tekstov-elektronnyh-smi (дата обращения: 05.03.2022).
5. Jones M. T. Artificial Intelligence: A Systems Approach. Hingham: Laxmi Publications Pvt Limited, 2008. 498 p.
References
1. Popova T. V. Russkaja neologija i neografija: Uchebnoe posobie. Ekaterinburg: GOU VPO UGTU-UPI, 2005. 96 c.
2. Rey A. Essays on terminology. Amsterdam: John Benjamins Publishing, 1995. 223 p.
3. Selivanova E. A. Lingvisticheskaja jenciklope-dija. Poltava: Dovkillja, 2010. 844 s.
4. Fahrutdinova M. T. Funkcionirovanie neolo-gizmov IT-sfery v russkom jazyke novejshego perioda (na materiale tekstov jelektronnyh SMI) // Vestnik TGGPU. 2021. №1 (63). [Jelektronnyj resurs ogran-ichennoj dostupnosti]. Rezhim dostupa: https://cy-berleninka.ru/article/n/funktsionirovanie-neologiz-mov-it-sfery-v-russkom-yazyke-noveyshego-peri-oda-na-materiale-tekstov-elektronnyh-smi (data obrashhenija: 05.03.2022).
5. Jones M. T. Artificial Intelligence: A Systems Approach. Hingham: Laxmi Publications Pvt Limited, 2008. 498 p.
Информация об участнике
Муханова Гузель Зуфаровна — магистрант, Институт ЛПО, 2 курс, группа Л-21М, профиль «Переводоведение и перевод в сфере высокотехнологичных отраслей экономики», Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (Россия, 124498, г. Москва, пл. Шокина, 1).
Information about participant
Guzel Zufarovna Mukhanova — master's student, LPO Institute, 2nd year, group L-21M, profile Translation and translation in the field of high-tech industries, National Research University of Electronic Technology (Russia, 124498, Moscow, Shokin sq., 1).
Статья поступила в редакцию 04.05.2022. The article was submitted 04.05.2022.
