Перенос контекстного смысла и импликатуры в академических переводах, выполненных человеком и искусственным интеллектом.
DOI:
https://doi.org/10.69691/g2wb9576Ключевые слова:
Контекстуальное значение; импликатура; перевод, сгенерированный ИИ; академический дискурс; прагматическая адекватность.Аннотация
Растущее использование искусственного интеллекта (ИИ) в академическом переводе подняло важные вопросы о качестве передачи смысла, выходящем за рамки поверхностной беглости речи. Хотя переводы, созданные ИИ, часто демонстрируют грамматическую точность и лексическую естественность, меньше внимания уделяется тому, как контекстуальное значение и импликатура реконструируются по сравнению с человеческим переводом. В данном исследовании изучаются контекстуальное фреймирование и передача импликатуры в переводах академических аннотаций, выполненных людьми и ИИ. Опираясь на прагматическую теорию и функционалистские подходы к переводу, исследование использует качественный сравнительный подход, основанный на лингвопрагматическом анализе. Корпус из 10–15 академических аннотаций был независимо переведен переводчиками-людьми и системой на основе ИИ, а случаи импликатуры были выявлены и проанализированы в отношении контекстуальной адекватности.
Результаты показывают систематические различия между режимами перевода. Переводы, созданные ИИ, часто демонстрируют сдвиги контекстуального фреймирования, потерю импликатуры и усиление импликатуры за счет экспликации. Несмотря на языковую компетентность, такие переводы, как правило, приближаются к контекстному значению посредством вероятностной ассоциации, а не путем умозаключительной реконструкции. Переводы, выполненные человеком, напротив, демонстрируют большую чувствительность к дисциплинарной позиции, эпистемологической калибровке и связности дискурса. В исследовании утверждается, что адекватность перевода в академическом контексте в основе лежит прагматической реконструкции, а не формальной эквивалентности. Эти выводы вносят вклад в теорию перевода и дают важное понимание ограничений и надлежащего использования перевода с помощью ИИ в научной коммуникации.
Библиографические ссылки
1. Baker, M. (2018). In other words: A coursebook on translation (3rd ed.). Routledge.
2. Grice, H. P. (1975). Logic and conversation. In P. Cole & J. L. Morgan (Eds.), Syntax and semantics: Vol. 3. Speech acts (pp. 41–58). Academic Press.
3. Hatim, B., & Mason, I. (1997). The translator as communicator. Routledge.
4. House, J. (2015). Translation quality assessment: Past and present. Routledge.
5. Hyland, K. (2005). Metadiscourse: Exploring interaction in writing. Continuum.
6. Kenny, D. (2022). Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence. Language Science Press.
7. Koehn, P. (2020). Neural machine translation. Cambridge University Press.
8. Levinson, S. C. (1983). Pragmatics. Cambridge University Press.
9. Moorkens, J. (2018). What to expect from neural machine translation: A practical in-context analysis of NMT outputs. The Translator, 24(3), 241–257. https://doi.org/10.1080/13556509.2018.1518260
10. Nord, C. (1997). Translating as a purposeful activity: Functionalist approaches explained. St. Jerome Publishing.
11. Reiss, K. (2000). Translation criticism: The potentials and limitations. St. Jerome Publishing. (Original work published 1971)
12. Toury, G. (1995). Descriptive translation studies and beyond. John Benjamins.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Журнал Тамаддун Нури
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NoDerivatives» («Атрибуция — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
