«ПРОСВЕЩЕНИЕ. ИНОСТРАННЫЕ ЯЗЫКИ»

Существует множество видов письменного перевода: технический, медицинский, юридический и т.д.  Для нашей исследовательской работы мы выбрали художественный перевод, так как он не требует специальных знаний и терминов, а также отлично подходит для наглядного сравнения.

1. В первую очередь мы выбрали произведения, которые буду брать для перевода. Эти произведения должны были, во-первых, подходить под уровень владения языком обучающегося.

Первой книгой, которую мы взяли для своей работы, стала книга “Долина страха” Артур Конан Дойля. Мы взяли адаптированную под уровень (B2) версию этой книги, так как оригинальный текст написан на более высоком уровне. Перевели первую главу третьей части.

Вторым произведением, выбранным нами для проекта, должно было стать что-то относительно новое и непереведённое, поэтому выбор пал на фанфикшн. (произошло от англ. Fan fiction— фан-литература, фан-проза). Собственно, произведение, которое мы нашли, называется фанфик. Фанфик — это жаргонизм, обозначающий любительское сочинение по мотивам популярных оригинальных литературных произведений, произведений киноискусства (кинофильмов, телесериалов, аниме и т.д), а также компьютерных игр и т. д. Постарались найти максимально нейтральный фанфик, т.е. не относящийся к какому-то конкретному сериалу, книге и т. д., чтобы максимально сконцентрироваться на самом тексте. В данном произведении перевели первую главу первой части.

2. На втором этапе нужно было осуществить перевод этих же текстов через Google переводчик и нейросеть DeepL. Необходимо расказать, что эти сервисы представляют собой.

Переводчик Google — это сервис для перевода, и при этом это почти что инструмент для общения с иностранцами, автономный переводчик и одновременно путеводитель. В его основе лежит перевод произнесённых фраз, разработчики уже создают систему перевода «на лету», в нём есть офлайн-словари для работы без доступа к Сети и перевод дорожных знаков, на которых достаточно навести камеру своего мобильного устройства.

Google Translate только в офлайне предлагает свыше 80 языков, подключаемых через настройки. сервис, конечно, не даёт чересчур научных объяснений, не учит, не предлагает транскрипции для терминов, не особо разбирается в формах глаголов, но он стал одним из наиболее доступных переводчиков, практически угадывающих построение предложения при переводе, значения слов и при этом сервис обучаем.

Переводчик, к тому же, обладает приятным интерфейсом, озвучкой переведённых и переводимых слов, фраз и целых текстов. Помимо этого, при доступе к Сети сервис предлагает распознавание текста, аудио, рукописный ввод. Он способен выстраивать целые диалоги, а при переводе веб-страниц не нарушает их форматирования.

Основные возможности переводчика от Google:

• Перевод на 109 языков.
• Перевод своих текстов и слов собеседника напрямую во время разговора.
• Перевод разными способами — разговор, текст, рукописный ввод или с фотографий.
• Перевод в любых ситуациях: в дороге, на отдыхе или на встрече без Интернета.
• Сохранение вариантов перевода и синхронизация их с мобильными устройствами.

DeepL Translator — это сервис машинного перевода, разработанный немецкой компанией DeepL GmbH.  В данном переводчике есть возможность разметить и отредактировать исходный текст. В количестве доступных языков переводчик DeepL уступает своим конкурентам, в его языковом портфеле есть основные европейские языки и пару азиатских. Как пишет сама компания DeepL: «Нейронные сети DeepL способны улавливать даже самые тонкие оттенки значений и воспроизводить их в переводах так, как не удавалось еще ни одной другой системе.» и «Переводы от DeepL превосходят по качеству результаты других компаний в соотношении 3:1.»

3. Следующим шагом было сравнение всех трёх переводов каждой книги между собой по определённым критериям:

1. Скорость перевода
2. Сохранение авторского слога
3. Грамматика
4. Лексика
5. Пунктуация

Что касается всех критериев, кроме скорости перевода, то будем описывать самые показательные и важные несоответствия, со всеми же несоответствиями вы можете ознакомиться в приложении, где вы сможете найти оригиналы текстов и их переводы. Расхождения там подчёркнуты красным.

Результаты сравнения:

1. Скорость перевода посредством Google и DeepL переводчиков намного выше, чем скорость ручного перевода. Если быть точной, то одна страница A4 переводится в течение 3-4 секунд и в одном, и во втором переводчике, в то время как ручной перевод страницы A4 занимает у меня около 40-50 минут.
2. Всем известно, что одну и ту же информацию мы можем передать двумя способами и автоматизированные переводчики зачастую выбирают наиболее лёгкий способ донесения информации, даже если она нарушает авторский слог. Однако мы считаем, что авторский слог необходимо сохранять, так как в нём проявляется индивидуальность и уникальность автора.

Пример (из фанфика “ Incarnate”):

Оригинал	Мой перевод	Google переводчик	DeepL переводчик
She smiled widely, leaning down to give a tight hug.	Она широко улыбнулась, наклоняясь, чтобы подарить крепкое объятие.	Она широко улыбнулась, наклонившись и крепко обняв.	широко улыбнулась она, наклоняясь, чтобы крепко обнять.

Дело в том, что в английском языке есть обычное слово to hug—обнять, однако в данном случае автор подмечает что тётушка не просто крепко обнимает», а «дарит крепкое объятие» (give a tight hug), что сразу же намекает нам на щедрый и добрый характер нашей героини, что и подтверждается в последующих строках произведения.

3. Мы выделили основные моменты, где машина допускает грамматические ошибки: это род, падеж и уменьшительно ласкательные названия. Говоря про род, в этом нет ничего удивительного, т.к. в английском языке глаголы нейтральны, у них нет родовых окончаний, как, например, в испанском языке.

Насчёт падежей дела обстоят иначе. Приведем конкретный пример: (из фанфика “Imcarnate”)

Оригинал	Мой перевод	Google переводчик	DeepL переводчик
She nodded before digging into the pocket of her yellow dress and dropping five silver coins on your hand	Она кивнула, прежде чем покопаться в кармане её жёлтого платья и бросить пять серебряных монет на твою руку	Она кивнула, прежде чем покопаться в кармане своего желтого платья и бросить пять серебряных монет в руке твоей	Она кивнула и, порывшись в кармане своего желтого платья, высыпала вам на руку пять серебряных монет

Оригинал	Мой перевод	Google переводчик	DeepL переводчик
deliver milk to Aunty Poppy	доставить молоко тётушке Поппи	доставить молоко тете Поппи	доставить молоко тетушке Поппи

Вы, возможно подумаете, что это совсем незначительный момент, однако в рамках произведения он играет важную роль, показывая то, что Поппи не злая «тётя» или «тётка», а добрая и любимая «тётушка». Опять же, нейросеть верно перевела данное слово, а вот Google переводчик не смог этого сделать несмотря на то, что слово «aunty», явно отличается от слова «aunt».

4. В английском языке одно слово может иметь несколько значений, поэтому появляются проблемы с лексикой. Машина часто путает и подставляет правильные, но не соответствующие тексту значения слов.

Оригинал	Мой перевод	Google переводчик	DeepL переводчик
He heard the ringing of the bell which called for the servants of the house	Он услышал звонок колокольчика, который звонил для прислуг дома	Он услышал звон колокола, призывавший слуг дома	Он услышал звон колокольчика, который позвал слуг дома.

Английское слово “bell”—это и колокол и колокольчик, но в данном контексте совершенно ясно, что ни о каком колоколе не может быть и речи. Здесь имеется в виду маленький колокольчик, с помощью которого подзывают слуг дома.

Приведу ещё один пример: (из фанфика “Incarnate”)

Оригинал	Мой перевод	Google переводчик	DeepL переводчик
“Aunty Poppy?” You called, your voice small as you are	“Тётушка Поппи?— позвал ты, твой голос был таким же маленьким, как и ты	— Тётя Поппи? Ты позвонила своим тихим голосом	«Тетя Поппи?» Вы позвали ее, твой голос был таким же маленьким, как и ты сам

Глагол “call” имеет два значения— звонить и звать. Google переводчик не справился с поиском подходящего значения, а также перевёл слово “small”— маленький, как тихий. DeepL переводчик подобрал оба значения верно.

5. Наиболее частые ошибки возникли с переводом прямой речи, так как правила оформления прямой речи в английском языке немного иные, чем в русском.

Пример: (из книги “ The Valley of Fear”)

Оригинал	Мой перевод	Google переводчик	DeepL переводчик
‘Well, it’s something,‘ said Mason.	«Хорошо, это уже что-то,»—сказал Мейсон.	— Ну, это что-то, — сказал Мейсон.	‘Well, it’s something,’ said Mason.

Мы можем видеть, что одиночным кавычкам в английском соответствуют двойные кавычки в русском. В русском языке после прямой речи и перед словами автора ставится тире, а в английском не ставится. Смотря на таблицу, можем заметить, что Google переводчик вообще не поставил никакие кавычки в прямой речи, что считается грубой ошибкой. Нейросеть же вообще данное предложение не смогла перевести и просто оставила как есть.

В целом проанализировав все переводы двух произведений, можем заключить, что с классикой (адаптированной) Google переводчик и нейросеть DeepL справились с меньшим количеством ошибок, так как в классических прозведениях в основном стандартизированный стиль, а так как книга ещё и адаптированная, то она также обладает доступностью изложения. Как только появляется нестандартный креативный текст, как фанфик, у искусственного интеллекта появляются трудности. Однако мы не можем игнорировать тот факт, что переводы нейросети по большей части сошлись с моими, она справилась с тем, с чем не справился Google переводчик. Кроме того, что она перевела текст качественно, так ещё и сделала это очень быстро.