Методы квантитативной лингвистики при исследовании оригинала и перевода художественного текста

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Данная статья посвящена рассмотрению двух вариантов перевода художественных текстов А. П. Чехова на английский язык. Цель работы – исследовать оригинал и переводы художественного текста методами квантитативной лингвистики, а именно статистическим, количественным и корпусным методами в сочетании с традиционным переводческим анализом художественного текста и описательным методом. Актуальность работы обусловлена возрастающим интересом исследователей к возможностям прикладных методов компьютерной лингвистики при исследовании количественной составляющей корпусов текстов и изучении определенных языковых явлений оригиналов и их переводов. Предпринята попытка построения частотных списков лемм в текстах оригинала и переводов, частеречного анализа корпуса текстов, вычисления коэффициента лексического разнообразия, коэффициента лексической плотности. Проведен сравнительный анализ переводов двадцати глаголов чувственного восприятия и мыслительной деятельности. Материалом исследования послужили оригиналы рассказов А. П. Чехова и два варианта их перевода на английский язык, выполненные британской переводчицей К. Гарнетт и американскими переводчиками Р. Пивером и Л. Волохонской. Исследование проведено на базе пакета библиотек NLTK, написанной на языке программирования Python. Выяснилось, что результаты, полученные при помощи статистических методов анализа данных, могут отличаться в зависимости от объема исследуемых корпусов текстов, а также от структурных особенностей русского и английского языков. На основе проведенного исследования сделан вывод о том, что переводы Р. Пивера и Л. Волохонской превосходят переводы К. Гарнетт по количественным параметрам. Низкая степень лексического разнообразия корпуса текстов К. Гарнетт объясняется соотношением объема корпуса и количества уникальных лексических единиц, а также особенностями грамматического строя каждого варианта английского. Углубленный лингвистический и переводческий анализ выявил, что в процессе перевода К. Гарнетт использует гораздо более разнообразные переводческие приемы и стратегии, что позволяет точнее передать оттенки значений оригинального текста на другой язык. Результаты исследования, полученные с использованием методов квантитативной лингвистики, могут быть использованы для дальнейшей разработки проблемы корпусного и статистического исследования оригиналов и переводов художественных текстов.

Об авторах

Зарема Миниаминовна Сафина

ФГБОУ ВО Уфимский университет науки и технологий

Email: safinazarem@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-3486-7757
доцент; кафедра лингводидактики и переводоведения;

Список литературы

  1. Köhler R. Gegenstand und Arbeitsweise der Quantitativen Linguistik // Quantitative Linguistik: ein internationales Handbuch = Quantitative linguistics: an international handbook. Ed. by R. Köhler, G. Altmann, & R. G. Piotrowski. Berlin, New York: de Gruyter, 2005. Pp. 1-16.
  2. Морозкина Е. А., Воробьев В. В., Сафина З. М. Статистические методы исследования в художественном переводе // Доклады Башкирского университета. 2023. Т. 8, № 3. С. 130-137. doi: 10.33184/dokbsu-2023.3.15 EDN: KHORTY.
  3. Захаров В. П., Богданова С. Ю. Корпусная лингвистика. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2020.
  4. Сафина З. М., Корнилова А. Д., Смакова А. Л. Количественный и статистический анализ лексических единиц в художественном переводе // Вестник Башкирского университета. 2022. Т. 27, № 3. С. 741-746. doi: 10.33184/bulletin-bsu-2022.3.42 EDN: FGZGYW.
  5. Чехов А. П. Рассказы // URL: https://traumlibrary.ru/page/chehov_p.html (дата обращения: 01.10.2025).
  6. Chekhov A. The Essential Tales of Chekhov / translated by Garnett C. New York: Ecco, 2000.
  7. Chekhov A. The Complete Short Novels / translated by Volokhonsky L. (Translator), Pevear R. (Translator, Introduction). New York: Everyman's Library, 2004.
  8. Rana Y. Python: Simple though an Important Programming language // International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET). 2019. Vol. 06, Iss. 2. Pp. 1856–1858.
  9. Сафина З. М. Переводческий анализ художественного текста на языке Python // Глобальный научный потенциал. 2024. № 11 (164), Т. 1. С. 177-180. EDN: RTJTGQ.
  10. Jurafsky D., Martin J. H. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. New Jersey: Prentice Hall, 2009.
  11. Gonçalves L. L., Gonçalves L. B. Fractal power law in literary English // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2006. Vol. 360, Iss. 2. Pp. 557-575. doi: 10.1016/j.physa.2005.06.049 EDN: XTSYJP.
  12. Castello E. Text Complexity and Reading Comprehension Tests. Bern: Peter Lang, 2008.
  13. Бузаджи Д. М., Ланчиков В. К. Буквализм и языковое разнообразие. Об использовании одного метода корпусной лингвистики в переводоведении // Мосты. 2011. № 4 (32). С. 12-27.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).