Я думаю, что каждый из вас хоть раз в жизни прибегал к использованию машинных переводчиков. Существуют множество онлайн-сервисов и приложений, которые предлагают эту услугу. В данной статье мы рассмотрим пять популярных переводчиков: Lingvanex, DeepL, Google Translate, Яндекс. Переводчик и Microsoft Translator, а также сравним их качество перевода на одном и том же наборе примеров, включая сложные предложения, идиомы и пословицы и перевод контекста.
Пример 1. Сложное предложение
Исходный текст: Despite the heavy rain, the event was a great success, and everyone had a wonderful time.
Эталонный перевод: Не смотря на проливной дождь, мероприятие прошло с грандиозным успехом, и все прекрасно провели время.
Lingvanex: Несмотря на сильный дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
DeepL: Несмотря на проливной дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
Google Translate: Несмотря на сильный дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
Яндекс. Переводчик: Несмотря на сильный дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
Microsoft Translator: Несмотря на сильный дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
Анализ: Все переводчики отлично справились с задачей. Но DeepL - единственный переводчик, который перевел словосочетание “heavy rain” как “проливной дождь”.
Пример 2. Предложение с идиомой
Исходный текст: She had to burn the midnight oil to finish her project on time. В данном предложении используется идиома “to burn the midnight oil”, которая обозначает “работать по ночам”, “учиться допоздна”, “поздно засиживаться за работой”.
Эталонный перевод: Ей пришлось работать ночью, чтобы закончить проект вовремя.
Lingvanex: Ей пришлось сжечь полуночное масло, чтобы завершить проект вовремя.
DeepL: Чтобы закончить проект в срок, ей приходилось работать за полночь.
Google Translate: Ей пришлось работать не покладая рук, чтобы закончить свой проект вовремя.
Яндекс. Переводчик: Ей пришлось допоздна жечь масло, чтобы закончить свой проект вовремя.
Microsoft Translator: Ей пришлось сжечь полуночное масло, чтобы закончить свой проект вовремя.
Анализ: В целом, DeepL и Google Translate предоставляют более естественные и понятные переводы, передающие смысл оригинала, но не придерживающиеся буквального перевода. Важно учитывать, что при переводе идиом лучше всего передавать общий смысл, а не буквализм, чтобы сделать текст более доступным и понятным для целевой аудитории.
Исходный текст: A cat in gloves catches no mice.
Эталонный перевод: “Сидя на печи, не испечешь калачи”, “Без труда не вытащить и рыбку из пруда”.
Lingvanex: Кот в перчатках мышей не ловит.
DeepL: Кошка в перчатках не ловит мышей.
Google Translate: Кот в перчатках мышей не поймает.
Яндекс. Переводчик: Кошка в перчатках мышей не ловит.
Microsoft Translator: Кошка в перчатках мышей не ловит.
Анализ: Если смотреть с точки зрения буквального перевода, то все переводы сохраняют оригинальный смысл, но для лучшей адаптации к русскому языку стоит учитывать аналогичные пословицы, такие как “Без труда не вытащить и рыбку из пруда”, что могло бы сделать перевод более культурно релевантным. К сожалению, ни один из переводчиков не смог подобрать аналог данной пословицы.
Пример 4. Перевод контекста
Исходный текст: Вот небольшой отрывок из книги Льюиса Кэрролла “Алиса в стране чудес”:
Alice started to her feet, for it flashed across her mind that she had never before seen a rabbit with either a waistcoat-pocket, or a watch to take out of it, and burning with curiosity, she ran across the field after it, and fortunately was just in time to see it pop down a large rabbit-hole under the hedge. In another moment down went Alice after it, never once considering how in the world she was to get out again.
Эталонный перевод: Алиса вскочила на ноги, потому что ей пришло в голову, что она никогда раньше не видела кролика ни с жилетным карманом, ни с часами, которые можно было бы из него достать, и, сгорая от любопытства, она побежала по полю вслед за ним, и, к счастью, как раз вовремя, чтобы увидеть, как он спускается в большую кроличью нору под живой изгородью. Еще через мгновение Алиса спустилась за ним, ни разу не задумавшись о том, как ей выбраться обратно.
Lingvanex: Алиса вскочила на ноги, потому что в ее голове промелькнуло, что она никогда раньше не видела кролика ни с жилетным карманом, ни с часами, которые можно было бы из него вынуть. Сгорая от любопытства, она побежала по полю за ним и, к счастью, как раз вовремя увидела, как он нырнул в большую кроличью нору под изгородью. В следующий момент Алиса бросилась за ним, ни разу не задумавшись о том, как ей выбраться обратно.
DeepL: Алиса вскочила на ноги, потому что у нее в голове мелькнуло, что она никогда раньше не видела кролика ни с жилетным карманом, ни с часами, которые можно было бы из него достать. Сгорая от любопытства, она побежала через поле за кроликом и, к счастью, успела как раз вовремя, чтобы увидеть, как он спускается в большую кроличью нору под живой изгородью. Еще через мгновение Алиса спустилась за ним, ни разу не задумавшись, как ей выбраться обратно.
Google Translate: Алиса вскочила на ноги, потому что ей пришло в голову, что она никогда раньше не видела кролика с карманом жилета или часами, которые можно было бы из него вынуть, и, сгорая от любопытства, она побежала за ним через поле и, к счастью, успела как раз вовремя, чтобы увидеть, как он нырнул в большую кроличью нору под изгородью. В следующий момент Алиса бросилась за ним, ни разу не задумавшись о том, как ей теперь выбираться обратно.
Яндекс. Переводчик: Алиса вскочила на ноги, потому что у нее мелькнула мысль, что она никогда раньше не видела кролика, у которого можно было бы достать из жилетного кармана или часы, и, сгорая от любопытства, она побежала за ним через поле и, к счастью, как раз успела увидеть, как он спрыгнул на землю большая кроличья нора под живой изгородью.В следующее мгновение Алиса бросилась вслед за ним, ни разу не задумавшись о том, как же ей выбраться обратно.
Microsoft Translator: Алиса вскочила на ноги, потому что ей пришло в голову, что она никогда не видела кролика с жилетным карманом или часами, чтобы вытащить из него, и, сгорая от любопытства, она побежала за ним через поле и, к счастью, успела увидеть, как он выскочил в большую кроличью нору под изгородью. Через мгновение Алиса спустилась вниз за ним, ни разу не подумав, как ей придется выбраться обратно.
Анализ: Все переводы в той или иной степени передают общий смысл исходного текста, однако качество и естественность звучания варьируются.Lingvanex и DeepL представляют наилучшие переводы с точки зрения точности, литературного стиля и смысловой нагрузки, что делает их более читабельными и естественными. Lingvanex удачно использует фразы, такие как "в ее голове промелькнуло", что придаёт тексту лёгкость и живость. DeepL, в свою очередь, отличается формальной структурой и точным выбором слов, например, "спускается в большую кроличью нору", что также хорошо передаёт атмосферу оригинала. Google Translate и Microsoft Translator, хотя и предоставляют достаточно точные переводы, иногда звучат несколько громоздко и менее естественно. Например, в Google Translate фраза "как ей теперь выбираться обратно" выглядит не совсем органично. Microsoft Translator использует менее привычные конструкции, такие как "вытащить из него", что может отвлекать читателя от основного смысла. Яндекс. Переводчик, хотя и справляется с задачей, требует значительной доработки. Некоторые фразы звучат неуклюже, как "спрыгнул на землю большая кроличья нора", что нарушает литературный стиль текста. Ошибка с пунктуацией также влияет на общую читаемость и восприятие.
Сравнительный анализ переводчиков
На основе приведенных примеров можно сделать несколько выводов:
Lingvanex и DeepL продемонстрировали высокую точность, особенно в сложных предложениях, где они сумели передать нюансы оригинала.
Google Translate также показал хорошую точность, но иногда использовал менее точные формулировки.
Яндекс. Переводчик и Microsoft Translator в некоторых случаях упускали детали, что влияло на общую точность.
Естественность формулировок:
DeepL и Lingvanex выделяются своей способностью создавать более естественные и плавные фразы, что делает их переводы более читабельными.
Google Translate иногда звучит несколько громоздко, что может отвлекать от основного смысла.
Яндекс. Переводчик и Microsoft Translator иногда используют неуклюжие конструкции, что делает текст менее естественным.
Контекстуальное понимание:
DeepL и Google Translate показали лучшее понимание контекста при переводе идиом и пословиц, что позволило им передать общий смысл.
Lingvanex также справился с контекстом, но в некоторых случаях предлагал буквальные переводы, что снижало его адаптацию к целевой аудитории.
Яндекс. Переводчик и Microsoft Translator продемонстрировали недостаточное понимание культурных нюансов, что сказалось на качестве перевода в сложных контекстах.
