Научная статья на тему 'Языковая личность переводчика и машинный перевод'

Языковая личность переводчика и машинный перевод Текст научной статьи по специальности «Языкознание и литературоведение»

CC BY
2506
385
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД / ЯЗЫКОВАЯ ЛИЧНОСТЬ ПЕРЕВОДЧИКА / ПОСТРЕДАКТИРОВАНИЕ / ПРЕДРЕДАКТИРОВАНИЕ / ИНТЕРРЕДАКТИРОВАНИЕ / «ПАМЯТЬ ПЕРЕВОДОВ»

Аннотация научной статьи по языкознанию и литературоведению, автор научной работы — Бабина Ольга Ивановна

Статья посвящена проблеме реализации языковой личности переводчика в процессе использования систем машинного перевода. В статье рассмотрены три стратегии машинного перевода: перевод с пост-, преди интерредактированием.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Языковая личность переводчика и машинный перевод»

Вестник Челябинского государственного университета. 2011. № 24 (239).

Филология. Искусствоведение. Вып. 57. С. 191-193.

О. И. Бабина

ЯЗЫКОВАЯ ЛИЧНОСТЬ ПЕРЕВОДЧИКА И МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД1

Статья посвящена проблеме реализации языковой личности переводчика в процессе использования систем машинного перевода. В статье рассмотрены три стратегии машинного перевода: перевод с пост-, пред- и интерредактированием.

Ключевые слова: машинный перевод, языковая личность переводчика, постредактирование, пред-редактирование, интерредактирование, «память переводов».

Системы машинного перевода продолжают выступать одним из самых интенсивно развивающихся направлений компьютерной лингвистики. Применяя различные подходы к моделированию перевода в таких системах [1; 4-7; 9], разработчики сталкиваются с двумя проблемами: с одной стороны, амбициозные желания разработчиков включают создание систем, которые могли бы автоматически переводить широкий спектр текстов — своего рода универсальные переводчики; с другой стороны, необходимо создавать хорошо работающие, адекватно переводящие системы перевода, которые в идеале могли бы полностью автоматизировать процесс перевода текстов различных жанров. Внимание к решению одной из этих задач, как правило, идет в ущерб другой из них. Так, чем больший охват возможных типов (тематик, жанров и т. д.) текстов пытается учесть система, тем больше знаний необходимо хранить в системе и уметь определять, какие именно знания следует применять в каждой конкретной ситуации перевода.

При увеличении базы знаний значительно усложняются системные отношения между элементами базы, и возможность применять их в переводе затрудняется. Вместе с тем, подобные системы с довольно сложными базами знаний создаются. С другой стороны, если система ориентирована на узкую предметную область, знаний требуется сравнительно немного; за счет такого ограничения в значительной степени удается снизить многозначность многих лексических единиц, однако такая система не может претендовать на универсальность. И даже в этом случае перевод на выходе системы не является

1 Статья подготовлена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках научного проекта «Языковая личность переводчика» (ГК № 14.740.11.1393) ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 20092013 гг. «Проведение поисковых научно-исследовательских работ в целях развития общероссийской мобильности в области филологии».

«идеальным» в силу проблем, обусловленных несоответствием природы естественного языка и языка компьютера [2; 6].

В связи с этим применение современных систем машинного перевода осуществляется в рамках человеко-машинного взаимодействия. Не останавливаясь на случае, когда человек использует различные банки знаний (электронные словари, энциклопедии и т. д.) для перевода текстов «вручную» (фактически, это эквивалент обычного процесса перевода со словарем и, по нашему мнению, вряд ли можно говорить о различиях в личностном влиянии переводчика на генерируемый текст при применении этих стратегий), рассмотрим роль человека при использовании систем машинного перевода. В этом случае вмешательство человека в процесс перевода возможно на разных этапах переводческого процесса. Выделяются следующие стратегии:

1) автоматический перевод с предредактиро-ванием: включает преобразование текста перед его вводом в систему перевода таким образом, чтобы отредактированный текст на лексико-семантическом и грамматическом уровнях приближался к языку перевода или к конструкциям языка-источника, правила преобразования которых формализованы и известны используемой системе;

2) автоматический перевод с постредактированием: включает работу с «грубым» переводом предварительно нередактированного текста, сделанным машиной, с целью привести его в соответствие с нормами языка перевода;

3) автоматический перевод с интерредактированием: подразумевает взаимодействие человека и машины в процессе самого перевода; человек в этом случае разрешает трудные случаи «онлайн» (например, при переводе лексически неоднозначных единиц определяет, какую именно единицу следует употребить в каждом случае).

Традиционный процесс перевода включает применение переводческих трансформаций,

которые обусловлены личностными особенностями переводчика. Процесс редактирования (на каждом из этапов автоматического перевода) представляет собой сходный процесс, однако трансформации фактически применяются в пределах одного и того же языка — языка-источника в случае предредактирования или языка перевода в случае интер- и постредактирования.

Вместе с тем, эти процессы несколько отличаются с точки зрения реализации языковой личности переводчика, в частности на вербально-семантическом уровне. В случае предредак-тирования переводчик ограничен правилами системы — в итоге выходной текст представляет собой не столько результат влияния различных уровней языковой личности переводчика на результирующий текст, сколько результат адаптации языковой компетенции переводчика к ограничениям применяемой системы перевода. На вербально-семантическом уровне это проявляется особенно жестко, так как любая система перевода обладает ограниченным тезаурусом и набором правил. Как правило, модель языка в системах учитывает лишь статистически наиболее вероятные лексические единицы и языковые конструкции, которые, вероятнее всего, находятся в отношениях неполного пересечения с лингвистической компетенцией переводчика.

Процесс интерредактирования подразумевает, как правило, разрешение неопределенности в случае многозначных слов, выбор наиболее подходящей грамматической конструкции из возможных. При таком процессе редактирования вербально-семантический уровень языковой личности переводчика также в значительной степени ограничен тезаурусом системы. Переводчик лишь выбирает вариант, предложенный системой. Вместе с тем, при применении стратегии интерредактирования проявляется большая гибкость и реализуются индивидуальные языковые особенности переводчика. С целью оптимизации процесса некоторые системы осуществляют параметризацию некоторых трансформаций; переводчик, прежде чем переводить текст, может настроить значения параметров по умолчанию (например, оставлять ли подлежащее «вы/ты» в предложениях на языке перевода или выражать обращение к кому-л. только с помощью формы глагола во

2 л. ед. ч.; при отсутствии подлежащего в предложении на языке оригинала переводить ли его на английский язык с помощью пассива, предложения с формальным подлежащим «к», императива и т. д. [8]). Это позволяет экономить усилия

при переводе, с одной стороны, и персонализировать перевод текста, с другой.

При постредактировании языковая личность переводчика проявляется практически в полной мере, так как результирующий текст переводчик вправе редактировать любыми способами, в том числе кардинально менять структуру и лексический состав окончательного варианта перевода. Единственным ограничением здесь служит фактор оптимальности процесса перевода по времени и затрачиваемым усилиям на корректуру. Машинный перевод применяется с целью экономии временных и трудозатрат, в связи с этим реализация языковой личности переводчика на вербально-семантическом уровне ограничена фактором целесообразности.

Вместе с тем, при любой стратегии машинного перевода когнитивный и мотивационный уровни языковой личности переводчика реализуются в полной мере, так как необходимые трансформации на любом из этапов редактирования перевода обусловлены необходимостью сохранения адекватности перевода, его соответствия оригиналу, а это, в свою очередь, обусловлено концептуальной картиной мира переводчика.

В целом, в современных системах машинного перевода следует отметить две тенденции, векторы которых направлены в противоположные стороны: максимальная автоматизация процессов перевода и персонализация синтезируемых переводов. Каждая система находит некоторый компромисс между этими полярными принципами. Оптимизация каждого из них достигается через использование систем с интерредактированием, а также применение технологии «памяти переводов» (translation memory). Последняя позволяет сохранять индивидуальные трансформационные решения конкретного переводчика и, в связи с этим, представляет интерес для исследований на стыке прикладной лингвистики и лингвоперсонологии.

Список литературы

1. Беляева, Л. Н. Автоматический (машинный) перевод / Л. Н. Беляева, М. И. Откупщикова // Прикладное языкознание / отв. ред. А. С. Герд. СПб., 1996. С. 360-388.

2. Дрейфус, Х. Чего не могут вычислительные машины. Критика искусственного разума. М., 1978. 334 с.

3. Зубов, А. В. Информационные технологии в лингвистике : учеб. пособие / А. В. Зубов, И. И. Зубова. М., 2004. 208 с.

4. Леонтьева, Н. Н. Автоматическое понимание текста: системы, модели, ресурсы : учеб. пособие. М., 2006. 304 с.

5. Марчук, Ю. Н. Компьютерная лингвистика : учеб. пособие. М., 2007. 317 с.

6. Пиотровский, Р. Г Лингвистический автомат (в исследовании и непрерывном обучении) : учеб. пособие. СПб., 1999. 256 с.

7. Apresian, Ju. D. ETAP-3 Linguistic Processor: A Full-Fledged NLP Implementation of Meaning О Text Theory / Ju. D. Apresian, I. M. Boguslavsky, L. L. Iomdin, A. V. Lazursky, V. Z. Sannikov, V. G. Sizov, L. L. Tsinman // MTT-2003. First Inter-

national Conference on Meaning-Text Theory. Paris, 2003. P. 279-288.

8. Hirakawa, H. EJ/JE Machine Translation System ASTRANSAC — Extensions towards Personalization / H. Hirakawa, H. Nogami, Sh. Amano // MT Summit III (Washington, DC, USA, July 1991). Washington, 1991. P. 73-80.

9. Hutchins, W. J. Current commercial machine translation systems and computer-based translation tools : system types and their uses // International J. of Translation. 2005. Vol. 17. № 1-2. P. 5-38.

Вестник Челябинского государственного университета. 2011. № 24 (239). Филология. Искусствоведение. Вып. 57. С. 193-195.

А. В. Белозерцев

ЛИЧНОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ КОММУНИКАЦИЯ В ПРОЦЕССЕ ПЕРЕВОДА1

В статье рассматривается проблема улучшения качества устного перевода через применение личностно-ориентированного подхода к нему. Обосновывается значимость формирования в процессе подготовки переводчиков специальной коммуникативной компетенции, которая позволит им во всей полноте воспринимать особенности языковой личности коммуниканта.

Ключевые слова: коммуникация, устный перевод, личностно-ориентированный подход, языковая личность, переводческая компетенция.

Глобальная коммуникация может быть представлена в виде иерархии нескольких дискретных единиц-уровней, первичным из которых является уровень личности [10. С. 76]. Осуществляемое на данном уровне речевое взаимодействие происходит в рамках наименьшей по функциональной масштабности сферы (за исключением вну-триличностной) — сферы межличностной коммуникации [5. С. 178]. Информационный обмен, обслуживаемый переводчиками в устной форме, чаще всего ограничен именно этими координатами. Следовательно, трактуя перевод как один из видов коммуникации, мы должны, в первую очередь, относить его к межличностному взаимодействию с вербальной информацией.

Межличностное взаимодействие имеет определенные параметры: небольшое число участников (чаще всего 2-3 индивида) и непосредственное взаимодействие между ними с возможно-

хСтатья подготовлена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках научного проекта «Языковая личность переводчика» (ГК № 14.740.11.1393) ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 20092013 гг. «Проведение поисковых научно-исследовательских работ в целях развития общероссийской мобильности в области филологии».

стью осуществления обратной связи. В большинстве случаев устный перевод удовлетворяет этому требованию. В данной статье мы обратимся к типу личностно-ориентированного взаимодействия, подразумевающему «признание незаменимости, уникальности партнеров, принятие во внимание особенностей их эмоционального состояния, самооценки, личностных характеристик» [6. С. 12]. Данный феномен будет рассмотрен и предлагается нами в качестве наиболее целесообразного способа осуществления устного перевода. Для этого имеется ряд оснований.

Во-первых, личностно-ориентированный подход позволяет наилучшим образом реализовывать принцип адекватности: деликатные нюансы коммуникативной ситуации перевода (например, не подлежащие передаче оценочные комментарии адресанта), будут должным образом «обработаны» переводчиком при учете личностных амбиций адресата.

Во-вторых, это создает возможность обеспечить более полное соответствие двух типов транслируемой информации — вербальной, с которой работает переводчик, и невербальной, которая «считывается» адресатом сообщения непосредственно. Учет эмоциональной составляющей диалога и лексико-синтаксическое вос-

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.