Выявление смыслового ядра как метод преодоления текстоидности
В результатах нейронного машинного перевода, призванных функционировать как текст, однако не являющихся таковым по определению, мы считаем возможным выявить некий коммуникативный центр — смысловое ядро, обладающее текстообразующим потенциалом.
Актуальность данного исследования обусловлена, с одной стороны, общедоступностью программ машинного перевода и активным повсеместным их использованием, с другой — неучетом специфики переводных текстов, порожденных искусственным интеллектом. На практике имеет место систематическое нарушение внутритекстовых связей в результатах машинного перевода — фактически, набор предложений, говоря иначе «текстоид», из которого редактору предстоит воссоздать связный соразмерный текст. Частое обращение к оригиналу позволяет точечно устранять в переводе смысловые искажения и неточности, однако в целом перевод продолжает восприниматься как плохо написанный текст с «машинным ДНК». В этом и заключается интересующая нас проблема: отсутствие эффективного способа по оценке и достижению глобальной смысловой соразмерности в переводном продукте ИИ.
Данное исследование имеет своей цельюнаметить пути для выработки эффективного, практико-ориентированного лингвистического способа по преодолению текстоидности посредством выявления смыслового ядра в результатах машинного перевода. Благодаря комплексному подходу к выбору методовисследования, а именно: абстрагирование, анализ, классификация, синтез, моделирование, измерение, — были достигнуты следующие результаты: (а) предложен способ выявления конфигурации смыслового ядра, основанный на общепринятых в лингвистике понятиях субъекта, предиката, объекта и универсальной предметно-логической типологии семантических отношений, (б) показана необходимость корректировки первоначальной формулировки-формулы ядра (в 46 % случаев), (в) определена медиана доли ядра от объема текстоида в жанре новостной заметки медицинской тематики (31 %), (г) предложены основополагающие принципы лингвистической разметки и введены условные обозначения, (д) в иллюстративных целях предложен принцип изображения смыслового ядра в виде графических формул, (е) намечены пути дальнейшего научного поиска.
Вывод: на материале 52 текстоидов показана применимость предложенного нами способа по выявлению смыслового ядра, призванного быть (а) текстообразующим содержательным концентратом, с помощью которого возможно в дальнейшем преобразовывать текстоид в текст; (б) предметно-логическим ориентиром для контроля и проверки на переводческую адекватность как отдельных мест в машинном переводе, так и отредактированного варианта в целом; (в) инструментом для толкования в текстоиде непонятных, противоречивых мест (в том числе без обращения к тексту оригинала).
Иллюстрации
Ковальчук А. В. Выявление смыслового ядра как метод преодоления текстоидности // Научный результат. Вопросы теоретической и прикладной лингвистики. 2026. Т. 12. № 2. C. 61–83.
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
Беляева Л. Н. Машинный перевод в современной технологии процесса перевода // Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена, 2022. № 203. URL: https://doi.org/10.33910/1992-6464-2022-203-22-30 (дата обращения: 02.09.2025).
Боронин А. А. К вопросу о текстоидах // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Лингвистика, 2016. № 2. URL: https://doi.org/10.18384/2310-712X-2016-2-26-32 (дата обращения: 02.09.2025).
Вишнякова А. И. Идея свободы как смысловой центр организации романа Ф.М. Достоевского "Записки из Мертвого Дома" // Наука и образование. 2017. С. 11–15.
Гальперин И. Р. Текст как объект лингвистического исследования. Москва: ООО "КомКнига", 2006.
Гольденвейзер А. Б. Вблизи Толстого. М.: Кооперативное издательство, 1922. С. 296.
Горина Е. В. Смысловая структура журналистского текста: Учебно-методическое пособие. Екатеринбург: Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, 2021. 123 с.
Греймас А. В поисках трансформационных моделей. Зарубежные исследования по семиотике фольклора. Москва: "Наука", 1985. С. 89–108.
Григорян В. А. Концептуализация и интерпретация текста в современной лингвистике // Социально-гуманитарные науки. 2024. С. 513.
Дзялошинский И. М. Тексты и текстоиды, или что происходит с автором? // PR и СМИ в Казахстане: сборник научных трудов, 2019. № 17. URL: https://publications.hse.ru/pubs/share/direct/306031376.pdf (дата обращения: 10.09.2025).
Кобзева О. В. Нарушение норм литературного языка при переводе (уровень языковой компетенции В1-С1) // Вестник Кемеровского государственного университета. 2018. № 4. URL: https://doi.org/10.21603/2078-8975-2018-4-211-222 (дата обращения: 03.10.2025).
Ковалева Л. М. Проблема структурно-семантического анализа простой глагольной конструкции в современном английском языке. Иркутск: Изд-во Иркутсткого ун-та, 1987. С. 15.
Малявина А. Н. Обучение постредактированию будущих переводчиков // Актуальные проблемы лингвистики и методики преподавания иностранных языков. 2024. С. 35.
Москальская О. И. Грамматика текста (пособие по грамматике немецкого языка для ин-тов и фак. иностр. яз.). М.: Высш. школа. 1981. URL: https://www.phantastike.com/linguistics/grammatika_teksta/djvu/view/ (дата обращения: 15.09.2025).
Наумчик О. С. Образ зеркала как смысловой центр сборника рассказов Нила Геймана "Дым и зеркала" // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Филология, педагогика, психология. 2020. № 1. С. 80–87.
Панасенков Н. А. Опыт обучения студентов-лингвистов постредактированию машинного перевода (на материале англо-русского перевода с помощью систем «Google translate», «Яндекс переводчик» и «Promt») // Педагогическое образование в России, 2019. № 1. URL: https://doi.org/10.26170/po19-01-08 (дата обращения: 07.09.2025).
Переходько И. В. Оценка качества компьютерного перевода // Вестник Оренбургского государственного университета. 2017. № 2(202). С. 93.
Псурцев Д. В. Смыслоформирующий аспект образно-ассоциативных компонентов художественного текста (на материале англоязычной художественной литературы): Дис. … к-та филол. наук. М., 2001. 187 с.
Сдобников В. В. Искусственный интеллект в переводе: условия эффективного использования // Научный диалог, 2025. № 3. URL: https://doi.org/10.24224/2227-1295-2025-14-3-62-80 (дата обращения: 01.09.2025).
Сдобников В. В. Искусственный интеллект в переводе: уточнение понятий // Военно-филологический журнал. 2024. № 4. С. 42.
Сиротинина О. Б. Тексты, текстоиды, дискурсы в зоне разговорной речи // Человек. Текст. Культура. Екатеринбург. 1994. С. 109.
Скращук Е. И. Смысловая доминанта рассказа В. А. Солоухина "подворотня" // Дни науки студентов Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых: Сборник материалов научно-практических конференций. 2019. С. 2311–2319.
Фонова Е. Г., Шитц О. А. К вопросу о профессиональных компетенциях переводчиков в эпоху искусственного интеллекта // Вестник Томского государственного педагогического университета, 2025. № 1(237). URL: https://doi.org/10.23951/1609-624X-2025-1-148-156 (дата обращения: 01.09.2025).
Чакырова Ю. И. Постредактирование — благодать или проклятие? // Индустрия перевода. 2013. № 1. С. 137.
Tarasti E. The Semiotics of A. J. Greimas: A European Intellectual Heritage Seen from the Inside and the Outside. Sign Systems Studies. 2017. URL: https://doi.org/10.12697/SSS.2017.45.1-2.03 (дата обращения: 19.05.2026).
Материалы исследования
Лингвистический энциклопедический словарь. М.: Сов. энциклопедия, 1990. URL: https://tapemark.narod.ru/les/392d.html (дата обращения: 03.09.2025).