Детальная информация

Данная работа посвящена исследованию особенностей передачи стилистически окрашенной лексики с английского языка на русский с помощью систем нейронного машинного перевода, а также разработке сопоставительной характеристики эффективности специализированной системы нейронного машинного перевода Google Translate и универсальной большой языковой модели DeepSeek. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) выявить различия между специализированной системой нейронного машинного перевода и универсальной большой языковой моделью, влияющие на перевод стилистически маркированной лексики; 2) изучить и систематизировать виды стилистически-окрашенной лексики и определить её роль для достижения эквивалентности при аудиовизуальном переводе англоязычных сериалов; 3) провести сопоставительный анализ переводов стилистически окрашенных единиц, выполненных специализированной системой нейронного машинного перевода и универсальной большой языковой моделью, с официальным закадровым переводом; 4) выявить достоинства и ограничения каждой системы при аудиовизуальном переводе стилистически сложных текстов. Работа проведена на материале пилотных серий двух англоязычных ситкомов «Как я встретил вашу маму» (How I Met Your Mother) и «Теория большого взрыва» (The Big Bang Theory). Было проанализировано 130 стилистически окрашенных лексем из первого сериала и 226 лексем из второго. Анализ проводился методом сопоставительного анализа с применением количественного подсчёта, классификации типов окраски по М.Н. Кожиной и И.Р. Гальперину, а также оценки сохранения, нейтрализации или полной потери стилистической окраски в переводе. В результате была проанализирована эволюция систем машинного перевода от систем машинного перевода на основе правил и статистического перевода к нейросетевым моделям, выявлены архитектурные различия между специализированными системами нейронного машинного перевода и универсальными большими языковыми моделями. Проведённые сопоставительные расчёты показали, что DeepSeek превосходит Google Translate по сохранению стилистической окраски: в сериале «Как я встретил вашу маму» – на 11% для эмоционально-экспрессивной лексики и на 14% для функционально-стилистической; в сериале «Теория большого взрыва» – на 4,5% и 5% соответственно. Выявлено, что DeepSeek эффективнее сохраняет сниженный, разговорный и сленговый регистры, тогда как Google Translate склонен к стилистической нейтрализации отмеченных лексических единиц. На основании проведённых исследований было установлено, что профессиональный перевод студии «Кураж-Бамбей» остаётся недосягаемым эталоном, особенно в творческой адаптации юмора и культурно-специфических элементов.

This work is devoted to studying the peculiarities of rendering stylistically marked vocabulary from English into Russian using neural machine translation systems, as well as developing a comparative analysis of the effectiveness of the specialized neural machine translation system Google Translate and the universal large language model DeepSeek.  To achieve the goal, the following tasks were set: 1. To identify the differences between a specialized neural machine translation system and a universal large language model that affect the translation of stylistically marked vocabulary; 2. To study and systematize the types of stylistically marked vocabulary and determine its role in achieving equivalence in the audiovisual translation of English-language TV series; 3. To conduct a comparative analysis of translations of stylistically marked units produced by the specialized neural machine translation system and the universal large language model against the official voice-over translation; 4. To identify the advantages and limitations of each system in the audiovisual translation of stylistically complex texts. The material of this study is the pilot episodes of two English-language sitcoms “How I Met Your Mother” and “The Big Bang Theory”. The analysis covered 130 stylistically marked lexical items from the first series and 226 items from the second. The study employed the method of comparative analysis with quantitative counting, classification of stylistic coloring types according to M.N. Kozhina and I.R. Galperin, as well as an assessment of the preservation, neutralization or complete loss of stylistic coloring in translation. As a result, the evolution of machine translation systems, from rule-based and statistical machine translation to neural network models, was analyzed and the architectural differences between specialized neural machine translation systems and universal large language models were identified. The comparative calculations performed showed that DeepSeek out-performs Google Translate in preserving stylistic coloring: for “How I Met Your Mother” – by 11% for emotionally expressive vocabulary and by 14% for functionally stylistic vocabulary; for “The Big Bang Theory” – by 4.5% and 5%, respectively. It was found that DeepSeek is more effective at preserving low, colloquial, and slang registers, whereas Google Translate tends to stylistically neutralize marked lexical units. Based on the conducted research, it was established that the professional translation by the studio "Kurazh-Bambey" remains an unattainable benchmark, especially in the creative adaptation of humor and culture-specific elements.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ АУДИОВИЗУАЛЬНОГО ПЕРЕВОДА
  • 1.1 Становление и архитектурные особенности нейронного машинного перевода
  • 1.2 Эффективность и ограничения использования нейронного машинного перевода человеком
  • 1.3 Определение и классификация стилистически окрашенной лексики
  • 1.4 Перевод стилистически окрашенной лексики как средство создания образа персонажа в сериале
  • 1.5 Формирование аудиовизуального перевода как научной дисциплины
  • 1.6 Теоретические подходы к изучению аудиовизуального перевода и его виды
• ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1
• ГЛАВА 2. СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПЕРЕВОДА СТИЛИСТИЧЕСКИ ОКРАШЕННОЙ ЛЕКСИКИ СИСТЕМАМИ НЕЙРОННОГО МАШИННОГО ПЕРЕВОДА
  • 2.1 Характеристика материалов исследования
  • 2.2 Анализ перевода стилистически окрашенной лексики в сериале «Как я встретил вашу маму»
  • 2.3 Анализ перевода стилистически окрашенной лексики в сериале «Теория большого взрыва»
• ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• ПРИЛОЖЕНИЯ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А
• ПРИЛОЖЕНИЕ Б