Главная
Конференции
Гуманитарные науки в эпоху цифровизации: этика, коммуникация, память
От алгоритма к человеку: влияние перевода на качество и стилистическую выразител...

От алгоритма к человеку: влияние перевода на качество и стилистическую выразительность текста

30 октября 2025

Секция

Филологические науки

Ключевые слова

машинный перевод
постредактирование
стилистическая выразительность
переводчик
электронные словари
системы переводческой памяти

Аннотация статьи

Статья рассматривает влияние машинного перевода на качество и стилистическую выразительность текста. Машинный перевод часто упрощает синтаксис и теряет образность, поэтому постредакция человеком необходима для сохранения тональности и нюансов. На примере романа Джейн Остин «Гордость и предубеждение» показано, что сочетание машинного перевода и человеческой корректуры обеспечивает баланс между скоростью и качеством перевода.

Текст статьи

В современном мире существует огромное количество инструментов, которые направлены на оптимизацию процесса перевода, с каждым годом они становятся всё более мощными и распространёнными. К ним можно отнести электронные переводные словари, системы переводческой памяти, технологии машинного перевода, а также ряд других специализированных средств. Их применение порождает дилемму: с одной стороны, перевод больших объёмов текста становится быстрее и дешевле; с другой – автоматическая трансформация языка может искажать стилистические особенности исходника. Множество профессионалов, которые работают с переводами текстов, приводят как доводы в пользу применения машинного перевода, так и возражения против него, однако все они сходятся во мнении, что использование данного инструмента при работе с большими объёмами текста позволяет существенно сократить временные затраты на перевод. В этом контексте важно рассмотреть, как «переход от алгоритма к человеку», то есть вмешательство переводчика через постредактирование, влияет на итоговое качество и выразительность текста.

Кристиан Буатэ выделяет три основных разновидности современного машинного перевода:

  1. Информативный перевод – характеризуется пословным и относительно упрощённым отображением текста, обеспечивающим лишь общее понимание его содержания на иностранном языке.
  2. Профессиональный перевод – отличается качеством, сопоставимым с результатами работы человека-переводчика, и при минимальной постредактуре может рассматриваться как полностью удовлетворительный вариант. Данный тип перевода особенно целесообразен при обработке значительных объёмов текста.
  3. Персональный перевод – предполагает предварительную подготовку исходного текста с устранением потенциальных неоднозначностей и использование диалогового режима взаимодействия с системой, что позволяет существенно повысить качество конечного результата [1, с. 260].

Машинный перевод влияет на стилистическую выразительность текста. Алгоритмы склонны к буквальному соответствию синтаксиса и лексики, что часто приводит к потере метафорических и номинативно-образных структур. Вследствие этого образность исходного текста может быть нивелирована или заменена функционально эквивалентными, но менее выразительными формулами. Кроме этого, машинный перевод нередко упрощает или перестраивает синтаксис исходника и это влияет на ритм и интонационную организацию текста, важную для стилистической выразительности, особенно в художественных и публицистических жанрах. Можно рассмотреть тот факт, что системы могут неправильно передавать прагматические оттенки (иронию, сарказм, экспрессивность), что делает перевод менее адекватным по тону и коммуникативной интенции. В данном случае вмешательство человека особенно критично. Роль переводчика выходит за рамки исправления ошибок и включает проектирование стилистического решения текста. Эффективные стратегии постредактирования предполагают фокусированное восстановление образности: приоритетное восстановление ключевых метафор, идиом и экспрессивных маркеров, определяющих смысловую и эмоциональную нагрузку. Кроме того, выполняется стилизационная «локализация» – адаптация ритма, речевых клише и культурно обусловленных реалий под целевую аудиторию. В завершение переводчик проводит профилирование текста, представляющее собой предварительную классификацию жанра и стилистических требований для применения специализированных инструкций при постредактировании.

Приведём пример перевода романа Джейн Остин «Гордость и предубеждение». Отрывок из оригинального текста:

«It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife».

Машинный перевод данного отрывка:

«Это общепризнанная истина, что одинокий мужчина, обладающий большим состоянием, должен быть в поисках жены».

Вариант переводчика после постредактирования:

«Общепризнанная истина гласит: если мужчина обладает состоянием, он непременно ищет себе жену».

Машинный перевод передаёт общий смысл, но теряет изысканность и ироничный оттенок оригинала. Постредакция человеком позволяет сохранить не только смысл, но и тональность, что особенно важно в художественном произведении.

Современные системы машинного перевода существенно меняют условия переводческой деятельности: они ускоряют обработку больших объёмов текста, но нередко искажают стилистические характеристики. Роль переводчика как постредактора остаётся ключевой для сохранения выразительности и коммуникативной адекватности. Комбинированный подход обеспечивает оптимальный баланс между продуктивностью и художественной ценностью перевода.

Список литературы

  1. Марчук Ю.Н. Компьютерная лингвистика: учеб. пособие / Ю.Н. Марчук. – М.: АСТ: Восток – Запад, 2007. – 317 с.
  2. Остин Дж. Гордость и предубеждение / Дж. Остин; пер. с англ. И.В. Гусевой. – М.: Эксмо, 2015. – 416 с.
  3. Austen J. Pride and Prejudice. – London: T. Egerton, 1813. – 432 p.
  4. Bassnett S. Corpus stylistics and translation. – 2013. – 256 p.
  5. Blain F. Qualitative Analysis of Post-Editing for High Quality Machine Translation. – MT Summit, 2011. – 12 p.
  6. Buaté C. Machine Translation: Types and Applications. – 2020. – 198 p.
  7. Groves D. Identification and Analysis of Post-Editing Patterns for MT. – MT Summit, 2009. – 14 p.
  8. Jia Y., Lai S. Post-Editing Metaphorical Expressions: Productivity, Quality, and Strategies. – Journal of Foreign Languages and Cultures, 2023. – 18 p.
  9. Karnaukh A. Post-editing and Its Impact on Quality of Machine Translation. – 2024. – 20 p.
  10. Vieira L.N. Post-Editing of Machine Translation. In: Handbook of Translation and Technology. – 2018. P. 319-335.

Поделиться

14

Андреева А. С. От алгоритма к человеку: влияние перевода на качество и стилистическую выразительность текста // Гуманитарные науки в эпоху цифровизации: этика, коммуникация, память : сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 29 октября 2025г. Белгород : ООО Агентство перспективных научных исследований (АПНИ), 2025. URL: https://apni.ru/article/13383-ot-algoritma-k-cheloveku-vliyanie-perevoda-na-kachestvo-i-stilisticheskuyu-vyrazitelnost-teksta

Обнаружили грубую ошибку (плагиат, фальсифицированные данные или иные нарушения научно-издательской этики)? Напишите письмо в редакцию журнала: info@apni.ru

Похожие статьи

Другие статьи из раздела «Филологические науки»

Все статьи выпуска
Актуальные исследования

#43 (278)

Прием материалов

25 октября - 31 октября

Остался последний день

Размещение PDF-версии журнала

5 ноября

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

19 ноября