spbacuУченые записки Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономикиUchenye zapiski St. Petersburg University of Management Technologies and Economics2541-8106Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики10.35854/2541-8106-2021-4-30-41spbacu-122Research ArticleОБЩЕЕ И ПРИКЛАДНОЕ ЯЗЫКОЗНАНИЕGENERAL AND APPLIED LINGUISTICSОшибки в машинном переводе с немецкого языка на русский (на материале статей немецкоязычных СМИ и текстов их переводов)Errors in machine translation from German into Russian (based on articles of German-language media and their translations)ИванченкоТ. А.IvanchenkoT. A.

Татьяна Анатольевна Иванченко — кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры лингвистики и переводоведения

Санкт-Петербург

Tatyana A. Ivanchenko  — PhD in Philology, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Linguistics and Translation Studies

St. Petersburg

tivan777@mail.ruСанкт-Петербургский университет технологий управления и экономикиSt. Petersburg University of Management Technologies and EconomicsRussian Federation202123122021043041Copyright © Иванченко Т.А., 20212021Иванченко Т.А.Ivanchenko T.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://spbacu.elpub.ru/jour/article/view/122

Статья посвящена изучению ошибок и неточностей, допускаемых системами машинного перевода. Проанализированы причины появления ошибок разного типа в текстах машинных переводов немецкоязычных статей известных средств массовой информации на русский язык, выполненных популярными переводческими программами «Яндекс.Переводчик» и «Google Переводчик». Дана классификация ошибок. Выделены лексико-семантические и лексико-стилистические, нормативно-узуальные, грамматические, пунктуационные и орфографические ошибки. Обнаружены типичные «слабые места» машинного перевода с немецкого языка на русский, на которые следует обращать внимание в ходе постредактирования текста подобного перевода. Указано на то, что анализ типичных ошибок автоматического перевода может учитываться и в процессе совершенствования разработчиками систем машинного перевода алгоритма их работы.

The article is devoted to the study of errors and inaccuracies made by machine translation systems. The reasons for the appearance of errors of various types in the texts of machine translations of German-language articles of well-known mass media into Russian, made by popular translation programs, are analyzed. A classification of errors is given. The lexical-semantic and lexical-stylistic, normative-usual, grammatical, punctuation and spelling errors are highlighted. Typical “weaknesses” of machine translation from German into Russian are revealed, which should be paid attention to during post-editing of the text of such a translation. It is pointed out that the analysis of typical errors in automatic translation can also be taken into account in the process of improving the algorithm of their work by the developers of machine translation systems.

машинный переводавтоматический переводошибки машинного переводасистемы машинного переводастатистический переводнейропереводmachine translationautomatic translationmachine translation errorsmachine translation systemsstatistical translationneurotranslationReferencesИлон Маск предсказал исчезновение профессии переводчика в будущем из-за развития ИИ // Информационное агентство России ТАСС. 2021. 21 мая. URL: https://tass.ru/ekonomika/11435349 (дата обращения: 14.06.2021).Илон Маск предсказал исчезновение профессии переводчика в будущем из-за развития ИИ // Информационное агентство России ТАСС. 2021. 21 мая. URL: https://tass.ru/ekonomika/11435349 (дата обращения: 14.06.2021).Воронович В. В. Машинный перевод: конспект лекций для студентов 5-го курса специальности «Современные иностранные языки». Мн.: БГУ, 2013. 39 с.Воронович В. В. Машинный перевод: конспект лекций для студентов 5-го курса специальности «Современные иностранные языки». Мн.: БГУ, 2013. 39 с.Полякова Н. Е. О критериях оценивания качества машинного перевода // Тенденции развития науки и образования. 2020. № 61-8. С. 84–87. DOI: 10.18411/lj-05-2020-173Полякова Н. Е. О критериях оценивания качества машинного перевода // Тенденции развития науки и образования. 2020. № 61-8. С. 84–87. DOI: 10.18411/lj-05-2020-173Бабушкина Н. В. Разрешения омонимии ing-форм при машинном переводе специального текста: к вопросу о соотношении система МП-РЕДАКТОР // Известия Российского государственного педагогического университета имени А. И. Герцена. 2006. Т. 1. № 18. С. 13–17.Бабушкина Н. В. Разрешения омонимии ing-форм при машинном переводе специального текста: к вопросу о соотношении система МП-РЕДАКТОР // Известия Российского государственного педагогического университета имени А. И. Герцена. 2006. Т. 1. № 18. С. 13–17.Шанкин А. А. Современное состояние литературного перевода с использованием машинного перевода // Россия в мире: проблемы и перспективы развития международного сотрудничества в гуманитарной и социальной сфере: материалы VI Междунар. науч.- практ. конф. М.; Пенза: Пензенский государственный технологический университет, 2019. С. 278–287.Шанкин А. А. Современное состояние литературного перевода с использованием машинного перевода // Россия в мире: проблемы и перспективы развития международного сотрудничества в гуманитарной и социальной сфере: материалы VI Междунар. науч.- практ. конф. М.; Пенза: Пензенский государственный технологический университет, 2019. С. 278–287.Аджигеряева С. Э., Болкунов И. А. Машинный перевод текстов в высшем образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2018. № 61-2. С. 10–13.Аджигеряева С. Э., Болкунов И. А. Машинный перевод текстов в высшем образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2018. № 61-2. С. 10–13.Банарцева А. В. Языковые переводы: человек vs. машинный перевод // Вестник науки и образования. 2018. Т. 1. № 8 (44). С. 50–53.Банарцева А. В. Языковые переводы: человек vs. машинный перевод // Вестник науки и образования. 2018. Т. 1. № 8 (44). С. 50–53.Хонькина П. В. Перевод идиоматических выражений в системах машинного перевода // Вестник Московского университета. Серия 22: Теория перевода. 2010. № 4. С. 68–72.Хонькина П. В. Перевод идиоматических выражений в системах машинного перевода // Вестник Московского университета. Серия 22: Теория перевода. 2010. № 4. С. 68–72.Аматов А. М. К вопросу машинного перевода: энтропия языковой системы и способы ее преодоления // Вестник Ленинградского государственного университета имени А. С. Пушкина. 2008. Т. 1. № 2-3 (13). С. 71–90.Аматов А. М. К вопросу машинного перевода: энтропия языковой системы и способы ее преодоления // Вестник Ленинградского государственного университета имени А. С. Пушкина. 2008. Т. 1. № 2-3 (13). С. 71–90.Машинный перевод // Яндекс: технологии. URL: https://yandex.ru/company/technologies/translation/ (дата обращения: 16.06.2021).Машинный перевод // Яндекс: технологии. URL: https://yandex.ru/company/technologies/translation/ (дата обращения: 16.06.2021).Как работает нейросеть Google Translate// Cossa.ru. 2018. 28 февраля. URL: https://www.cossa.ru/trends/196086/ (дата обращения: 16.06.2021).Как работает нейросеть Google Translate// Cossa.ru. 2018. 28 февраля. URL: https://www.cossa.ru/trends/196086/ (дата обращения: 16.06.2021).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.