Теоретическое исследование стилистических проблем перевода

  Относительный характер художественного перевода напрямую связан с такими оценочными понятиями, как эквивалентность и адекватность. Рассматривая адекватность как соответствие переведенного текста цели перевода, а эквивалентность - как меры соответствия переведенного текста исходному тексту независимо от цели перевода, предполагается более или менее отчетливое уровневое деление текста. При этом важность приобретает понимание того, что эквивалентность элементов одного уровня не будет означать, что в целом перевод текста адекватен оригиналу, так же как и адекватно переводный текст, еще не дает повода говорить о том, что составляющие исходный текст уровни будут находиться в отношении эквивалентности с аналогичными уровнями в тексте перевода.

  В зависимости от понимания переводчиком художественного замысла писателя, его интенций, композиционно-стилистических средств, с помощью которых этот замысел реализуется, будет варьироваться и степень применимости данных оценочных понятий к теории перевода, а также зависеть и участь произведения в принимающей культуре.

  Стилистические средства, являющиеся способом выражения авторского замысла, представляют особую трудность для перевода, если они являются стилистически сниженной лексикой, в частности арготизмами. Трудность заключается в том, что это художественное средство прочно вошло в использование писателей разных эпох и литературных течений как прием, помогающий охарактеризовать персонаж, как его речевая характеристика, для придания повествованию «разговорности», интимности. В отечественной переводческой практике для этого имеется удовлетворяющий в данном случае требованиям художественного текста (оказать эстетическое воздействие на читателя) способ передачи. Речь идет о функциональной замене (экспрессивном просторечии).

  Большая трудность возникает тогда, когда идиомы наряду со стилистической функцией выполняют и игровую (собственно эстетическую) или смешанную (совокупность этих двух). Ситуация еще больше усложняется в том случае, если, с одной стороны, влияние оказывает жанр художественного произведения, «нормы» которого не позволяют переводчику полноценно воспроизвести эти особенности. С другой стороны, - статус, сфера функционирования и степень восприятие определенных тропов в разных культурах. Полноправно являясь стилеобразующим средством, они в целом не находят семантически-стилистического эквивалентного отражения в переводах. Наибольшей степени эквивалентности они достигают в тех случаях, где есть возможность передачи вариантным соответствием или функциональной заменой, т.е. когда арготическая единица выполняет стилистическую функцию. Игровая и смешанная функции, выражающие через арготизмы авторскую эстетическую позицию, его писательскую задачу, требуют определенного таланта и особого «чутья» от переводчика.

ГЛАВА 2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ ЛЕКСИКО-СТИЛИСТИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМ ПЕРЕВОДА

  Одним из первых исследователей, применивших математические методы к анализу литературного текста, стал Н.А.Морозов, опубликовавший в 1915 году статью «Лингвистические спектры: средство для отличия плагиатов от истинных произведений того или иного известного автора. Стилеметрический этюд». Он предложил методику подсчета частотности использования служебных частиц речи различными писателями для установления признаков их индивидуального стиля: «все оригинальные авторы отличаются своим складом речи, даже и в том случае, когда мы сравниваем их с писателями того же самого поколения. Мы, русские, легко отличаем, например, склад речи Гоголя от склада речи Пушкина или Тургенева. В английской литературе склад речи Теккерея совсем не похож на склад речи Диккенса, и в них обоих чувствуется еще большее различие от склада речи Киплинга или Бретгарта». Результаты подсчета были представлены в виде графиков, названных ученым «лингвистическими спектрами».

  Предпринятое Н.А. Морозовым изучение трудов античных писателей, А.С.Пушкина, Л.Н. Толстого и Н.В. Гоголя определило новое направление исследований русских лингвистов. В то же время результаты его наблюдений подверглись критике со стороны А.А. Маркова, выпустившего еще в 1913 году статью «Пример статистического исследования над текстом “Евгения Онегина”, иллюстрирующий связь испытаний в цепь», где был проведен анализ распределения гласных и согласных среди первых 20000 букв романа в стихах «Евгений Онегин». В своем докладе на заседании Отделения Физико-математических наук и статье «Об одном применении статистического метода» (1916 г.) Марков опроверг выводы Морозова на основании собственного статистического изучения книг русских писателей (несостоятельность его критики доказана путем компьютерной проверки В.А. Бубновым и А.В. Сурвилло). По мнению Морозова, только «значительное расширение поля исследования (подсчет не 5 тысяч, а сотен тысяч слов) может придать заключениям некоторую степень основательности».

Реализация такого подхода  оказалась возможной лишь после  появления соответствующей вычислительной техники, и использовался он, как  правило, для определения времени  создания и авторства художественных текстов, мемуаров и переписки, исторических документов. Так, в 1973 году была разработана  программа для большой ЭВМ (БЭСМ-6) (на языке ФОРТРАН), и вплоть до 1988 г. обработка текстового материала  производилась с помощью этой программы в ВЦ АН СССР и в НИВЦ МГУ. В 1989 г. была создана новая версия программы для персональных компьютеров, совместимых с IBM PC/AT, и такие исследования велись в лаборатории исторической информатики кафедры источниковедения Исторического факультета МГУ.

Использование точных методов  позволило расширить диапазон исследований. Так, например, В. Фукс предпринял попытку  формализованного анализа стилевых характеристик библейских текстов. Определив матрицу частот переходов  для синтаксических классов слов в каждом изучаемом источнике, В. Фукс обратился к показателям  индекса различия, значения которого показали, в частности, что фрагменты  «Евангелия от Иоанна» обладают большим  сходством и сильно отличаются от «Апокалипсиса»; «Деяния апостолов» обнаруживают внутреннее единство, а  «Евангелие от Луки» – несколько  меньшее сходство. Фуксу удалось  четко различить стилевые особенности  всех четырех канонических евангелических текстов.

  Бурное развитие компьютерных технологий позволило автоматизировать процесс работы. В 1979 году математик Г. Хетсо предложил оригинальную методику атрибуции литературных сочинений на основе следующих семи параметров: средняя длина слова в буквах, вычисляемая на основании выборок размером 500 текстовых слов; общее распределение длины слова; средняя длина предложения в словах, вычисляемая на основании выборок размером в 30 предложений; общее распределение длины предложения; лексический спектр текста на уровне словаря; лексический спектр текста на уровне текста; индекс разнообразия лексики. С помощью данной методики он провел исследование ряда анонимных статей в журналах «Время» и «Эпоха» с целью выяснения их принадлежности перу Ф.М.Достоевского, а также компьютерный анализ произведений Шолохова и романа «Тихий Дон», подтвердивший его авторство.

  Как правило, применение методов математической статистики было вызвано необходимостью выявления плагиата или атрибуции текста, уточнения его индивидуальных, национально-стилевых параметров. Среди подобных работ – исследование Фоменко В.П. и Фоменко Т.Г. «Авторский инвариант русских литературных текстов». Авторы, проанализировав большое количество произведений русской литературы XVIII-XX веков, доказали, что объем используемых служебных слов устойчив для каждого из писателей.

  Идеи исследователей начала XX века, в частности, А.А. Маркова, нашли продолжение в современных методиках. Например, Д.В. Хмелев изложил свой подход к определению авторства текстов, написанных на естественном языке (независимо от того, на каком именно), в работе «Распознавание автора текста с использованием цепей А.А. Маркова». Его метод основывается на формальной математической модели последовательности букв (и любых других элементов) текста как реализации цепи Маркова. По тем произведениям писателя, которые достоверно им созданы, вычисляется матрица переходных частот употребления пар элементов (букв, грамматических классов слов и т.п.). Она служит оценкой матрицы вероятности перехода из элемента в элемент. Матрица переходных частот строится для каждого автора. Создателем анонимного текста можно считать того, у которого вычисленная оценка вероятности больше (т.е. используется принцип максимального правдоподобия). Такой метод продемонстрировал несомненную точность.

  О.В. Кукушкина, А.А.Поликарпов и Д.В. Хмелёв в коллективном исследовании уточнили возможности применения данного метода с использованием разных единиц анализа, начиная от пар букв в их естественных последовательностях в тексте – в словах и пробелах между ними – и заканчивая парами менее обобщенных («полных») грамматических классов слов (а именно таких семантико-грамматических разрядов, как одушевленные существительные, неодушевленные существительные, прилагательные качественные, относительные, притяжательные и т.п.).

Ими была произведена перекрестная проверка метода на материале 385 текстов 82 авторов, среди которых – Н.В. Гоголь, Н. Гумилев, Ф.М.Достоевский, С. Есенин,  Н. Леонов, В. Набоков, А.С. Пушкин, М.Е.Салтыков-Щедрин, А. и Б. Стругацкие, Л.Н. Толстой, А.Н. Толстой, Д. Хармс, А.П. Чехов, В. Шукшин, В. Ян и многие другие.

  Основным результатом проведенного исследования стало подтверждение гипотезы о том, что использование грамматической информации в решении задачи определения действительного автора текста является достаточно эффективным. При этом использование такой простой единицы, как пара подряд идущих в тексте букв, дает более точные результаты, чем использование таких языковых категорий, как одиночные грамматические классы слов и их пары. Вполне возможно, что в буквенных парных структурах в преобразованном и, конечно, в неполном виде отображаются полные структуры морфем словоформ текста - префиксальные, корневые, суффиксальные и флективные. Тем самым, довольно большой объем словоизменительной и словообразовательной информации о структуре русских слов оказывается отображенным в статистике парной встречаемости букв, что и определяет довольно высокий уровень эффективности использования этой статистики для определения авторства текста.

  Другими словами, подсчет частот употреблений пар букв позволяет в некотором виде учесть информацию о словаре, который используется автором, а также, косвенно, информацию о предпочитаемых им грамматических конструкциях.

  Новую методику определения авторства по тексту на естественном языке предложил также О. Хрулев. В базу данных Oracle им были введены результаты частотного анализа 104 книг 38 писателей (количество книг для каждого автора было от 1 до 14, в том числе пять из них Л.Н. Толстого), общим размером более 30 Мегабайт чистого текста, в которых использовано почти 6 миллионов слов. Для анализа были написаны несколько программ на PL/SQL.

  Алгоритм проведения исследования выглядит следующим образом. На основе нескольких книг создается частотный словарь писателя; с помощью частотного словаря Шарова происходит нормализация, то есть полученные значения частоты употребления слов делятся на средние в русском языке. Вводится понятие расстояния между словарями, как сумма квадратов разностей частот между отдельными анализируемыми словами. При этом если слово есть в одном словаре, но совсем отсутствует в другом, то оно не берется в расчет. Учитываются первые 5000-10000 наиболее употребляемых слов русского языка. В качестве результата берется словарь с минимальным расстоянием.

  Текст должен быть достаточно большим, желательно более 30 Kb. На текстах малой длины частоты неустойчивы и сильно зависят от предметной области. По данному методу из 104 книг автор был определен верно в 102 случаях. Подобную методику можно применять также для больших социологических и психолингвистических исследований русского языка на больших корпусах текстов.

  О. Хрулев пришел к некоторым важным в методологическом отношении выводам: частотный словарь человека достаточно устойчив на больших объемах текста и неустойчив на малых; на частоту употребления слов существенно влияет не только автор, но также предметная область, жанр и размер анализируемого текста.

  Краткий обзор методик, основанных на статистическом подходе, убеждает в том, что компьютерный частотный анализ художественных текстов является эффективным и доказательным способом установления индивидуальных особенностей текстов с целью сравнительного изучения их интеллектуально-логических и экспрессивно-эмоциональных компонентов. Интенсивное развитие компьютерных технологий позволяет найти новые способы изучения литературных произведений с целью выявления уникальных черт стиля писателя,  определения авторства в спорных случаях и установления общих законов функционирования языка.

  Частотный анализ с помощью компьютерных расчетов дает возможность представить в виде графиков результаты изучения литературных произведений одного или разных авторов и на основании закона устойчивости частот выявить, в частности, количественную и качественную повторяемость предложных, союзных и местоименных лингвистических спектров (по терминологии Н.А. Морозова).

  Современные методики частотного лингвистического анализа текста открывают широкие возможности перед исследователями и переводчиками отечественного и зарубежного фольклора, поэзии и прозы, могут найти применение не только в филологических,  текстологических исследованиях, но и в искусствоведении, культурологи, социологии и других областях гуманитарного знания, в практике психолого-педагогического образования. В рамках данного исследования метод статистического анализа будет совмещен с методом количественного подсчета, что позволит нам сделать выводы по результатам практического исследования данной главы.

2.2. Анализ особенностей  возможных способов перевода  на материале художественного  текста

В рамках раздела 2.2. необходимо проанализировать способы перевода с английского языка на русский  язык средств художественной выразительности  на материале художественных текстов, применяя метод статистического  анализа. Структура раздела 2.2. представляет собой таблицу, состоящую из трех колонок. Первая колонка содержит в  себе практический материал на английском языке, во второй колонке приводится перевод данного материала, содержание третьей колонки определяется  примененными при переводе художественных текстов трансформациями.