МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД ПОД ГЕРМЕНЕВТИЧЕСКОЙ ЛУПОЙ
DOI:
https://doi.org/10.47390/SPR1342V5SI4Y2025N23Ключевые слова:
пост-редактирование; машинный перевод; герменевтика; смысловая точность; нейронный МП; статистический МП; качество перевода; узбекские исследованияАннотация
Статья анализирует, каким образом герменевтические принципыконтекстуальное чтение, «круг» понимания и субъективность переводчикамогут повысить эффективность пост-редактирования статистического и нейронного машинного перевода (СМП/НМП). В смешанном исследовании применялись герменевтический анализ текста, протокол «думай вслух» и аннотирование ошибок. Несмотря на высокую беглость НМП, оба типа систем требуют человеческого вмешательства для восстановления пропущенных смыслов, прагматического тона и культурных отсылок. Опытные редакторы сознательно использовали герменевтические стратегии, подтверждая, что пост-редактирование является интерпретационной, а не чисто технической операцией. Предлагается включить основы трансляционной герменевтики в подготовку редакторов и пересмотреть критерии качества с акцентом на сохранение смысла.
Библиографические ссылки
1. Abduganiyeva, D. R. (2025). Performative / Embodied Hermeneutics in Live Translation. The Lingua Spectrum, 4, 1104-1108lingvospektr.uzlingvospektr.uz.
2. Abduvoitov, R. A. (2022). The Hermeneutic Concept of the Translation of Prose and Novels. Oriental Renaissance: Innovative, Educational, Natural and Social Sciences, 2(1), 483-490oriens.uzoriens.uz.
3. Bentivogli, L., Bisazza, A., Cettolo, M., & Federico, M. (2016). Neural versus phrase-based machine translation quality: a case study. In Proc. of EMNLP 2016.
4. Daems, J., Vandepitte, S., Hartsuiker, R., & Macken, L. (2017). The impact of machine translation on post-editing guidelines: A comparative analysis of novice vs. professional post-editing. Translation and Interpreting Studies, 12(2), 203–230nature.com.
5. Dadajanova, A. K. (2025). Exploring Theories and Techniques in Literary Translation. Journal of Universal Science Research, 3(4), 113-117universalpublishings.com.
6. Elass, H. (2021). Negotiating the New Aesthetics of Automatic Translation: Between Inter-lingual Transfer and Hermeneutic Interpretation. Paper presented at ITRI 20th Int. Conferenceearticle.net.
7. Guerberof, A., & Toral, A. (2020). Post-editing in literary translation: Through the looking glass. Translation Spaces, 9(1), 74–106nature.com.
8. Moorkens, J., et al. (2018). Translators’ experiences with machine translation in literary contexts. Translation Spaces, 7(2), 240–262nature.com.
9. Mutal, J., Volkart, L., Bouillon, P., & Estrella, P. (2019). Differences between SMT and NMT output – a translators’ point of view. In Proc. of 2nd Workshop on Human-Informed Translation and Interpreting Technology (HiT-IT)aclanthology.org.
10. O’Brien, S., et al. (2018). Post-editing of machine translation: Processes and applications. Cambridge Scholars Publishing.
11. Rico Pérez, C. (2024). Re-thinking machine translation post-editing guidelines. The Journal of Specialised Translation, 41, 26–47.
12. Stefanink, B., & Bălăcescu, I. (2017). The Hermeneutical Approach in Translation Studies. Cadernos de Tradução, 37(3), 21–44scielo.brscielo.br.
13. Vieira, L. N. (2023). The many guises of machine translation: Usage, perception, and intercultural implications. (Doctoral dissertation, University of Bristol)
