Вестник МГОУ. Серия: Лингвистика / 2017 №5

Название статьи МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД КАК СРЕДСТВО СТАНДАРТИЗАЦИИ ТЕРМИНОЛОГИИ
Авторы Потемкин С.Б.
Серия Лингвистика
Страницы 77 - 84
Аннотация Целью статьи явилось описание подхода к стандартизации научно-технической терминологии. Данный подход заключается в прямом и обратном переводе русского термина на иностранный - английский - язык и последующем обратном переводе на русский. В случае совпадения оригинала и результата двойного перевода термина последний предполагается согласованным с международно-принятой терминологией. Расстояние Левенштейна использовалось для определения совпадения / рассогласования между исходным термином и термином, полученным в результате прямого и обратного переводов. Показана возможность выбора русских терминов среди синонимичных или конверсивных словосочетаний. Для оценки семантической близости терминов в предметной области «психология» применён дистрибутивный метод с использованием меры PMI (поточечная взаимная информация). Результаты исследования показывают перспективность использования системы машинного перевода для стандартизации научно-технической терминологии, в частности, в области психологии. Стандартизация в данном случае понимается как согласованность с международной (англоязычной) терминологией.
Ключевые слова терминология, эквивалент терминов, структура составных терминов, машинный прямой и обратный переводы
Индекс УДК 81’322.4
DOI 10.18384/2310-712X-2017-5-77-84
Список цитируемой литературы 1. Барнесс Э.М., Бернард Д.Ф. Психоаналитические термины и понятия. М.: Класс, 2000. 304 с.
2. Блейхер В.М., Крук И.В. Толковый словарь психиатрических терминов. Воронеж: МОДЭК, 1995. 640 с.
3. Вопросы психологии [Электронный ресурс]. URL: http://www.voppsy.ru/ (дата обращения: 26.05.2017).
4. Гореликова С.Н. Природа термина и некоторые особенности терминообразования в английском языке // Вестник Оренбургского государственного университета. 2002. № 6. C. 129-136.
5. Глушко М.М. Функциональный стиль общественного языка и методы его исследования. М.: Издательство Московского государственного университета, 1974. 120 с.
6. Марчук Ю.Н. Автоматизация перевода и типология текстов // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Лингвистика. 2016. № 2. С. 164-171.
7. Мещеряков Б.Г., Зинченко В.П. Большой психологический словарь. М.: АСТ, Прайм-Еврознак, 2009. 816 с.
8. Онлайн Гугл-переводчик [Электронный ресурс]. URL: https://translate.google.ru/ (дата обращения: 30.05.2017).
9. Потемкин С.Б. Персональный сайт [Электронный ресурс]. URL: http://www.philol.msu.ru/~serge/Translation/form11.php. (дата обращения: 30.05.2017).
10. Потемкин С.Б, Хасин Л.А., Хасина П.Л., Щедрина Е.В. Анализ тенденций развития психологии на основе выявления динамики частоты использования психологических терминов // Вопросы психологии. 2016. № 6. С. 95-103.
11. Левенштейн В.И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов // Доклады Академий Наук СССР. 1965. С. 845-848.
12. Anoop K. Multiword Expression Recognition [Электронный ресурс]. URL: http://pdfs.semanticscholar.org/3e3f/d0173dcb28aa1a11d5342da527a835235ae4.pdf (дата обращения: 15.05.2017).
13. Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv: 1301.3781, 2013. 12 p.
Полный текст статьи pdf
Кол-во скачиваний 8

Лицензия Creative Commons

Лицензия Creative Commons

CyberLeninka

Яндекс цитирования Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru

© 2007 - 2020 Московский государственный областной университет
Официальный сайт журналов «Вестник МГОУ»

При цитировании ссылка на «Вестник МГОУ» обязательна. Материалы журналов распространяются в соответствии с лицензией CC BY.