Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/8787
Title: Перспективы исследования лингвистических признаков русскоязычного переводного дискурса
Other Titles: Linguistic features of translated russian texts: research prospects
Authors: Kunilovskaya, M. A.
Ilyushchenya, T. A.
Kovyazina, M. A.
Куниловская, М. А.
Ильющеня, Т. А.
Ковязина, М. А.
Keywords: corpus translation studies
translation universals
descriptive norm
translation quality assessment
language modelling
statistical method
machine learning
parallel corpus
syntactic tagging
корпусное переводоведение
переводческие универсалии
дескриптивная норма
оценка качества перевода
моделирование языка
статистический метод
машинное обучение
параллельный корпус
синтаксическая разметка
Issue Date: 2017
Publisher: Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Citation: Куниловская, М. А. Перспективы исследования лингвистических признаков русскоязычного переводного дискурса / М. А. Куниловская, Т. А. Ильющеня, М. А. Ковязина. – Текст : электронный // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Проблемы языкознания и педагогики. – Пермь : ПНИПУ, 2017. – № 2. – С. 17-27.
Abstract: The research is aimed at the investigation of quantitative linguistic features of mass media texts translated from English into Russian and the comparative analysis of these features and the parameters of original Russian mass media texts. This aim is going to be realized through building and studying large comparable corpora, both monolingual and bilingual. It also includes developing special methods to compare and validate the results of the research. The study is based on online Russian Learner Translator Corpus (RusLTC, www.rus-ltc.org), incorporating automatic syntactic tagging and error-tagging. The analysis of translators’ errors is a good instrument to describe the negative tendencies in translators’ linguistic behavior. This, in its turn, is important for further studies of the cognitive aspect of translation and of common ideas about the professional norm and translation quality. The research methodology combines traditional statistical methods and language modelling along with experimental methods involving machine learning. The chosen methods make it possible to describe the key features of translators’ linguistic behavior at different levels of their professional competence and to contribute to the theory of translation universals for English-Russian translation. The results of the research can be used to develop systems for detecting translation plagiarism, systems for machine translation and its quality evaluation, to state the translation direction when building parallel corpora by crawling bilingual Internet pages. They also add to theoretical understanding of translation process as well as translation teaching process.
Корпусное исследование нацелено на выявление количественных лингвистических отличий переводных публицистических (газетных) текстов на русском языке от оригинальных русскоязычных текстов данного стиля и их соотношение с понятием современной дескриптивной нормы перевода для газетных текстов. Поставленная цель предполагает создание и эксплуатацию (больших) сравнимых корпусов как одноязычных, так и параллельных, а также разработку методологии их сравнения и оценки достоверности полученных результатов. Исследование проводится на материале онлайнового корпуса студенческих переводов (Russian Learner Translator Corpus (RusLTC), www.rus-ltc.org). В качестве источников информации о данных в корпусе используются автоматическая синтаксическая разметка и экспертная разметка по переводческим ошибкам. Анализ переводческих ошибок служит инструментом для описания характерных негативных тенденций переводческого поведения, что имеет значение для изучения когнитивных особенностей переводческого процесса и субъективных представлений о профессиональной норме и качестве перевода. Методология исследования строится на сочетании традиционных статистических методов и методов лингвистического моделирования с экспериментальными методами, включающими машинное обучение. Их применение позволит описать особенности языкового поведения переводчиков на разных этапах формирования профессиональной компетенции и тем самым внести вклад в развитие теории переводческих универсалий для языковой пары английский-русский. В целом результаты исследования могут использоваться в системах обнаружения переводного плагиата, при конструировании систем автоматического перевода и проверки его качества, для установления направления перевода при создании параллельных корпусов путем кроулинга двуязычных интернет-ресурсов, а также внесут вклад в теоретические представления о переводе и его дидактике.
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/8787
ISSN: 2224-9389
Source: Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Проблемы языкознания и педагогики. – 2017. – № 2
Appears in Collections:Научные сборники, статьи, препринты

Files in This Item:
File SizeFormat 
vpnipu2017_2_17_27.pdf441.89 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.