Изучение иностранного языка в военном вузе имеет огромный образовательный, воспитательный и развивающий потенциал. В процессе обучения у курсантов формируются навыки использования иностранного языка не только как средства коммуникации, но и как средства профессионального роста и саморазвития, профессиональной социализации и адаптации, что в свою очередь дает возможность получать знания в любых сферах образования [5].
В последнее время возросшие требования общества к современным специалистам диктуют необходимость не только владения иностранным языком в контексте общей языковой подготовки, но и владения ИЯ на уровне концептуального познания профессиональными аспектами языка в контексте научной языковой подготовки [7].
В рамках научной языковой подготовки у курсантов военной академии г. Воронежа имеется возможность заниматься в кружках военно-научного общества кафедры иностранных языков. Проведение семинаров и круглых столов в рамках военно-научного кружка (ВНК) дают возможность заниматься курсантам наукой, непосредственно связанной с изучением языка.
Прошедший семинар «Прикладная лингвистика в аспекте межкультурной коммуникации» показал важность прикладной лингвистики, ее соотношение с общим языкознанием и другими научными дисциплинами.
Анализ термина «Прикладная лингвистика» обнаружил его многозначность. Так, в России и за рубежом можно отметить разные его интерпретации. За рубежом данный термин появился в 30-40-х годах 20 века. На Западе аналоги данного термина (англ. Applied Linguistics, нем. Angewandte Linguistik) используются, прежде всего, для обозначения теории и практики преподавания иностранных языков, включая методику, особенности описания грамматики для учебных целей и т.п. [2].
В нашей стране термин «прикладная лингвистика» получил широкое распространение в 1950-х годах в связи с появлением первых компьютерных систем автоматической обработки текстовой информации (машинного перевода, автоматического реферирования и др.); именно поэтому в русскоязычной литературе и поныне вместо термина «прикладная лингвистика» в том же значении часто используются термины «компьютерная лингвистика», «вычислительная лингвистика», «автоматическая лингвистика», «инженерная лингвистика», что не вполне удачно, поскольку каждая из перечисленных дисциплин имеет свой предмет и методы работы в рамках прикладной лингвистики как более широкого направления.
Прикладной лингвистикой занимались такие ученые-лингвисты, как В.А. Звегинцев, Ю.Д. Апресян, И.А. Мельчук, О.С. Ахманова, Л.С. Бархударов, А.В. Зубов, Ю.Н. Марчук и другие. Среди зарубежных лингвистов можно назвать такие фамилии: Т.А. ван Дейк, Ж.-Л. Лорьер, П. Уинстон, А. Эндрю, Ч. Мидоу и другие.
Изначально прикладная лингвистика реализовывала идеи и теории общего языкознания. Классические лингвистические исследования включали описание и изучение языка на уровне прямого наблюдения, предельной детализацией языка на уровне трудно наблюдаемых, порой ненаблюдаемых лингвистических объектов.
Одной из главных задач прикладной лингвистики является решение и оптимизация традиционных лингвистических задач, как, например, перевод или обучение языкам. Обеспечению практических потребностей людей служат такие разделы прикладной лингвистики, как написание практических грамматик, практическая фонетика, практическая лексикография (создание учебных или отраслевых словарей).
Анализ литературы в данном направлении позволил выделить основные направления прикладной лингвистики, связанные с изучением языка, которыми являются:
• лексикография – теория и практика составления словарей;
• лингводидактика – наука о разработках методик обучения иностранному языку;
• усвоение второго языка – наука о процессе усвоения языка (в отличие от лингводидактики – с точки зрения обучаемого);
• терминоведение – наука об упорядочении и стандартизации научно-технической терминологии;
• переводоведение – теория перевода [4].
В последние время с внедрением новых информационных технологий во все сферы человеческого общения прикладная лингвистика развивается по направлению автоматизации основных задач, очень популярным становится такое направление прикладной лингвистики, как компьютерная лингвистика (англ. “computational linguistics”). Четкой классификации, относящейся к компьютерной лингвистике, нам не удалось найти, многими исследователями в данной области выделяются:
• машинный или автоматизированный перевод (Machine Translation);
• компьютерная лексикография (подготовка электронных словарей, тезаурусов, онтологий – “Electronic dictionary; online dictionary; thesaurus; ontology” и т.д.);
• компьютерная лингводидактика (CALL/T – Computer Assisted Language
• Learning and Teaching);
• автоматическая обработка естественных языков (NLP – Natural Language Processing);
• автоматическое распознавание символов (OCR – Optical Character Reader);
• автоматическое распознавание речи (ASR – Automatic Speech Recognition);
• автоматическое извлечение данных (DM – Data Mining);
• автоматическое реферирование текстов (Annotator);
• построение систем управления знаниями (Construction of knowledge management system) [1,3,4].
Более подробно остановимся на машинном или автоматизированном переводе, как наиболее востребованном курсантами в их самостоятельной работе при переводе текстов с одного естественного языка на другой с помощью специальных компьютерных программ.
В последнее время, вместо «машинный» иногда употребляется слово автоматизированный перевод, что не влияет на смысл. Однако термин автоматизированный перевод имеет совсем другое значение – при нём программа просто помогает человеку переводить тексты.
Автоматизированный перевод предполагает такие формы взаимодействия:
• частично автоматизированный перевод: например, использование переводчиком-человеком компьютерных словарей;
• системы с разделением труда: компьютер обучен переводить только фразы жёстко заданной структуры (но делает это так, чтобы исправлять за ним не требовалось), а всё, не уложившееся в схему, отдаёт человеку.
В англоязычной терминологии также различаются термины “machine translation”, MT (полностью автоматический перевод) и “machine-aided” или “machine-assisted translation” (MAT) (автоматизированный); если же надо обозначить и то, и другое, то пишут M(A)T.
Существуют два принципиально разных подхода к построению алгоритмов машинного перевода: основанный на правилах “rule-based” и статистический, или основанный на статистике “statistical-based”. Первый подход является традиционным и используется большинством разработчиков систем машинного перевода (ПРОМТ в России, SYSTRAN во Франции, Linguatec в Германии и др.). Ко второму типу относится популярный сервис Яндекс-перевод, переводчик Google, а также новый сервис от ABBYY.
Мысль использовать ЭВМ для перевода была высказана в 1947 году в США, сразу после появления первых ЭВМ. Первая публичная демонстрация машинного перевода (так называемый Джорджтаунский эксперимент) состоялась в 1954 году. Несмотря на примитивность той системы (словарь в 250 слов, грамматика из 6 правил, перевод нескольких простых фраз), этот эксперимент получил широкий резонанс: начались исследования в Англии, Болгарии, ГДР, Италии, Китае, Франции, ФРГ, Японии и других странах; в том же 1954 году и в СССР.
К середине 1960-х в США для практического использования были предоставлены две системы русско-английского перевода:
MARK (в Департаменте иностранной техники ВВС США);
GAT (разработка Джорджтаунского университета, использовалась в Национальной лаборатории атомной энергии в Окридже и в центре Евратома в г. Испра, Италия).
Тем не менее, в ряде стран исследования продолжались, чему способствовал постоянный прогресс вычислительной техники. Особенно существенным фактором стало появление мини- и персональных компьютеров, а с ними всё более сложных словарных, поисковых и систем, ориентированных на работу с естественно языковыми данными. Росла и необходимость в переводе как таковом ввиду роста международных связей. Все это привело к новому подъёму этой области, наступившему примерно с середины 1970-х годов. В 1980-е наступило время широкого практического использования переводческих систем, сложился рынок коммерческих разработок по этой теме.
Изучая проблему машинного перевода, следует рассмотреть отдельно различные подразделы этой проблемы. Так, Лари Чайлдс в своих лекциях в рамках Международной Конференции по Техническим Коммуникациям 1990 года, привел следующее разделение машинного перевода:
– полностью автоматический перевод;
– автоматизированный машинный перевод при участии человека;
– перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера.
При полностью автоматизированном машинном переводе в компьютер вводится текст на одном языке, этот текст обрабатывается и компьютер выводит этот же текст на другом языке. К сожалению, реализация такого вида автоматического перевода сталкивается с определенными препятствиями, которые еще предстоит преодолеть.
Основной проблемой является сложность языка как такового. Однако, определенные успехи были достигнуты в сфере разработки программ перевода, различающих смысл, основываясь на контексте.
Существует множество коммерческих проектов машинного перевода. Одним из пионеров в области машинного перевода была компания Systran. В России большой вклад в развитие машинного перевода внесла группа под руководством проф. Р. Г. Пиотровского (Российский государственный педагогический университет имени А. И. Герцена, Санкт-Петербург).
Следует отметить, что качество перевода зависит от тематики и стиля исходного текста, а также грамматической, синтаксической и лексической родственности языков, между которыми производится перевод. Машинный перевод художественных текстов практически всегда оказывается неудовлетворительного качества. Тем не менее для технических документов при наличии специализированных машинных словарей и некоторой настройке системы на особенности того или иного типа текстов возможно получение перевода приемлемого качества, который нуждается лишь в небольшой редакторской корректировке. Чем более формализован стиль исходного документа, тем большего качества перевода можно ожидать. Самых лучших результатов при использовании машинного перевода можно достичь для текстов, написанных в техническом (различные описания и руководства) и официально-деловом стиле.
Применение машинного перевода без настройки на тематику служит предметом многочисленных бытующих в Интернете шуток. Из кратких – фраза “Our cat gave birth to three kittens – two whites and one black”, которую онлайн-переводчик «ПРОМТ» превращал в «Наш кот родил трёх котят – двух белых и одного афроамериканца». Если «афроамериканца» ещё можно было сделать «чёрным», написав “black kitten”, то «коту» так и не получалось сменить пол: например, “female cat” переводился как «самка кот».
Чаще всего подобные шутки связаны с тем, что программа не распознаёт контекст фразы и переводит термины дословно, к тому же не отличая собственных имён от обычных слов. Тот же переводчик ПРОМТ превращает «Лев Толстой» в “Lion Thick” («толстый лев»). Переводчик Google, наоборот, слово “rice” часто принимает за фамилию госсекретаря США. Таким образом, полностью автоматизированный машинный перевод текстов с обширной тематикой все еще является невыполнимой задачей.
Автоматизированный машинный перевод при участии человека является более приемлемым для курсантов нашего вуза. Машинный перевод с помощью человека имеет как свои плюсы, так и определенные минусы. Говоря о машинном переводе при участии человека, обычно подразумевают редактирование текстов как до, так и после их обработки компьютером. Часто приходится редактировать грубый машинный перевод, делая текст на выходном языке правильным. В большей степени данный перевод применим к текстам с ограниченным вокабуляром в узко-направленной тематике.
В настоящий момент многими вузами создаются свои собственные программы/системы (АОС), позволяющие помочь обучающимся в изучении иностранного языка в рамках профессиональной деятельности.
Однако, экономичность использования данных программ/систем не является достаточно востребованными. Сами программы обычно достаточно дорогие, а для работы некоторых из них требуется специальное оборудование. Создание и поддержание в рабочем состоянии баз данных слов – процесс трудоемкий и зачастую требует специальных навыков. Однако, когда требуется переводить большие объемы текстов в четко-определенной тематической сфере, машинный перевод с помощью человека может оказаться достаточно экономичной альтернативой традиционному человеческому переводу.
Наиболее эффективным средством для курсантов является перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера или электронных словарей. При этом подходе курсант ставится в центр процесса перевода, в то время как программа компьютера расценивается в качестве инструмента, делающего процесс перевода более эффективным, а перевод – точным. Электронные словари обеспечивают перевод требуемого слова, возлагая на обучающегося ответственность за выбор нужного варианта и смысл переведенного текста. Такие словари значительно облегчают процесс перевода, но в свою очередь требуют определенного знания языка.
При грамотном использовании компьютерных средств эффективность перевода может возрасти в несколько раз, причем качество перевода не снизится, а наоборот – повысится.
Таким образом, практическое применение прикладной лингвистики в самостоятельной работе курсантов, с использованием новейших достижений науки и техники не только облегчает работу, но и способствует развитию их мыслительной деятельности и мотивирует на дальнейшее изучение иностранного языка.
Библиографическая ссылка
Махиня П.П., Ларина Т.В. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИКЛАДНОЙ ЛИНГВИСТИКИ В САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЕ КУРСАНТОВ // Международный студенческий научный вестник. – 2015. – № 5-1. ;URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=12800 (дата обращения: 19.04.2024).