Автоматизированный поиск средств ритмизации художественного текста для сравнительного анализа оригинала и перевода на материале английского и русского языков

Анализ функциональной эквивалентности перевода, основанный на достижении ритмической эквивалентности, представляет собой чрезвычайно важную задачу современной лингвистики. При этом ритмическая составляющая является неотъемлемой частью функциональной эквивалентности, которая не может быть достигнута без передачи ритмических характеристик текста. Для анализа ритмических средств в оригинальном тексте и переводе художественного произведения авторами был разработан программный инструмент ProseRhythmDetector, позволяющий находить и визуализировать лексические и синтаксические средства в англоязычных и русскоязычных прозаических текстах: анафору, эпифору, симплоку, анадиплозис, эпаналепсис, редупликацию, эпистрофу, многосоюзие и апозиопезу. Целью данной работы является представление результатов апробации ProseRhythmDetector на двух произведениях английских авторов и их переводах на русский язык: Ш. Бронте «Городок» (Ch. Bronte “Villette”) и А. Мердок «Черный принц» (I. Murdoch “The Black Prince”). На основе результатов работы инструмента авторы сопоставили ритмические характеристики в оригинале текста и его переводе и сравнили как аспекты ритма, так и их контексты. Данный эксперимент позволил выявить особенности передачи стиля автора художественного произведения переводчиком, обнаружить и объяснить случаи несовпадения ритмических средств оригинала и перевода. Применение программного инструмента ProseRhythmDetector позволило существенно сократить объем работы экспертов-лингвистов за счет автоматизированного выявления лексических и синтаксических средств с достаточно высокой точностью (от 62 % до 93 %) для различных ритмических средств.

1. Голякова Л. А., “Ритм художественного произведения: коммуникативнопрагматический аспект”, Вестник Пермского университета. Российская и зарубежная филология, 2011, № 3, 94–99;

2. Голубева-Монаткина Н. И., “К проблеме ритма прозы”, Известия Российской академии наук. Серия литературы и языка, 76:2 (2017), 16–27;

3. Голубева-Монаткина Н. И., “О ритме художественной прозы в свете идей М. М. Бахтина и переводе”, Русский язык и культура в зеркале перевода, 2016, № 1, 105–113;

4. Иванова-Лукьянова Г. Н., “Ритм прозы в реальности и восприятии”, Труды Института русского языка им. В. В. Виноградова, 7:7 (2016), 365–382;

5. Фененко Н. А., “Лингвокультурная адаптация текста при переводе: пределы возможного и допустимого”, Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация, 1 (2001), 70–75;

6. Delmonte R., “Computing Poetry Style”, Proceedings of 1st International Workshop ESSEM 2013/ CEUR Workshop Proc., 2013, 148–155.

7. Bobenhausen K., Hammerich B., “Literary metrics, Linguistic metrics, and the algorithmic analysis of German poetry using Metricalizer (2)”, Langages, 2015 3, 67–88.

8. Niculescu I., Trausan-Matu S., “Rhythm analysis of texts using Natural Language Processing”, RoCHI, 2016, 107–112.

9. Niculescu I., Trausan-Matu S., “Rhythm analysis in chats using Natural Language Processing”, RoCHI, 2017, 69–74.

10. Кишалова Л. В., “Анализ особенностей ритмической структуры текстов разных стилей речи”, Вестник Брянского государственного университета, 2016, № 1 (27), 257– 261;

11. Boychuk E. et al., “Automated approach for rhythm analysis of French literary texts”, Proceedings of 15th Conference of Open Innovations Association FRUCT, IEEE, 2014, 15–23.

12. Damasevicius R., Kapociute-Dzikiene J., Wozniak M., “Towards Rhythmicity analysis of text using empirical mode decomposition”, Proceeding of the 9th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, 1, IC3K, 2017, 310–317.

13. Kelly A. R. et al., “Toward an ontology of rhetorical figures”, Proceedings of the 28th ACM International Conference on Design of Communication, ACM, 2010, 123–130.

14. Hromada D. D., “Initial experiments with multilingual extraction of rhetoric figures by means of PERL-compatible regular expressions”, Proceedings of the Second Student Research Workshop associated with RANLP 2011, 2011, 85–90.

15. Toldova S. et al., “Error analysis for anaphora resolution in Russian: new challenging issues for anaphora resolution task in a morphologically rich language”, Proceedings of the Workshop on Coreference Resolution Beyond OntoNotes, 2016, 74–83.

16. Dubremetz M., Nivre J., “Rhetorical Figure Detection: Chiasmus, Epanaphora, Epiphora”, Frontiers in Digital Humanities, 5, 2018.