К ПРОБЛЕМЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЯЗЫКОВОГО ПЕРЕВОДА СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ТЕКСТА.
В настоящей работе рассматривается задача, которая относится к проблеме моделирования языкового перевода специализированного научно-технического текста. Задача заключается в определении интенций адресанта в речевом акте, оформленном в виде научной статьи. Интенционный анализ может применяться в автоматизированном переводе научно-технических текстов, в силу высокой контекстной обусловленности последних и, как следствие, наличию в нем «форматных» языковых конструкций, клише.
Согласно модели «интенция-текст» каждая условная часть научно-технического текста содержит некоторый замысел автора, ответ на вопрос «С какой целью данная часть воспроизведена в тексте?». Так автор научной статьи по механике сплошной среды намеревается (с некоторой вероятностью) в вводной части познакомить читателя с рассматриваемой задачей, показать актуальность исследуемой проблемы, в части, посвященной описанию математической модели, ввести понятие об исследуемом физическом объекте или задать множество, а в обосновании используемого им численного метода обозначить используемую в доказательстве вспомогательной теоремы математическую функцию. Условная часть текста может состоять из одного или последовательностью предложений, например: «Одним из вариантов расчетной схемы теплозащитной конструкции является стержень из стеклопластика при одностороннем высокотемпературном нагреве, который рассматривается в предлагаемой работе.» и «При этом в режиме спуска на наружной «горячей» поверхности теплозащитной оболочки КСА температура повышается до 1000 и более градусов Цельсия, а температура внутренней «холодной» поверхности на несколько сотен градусов ниже. Таким образом, имеет место односторонний высокотемпературный нагрев.». В первом примере автор называет исследуемую проблему, а во втором обозначает суть проблемы, используя описание физического явления в ее основе.
В силу избыточности научно-технических текстов интенции выражаются шаблонными языковыми конструкциями, одинаковыми целиком или по своей структуре для различных текстов различных авторов. Так предложение «Для изучения точности рассматриваемого метода использована модельная задача, имеющая точное аналитическое решение.» является более «универсальным», чем любое из приведенных в примере ранее.
В модели интенционного анализа в качестве исходных данных выступает научно-технический текст в заданной предметной области, и для каждой условной части исследуемого текста требуется определить упорядоченное подмножество в некотором множестве интенций. Последнее представляет собой набор интенций, например: «доказать теорему», «привести описание физического явления», «ввести обозначение» и т.д. Каждый элемент подмножества обладает весом, который обозначает, насколько точно анализируемая часть текста отражает интенцию. Вес задается некоторой числовой функцией, учитывающей лексикографические особенности рассматриваемой части и статистические данные, полученные в результате ручной обработки тестового набора научно-технических текстов.
К лексикографическим особенностям предложения относится набор синтагм, являющихся типичным для выражения той или иной интенции. Например, наборы {В; настоящей; работе; рассматривается; ранее представленн; мной; в} и {В работе; мы рассматриваем; ранее представленн; нами; в} выражают замысел автора обозначить в начале статьи саму исследуемую проблему и тот факт, что она уже изучалась, ссылаясь на свою предыдущую работу. При этом в наборе учитывается также порядок следования синтагм, расстояние между ними и позиция относительно начала предложения. Замечу, что в данном случае синтагма необязательно является сочетанием слов удовлетворяющем грамматическим нормам языка, а последовательность символов, часто совпадающая с такими сочетаниями.
Очевидно, что информации из поверхностного синтаксического анализа исследуемой части текста недостаточно, чтобы в каждом конкретном случае определить адекватное подмножество множества интенций. Поэтому для образования подмножества и вычисления весов его элементов требуются статистические данные, характеризующие тенденции на уровне структуры текста. Учитывается позиция анализируемой части относительно текста целиком и соседних частей, управление в синтаксических конструкциях, составляющих данную часть, возможность замены языковой единицы (предложения, словосочетания, слова) на иную, передающую то же семантическое значение, возможность сокращения (отбрасывания языковых единиц) с сохранением смысла.
Примером, где лексикографический анализ даст пустое подмножество интенций, служит часть, состоящая из двух предложений (см. пример в начале работы). Причина, по которой автор приводит описание физического явления в первом предложении, становится ясной только из второго предложения. В первом предложении нет сколько-нибудь значимой синтагмы, отражающей замысел автора. Такое предложение можно употребить и в части, посвященной описанию экспериментального опыта, и в введение, как это и было сделано в реальной научной статье [1, Стр. 19-22]. А синтагма «таким образом» во втором предложении указывает на наличие некой посылки, обозначенной ранее, для вывода, сделанного в данном предложении. Окружение каждого из двух предложений, позволило определить замысел автора. При этом здесь можно говорить об интенции части и об интенциях каждого из предложений: для первого – автор знакомит читателя с физическим явлением, лежащем в основе исследуемой проблемы, для второго – автор обозначает характеристику физической модели, ссылаясь на явление, имеющее место в реальности.
Таким образом, интенции можно различать по уровням. Так «доказать теорему» и «доказать теорему, используя метод математической индукции» - разные интенции, хотя последняя является частным случаем первой. Более точные интенции позволяют находить наиболее приемлемое выражение в речи, сохранять стиль изложения. Особенно данные результаты приобретают актуальность в случае, когда интенционный анализ используется при переводе текстов на языках разных типов и присущих носителям различным социально-культурных сред. Например, с русского языка – фузионно-флективного – на английский язык – агглютинативный. Множество интенций заданного дискурса выступает посредником между речью на разных языках, позволяет переводить языковые конструкции с одного естественного языка на другой без акцентирования на том, какие именно переводимый и переводящий языки.
Сам процесс интенционного анализа для автоматизированного перевода представляет собой сравнение части исходного текста (например, предложения) с различными шаблонами – наборами синтагм и характеристик – выделяется упорядоченное множество интенций, которые в речи реализуются данной частью текста. Полученное множество интенций используется на этапе синтеза эквивалентных частей на переводящем языке согласно концепции, изложенной выше.
Автоматизация интенционного анализа обуславливает задачу создания словаря шаблонов и выработки четких принципов вычисления характеристик каждого шаблона, требуется сбор и обработка статистических данных, определение весовых функций. В итоге необходимо получить необходимый и достаточный набор информации для синтеза эквивалентных конструкций, для перевода научных статей не из тестового набора, т.е. применимый в реальных условиях.
Современные проблемы механики сплошной среды: В 2-ух т./Под ред. А.В.Наседкина - Ростов-на-Дону: Изд-во ООО «ЦВВР», 2006. Т.2.–333с.
Библиографическая ссылка
Лаптенок М.А. К проблеме моделирования языкового перевода специализированного научно-технического текста. // Научный электронный архив.
URL: http://econf.rae.ru/article/4660 (дата обращения: 23.12.2024).
Прочитать публикацию в формате PDF