Advanced Linguistics, № 11/2023

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/57463

Переглянути

Перегляд Advanced Linguistics, № 11/2023 за Автор "Дзикович, Ольга"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Лапідарність як ознака мовної економії
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Дзикович, Ольга; Моісєєва, Наталія; Туришева, Оксана
    Стаття присвячена поняттю «лапідарність» як лінгвістичному визначенню лаконічності, стислості та компресії мовних засобів з огляду на принцип мовної економії. Аналіз, оцінка та інтерпретація змін відповідно до різноманітних чинників, що впливають на мову під час її теоретичного трактування та практичного використання, – є відправними пунктами для представленого наукового пошуку. Метою дослідження є стислий огляд сучасних наукових робіт, де лапідарність як лінгвістичний термін згадується та вживається у мовознавчих розробках. Для цього проведено ґрунтовний аналіз теоретичних праць щодо концепту «мовна економія». Для досягнення мети використано такі загальнонаукові методи, як опис, аналіз, узагальнення та пояснення. У статті надано перелік концептуальних розробок та інтерпретацій лінгвістичної економії, які ми знаходимо в останніх сучасних працях низки дослідників. Під час аналізу практичної реалізації принципу мовної економії та визначення основних її ознак виокремлено такі, як стислість, змістовність, лаконічність, влучність, семантична компресія та прегнантність. Сфери використання поняття «лапідарність» згідно з узятими до уваги дослідженням обмежуються такими: стилістика тексту та екстралінгвістичні фактори; когнітивно-дискурсивна реконструкція комунікативних девіацій; аксіологічні аспекти мовлення; оптимізація міжмовної комунікації; прагматичний потенціал; внутрішній динамізм мовлення та авторська модальність тощо. Отримані результати можуть бути використані для встановлення релевантності вживання терміну «лапідарність» у лінгвістичних студіях. Дослідження вносить вагомий внесок у наукову спадщину текстової лінгвістики. Наукова новизна представленого дослідження полягає у спробі узагальнення областей використання центрального поняття цієї роботи. Висновки дослідження вказують на перспективність подальшої розробки вищезазначеного терміну з огляду на шляхи реалізації лапідарності в конкретних мовленнєвих жанрах.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Машинний переклад: порівняння результатів та аналіз помилок DeepL та Google Translate
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Моісєєва, Наталія; Дзикович, Ольга; Штанько, Аліна
    Статтю присвячено дослідженню помилок систем машинного перекладу на прикладі сервісів DeepL та Google Translate. Метою дослідження є порівняльний аналіз результатів роботи цих сервісів на прикладах уривків текстів художнього та публіцистичного стилів. Для досягнення поставленої мети використовувалися наступні методи: теоретичний аналіз, описовий, зіставний, контекстологічний, дедуктивний методи та метод кількісних підрахунків. Отримані результати дослідження вносять важливий внесок у подальші детальні дослідження роботи сервісів машинного перекладу, а також є підґрунтям для покращення алгоритмів роботи подібних ресурсів. Дискусія про результати показує, що наразі немає сталої думки на користь одного з вищезгаданих сервісів-конкурентів, адже з року в рік оцінка якості перекладів сервісами машинного перекладу різниться. У висновках дослідження представлені результати аналізу роботи сервісів, а саме: DeepL припускався меншої кількості помилок у загальному, ніж Google Translate. Тож переклади від DeepL вважаються якіснішими за переклади від Google Translate на основі того, що постредакторові потрібно буде більше часу на опрацювання та редагування перекладів від Google Translate. Дослідження має велику новизну, оскільки постійне оновлення та покращення систем машинного перекладу робить попередні дослідження застарілими на сьогодні. Представлена наукова розвідка є однією з перших для мовної пари «німецька-українська». Отримані результати мають важливе практичне значення для лекційних, семінарських та практичних занять з дисциплін, дотичних до вивчення технічних аспектів перекладу та машинного перекладу безпосередньо. Також здобуті результати можуть слугувати базою для більш детального вивчення процесів кожного окремого етапу перекладу або перекладацьких програм.