Журнал «Информационные технологии и вычислительные системы» - Е. Ю. Русяева, Г. Н. Ахобадзе "Методика сопоставительного анализа текстов при их переводе"

Предложена методика сопоставительного анализа текстов, являющаяся частью создаваемой авторами информационно-аналитической системы, основанной на экспертно-метрическом подходе. Разработана и представлена часть функциональной схемы устройства, с помощью которого такой расчет можно делать автоматически. Данная методика применима для анализа текстов различных стилей и жанров при их реверсивном переводе.

лингвостатистика, коэффициент встречаемости, частотность и доля служебных слов, оригинальные и переводные тексты, идиостилевые показатели.

1. Салтыков С.А., Русяева Е.Ю. Медиация в науковедении: экспертно-наукометрический подход // Проблемы управления. 2017. №6. С. 63-67.

2. Федянин Д. Н., Русяева Е. Ю., Ахобадзе Г. Н. Лингвистический анализатор текста: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023668307 РФ; Зарег. 25.08.2023

3. Тихомирова Е.А. Статистический анализ в задаче идентификации автора текста, написанного на естественном языке. Наука и образование. 2017; № 6: 131–146.

4. Pagano A. et al. Authorship attribution in translated texts: a stylometric approach to translator style //Proceedings of the 16th International Conference on Computational Processing of Portuguese-Vol. 2. – 2024. – С. 109-117.

5. Кукушкина О.В., Поликарпов А.А. Частотные и распределительные характеристики русских предлогов и синтаксем, с ними связанных (по «Ядерному компьютерному корпусу текстов русских газет конца ХХ-ого века») // Язык, сознание, коммуникация. Выпуск 47. М.: МАКС Пресс. том 47. 2013. с. 341-362

6. Напреенко Г.В. Феномен идентификации и идентификационная лингвистика // Мир науки, культуры, образования. № 5 (96) 2022. – с. 365-368.

8. Ивлева А.Ю. Проблема оценки качества перевода: подходы к решению // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. – 2018. – Т. 17, № 1. – С. 98–106. – DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2018.1.10

9. Mondal, S.K., Zhang, H., Kabir, H.M.D. et al. Machine translation and its evaluation: a study. Artif Intell Rev 56, 10137–10226 (2023). https://doi.org/10.1007/s10462-023-10423-5

10. Ахобадзе Г.Н., Русяева Е.Ю., Полтавский А.В. Энтропийно-информационный подход для оценивания качества текстов машинных переводов // Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. №4. С. 19-27.

11. Орлова, М. В. Михеев М.Ю., Эрлих Л.И. Об отличиях русского научного идиостиля от художественного по частотам употребления текстовых скреп / Вопросы литературы. 2022. № 1. с.118-140.

12. Ахобадзе Г.Н. Русяева Е.Ю. Некоторые особенности литературных текстов при их сопоставлении для определения их авторства // Информационные технологии и вычислительные системы. 2024. №2. С. 74-85.

13. Томин В.В., Еремина Н.В., Богомолова А.Ю. О лингвистических особенностях электронного перевода научно-технических текстов. 2013. № 11, ноябрь. - С. 198-204.

14. Болдырев Н. Н. Язык и система знаний. Когнитивная теория языка. — М.: Издательский Дом ЯСК, 2018. — 480 с. ISBN 978-5-6040760-9-5

15. Лингвистика конструкций / Российская акад. наук, Ин-т русского яз. им. В. В. Виноградова; отв. ред. Е.В. Рахилина. М.: Азбуковник, 2010.

16. Михеев М.Ю., Эрлих Л.И. Идиостилевой профиль и определение авторства текста по частотам служебных слов // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2018. №2. С. 25-34

17. Михеев М.Ю., Эрлих Л.И. Текстовые скрепы и их частоты как различительный признак авторских идиостилей. Электронный ресурс. Дата обращения 15.03.2024. https://ruslang.ru/sites/default/files/doc/grigoriev2022/Mish.pdf

18. Колесов И.Ю. Английские рекуррентные структуры как грамматические конструкции // Вопросы когнитивной лингвистики. №1, 2023. – с. 99-112