Использование компьютерных переводческих инструментов: новые возможности, новые ошибки

Размещено на http://www.allbest.ru/

Использование компьютерных переводческих инструментов: новые возможности, новые ошибки

И.Г. Овчинникова

Хайфский университет

Первый Московский государственный медицинский университет

Working on Сomputer-Assisted Translation platforms: New advantages and new mistakes

Irina Ovchinnikova

Haifa University

First Moscow State Medical University,

Abstract

The paper presents analysis of errors in translation on the CAT platform Smartcat, which accumulates all tools for computer-assisted translation (CAT) including a machine translation (MT) system and translation memory (TM). The research is conducted on the material of the translation on Smartcat platform (a joint project of a tourist guide translation (35,000 words) from Hebrew to Russian, English, and French). The errors on the CAT platform disclose difficulties in mastering text semantic coherence and stylistic features. The influence of English as lingua franca appears in peculiar orthographic and punctuation errors in the target text in Russian. Peculiar errors in translation on the CAT platform reveal the necessity of advanced technological competence in translators. The peculiar errors uncover problems associated with a source text segmentation into sentences. The segmentation can trigger a translator to preserve the sentence boundaries and use a Russian complicated compound sentence that provoke punctuation errors. Difficulties of the anaphora resolution in distant semantically coherent segments are also associated with the source text segmentation and working window formatting. A joint project presupposes different translators to translate different files of the source document. To generate the coherence, contiguity and integrity of the whole document, the files have to be revised by a third-party editor to avoid conflict of interest. The editor-reviser is also responsible for improving the target text pragmatic and genre characteristics while applying top-down strategy to target text analysis. Thus, the translator's errors while applying CAT tools reveal the effect of bottom-up text processing alongside with cross-language interference.

Keywords: CAT platform, text segmentation, translator's errors, cross-language interference

Аннотация

В статье обсуждаются причины переводческих ошибок на CAT платформе, позволяющей выполнять весь цикл работ, необходимых для перевода документов и доставки готового материала заказчику. Материал работы представляет собой завершенный проект перевода путеводителя (объемомоколо 35 000 слов) с иврита на русский, английский и французский языки коллективом переводчиков, работавших на платформе Smartcat. Smartcat открывает пользователям доступ к машинному переводу, переводческой памяти, тезаурусам и пр. Ошибки перевода с иврита на русский язык выявили трудности в передаче семантической связности в рамках целого текста, придании ему стилевого единства и целостности. Частотность специфических орфографических и пунктуационных ошибок в тексте на русском языке во многом обусловлена влиянием английского языка как средства управления платформой и коммуникации между участниками проекта. Специфические ошибки перевода отражают как необходимость владения технологиями, так и доминирование анализа текста «снизу вверх» (от содержания единицы перевода, равной предложению, к смыслу целого текста). Ряд пунктуационных ошибок в тексте перевода обусловлен стремлением переводчика сохранить границы предложения исходного текста, приведенного в ячейке рабочей таблицы CAT платформы. Ошибки в разрешении анафоры отчасти предопределены форматированием рабочего окна, ограничивающего видимую часть исходного и переведенного текста (переводчик нередко ошибается в определении местоименной замены, полагаясь на память). Поскольку при работе с крупными проектами над разделами исходного документа работают разные переводчики, полный текст перевода нуждается в детальном редактировании независимым специалистом, анализирующим текст «сверху вниз» и восстанавливающим семантическую связность, придающим цельность и стилевое единство документу в целом. Таким образом, специфические ошибки в тексте перевода, возникающие в ходе работы на CAT платформе, отражают влияние навязанного интерфейсом восприятия текста, приводящего к доминированию стратегии «снизу вверх» при его смысловой обработке, и межъязыковую интерференцию с lingua franca.

Ключевые слова: платформа CAT, ошибки переводчиков, сегментированный текст, межъязыковая интерференция

ВВЕДЕНИЕ

Особенности переводческой деятельности в условиях широкого распространения компьютерных инструментов для письменного перевода

Условия переводческой деятельности заметно изменились с появлением компьютерных инструментов для письменного перевода, благодаря которым переводчики получили доступ к параллельным корпусам текстов, словарям и тезаурусам, различным системам машинного перевода и совместно используемой машинной памяти на одной платформе.

Перевод при помощи компьютерных инструментов обозначают аббревиатурой CAT (Computer-Assisted Translation / Computer-Aided Translation). Размещение всех переводческих инструментов в открытом доступе на одной облачной платформе, в пределах которой можно организовать весь рабочий цикл -- от поиска заказчика или исполнителя до получения оплаты выполненного задания, -- упрощает организацию работы, а также технологические аспекты перевода и профессиональной коммуникации. Облачные технологии предназначены прежде всего для удаленной работы.Особенность удаленной работы заключается в невозможности получить быстрый отклик от коллег; обсуждение сложных случаев происходит непосредственно на платформе, что существенно отличается от живой дискуссии и зачастую приводит к росту тревожности и снижению качества перевода (Sakamoto & Foedisch 2017).Облачные переводческие технологии не помогают определить цель использования переведенного текста в принимающей культуре и выбрать стратегию перевода -- наиболее важные переводческие решения всегда принимает человек.

В наши дни переводчик выступает как посредник межкультурной коммуникации, сосредоточенный на передаче коммуникативных намерений и авторской оценки передаваемой информации в тексте на языке перевода в соответствии с принятыми в иной культуре правилами и нормами. Кроме того, переводчик проверяет информацию, представленную в исходном тексте, без чего невозможно передать смысл исходного сообщения на языке перевода: переводчик доставляет сообщение, а не заменяет один языковой код другим (Jakobson 1959: 233). Неслучайно в одной из актуальных теорий перевода Scopos theory во главу угла ставится цель сообщения, которую необходимо транслировать в принимающую культуру в виде текста, функционально равноценного и необязательно лингвистически эквивалентного исходному тексту (Nord 2014). Функциональная равноценность не может быть достигнута средствами CAT; соответствие требованиям принимающей культуры и нормам языка перевода тексту придает переводчик, обладающий лингвистической, культурной и текстовой компетенциями (Латышев, Семенов 2003), а также компетенцией в сфере межличностного и профессионального взаимодействия (European Masters in Translation Competence Framework -- 2017: 10--11).

Как справедливо замечает А. Пим, под влиянием обращения к Интернету и применения компьютерных инструментов переводчикам чаще приходится выбирать из предлагаемых вариантов перевода, а не генерировать собственные (Pym 2013: 493).Этот сдвиг не отменяет «классические» требования к работе и профессиональной компетентности переводчика, а добавляет новые задачи, для решения которых необходимы новые знания, умения, навыки. Сдвиг от порождения к отбору готовых вариантов перевода в сущности подразумевает необходимость серьезной работы по редактированию завершенного текста перевода, отстранение от используемого при переводе режима «снизу вверх» и анализ исходного текста в режиме «сверху вниз», чтобы понять смысловую структуру текста и роль каждого из ее компонентов в достижении поставленной автором коммуникативной цели (Robin 2016).

С точки зрения анализа текста «сверху вниз» особую важность приобретают такие параметры текста, как цельность/целостность и завершенность.

Цельность речевого сообщения говорящий/пишущий считает главной характеристикой, квинтэссенцией субъективного видения мира, сохранной при перифразе, пересказе, компрессии до набора ключевых слов (Сахарный 1991: 222-- 223).Цельность характеризует смысл текста посредством дистантных семантических связей (Леонтьев 1976); смысл вмещает авторскую оценку денотативного содержания и осознается при прочтении целого текста (Новиков 1999).Для детального смыслового анализа исходного текста и построения ментальной модели смысла переведенного текста инструменты CAT непригодны, поскольку нацелены на формально-семантическую обработку языкового материала и поиска соответствий в контактирующих языках.Таким образом, редактирование завершенного текста перевода представляет собой оценку адекватности выбора языковых средств целостной смысловой структуре текста, направленного на решение определенной коммуникативной задачи в принимающей культуре.

Важным требованием к профессиональному переводчику во втором десятилетии XXI века становится свободное владение английским языком как lingua franca межкультурной коммуникации. Для полноценной работы на CAT платформе, поиска и извлечения информации из Интернета необходимо свободное владение литературным английским языком: 54% из 10 млн наиболее посещаемых сайтов поставляют информацию на английском языке¹. Значимость английского языка для профессиональной переводческой деятельности отражена в образовательных стандартах Евросоюза (European Masters in Translation Competence Framework -- 2017: 2).В сущности, переводческая деятельность предполагает трилингвизм: помимо английского, большинство переводчиков в состоянии работать еще на двух языках, обеспечивая профессиональное общение в транснациональных корпорациях (Feely &Harzing 2003).

Таким образом, повсеместное использование CAT платформ привело к таким последствиям в профессиональной деятельности переводчиков:

— переориентация переводческой деятельности с индивидуальных проектов на удаленную работу в коллективных проектах в составе поликультурных профессиональных групп;

— смещение акцента в речемыслительной деятельности переводчика с поиска эквивалента в языке перевода на отбор и оценку готовых вариантов, на редактирование целого переведенного текста;

— востребованность когнитивной стратегии обработки языкового материала «сверху вниз» в сочетании с пристальным вниманием к деталям для обеспечения целостности текста на языке перевода;

— владение как минимум тремя языками (включая английский язык) на уровне, необходимом для обеспечения межкультурной профессиональной коммуникации.

Очевидно, развитие пригодных для перевода информационно-коммуникационных технологий, освободив переводчиков от черновой работы, позволяет использовать время и когнитивные ресурсы на решение более важных и сложных задач, связанных с обеспечением успешной межкультурной коммуникации посредством письменных текстов.

Задачи, материал и методы исследования

Обращение к CAT в повседневной переводческой практике выявило, помимо несомненных достоинств, существенные проблемы в использовании инструментов, которые приводят к появлению нового типа переводческих ошибок.В настоящей работе проанализированы ошибки перевода на платформе Smartcat https://w3techs.com/technologies/history_overview/content_language Last accessed 07.02.2019. Smartcat Platform Inc. 2019 https://www.smartcat.ai/..Материал исследования составляет завершенный проект перевода с иврита на русский язык путеводителя «Ашдод», выполненный на платформе Smartcat профессиональными переводчиками в условиях удаленной работы. Исходный текст на иврите состоит из девяти глав и насчитывает примерно 35 000 словоупотреблений Проект включал перевод с иврита на русский, английский и французский языки. Пере-водчики, принимавшие участие в проекте, помогали друг другу в поиске информации и про-верке приведенных исторических данных..Текст перевода отредактирован, однако предусмотрена окончательная редакция, которую выполнит один из профессиональных израильских русскоязычных журналистов.

Для того чтобы установить причины появления новых ошибок в тексте перевода и выявить специфику переводческих ошибок при CAT, мы опишем особенности работы и кратко охарактеризуем Smartcat.Далее мы обсудим типы допущенных переводчиками отклонений от языковой нормы и разъясним наиболее вероятные причины их появления.

Краткая характеристика инструментов Smartcat

Работа на платформе предполагает сегментацию исходного текста по формальным основаниям: большие тексты, состоящие из глав, разделяются на файлы (по одной главе в каждом файле); в свою очередь, каждый файл помещается на платформе как последовательность предложений («от точки до точки»), по одному предложению в ячейке рабочей таблицы. Сегменты исходного текста приводятся в левой колонке таблицы; переводчику остается ввести перевод сегмента в правую колонку, сохраняя разметку исходного текста (на нее указывают цифры внутри оранжевых многогранников: см. рис. 1). Дизайн платформы отводит центральную часть экрана под рабочий стол переводчика, располагая управление исходным текстом и текстом перевода (навигация по таблице, поиск слов и выражений, установление фильтров и т.п.) в верхней строке рабочей таблицы.В правой части экрана находится справочный стол с доступом к тезаурусам, переводческой памяти и поиску по конкордансу.Нижняя часть экрана отведена коммуникации с коллегами.В процессе перевода можно использовать переводческую память, тезаурусы, создавать собственный словарь, искать повторяющиеся фрагменты текста в других ячейках таблицы файла (как на исходном языке, так и на языке перевода), а также обсуждать неоднозначные пассажи исходного текста с другими участниками проекта.В нижней части рис.1 можно прочесть часть диалога между переводчиками, работавшими над проектом.

Рис. 1.Рабочее окно платформы Smartcat

Все предложенные варианты перевода сегмента сохраняются и остаются доступными до окончания работы над проектом благодаря опции Revision, однако в переводческую память Smartcat (пример справа от таблицы с сегментом исходного текста и его переводом на рис. 1) попадает только окончательный вариант.Вверху экрана высветилась строка с запретом дальнейшего редактирования текста перевода на платформе, поскольку данный вариант уже одобрен проектным менеджером и предназначен для выгрузки с платформы и окончательного редактирования профессиональным журналистом.

Для редактирования полного текста документа предусмотрена опция «Загрузить документ» (направленная вниз стрелочка в верхнем правом углу), позволяющая получить полный текст на языке перевода, который невозможно увидеть на экране компьютера целиком.

ХАРАКТЕРИСТИКА ОШИБОК ПРИ ПЕРЕВОДЕ С ИВРИТА НА РУССКИЙ ЯЗЫК НА ПЛАТФОРМЕ SMARTCAT

Проблема классификации ошибок

Для описания переводческих ошибок необходимо определиться с их классификацией.Принято разграничивать ошибки и переводческие трансформации, обусловленные типологическими различиями между исходным языком и языком перевода; об ошибках говорят в случае неоправданных трансформаций, логических нестыковок и при нарушении норм языка перевода (Бузаджи 2006).Хотя подход к классификации ошибок различен в академической среде и в переводческой практике, можно выделить категории ошибок, не вызывающие возражений ни у теоретиков, ни у практикующих специалистов.Такого рода общепринятая классификация предложена в работе Д.М. Бузаджи и соавторов (Бузаджи et al. 2009). Авторы предлагают разграничивать следующие категории ошибок:

¦ денотативные (искажение денотативного содержания текста, нарушение логики подачи информации),

¦ дискурсивные (искажение жанровых и стилевых особенностей, препятствующее функционированию текста в принимающей культуре),

¦ экспрессивные (искажение авторского отношения к объекту описания),

¦ нарушение нормы и узуса языка перевода.

Именно эту классификацию мы принимаем за основу, отдавая себе отчет в том, что применять ее к описанию ошибок в переводе, выполненном на CAT платформе, можно с некоторыми оговорками и дополнениями, выработанными в корпусной лингвистике для разметки параллельного учебного корпуса (Куни- ловская 2013).

Использование машинного перевода и переводческой памяти предполагает вероятность появления непереведенных сегментов исходного текста; именно такая ошибка оказывается наиболее частотной при машинном переводе (Burchardt et al. 2017). Пример Google translate с пропуском сегмента исходного текста на английский и русский языки показан на рис. 2. Непереведенные сегменты обведены в ячейке с исходным текстом на иврите.

Рис. 2. Google translate: пример с непереведенными сегментами исходного текста

Рис. 3.Яндекс-переводчик: пример буквального перевода исходного текста

Принципиальную возможность буквального машинного перевода любой синтаксической конструкции с иврита на английский и русский языки доказывает Яндекс-переводчик (см. рис. 3).

Пропуск сегментов исходного текста при машинном переводе отличается от ошибки опущения, которую нередко допускают переводчики. Машинные алгоритмы зачастую «не видят» конечные звенья цепочки синтаксических зависимостей и именно их упускают при переводе, не распознают несогласованные определения и не различают существительные и образованные от них прилагательные (Богуславский et al. 2008), в то время как опущение информации при переводе «вручную» обычно не связано с синтаксической позицией сегмента в исходном тексте. Возможность появления непереведенных сегментов при работе на Smartcat не исключена, поскольку платформа предлагает обращение к машинному переводу.Как раз в исходном тексте, приведенном на рис.2 и 3, переводчик опустил второй из обведенных сегментов, переведенный в Яндекс как которым он управлял. Переводчик объяснил возможность опущения, сославшись на упомянутую ранее в тексте работу героя: менеджер гаража «Тайта-Ралекс»; однако редактор предпочел восстановить опущенную информацию.

Обсуждение данного примера позволяет вскрыть весьма важную особенность машинного перевода и его редактирования, связанную с дискурсивной характеристикой текста.Насколько оправданы смысловые повторы в тексте перевода, приводящие к усложнению синтаксиса?Публицистическому тексту в русской культуре не свойственна синтаксическая сложность.

Таким образом, при анализе переводческих погрешностей на CAT платформах необходимо учитывать специфические для машинного перевода ошибки.

Общая характеристика ошибок перевода на платформе Smartcat

В целом ошибок в завершенном проекте совсем немного: 410 на текст в 35 000 словоупотреблений. В сегментах, переведенных с ошибками, содержится около 1000 слов, что составляет около 3% всех словоупотреблений исходного текста. Например, сегмент исходного текста из 20 слов, приведенный на рис. 2 и 3, в Google translate переведен с четырьмя ошибками: неверный порядок слов и три непереведенных фрагмента.

Начнем с общего обсуждения ошибок различных типов, а в следующем разделе перейдем к подробному качественному анализу наиболее типичных специфических ошибок.Распределение ошибок по типам приведено в диаграмме на рис. 4. В исследуемом материале обнаружены денотативные и дискурсивные ошибки, а также нарушения норм и узуса языка перевода. Денотативных ошибок совсем немного (их доля не превышает 1%); допущенные переводчиком денотативные ошибки была замечены и исправлены редактором.Меж тем порой именно редакторская правка привносит ошибки в текст перевода.Обсудим пример допущенной редактором денотативной ошибки, в которой опущение информации приводит к нарушению узуса языка принимающей культуры.

В исходном сегменте речь идет о двух теориях, объясняющих, кем были обитатели крепости, руины которой расположены на холме. Переводчик предлагал едва ли не более точный вариант: Исследователи приводят две теории, объясняющие природу человеческих останков в крепости, руины которой расположены на холме.Редактор, пытаясь исправить вольность лексического выбора (останкивместо обитатели/жители), добавил в перевод ошибку лексической сочетаемости и упустил важную информацию.

Наиболее часто встречаются дискурсивные ошибки, доля которых составляет 40% от всего количества ошибок (см. диаграмму распределения ошибок на рис. 4).

Рис. 4. Распределение ошибок в переводе с иврита на русский язык на платформе Smartcat:

1 -- орфографические (18%), 2 -- пунктуационные (18%), 3 -- грамматические (9%), 4 -- дискурсивные (40%), 5 -- лексические (14%), 6 -- неточная передача информации (0,9%),

7 -- добавление информации (0,1%)

Заметим, что подобные ошибки отнюдь не редки даже в художественном переводе (Ермолович 2013). Среди дискурсивных ошибок заметны стилистические: переводчик неоправданно переключается с одного стиля на другой. Смешение стилей, зачастую в рамках одного предложения, приводит к нарушению стилистических норм русского языка.

Неожиданно высокой для перевода с использованием компьютерных инструментов оказывается доля орфографических и пунктуационных ошибок. Она

заметно выше зафиксированной для различных систем машинного перевода (Aranberri et al. 2016) и переводческой памяти (Barbu et al. 2016: 160). Чтобы определить категории орфографических и пунктуационных ошибок, необходим их детальный анализ.

Анализ орфографических и пунктуационных ошибок в тексте перевода, выполненного на платформе Smartcat

Представим все разнообразие орфографических ошибок, допущенных при переводе с использованием компьютерных инструментов на платформе Smartcat, в таблице 1.В последней колонке таблицы приведены наиболее простые объяснения для каждой категории ошибок.

Более чем три четверти орфографических ошибок обусловлены особенностями работы на CAT платформе. Основными причинами ошибок оказываются: недостаточная технологическая компетенция, не позволяющая переводчикам настроить словарь и проверку правописания необходимым образом; неуверенность в применении правил орфографии языка перевода; недостаточно развитая рефлексия, помешавшая отследить межязыковую интерференцию. перевод иврит smartcat язык

Похожими причинами вызваны пунктуационные ошибки.Примеры неверной расстановки запятых можно обнаружить в тексте перевода, приведенном на скриншоте (см. рис. 1). Под влиянием правил пунктуации английского языка переводчики и редакторы допускают такие отклонения от норм расстановки знаков препинания в русском языке: