Пахаренко Сабина Витальевна

В данной статье приводится анализ переводческих стратегий и средств адаптивного перевода, направленных на реконструкцию текста британских периодических изданий. В качестве основных инструментов избраны платформы "DeepL" и "Reverso Context", позволяющие внедрить средства полуавтоматического перевода при работе над художественно-публицистическим текстом. Цель исследования — анализ принципов определения наиболее эффективной переводческой стратегии к анализу языковой игры в тексте англоязычной британской газеты-таблоида с помощью интеграции средств онлайн-платформ и методов классического адаптивного перевода. Центральным объектом исследования, который наиболее ярко демонстрирует все аспекты перевода, является переводческая информация, ретранслируемая средствами британских газет "The Observer" и "The Sun". В ходе исследования авторы обращаются к заголовкам и текстам статей 2019–2025 гг., преимущественно главной издательской колонки. Методология исследования построена на принципах адаптивного и комплексного перевода, ориентированных на трансформацию текста с учётом спецификации, социальных реалий и языковых форм, а также стиля речи журналиста газеты. При выборе переводческой стратегии авторы отдают предпочтение функционализму. Результатом исследования стало определение практик перевода в художественно-публицистическом стиле речи с опорой на названные платформы, а также уточнение принципов работы в области лингвокреативного моделирования, глоссирования, поиска, анализа и интерпретации языковой игры, полуавтоматического перевода и редактирования для создания терминологических баз данных или корректировки автоматического перевода с помощью искусственного интеллекта. Авторами сделан вывод о необходимости дополнительной методической работы: в области моделирования дискурсов разной модальности переводчику следует чаще обращать внимание на то, как онлайн-платформа адаптируется под аудиторию конкретного издательства; в области концептуализации переводчик должен использовать максимально разнообразные средства адаптивного перевода, чтобы упростить процесс моделирования для ИИ-помощника на онлайн-платформе (в частности, предлагаются следующие средства: постредактирование, деконструкция текстов, кейсы, генерализация).