Екотранслатологічні можливості нейромашинного перекладача DeepL на лексико-граматичному рівні (французько-українська мовна пара)

Abstract

У статті розглянуті питання екоперекладу галузевого контексту за допомогою нейромашинного сервісу DeepL на рівні лексико-граматичної еквівалентності у мовній парі «французька – українська». Невпинне зростання потоків науково-технічної інформації, що потрапляє до нас західноєвропейськими мовами, актуалізує потребу у швидкому донесенні результатів інтелектуального прогресу до уваги вітчизняного читача. Метою статті є екоперекладознавчий аналіз можливостей нейромашинного перекладача адекватно відтворювати вихідне франкомовне повідомлення українською мовою із збереженням її лексико-граматичного «колориту». Для дослідження автором статті обрано лінгвістичний вимір адаптації мови оригіналу, тобто аналіз можливостей нейромашинного перекладу здійснювати та відображати відбір лексичних та граматичних одиниць на основі наявної у базі даних сервісу перекладацької пам’яті. Критерієм оцінки якості перекладеного продукту обрано основний принцип екотранслатології – збереження балансу екосистем між мовою оригіналу та мовою перекладу, що досягається завдяки операціям розширення, додавання та опущення. Зіставний аналіз оригінального тексту з перекладним показав здатність нейромашинного перекладача реалізувати такі адаптивні заміни, як опущення, додавання, перестановка, антонімічний переклад, контекстуальний переклад, конверсія та морфологічна заміна. В жодному разі за необхідності здійснення названих трансформацій не помічено випадків граматичної інтерференції або лексичного буквалізму. Як результат, під час аналізу не виявлено пробілів у «знанні» перекладача DeepL на рівні лексико-граматичної відповідності, що підтверджує тезу інших зарубіжних науковців у цій галузі про те, що на сьогоднішній день DeepL є найкращим інструментом для забезпечення швид-кого та адекватного перекладу науково-технічної літератури з мінімальною долею залучення постредакторської роботи.

The article deals with the ecotranslatology of the specialized context using the DeepL neural machine service at the lexical and grammatical level from French into Ukrainian. The continuous increase in the scientific and technical information coming in European languages makes it necessary to urgently acquaint the domestic reader with the latest achievements in the intellectual progress. The goal of the article is an ecotranslatological analysis of the neural machine translator’s capability to adequately reflect a French message in Ukrainian in accordance with its lexical and grammatical norms. The article focuses on the linguistic ecology of the original context to be maintained and transferred by the translator, i.e. the capabilities of the neural machine translator of selecting and adapting lexical and grammatical elements using the translation memory available in the data basis. The quality criterion to be used to assess the adequacy of the translated text is the ecotranslatological principle of maintaining the ecobalance between the two languages involved in the translation process – it is achieved by applying replication, reduction and addition. A comparative analysis has shown the “ability” of DeepL Translator to perform adaptive omissions, additions, word order changes, antonymic translations, contextual specifications, conversions and morphological replacements. Nowhere have we noticed any grammatical interference or lexical literalism. As a result, our research has not revealed any knowledge gaps of DeepL Translator in the lexical and grammatical equivalence, which supports other scientists’ statements that DeepL Translator is nowadays the world’s best tool able to provide a fast and adequate translation of any scientific and technical text without calling for much post-editing work.