Лариса Олеговна Микаллеф — канд. филол. наук, доцент кафедры иностранных языков и межкультурной коммуникации факультета международных экономических отношений
Москва
Larisa O. Micallef — Cand. Sci. (Philology), Assoc. Prof. of the Department of Foreign Languages and Intercultural Communication, Faculty of International Economic Relations
Moscow
Мария Андреевна Силантьева — студент кафедры иностранных языков и межкультурной коммуникации факультета международных экономических отношений
Москва
Marya A. Silantyeva — Student of the Department of Foreign Languages and Intercultural Communication, Faculty of International Economic Relations
Moscow
Стремительное развитие систем нейронного машинного перевода актуализирует вопрос их применимости к художественным текстам, особенно к поэзии, которая характеризуется высокой степенью семантической компрессии и культурной обусловленности. Одним из наиболее сложных для перевода поэтических жанров является хокку, в котором смысл формируется за счет лаконичности, образности, культурных маркеров и принципов недосказанности. Число исследований в области автоматизированного перевода растет, однако сравнительный анализ переводов хокку, выполненных человеком и системами искусственного интеллекта, остается недостаточно разработанным. Цель статьи — выявить особенности и ограничения переводов японского жанра хокку, которые выполнены системами искусственного интеллекта, в сопоставлении с переводами, выполненными людьми. Методы. Исследование выполнено в формате качественного сравнительного анализа. Материалом послужили семь хокку Мацуо Басё, для которых были рассмотрены пять вариантов перевода: два, выполненных людьми, и три — с использованием современных систем нейронного машинного перевода. Анализ проводился по ряду критериев: сохранение образной структуры, передача культурных реалий, степень экспликации исходного смысла, воспроизведение поэтической лаконичности и наличие интерпретационных добавлений. Результаты. Установлено, что переводы, выполненные искусственным интеллектом, характеризуются тенденцией к семантической экспликации и снижению уровня образной неопределенности. В ряде случаев наблюдается утрата культурно-специфических элементов и смещение акцентов, что приводит к изменению эстетического эффекта текста. Переводы, выполненные людьми, демонстрируют большую вариативность интерпретации при сохранении жанровых и культурных особенностей хокку. Выводы. Полученные результаты подтверждают, что современные системы искусственного интеллекта эффективны при передаче общего содержания, однако испытывают затруднения при воспроизведении поэтической многозначности и культурных имплицитов. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением корпуса текстов и разработкой гибридных моделей перевода, сочетающих автоматизированные и экспертные подходы.
The rapid development of neural machine translation systems raises the question of their applicability to literary texts, especially poetry, which is characterised by a high degree of semantic compression and cultural conditioning. One of the most difficult poetic genres to translate is haiku, in which meaning is formed through conciseness, imagery, cultural markers, and the principles of understatement. The number of studies in the field of automated translation is growing, but comparative analysis of haiku translations performed by humans and artificial intelligence systems remains underdeveloped. Objectives. The aim of the research is to identify the characteristics and limitations of translations of Japanese haiku by artificial intelligence systems in comparison with translations by humans. Methods. The study was conducted in the form of a qualitative comparative analysis. The material consisted of seven haiku by Matsuo Basho, for which five translation options were considered: two performed by humans and three using modern neural machine translation systems. The analysis was conducted according to a number of criteria: preservation of the figurative structure, transmission of cultural realities, degree of explication of the original meaning, reproduction of poetic conciseness, and the presence of interpretative additions. Results. It was found that translations performed by artificial intelligence tend to emphasize semantic explanation and reduce the level of figurative ambiguity. In a number of cases, there is a loss of culturally specific elements and a shift in emphasis, which leads to a change in the aesthetic effect of the text. Translations performed by humans demonstrate greater variability in interpretation while preserving the genre and cultural characteristics of haiku. Conclusions. The results confirm that modern artificial intelligence systems are effective in conveying general content but have difficulty reproducing poetic ambiguity and cultural implicatures. Prospects for further research are linked to the expansion of the text corpus and the development of hybrid translation models that combine automated and expert approaches.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.