Проблема типологии ошибок машинного перевода: стремление к универсальности vs таргетированность

Аннотация

Работа посвящена выявлению проблем, имеющихся в существующих подходах к типологизации ошибок машинного перевода (МП), а также поиску путей к её совершенствованию. Несмотря на то, что подобные классификации могут быть основаны на типологии, разработанной на материале переводов, выполненных человеком, ошибки МП имеют свою специфику, которая также должна учитываться в системе классификации. В первой части статьи обсуждается понятие машинного перевода и переводческой ошибки и даётся обзор основных подходов к классификации переводческих ошибок в традиционном, «человеческом» переводе. Во второй части статьи обсуждаются классификации, предлагаемые для анализа перевода, выполненного системами автоматического перевода, и некоторые их ограничения. Изучался материал, преимущественно связанный с переводами в паре с русским языком и выполненными с помощью наиболее популярных в России сервисов машинного перевода «Яндекс Переводчик», “Google Translate” и “Promt”. В частности, обсуждаются выделяемые различными авторами основные классы ошибок, их частотность, а также их «вес» с точки зрения их способности приводить к коммуникационному сбою. Констатируется отсутствие в настоящее время единого подхода к построению подобных классификаций, а также зависимость существующих типологий от типа текста, языковой пары и конкретной системы автоматического перевода. Делается вывод о том, что оптимальным подходом к классификации ошибок МП является подход не универсальный, а таргетированный, то есть зависящий от определенных параметров перевода. Также обсуждается возможность практического применения машинного перевода при обучении иностранному языку и в работе профессиональных переводчиков, а также необходимость постредактуры переведённых текстов.