Abstract
This article aims to analyze the use of Yandex.Translate, an online machine translation system, in translating urban discourse texts on the web. The authors use integrative linguistic-and-pragmatic approach to assess machine translation quality in a global digital setting. The aim is to show the efficiency of a state-of-the-art machine translation system and to investigate its usefulness in practical application. The authors perform a detailed analysis of the Paris city website content, which is automatically translated from French into Russian with Yandex.Translate. The data selection is justified by the absence of official foreign versions of this website, which points to the need of machine translation engines integrated in a web browser. Less than 20% of the analysed machine-translated texts demonstrate high language quality, whereas 60% can be referred to as acceptable – the text preserves the meaning of the source but contains some errors and inaccuracies in the target language. About 20% of the machine-translated text contains blunders, which violate Russian language norms. It causes source text contents distortion and communication failures. In the end, a classification of the system errors is presented. It is also concluded that machine translation would substitute middle-skilled human translators in the future. However, the use of such systems will enforce standardisation and simplification of the target language.
Highlights
This article aims to analyze the use of Yandex.Translate, an online machine translation system, in translating urban discourse texts on the web
Машинный перевод: глобализация, коронавирус или почему мы все еще сомневаемся? URL: https://www.toptr.ru/ l i br a r y/ t r a n sl a t i on - a s- ser vi ce/ m a sh i n n yi jp er evod - g loba li z a cz i ya, - k or on avi r us - i li pochemu-myi-vse-eshhe-somnevaemsya.html
URL: https://www. paris.fr/ (date of access: 5.01.2021)
Summary
Светлана Азадовна Королькова Волгоградский государственный университет, г. Анна Алексеевна Новожилова Волгоградский государственный университет, г. Настоящая статья посвящена анализу системы машинного перевода «Яндекс.Переводчик» и ее использованию в сети Интернет для перевода текстов урбанистического дискурса. Цель работы – показать уровень развития современных систем машинного перевода и выявить целесообразность их использования для потребительских целей. Ловлен отсутствием переводных версий данного портала на других языках, что подтверждает факт востребованности встроенных в браузер систем машинного перевода. Что менее 20 % текста, переведенного машинным переводчиком, показывают высокое качество продукта, около 60 % материала переведено на уровне «приемлемого качества», при котором допускаются ошибки и неточности, не искажающие смысла исходного текста, такой речевой продукт не представляет собой полностью корректного текста на языке перевода; около 20 % переведенного контента содержат семантические ошибки и грубые нарушения языковой нормы русского языка, которые приводят к искажению содержания исходного текста и сбою в коммуникации.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
More From: Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija 2. Jazykoznanije
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.