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

Цитирование

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. С. 7-9. URL: https://apni.ru/article/13383-ot-algoritma-k-cheloveku-vliyanie-perevoda-na-kachestvo-i-stilisticheskuyu-vyrazitelnost-teksta

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

554
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

#12 (298)

Прием материалов

14 марта - 20 марта

осталось 4 дня

Размещение PDF-версии журнала

25 марта

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

8 апреля