Возможности искусственного интеллекта при переводе фразеологизмов в условиях художественного текста

В статье выявляется сущность и специфика применения технологий искусственного интеллекта при переводе русских фразеологических единиц в контексте поэтических произведений (на материале стихов С.А. Есенина) на английский язык. В рамках эксперимента тестируются движки машинного перевода статистического, нейронного и гибридного типов, представленные платформами DeepL API, Google Neural Machine Translation и PROMT соответственно. Проводится сравнительный анализ перевода, выполненного при помощи каждого из рассматриваемых движков, и художественного перевода, выполненного людьми. Существующие на данный момент движки не являются совершенными, что и обуславливает их популярность именно в предпереводческой деятельности, тогда как профессиональный художественный перевод до сих пор остается прерогативой соответствующего специалиста, подразумевая необходимость тщательной редактуры продукта машинного перевода. Отдельное внимание в статье уделяется прагматической составляющей, выступающей одной из ключевых характеристик фразеологических конструкций, в частности, возможностям ее сохранения в адекватном оригиналу контексте при работе с машинным переводом. Причиной для исследования послужила актуальность темы, обусловленная активным внедрением технологий искусственного интеллекта в жизнь современного человека, а также стремительным ростом популярности цифрового перевода, уверенно обозначившего позиции в мировой переводческой практике и соответствующих теоретических разработках.

1. Виноградов В. В. Русский язык. М.: Высш. шк., 1972. 613 с.

2. Виноградов В. В. Об основных типах фразеологических единиц в русском языке // Избранные труды. Лексикология и лексикография. М.: Наука, 1977. С. 140–161.

3. Дербукова Т. Н. К определению объема понятия фразеологического сочетания / Уральский гос. университет им. А. М. Горького // Уч. зап. Вып. 30. Языкознание. Свердловск, 1960. 182 с.

4. Кунин А. В. Английская фразеология. М.: Высшая школа, 1970. 344 с.

5. Шанский Н.М. Фразеология современного русского языка. М.: Высш. шк., 1985. 169 с.

6. Маклюэн М. Понимание Медиа: Внешние расширения человека. Москва; Жуковский: Канон-пресс-Ц; Кучково поле, 2003. 464 с.

7. Cronin M. The Translation Crowd. Revista Tradumatica. 2010. URL: https://www.researchgate.net/publication/266161999_The_Trans-lation_Crowd (дата обращения: 28.07.2024).

8. Бояркина А. В. Цифровые технологии в художественном переводе (на примере немецкоязычных текстов) // Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена. 2022. № 205. С. 14–20.

9. Гарбовский Н. К. Цифровой перевод. Современные реалии и прогнозы. // Русский язык и культура в зеркале перевода. 2019, № 1. С. 65–72.

10. Гудий К. А. Конкуренция переводчика французского языка с роботом: прогнозы и перспективы // Вестник Московского университета. Серия 22: Теория перевода. 2021, № 2. С. 4–11.

11. Besacier L., Schwartz L. Automated translation of a literary work: a pilot study // Proceedings of the Fourth Workshop on Computational Linguistics for Literature. 2015. Pp. 114–122.

12. Fonteyne M., Tezcan A., Macken L. Literary machine translation under the magnifying glass: Assessing the quality of an NMT-translated detective novel on document level // Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference. Paris: European Language Resources Association Publ. 2020. Pp. 3790–3798.

13. Kenny D., Winters M. Machine Translation, ethics and the Literary Translator's Voice // Translation Spaces, 9/1. Amsterdam: John Benjamins Publ. 2020. Pp. 123–149.

14. Matusov E. The Challenges of Using Neural Machine Translation for Literature // The Qualities of Literary Machine Translation. Dublin. 2019. URL: https://www.aclweb.org/anthology/W19-7302.pdf (дата обращения: 13.07.2024).

15. Taivalkoski-Shilov K. Ethical issues regarding machine(-assisted) translation of literary texts // Perspectives. Studies in Translation Theory and Practice. 2019. Vol. 27. No. 5. Pp. 689–703.

16. Omniscien Technologies. URL: https://omniscien.com/ (дата обращения: 13.07.2024).

17. Banitz B. Machine Translation: A Critical Look at the Performance of Rule-Based and Statistical Machine Translation // Cad. Tradução. 2020. No. 40. Pp. 54–71.

18. Есенин С. А. Собрание сочинений в 3 томах / cост. и общ. ред. Ю.Л. Прокушева. М.: Правда, 1983. Т.1. 384 с.

19. DeepL. URL: https://www.deepl.com/ru/translator (дата обращения: 15.09.2024).

20. Google Переводчик. URL: https://translate.google.com/ (дата обращения: 15.09.2024).

21. PROMT. One. URL: https://www.translate.ru/ (дата обращения: 15.09.2024).

22. RuVerses. URL: https://ruverses.com/sergey-esenin/ (дата обращения: 15.09.2024).

23. Фразеологический словарь русского языка // под ред. А. Молоткова; сост. Л.А. Войнова [и др]. М.: АСТ, Астрель, 2001. 510 c.

24. Мультитран. URL: https://www.multitran.com/ (дата обращения: 15.09.2024).