altaistikaАлтаистика. AltaisticsAltaistics2782-6627Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова10.25587/2782-6627-2025-2-39-52altaistika-163Research ArticleТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ПЕРЕВОДА В АЛТАЙСКИХ ЯЗЫКАХTHEORY AND PRACTICE OF TRANSLATION IN THE ALTAIC LANGUAGESАнализ ошибок машинного перевода текстов разных жанров в паре «русский и якутский языки»Analyzing machine translation errors in texts of different genres in the Yakut-Russian language pairhttps://orcid.org/0000-0003-2692-7026ВасильеваА. А.VasilievaA. A.

ВАСИЛЬЕВА Акулина Александровна – кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры «Стилистика якутского языка и русско-якутского перевода» Института языков и культуры народов Северо-Востока РФ

Якутск

Akulina A. VASILIEVA – Cand. Sci. (Philology), Associate Professor, Yakut Stylistics and RussianYakut Translation Department, Institute of Languages and Culture of the Peoples of the Northeast

Yakutsk

vaaperevod@mail.ruБурцеваО. В.BurtsevaO. V.

БУРЦЕВА Ольга Валерьевна – магистрант кафедры стилистики якутского языка и русско-якутского перевода

Якутск

Olga V. BURTSEVA – Master’s student, Yakut Stylistics and Russian-Yakut Translation Department

Yakutsk

olgamekbur@mail.ruСеверо-Восточный федеральный университет им. М.К. АммосоваРоссияM.K. Ammosov North-Eastern Federal UniversityRussian Federation202502072025023952Copyright © Васильева А.А., Бурцева О.В., 20252025Васильева А.А., Бурцева О.В.Vasilieva A.A., Burtseva O.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.altaisticsvfu.ru/jour/article/view/163

В статье на примере трех отрывков из текстов разных жанров анализируются ошибки, допущенные онлайн-переводчиками Яндекс.Переводчик и Google Translate в паре «русский и якутский языки». Якутский язык в онлайн-переводчики был внедрен несколько лет назад, и массовое их использование только начинается. Анализ ошибок машинного перевода в паре «русский и якутский языки» может способствовать выработке рекомендаций для эффективного обучения и машинных систем, и переводчиков-людей, прежде всего постредактированию автоматизированного перевода. Поэтому на данном этапе развития теории и практики русско-якутского перевода выработка классификации ошибок машинного перевода, представленная в данной статье, является весьма актуальной. В экспериментальных целях с помощью указанных сервисов были сделаны переводы следующих текстов: а) отрывок из научного доклада на русском языке; б) отрывок из перевода Библии на якутском языке (обратный перевод на русский язык); в) стихотворение на якутском языке на тему нравственности. Классификация ошибок машинного перевода в этой паре языков основывается на существующих в других парах языков типологиях: а) лексико-семантические и лексико-стилистические ошибки; б) нормативно-узуальные ошибки; в) грамматические ошибки; г) орфографические ошибки; д) пунктуационные ошибки. Описывается характер ошибок и поясняются причины их возникновения. Основными причинами ошибок оказываются: а) разный объем заложенных в машины исходных данных для осуществления анализа языка текста, предназначенного к переводу; б) специфика сходств и различий контактирующих языков, связанная с полисемией и грамматическими лакунами. При сравнении качества переводов обоих сервисов отмечаются их сильные и слабые стороны, проявленные при переводе с якутским языком. В конце статьи делаются выводы о совершенствовании лингвистических баз этих сервисов и о необходимости приобретения соответствующих новых компетенций профессиональными переводчиками, работающими в паре «русский и якутский языки». 

The article analyzes errors of web translators Google Translate and Yandex Translate in the YakutRussian language pair in three texts of different genres. The Yakut language was introduced to web translators several years ago, and their mainstream use is at an early stage. Analyzing machine translation in the Yakut-Russian language pair can contribute to the development of recommendations for the effective training of both machine systems and human translators, primarily in machine translation post-editing. Thus, the classification of machine translation errors in this article is relevant in the current development stage of the Yakut-Russian theory and practice. For the experiment’s purposes, the following texts were translated via the specified services: a) an excerpt from a scientific paper in Russian; b) an excerpt from a translation of the Bible into Yakut (reverse translation into Russian); c) a poem in Yakut on morality. The classification of machine translation errors in this language pair is based on typologies of other language pairs: a) lexicosemantic and lexico-stylistic errors; b) errors in standards and usage; c) grammar errors; d) spelling errors; e) punctuation errors. The nature of errors is described and the reasons for their occurrence are explained. The main causes of errors are: a) the difference in the volume of initial data in the machine systems for analyzing the language of the text being translated; b) the special nature of similarities and differences of contacting languages, associated with polysemanticity and grammar gaps. Upon comparing the quality of translations of both services, their strengths and weaknesses in translation with the Yakut language are noted. The article concludes that the linguistic databases of these services need improvements, and human translators who work with the Yakut-Russian language pair need to acquire corresponding expertise. 

машинный переводрусский языкякутский языкпереводческие ошибкилексикаграмматикаискажениенеточностьGoogle TranslateЯндекс.Переводчикпостредактирование машинного переводаmachine translationYakut languageRussian languagetranslational errorsvocabularygrammaralterationsinfelicityGoogle TranslateYandex Translatemachine translation post-editingReferencesХохряков А. Виды и обзор движков машинного перевода: Яндекс переводчик, Google Translate и DeepL https://habr.com/ru/articles/852810/ (Дата обращения: 11.03.2025)Khokhryakov A. Types and review of machine translation engines: Yandex Translator, Google Translate and DeepL https://habr.com/ru/articles/852810/ [Accessed: 11.03.2025] (in Russian).Лактюшин Н.В. «Гугл Переводчик» добавили 110 языков: среди них языки регионов России https://hi-tech.mail.ru/news/111645-v-gugl-perevodchik-dobavili-110-yazykov-sredi-nih-yazyki-regionovrossii/ (Дата обращения: 11.03.2025)Laktyushin NV. languages have been added to Google Translate: among them are the languages of the regions of Russia https://hi-tech.mail.ru/news/111645-v-gugl-perevodchik-dobavili-110-yazykov-sredi-nihyazyki-regionov-rossii/ [Accessed: 11.03.2025] (in Russian).Борисов Н. Яндекс.Переводчик освоил якутский язык https://ysia.ru/yandeks-perevodchik-osvoilyakutskij-yazyk/ (Дата обращения: 11.03.2025)Borisov N. Yandex.Translator mastered the Yakut languagehttps://ysia.ru/yandeks-perevodchikosvoil-yakutskij-yazyk/ [Accessed: 11.03.2025] (in Russian).Иванченко Т.А. Ошибки в машинном переводе с немецкого языка на русский (на материале статей немецкоязычных СМИ и текстов их переводов). Ученые записки Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономики. 2021;22(4):30-41. DOI: 10.35854/2541-8106-2021-4-30-41Ivanchenko TA. Errors in machine translation from German into Russian (based on articles of Germanlanguage media and their translations). Uchenye zapiski Sankt-Peterburgskogo universiteta tekhnologiy upravleniya i ekonomiki. 2021;22(4) (in Russian). DOI: 10.35854/2541-8106-2021-4-30-41Княжева Е.А. Оценка качества перевода: история, теория, практика. Москва: Флинта; 2018:248.Knyazheva EA. Assessing the quality of translation: history, theory, practice. Moscow: Flint; 2018:248 (in Russian).Гребенюк А.В. Проблема типологии ошибок машинного перевода: стремление к универсальности vs таргетированность. Вестник Московского университета. 2024;22(2):7-25. DOI: 10.55959/MSU2074-6636-22-2024-17-2-7-25Grebenyuk AV. Towards building a taxonomy of machine translation errors: versatility vs targeted approaches. Vestnik Moskovskogo Universiteta. Seriya 22. Teorija Perevoda = Moscow University Bulletin on Translation Studies. 2024;22(2):7-25 (in Russian). DOI: 10.55959/MSU2074-663622-2024-17-2-7–25Цзюньлин Гу, Чжунлянь Хуан. Система классификации переводческих ошибок. Вестник Московского университета. 2016;22(3):26-39.Gu Jun-ling, Huang Zhong-lian. Study into classifications of translation mistakes. Vestnik Moskovskogo Universiteta. Seriya 22. Teorija Perevoda = Moscow University Bulletin on Translation Studies. 2016;22(3):26-39 (in Russian).Гончаров А.А., Бунтман Н.В., Нуриев В.А. Ошибки в машинном переводе: проблемы классификации. Системы и средства информатики. 2019;29(3):92-103. DOI: 10.14357/08696527190308Goncharov AA, Buntman NV, NurievVА. Machine translation errors: problems of classification. Systems and Means of Informatics. 2019;29(3):92-103 (in Russian). DOI:10.14357/08696527190308Петрова Т.И. Тылбаас уопсай теорията. Якутск: Издательский дом Якутского госуниверситета; 2007:38 (На якут. языке).Petrova TI. General theory of translation. Yakutsk: Publishing house of the Yakutia State University; 2007:38 (In Yakut).Шевчук Е.В., Никифорова Ж.А. Постредактирование и типичные ошибки в автоматизированном переводе научно-публицистических текстов. Вопросы методики преподавания в вузе. 2021;10(39):46- 54. DOI: 10.18720/HUM/ISSN 2227-8591.39.04Shevchuk EV., Nikiforova ZhA. Post-editing and typical mistakes in the computer-aided translation of academic, scientific, and journalistic texts. Teaching Methodology in Higher Education. 2021;10(39):46– 54 (in Russian). DOI: 10.18720/HUM/ISSN 2227-8591.39.04Панасенков Н.А. Опыт обучения студентов-лингвистов постредактированию машинного перевода (на материале англо-русского перевода с помощью систем «Google Translate», «Яндекс Переводчик» и «Promt»). Педагогическое образование в России. 2019;(1):55-60. DOI 10.26170/po19-01-08Panasenkov NA. Experience of teaching linguistics students how to post-edit machine-generated translation (based on english-russian translations via Google Translate, Yandex.Translate and Promt systems). Pedagogical Education in Russia. 2019;(1):55-60 (in Russian). DOI 10.26170/po19-01-08Митин П.С. Типичные ошибки машинного перевода общеполитической лексики (на примере перевода прессы Арабской Республики Египет). Вестник Московского университета. Серия 22. Теория перевода. 2021;22(1):7-34.Mitin PS. Typical errors in machine translation of sociopolitical vocabulary: a case stydu of translations of Egypt’s mass media. Vestnik Moskovskogo Universiteta. Seriya 22. Teorija Perevoda = Moscow University Bulletin on Translation Studies. 2021;22(1):7-34 (in Russian).Шушарина Г.А., Петрунина Ж.В. Сопоставительный анализ текстов онлайн-переводов. Вестник Челябинского государственного университета. 2021;450(4):185-192. DOI 10.47475/1994-2796-2021-10425Shusharina GA., Petrunina ZhV. Comparative analysis of online translations texts. Bulletin of Chelyabinsk State University. 2021;450(4):185-192. (in Russian). DOI 10.47475/1994-2796-2021-10425Грамматика современного якутского литературного языка. Москва: Наука; 1982:496.Grammar of the modern Yakut literary language. Moscow: Science; 1982:496 (in Russian).Төрүттэнии кинигэтэ. Тахсыы кинигэтэ. Москва: Институт перевода Библии; 2022:279 (На якут. языке).Genesis. Exodus. Moscow: Institute for Bible Translation; 2022:279 (In Yakut).Библия позволит осуществлять машинный перевод на тысячи языков https://indicator.ru/humanitarian-science/bibliya-mashinnyj-perevod-11-05-2017.htm (Дата обращения: 11.06.2025)The Bible will allow machine translation into thousands of languages https://indicator.ru/humanitarian-science/bibliya-mashinnyj-perevod-11-05-2017.htm [Accessed: 01.06.2025] (in Russian).Мигалкина Е.И. Сарсыҥҥыга сурук: хоһооннор. Якутск: Айар; 2023:96 (На якут. языке)Migalkina EI. Letter to tomorrow: poems. Yakutsk: Ayar; 2023:96 (In Yakut).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.