В ПОИСКАХ СОЧЕТАЕМОСТИ СЛОВ: ЭЛЕКТРОННЫЕ РЕСУРСЫ ПЕРЕВОДЧИКА И ПРИЕМЫ РАБОТЫ С НИМИ Текст научной статьи по специальности «Языкознание и литературоведение»

УДК 81

doi: 10.52470/2619046X_2023_4_121

В ПОИСКАХ СОЧЕТАЕМОСТИ СЛОВ: ЭЛЕКТРОННЫЕ РЕСУРСЫ ПЕРЕВОДЧИКА И ПРИЕМЫ РАБОТЫ С НИМИ

И.А. Мурог

Аннотация. Статья посвящена вопросам использования электронных ресурсов в образовательном процессе и их роли на пути профессионального становления переводчика. Автор приводит классификацию и дает краткий обзор наиболее востребованных электронных ресурсов, от словаря лексической сочетаемости до национального корпуса. В статье последовательно изложены преимущества и недостатки каждого ресурса, а также подробно раскрываются приемы работы с ними, в результате которых формируются устойчивые навыки поиска, обработки и анализа полученной информации в режиме реального времени, что играет значимую роль в профессиональной деятельности переводчика. В качестве направления дальнейшего исследования предполагается экспериментальным путем выяснить, насколько последовательное обучение работе с электронными ресурсами влияет на качество выполняемого перевода, оценив работу студентов по показателям адекватности и времени, затраченного на ее выполнение.

Ключевые слова: корпусная лингвистика, электронные ресурсы, поисковые системы, коллокации.

IN CONSTANT SEARCH OF COLLOCATIONS: MODERN E-TOOLS FOR TRANSLATORS

I.A. Murog

Abstract. The paper is devoted to online linguistic resources in the classroom and teaching students how to use them in search of collocations. The author gives the classification and a brief overview of the most popular search engines, websites, and language corpora, analyzes their advantages and disadvantages, and also reveals the effective ways of dealing with different types of resources. An experiment on how consistent training in working with online resources may affect the quality of the translation performed is provided as the direction of further research.

Keywords: corpus linguistics, online resources, search engines, collocations.

В последнее десятилетие корпусная лингвистика находится в зените научного интереса, ряд работ посвящен практическому использованию корпусов в лингвистических исследованиях, при подготовке словарей и грамматик [1; 2; 3], некоторые исследователи делают акцент на использовании современных методов корпусной лингвистики при анализе текста [6; 7], определенный круг работ рассматривает электронный корпус текстов в качестве эффективного инструмента для работы переводчика [4; 5]. Несмотря на активный интерес со стороны ученых и глубокую теоретическую проработку, проблема внедрения и использования электронных ресурсов в образовательном процессе и профессиональном становлении переводчика остается мало исследованной.

В условиях набирающего популярность лексического подхода к обучению иностранным языкам, а также все более широкого распространения информационных технологий и относительной доступности технических средств обучения все большую актуальность приобретает использование электронных ресурсов переводчика на занятиях и обучение студентов приемам работы с ними.

Так, по мнению Д.Ю. Груздева, корпуса текстов представляют собой «важный источник лингвистической информации. Они призваны помочь пользователю решить проблемы лексико-грамматической сочетаемости, преодолеть орфографические, пунктуационные, лексические трудности и трудности, связанные с выбором оптимальной грамматической конструкции» [4, с. 4]. Наиболее репрезентативной и развитой отраслью корпусной лингвистики является национальный корпус, так как он в определённой мере может рассматриваться как «полное отражение национального языка» [7, с. 236], это связано с тем, что национальный корпус включает в себя все виды письменных и устных текстов, требуемый уровень репрезентативности достигается за счет его внушительного объема (сотни миллионов сочетаний) и постоянной пополняемости из аутентичных источников.

Рассмотрим работу с национальным корпусом на примере Британского национального корпуса (British National Corpus) и Корпуса современного американского языка (Corpus of Contemporary American English). В обоих случаях требуется регистрация, которая не занимает много времени, в случае с Корпусом современного американского языка (COCA) при указании места работы в высшем учебном заведении становятся доступными дополнительные функции, такие как параллельный фильтр по годам и отраслям употребления искомого словосочетания или фразы. Оба корпуса дают исчерпывающую информацию о частотности употребления, источнике, предоставляют расширенный контекст, позволяют сузить поиск до определенных функциональных стилей, устного или письменного типа речи. COCA имеет встроенный модуль озвучки и перевода, в некоторых случаях предоставляет отсылку на видео фрагменты с искомой фразой или выражением. Однако, следует оговориться, что работа с национальными корпусами требует большого количества времени, вдумчивого анализа и критической обработки полученной информации. В связи с чем, В.В. Мамонтова отмечает, что «национальный корпус в первую очередь предназначен для обеспечения научных исследований широкого спектра, составления авторитетных академических словарей, научных описаний грамматического строя. Пользователями национальных корпусов в основном являются лингвисты различного профиля, литературоведы, историки и представители других областей гуманитарного знания» [7, с. 237]. Для решения более мелких, прикладных и конкретных задач существуют другие, более доступные и быстрые источники получения информации.

На наш взгляд, в современных условиях задача педагога заключается не только в том, чтобы продемонстрировать широкий спектр возможностей корпусной лингвистики, но, в первую очередь, привить обучающимся навыки и сформировать привычку самостоятельного использования адекватных электронных ресурсов при выполнении разного вида заданий. Рассмотрим пути решения этой задачи на примере поиска коллокаций и выяснения частотности употребления тех или иных словосочетаний отдельно и в определенных контекстах, функциональных стилях и регистрах общения.

Каждый преподаватель в своей педагогической практике сталкивается с неким сопротивлением со стороны студентов и уточняющими вопросами из разряда: «А что так нельзя?», «А почему это неправильно?», «А я точно это где-то слышал/видел/читал». Обычно подобные вопросы связаны с проблемой устойчивых выражений, сочетаемости слов и принадлежности их к определенной сфере употребления. Также эта проблема актуальна для обучения профессионально-ориентированному языку и в целом является значимой в условиях высокого темпа жизни, неизбежно сказывающегося на быстрых изменениях в языке.

Как было сказано выше, корпусная лингвистика призвана дать объективные и репрезентативные ответы на подобные вопросы, так как она представляет собой раздел лингвистики, использующий компьютерные технологии для изучения языка, представленного в виде выборки оригинальных текстов из различных источников [7, с. 230].

Рассмотрим приемы работы с электронными ресурсами по возрастающей (от уровня словосочетания до функционального стиля).

Самый простой и распространенный способ - поисковик Google, но он же самый недостоверный. Так как в результатах будут отображаться любые тексты и источники, в том числе взятые из неоригинальных и ненадежных источников. Однако и этот способ может оказаться полезным. Первое - вводим начало фразы и смотрим, что предлагает поисковик. В начале появятся наиболее частотные варианты. Второй способ, это в строчку поиска внести словосочетание, выделив его кавычками. В этом случае поисковик не будет менять его форму, и вы увидите количество совпадений. Так, например, фраза «it greatly influenced the development» имеет более 10 тыс. совпадений. В то время как ее неправильный вариант, содержащий лишний предлог («it greatly influenced on the development») - всего два. Чтобы добавить надежности в поисковике внесите ограничение (во вкладке More выбираем Books) и он будет отображать результаты, источником которых являются только книги. Еще один способ быстрого и эффективного использования поисковика - добавление вопросительного знака (?). Предположим, мы ищем выразительное и уместное определение для этой фразы «one of the most ? scientists». Вносим ее в поисковик с вопросительным знаком на месте необходимого нам слова и сразу же получаем варианты «famous», «accomplished». Поиск занял не более 30 секунд.

Следующая группа ресурсов - это онлайн словари, рассмотрим наиболее любимые нами с точки зрения быстрого поиска или проверки сочетаемости слов. Классической академический словарь Longman Dictionary of Contemporary English [12] кроме привычной всем словарной статьи имеет еще и отдельный раздел collocations. Существуют также и отдельные словари сочетаемости слов, остановимся на двух наиболее доступных и интуитивно понятных в использовании: Online Oxford Collocation Dictionary [15], OZDIC [16]. В них возможные сочетания сгруппированы по значению слова и различным частям речи, с которыми это слово в данном значении используется. Рассмотрим на примере слова «cause», которое может быть и глаголом, и существительным. Возьмем значение «причина», к нему будут предложены варианты наиболее часто употребимых прилагательных (real, root, true, underlying, hidden,

Рисунок 1. Результат поиска в словаре лексической сочетаемости слов Ozdic

social, etc.), 2 группы глаголов (использующиеся перед этим словом (discover, find, identify) и после него (be, lie in sth), а также устойчивые словосочетания (cause and effect, the cause of death, due to/from/of natural causes) (рисунок 1). Время, затраченное на поиск, около 2 минут. Если вы не нашли своего варианта среди обозначенных, можно выбрать близкое по значению и быть уверенным в его правильности.

Если, все же, ваш вариант не представлен в словаре и нет ничего схожего по смыслу, можно воспользоваться возможностями расширенного поиска. Эти опции представлены в учебном корпусе SKELL [17], добавляем слово в строку поиска и открываем вкладку «Word sketch2, она дает доступ к примерам употребления искомого слова в разнообразии его синтаксических и синтагматических связей. Например, в разделе прилагательных, употребляемых после глагола cause, мы находим дополнительные сочетания (cause sudden/wild/excessive... etc.), каждое из этих сочетаний сопровождается значительным количеством примеров, взятых из оригинальных источников, в некоторых случаях также доступна вкладка со словами близкими по значению. (рисунок 2). Работа со SKELL требует большего количества времени и сосредоточенности в поиске, зато как видно на примере нашего запроса данная система представляет более широкие возможности для поиска, включая устойчивые сочетания и синонимичные ряды.

Двигаясь в сторону усложнения и укрупнения источников, следует рассказатьоб электронных ресурсах, основанных на корпусах текстов, Netspeak [14] и Ludwig [13]. По определению самих разработчиков, Ludwig - «это лингвистическая поисковая система, которая позволяет искать и разрешать ваши лингвистические сомнения, помогать превращать ваши идеи в хорошо написанные тексты, делает вас более независимыми и уверенными в вашей работе» [13]. Она адресована в основном пользователям, для которых язык является частью профессии. Рассмотрим ее основные преимущества и приемы работы. Если вас интересует слово, которое употребляется в коллокации перед или после ключевого слова, то вы в строке поиска заменяете его вопросительным знаком. Рассмотрим на примере слова «authorities»,

adjectives with cause

many caused many

3. I can cause excessive

modifiers of cause

potentially , potentially causing / causing

likely

likely с

G5

EXAMPLES show all

In most patients, this causes excessive tearing.

The motive: medicat conditions that cause excessive , unnecessary ; itching.

Pelotherapy should not cause excessive , severe pain. SIMILAR WORDS Show all

considerable • extreme V excess t unnecessary • minimal • >es cause substantial 0 much • extra # less 9 constant

anBed by

ООШСГГ

used by b caused by using g some to ently caused Г?< 31 ly caused

12. respiratory

13. liquid

u. abdominal

is. several caused several

4P

12. usually is usually caused by

13. directly directly caused by

14. often often caused

15. indirectly indirectly caused

words and

1. contribute cause or contribute to

2. exacerbate caused or exacerbated by

3. aggravate caused or aggravated by

4. worsen cause or worsen cause or permit caused or alleged to be caused any person to cause or allow to cause and effect cause or attempt to cause

e. permit allege allow effect

9. attempt

10. incite perpetuate

12 trigger result ia. suffer 16. induce

cause and suffer from

Рисунок 2. Результат поиска в учебном корпусе SKELL

Рисунок 1. Результат поиска в словаре лексической сочетаемости слов Ozdic

мы ищем слово, которое можно употребить перед ним. Ставим вопросительный знак в строке поиска и изучаем полученные результаты. Отличие этого ресурса от предшествующих заключается в том, что он сразу приводит данные по частотности употребления, так словосочетание «local authorities» встречается в более 5 млн источниках, в то время как «municipal authorities» в 300 тыс. Ludwig дает возможность сопоставить два варианта. добавив между ними в строчке поиска VS. Например: «local authorities VS municipal authorities» соотношение 97 процентов к 3. Большим преимуществом данной системы является то, что в примерах сразу даны отсылки на источник. Корпус текстов для Ludwig в основном пополняется из наиболее авторитетных зарубежных печатных и электронных изданий (The Guardian, The Economist, The New York Times, The New Yorker, etc.). Среди минусов данного ресурса следует отметить ограниченное количество поисковых запросов в сутки (три - для всех, пять - для зарегистрированных пользователей).

Для обучающихся с высоким уровнем владения языком, а также для преподавателей существует еще один полезный ресурс - Word Neighbors [18]. Как следует из названия, данный поисковая система позволяет найти слова, соседствующие друг с другом, то есть снова речь идет о коллокациях. Но, в отличие от предыдущих поисковых систем, данная позволяет уточнить запрос, выставив количество слов (1-4) перед или после ключевого, также в данной программе можно настроить поиск по сферам употребления (публицистика, разговорная речь, художественная литература т.д.) (рисунок 3).

Еще раз обратим внимание на то, что данный ресурс рассчитан на пользователей с высоким уровнем владения языком, т.к. здесь человеку самому предстоит определять какой частью речи в том или ином примере является ключевое и/или искомое слово и, в целом, объем полученной информации может быть адекватно воспринят и правильно истолкован пользователями с уверенным уровнем B2 и выше. Итак, Word Neighbors позволяет искать слова и словосочетания отдельно или с добавлением максимального количества (до 4 слов) до и после ключевого, регулировать области поиска и просматривать интересующие резуль-

WordeNeighhors

cause

Show I О v| word(s) before

Any PoS

D Show all word forms The phrase may span word(s)

Search in:

B B All available texts (141,000.000 words) » 0 Articles & Reports (70300.000 words) ® H Newspaper Texl (12,200,000 words) 0 Miscellaneous Text (10,700,000 words) a Correspondence (373,000 words) a Ficlion (Prose) (25,600,000 words) gj Advertisements (562,000 words) SB 3 Spoken (20.800,000 words)

Show 1 3 vj word(s) after

О Link to Cambridge Dictionary

Find it!!

Рисунок 3. Уточнения поискового запроса в Word Neighbors

таты в контексте с отсылкой на источник. Такой функционал скорее всего будет востребован преподавателями (для уточнения спорных вопросов), переводчиками (на тапе редактирования), а также теми, кто работает с академическими текстами и исследованиями в области лингвистики.

В завершении представим краткий обзор еще одной категории электронных ресурсов. Строго говоря, они не являются официальными и в полной мере достоверными источниками, зато дают быстрый и своевременный ответ на вопрос, который преподаватель слышит изо дня в день: «А так говорят?» Один из ресурсов так и называется Do People Say [10], его основу составляет корпус текстов из Reddit (американская социальная сеть), следовательно, это лучший и наиболее актуальный источник для поиска разговорных оборотов, сленга и фразеологизмов. При этом он также содержит в себе опцию расширенного контекста, при выборе которой вы сможете ознакомиться с абзацем, из которого взята фраза, целиком. Что очень важно для сленгизмов, шуток и неформальных фраз, которые, как правило, очень тесно привязаны к ситуации общения.

По такому же принципу работает ресурс Fraze It [11], его отличие заключается в том, что корпус текстов составлен на основе англоязычной популярной прессы (Forbes, USA Today, etc.), данный сайт также позволяет выбрать сферы для поиска интересующих коллокаций (Fashion, Celebrities, Presidents & Royalty, etc.) и даже дает возможность выбрать типы интересующих предложений (утвердительное, восклицательное и т.д.).

Перейдем к рассмотрению приемов работы с электронными ресурсами в ходе образовательного процесса, которые будут способствовать выработке устойчивого навыка поиска, анализа и отбора требующихся словосочетаний. Первый принцип, который широко применим в условиях дистанционного обучения, это поиск интересующей информации в режиме реального времени. Ничто так не убеждает студентов в необходимости использования дополнительных источников информации, как преподаватель, эффективно использующий эти приемы на занятиях. Следующим шагом (при условии отсутствия ограничений) можно предложить обучающимся самим найти ответ на спорный вопрос, используя ресурсы, предложенные педагогом, а потом организовать небольшое коллективное обсуждение результатов поиска. Как правило, с течением времени, студенты сами привносят в этот процесс еще и элемент состязательности.

Для знакомства с более затратными по времени ресурсами (такими как Word Neighbors или Ludwig) более целесообразно предложить задания в качестве самостоятельной работы. Например, так называемые collocation forks (трезубцы сочетаемости), когда к трем или более словам предлагается подобрать одно, образующее с каждым из них лексически и стилистические верное сочетание. Также возможен вариант с подбором слов обратном порядке (рисунок 4). Довольно эффективными являются подобные задания при отработке лексических сочетаний со схожими по смыслу словами (например, глаголы spark, stir up, bring about, incite, give rise to и prompt).

Еще одним, заслуживающим на наш взгляд внимания, является прием knowledge gap (пробел в знаниях), когда предваряющим заданием перед работой с неадаптированным научным или научно-популярным текстом становится упражнение на подбор сочетаний. Преподаватель предварительно выбирает 6-8 незнакомых, но значимых словосочетаний из текста, и убирает в каждом по одному слову, предлагая студентам сначала высказать свое предположение, проверить его правильность, используя электронный ресурс (например Netspeak) и, в ходе работы с текстом, сопоставить полученные данные. Удобнее всего оформить такое задание в виде таблицы (gapped collocation - your guess - check on Netspeak - check in the text), подобное упражнение при относительной простоте его подготовки, ставит студентов перед необходимостью несколько раз в относительно разных контекстах взаимодействовать со словосочетанием, что, безусловно, способствует его осмыслению и запоминанию.

Итак, мы рассмотрели ряд электронных ресурсов, которые могут быть использованы при поиске или проверке сочетаемости слов, частотности и уместности употребления тех или иных фраз в определенных контекстах и функциональных стилях. Выстраивая работу с данными ресурсами следует помнить, что они призваны облегчить, а не усложнить работу переводчика. В связи с чем, мы рекомендуем выбирать инструменты исходя из сложности поставленной задачи и двигаться по нарастающей. Для обработки большинства запросов достаточно воспользоваться онлайн словарем сочетаемости или одной из поисковых систем, которая наиболее понятна и привычна для вас. При этом следует помнить, что культуру и навыки поиска и анализа информации важно закладывать еще на начальном этапе профессиональной подготовки переводчика. Если работа с электронными ресурсами является частью профессиональной деятельности педагога, то эту привычку неизбежно перенимают и обучающиеся, что в долгосрочной перспективе будет способствовать не только их успешному овладению иностранным языком, но и совершенствованию навыков поиска, обработки и анализа полученной информации в реальном времени.

Библиографический список

1. Баранов А.Н. Компьютерная лингвистика. М., 2003.

2. Богданова С.Ю. Возможности корпусной методологии в решении лингвистических задач // Вестник ИГЛУ. 2012. № 2 (18).

3. Захаров В.П. Корпусная лингвистика. СПб., 2005.

4. ВладимовН.В. Корпусный подход к решению переводческих проблем (на материале письменных переводов с русского языка на английский): автореф. дисс. ... канд. филол. наук. М., 2005.

5. Груздев Д.Ю. Электронный корпус текстов как эффективный инструмент переводчика: автореф дис. ... канд. филол. наук. М., 2013.

6. Райскина В.А., Дубнякова О.А. Современные методы корпусной лингвистики при анализе текста (на примере корпуса BFM) // Актуальные вопросы современной науки. 2015. № 40.

7. МамонтоваВ.В. Корпусная лингвистика в современной языковедческой парадигме // Актуальные вопросы современной науки. 2010. № 12.

8. British National Corpus. URL: http://www.natcorp.ox.ac.uk (дата обращения: 29.03.2023).

9. Corpus of Contemporary American English. URL: https://www.english-corpora.org/coca (дата обращения: 29.03.2023).

10. Do People Say. URL: https://dopeoplesay.com (дата обращения: 28.03.2023)

11. Fraze It. URL: https://www.fraze.it (дата обращения: 28.03.2023).

12. Longman Dictionary of Contemporary English. URL: https://www.ldoceonline.com (дата обращения: 29.03.2023).

13. Ludwig. URL: https://ludwig.guru (дата обращения: 30.03.2023)

14. Netspeak. URL: https://netspeak.org (дата обращения: 30.03.2023).

15. Online Oxford Collocation Dictionary. URL: https://www.freecollocation.com (дата обращения: 29.03.2023).

16. OZDIC. URL: https://ozdic.com (дата обращения: 28.03.2023).

17. SKELL. URL: https://skell.sketchengine.eu/#home?lang=en (дата обращения: 29.03.2023).

18. Word Neighbors. URL: http://wordneighbors.ust.hk (дата обращения: 30.03.2023).

И.А. Мурог

кандидат филологических наук

доцент кафедры английского языка основного

Военный университет имени князя Александра Невского Министерства обороны РФ, г. Москва E-mail: welkin2005@yandex.ru