Знания и классической филологии

Кандидат фил. н., доцент

кафедры общего славяно-русского языко-

знания и классической филологии

Ю.В. Филь

Выполнила:

магистр II года обучения,

направления ЛОИКД

группы №13287

Л.В. Панасенко

Томск 2013

Прежде чем применять различные подходы в семантике к данной диссертационной работе, для начала следует ознакомиться с ней, рассмотрев ее квалификационные параметры.

Итак, данная работа посвящена исследованию эквивалентности машинного перевода на примере известных онлайн переводчиков, Google, Yandex и Prompt в сопоставительном аспекте.

Актуальность нашего исследования обусловлена направленностью современной лингвистики на решение прикладных задач в сфере машинного перевода (МП). Исследования в области МП, которые были начаты еще в 50-е годы XX века, не дали тех результатов, обеспечивающих качество и экономичность систем машинного перевода.

В настоящее время появление новых телекоммуникационных технологий в еще большей степени актуализируют проблемы, связанные с разработкой систем МП. На сегодняшний день, с увеличением потока информации и усилением процессов коммуникации между представителями разных культур, намечается острая потребность в быстром ситуативном переводе. Для осуществления данной цели создаются системы, работающие в онлайн-режиме. Такая система может применяться каждым человеком для быстрого извлечения информации из источников на иностранном языке и для реализации коммуникационной потребности. Следует отметить, что на настоящий момент системы онлайн-перевода по-прежнему не отвечают требованию качества. Вновь актуализируется проблема лингвистических исследований в этой области. Таким образом, можно говорить о том, что машинный перевод нуждается в дальнейшем совершенствовании и доработке.

Таким образом, актуальностью данной работы является ее включенность в общее научное направление исследований, направленных на улучшение систем машинного перевода и поиска оптимального алгоритма проверки такой эквивалентности перевода.

Целью данной работы является выявление системности несоответствий машинного перевода таких машинных переводчиков, как Google, Yandex и Prompt в сопоставительном аспекте на примере футбольной лексики в комментариях.

Объектом научной работы является перевод текста футбольных комментариев, созданный машинными переводчиками Google, Yandex и Prompt.

Предметом научной работы являются систематические несоответствия в данных переводах, их природа и возможность устранения.

Материалом для научной работы послужили обзорные комментарии футбольных матчей на английском языке и машинный перевод тех же самых комментариев на русском.

Методы и приемы научной работы: сопоставительного, структурного и контент - анализа.

Теоретическая и практическая ценность научной работы заключается в подробном исследовании и выявлении переводческих несоответствий в машинном переводе текстов футбольной лексики с английского языка на русский. В будущем, полученные данные могут быть использованы для создания методологического пособия для студентов и преподавателей вузов, чтобы облегчить применение данного вида перевода, а также для специалистов, которые смогут использовать полученные данные при доработке систем МП.

Итак, в качестве примера представлен перевод предложения оригинала с английского языка на русский, выполненный тремя МП и перевод, созданный человеком. Основываясь на данном примере, будет предпринята попытка применить 3 подхода в семантике в рамках данной научной работы.

Текст: Bluebirds were two goals down after just eight minutes but refused to give in and levelled it up through Noone and Odemwingie.

Результат машинного перевода: