Қазақ тілінен ағылшын тіліне машиналық аударудағы лексикалық таңдауды шешу жолдарының моделдері мен әдістерін жасау

Пән: Тілтану, Филология
Жұмыс түрі: Дипломдық жұмыс
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 65 бет
Таңдаулыға:

ӘЛ-ФAРAБИ AТЫНДAҒЫ ҚAЗAҚ ҰЛТТЫҚ УНИВЕРСИТЕТІ

МЕХAНИКA-МAТЕМAТИКA ФAКУЛЬТЕТІ

«AҚПAРAТТЫҚ ЖҮЙЕЛЕР» КAФЕДРAСЫ

«Қазақ тілінен ағылшын тіліне машиналық аударудағы лексикалық таңдауды шешу жолдарының моделдері мен әдістерін жасау» тақырыбына жазылған

ДИПЛОМДЫҚ ЖҰМЫС

Орындаған

(қолы)

Серікбаев Е. Н.

Орындаған:

(қолы):

Серікбаев Е. Н.:

Орындаған: Ғылыми жетекші т. ғ. д., профессор

(қолы):

(қолы)

Серікбаев Е. Н.: Тукеев У. А.

Орындаған:

(қолы):

Серікбаев Е. Н.:

Орындаған: Нормабақылаушы

(қолы):

(қолы)

Серікбаев Е. Н.: Жуманов Ж. М.

Орындаған:

(қолы):

Серікбаев Е. Н.:

Орындаған:

(қолы):

Серікбаев Е. Н.:

Орындаған:

Қорғауға жіберілді

Кафедра мең. қ. а. PhD докторы

(қолы):

(қолы)

Серікбаев Е. Н.: Есенгалиева Ж. С.

Алматы 2015

Реферат

Дипломдық жұмыс 64 беттен, 10 суреттен, 3 кестеден, 5 листингтен, 16 формуладан, 25 пайдаланылған әдебиеттер тізімінен және 2 қосымшадан тұрады.

Кілттік сөздер: НЕГІЗГІ ТІЛ, МАҚСАТ ТІЛ, МАШИНАЛЫҚ АУДАРМА, ЕРЕЖЕЛЕРГЕ НЕГІЗДЕЛГЕН МАШИНАЛЫҚ АУДАРМА, ЛЕКСИКАЛЫҚ ТАҢДАУ, СӨЗДІҢ КӨП МӘНДІЛІГІ, ПАРАЛЛЕЛЬДІ КОРПУС, МАКСИМУМ ЭНТРОПИЯ ӘДІСІ, АПЕРТИУМ ПЛАТФОРМАСЫ.

Зерттеу нысаны: қазақ-ағылшын машиналық аударма жүйесі.

Жұмыстың мақсаты: қазақ тілінен ағылшын тіліне машиналық аударудағы лексикалық таңдауды шешу жолдарының моделдері мен әдістерін жасау.

Зерттеу әдістері: ережелерге негізделген машиналық аудармадағы лексикалық таңдау есебін Максимум энтропия әдісімен шешу.

Нәтижелері: параллельді қазақ-ағылшын белгіленбеген корпусы дайындалды, Максимум энтропия әдісін қолдану үшін көп мәнді сөздер тізімі жасалды, көп мәнді сөздер үшін қазақ-ағылшын параллельді корпусынан алынған сөйлемдер C# бағдармалау тілінде өңдеуден өтіп, көп мәнді сөздердің ықтималдықтар кестесі жасалынды.

Жұмыстың жалпы сипаттамасы: ережеге негізделген машиналық аударма жүйесіндегі лексикалық таңдауды шешуде параллельді корпусты пайдалану ұсынылды.

Енгізу деңгейі: C# бағдарламалау тілінде жасалған көп мәнді сөздер үшін ықтималдықтар кестесін Апертиум платформасындағы лексикалық таңдау модулінде қолдану.

Қолдану аймағы: машиналық аударма жұмысымен айналысатын барлық салалар, адармашылық саласында.

Жұмыстың маңыздылығы: көп мәнді сөздің дұрыс аударылуы аудармаға тікелей әсер етеді.

Зерттеудің болашақтағы дамуы: қазақ-ағылшын параллельді корпусының өлшмін кеңейту, корпусты толығымен сөз таптарына бөлу, көп мәнді сөздер тізімін көбейту, Апертиум платфомасындағы лексикалық таңдау модуліндегі ережелер санын көбейту.

Реферат

Дипломная работа состоит из 64 страниц, 10 рисунков, 3 таблиц, 5 листингов, 16 формул, 25 источников и из 2 приложений.

Ключевые слова: ЯЗЫК ПЕРЕВОДА, ЦЕЛЕВОЙ ЯЗЫК, МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД, МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД НА ОСНОВЕ ПРАВИЛ, ЛЕКСИЧЕСКИЙ ВЫБОР, МНОГОЗНАЧНОСТЬ СЛОВ, ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ КОРПУС, МЕТОД МАКСИМУМ ЭНТРОПИЙ, ПЛАТФОРМА АПЕРТИУМ.

Объект исследования: система казахско-английского машинного перевода.

Цель работы: разработка моделей и методов решения лексического выбора в машинном переводе с казахского языка на английский язык.

Методы исследования: решение задачи лексического выбора в машинном переводе на основе правил методом Максимум энтропий.

Результаты: разработан неотмеченный казахско-английский параллельный корпус, собран список многозначных слов для использования метода Мкасимум энтропий, извлеченные из параллельного казахско-английского корпуса предложений для многозначных слов обработаны на языке программирования C#, разработаны таблицы вероятностей многозначных слов.

Основные характеристики работы: предложено использование параллельного корпуса для решения задачи лексического выбора в машинном переводе на основе правил.

Степень внедрения: использование таблиц вероятностей для многозначных слов разработанных на языке программирования С# для модуля лексического выбора в платформе Апертиум.

Область применения: все среды занимающееся машинным переводом, в переводческом деле.

Значимость работы: правильный перевод многозначного слова влияет на значение перевода.

Дальнейшее развитие исследований: расширить размеры казахско-английского параллельного корпуса, отметка корпуса по частям речи, увеличить список многозначных слов, дополнить правила в модуле лексического выбора на платформе Апертиум.

Abstract

Diploma work consists of 64 pages, 10 figures, 3 tables, 5 listings, 16 formules, 25 references and 2 appendixes.

Key words: SOURCE LANGUAGE, TARGET LANGUAGE, MACHINE TRANSLATION, RULE BASED MACHINE TRANSLATION, LEXICAL SELECTION, WORD SENSE DISAMBUGATION, PARALLEL CORPUS, MAXIMUM ENTHROPY MODEL, APERTIUM PLATFORM.

Research object: Kazakh-English machine translation system.

Research goal: development of models and methods for solving the lexical selection problem in machine translation from Kazakh into English.

Research methods: solving the task of lexical selection in rule based machine translation by Maximum entropy method.

Results: developed unaligned Kazakh-English parallel corpus, collected a list of ambiguous words to use Maximum entropy method, extracted from Kazakh-English parallel corpus sentences for ambiguous words are processed in the programming language C#, developed probability tables for ambiguous words.

Main characteristics of research: proposed to use a parallel corpus for the task of lexical selection in rule based machine translation.

Implementation degree: use of probability tables for ambiguous words developed in the programming language C# for the module of lexical selection in Apertium platform.

Usage area: all areas of machine translation and translation business.

Value of research: correct translation of an ambiguous word affects to the translation.

Further development of research : extend the size of Kazakh-English parallel corpus, align corpus by part of speech, to increase the list of ambiguous words, complement the rules in the lexical selection module on Apertium platform.

Мазмұны

КІРІСПЕ6

1 ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ ЛЕКСИКАЛЫҚ ТАҢДАУДЫ ШЕШУДЕГІ КӨП МАҒЫНАЛЫ СӨЗДЕРДІҢ РОЛІ МЕН БЕРІЛГЕН ЕСЕПТІҢ ҚОЙЫЛЫМЫ8

1. 1 Аудармалық сәйкестілік және көп мағыналы сөздірдің аудармадағы ролі8

1. 2 Көп мағыналы сөздер және машиналық аударма14

1. 3 Лексикалық таңдау және есептің қамту аймағы19

2 ЛЕКСИКАЛЫҚ КӨП МӘНДІЛІКТІ ШЕШУ ӘДІСТЕРІН ЖӘНЕ ШЕШІМ АЛГОРИТМІН ТАҢДАУ21

2. 1 Машиналық аудармадағы лексикалық көп мәнділікті шешу әдістерінің негізгі түрлері21

2. 2 Лексикалық көп мәнділікті шешуде қолданылатын Леск алгоритмі23

2. 3 Лексикалық көп мәнділікті шешуде қолданылатын Максимум энтропия әдісі28

3 ЛЕКСИКАЛЫҚ ТАҢДАУДЫ ШЕШУ ҮШІН АПЕРТИУМ ПЛАТФОРМАСЫНДА МАКСИМУМ ЭНТРОПИЯ ӘДІСІН ҚОЛДАНУДЫҢ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ БАҒДАРЛАМАЛЫҚ ҚАМТАМАСЫЗДАНДЫРУЫ. 33

3. 1 Апертиум платформасындағы лексикалық таңдау модулі33

3. 2 Параллельді корпустан лексикалық таңдау ережелерін үйрену. 42

3. 3 Апертиум платформасында Максимум энтропия әдісін қолдану алгоритмі47

4 ТӘЖІРИБЕЛІК ЖҰМЫСТЫҢ ҚОРЫТЫНДЫЛАРЫ52

ҚОРЫТЫНДЫ57

А ҚОСЫМШАСЫ60

Ә ҚОСЫМШАСЫ62

КІРІСПЕ

Дипломдық жұмыстың тақырыбы - қазақ тілінен ағылшын тіліне машиналық аударудағы лексикалық таңдауды шешу жолдарының моделдері мен әдістерін жасау.

Лексикалық таңдау - негізгі тілде берілген сөздің не болмаса мәтіннің мақсат тілге аударғандағы бірнеше аудармалар арасындағы таңдау есебі. Бұл есеп сөздің көп мәнділігімен тығыз байланысты. Лексикалық таңдау есебінің лексикалық көпмәнділік есебінен айырмашылығы мұнда біртілді аудармадағыдай тек мағыналық аударманың дұрыстығын тексермей, сонымен қатар екі тілдің арасындағы сәйкес аудармасын табу болып табылады. [1]

Лексикалық көп мәнділікті шешу - бұл белгілі мәнмәтінде көп мағыналы сөздің мағынасын табу процесі болып табылады. Адам үшін мәнмәтінде сөздердің дұрыс мағынасын табу қиынға түспейді, бірақ машина үшін бұл оңай емес. Себебі, сөздердің мағынасын дұрыс түсіну және таңдау қабілетін жасау алгоритмдерін құру өте қиын есеп.

Қазіргі таңда машиналық аударма ісі көптеген кәсәби салаларда және ғылыми зерттеулерде қолданыс табуда. Аударма сапасының жоғары және мағыналық сәйкестігі дұрыс болуы үшін заманауи техника мен технологиялардың көптеген түрлері мен әдістері қолданылуда. Осы мәселенің дұрыс шешімін табуда Апертиум ашық-кодты платформасы машиналық аударма саласында елеулі орын алады.

Апертиум платформасы - бұл машиналық аударманың трнасферлік жүйесі. Аудармалар сөздіктер мен трансферлік типті ережелер көмегімен іске асырылады. Толық синтаксистік талдаудың орнына, бөлек лексикалық бірліктер талданады. Апертиум машиналық аударма платформасы семантикаға негізделген. Семантикалық аудармадан бөлек қазіргі таңда статистикалық аударма да аудармашылық саласында елеулі орын алады. [3]

Статистикалық машиналық аударма - тілдік жұптардың үлкен ауқымдағы аудармаларын салыстыруға негізделген машиналық аударманың бір түрі. Тілдік жұптар - белгілі бір тіл мен екінші бір тіл арасында аудармалары сәйкес келетін сөйлемдерді қамтитын мәтіндер. Бұл қостілді қатар тұтынатын адамның осы екі сөйлемді жазу нұсқасы, сондай-ақ адамдар жасаған аударма да болуы мүмкін. Осылайша статистикалық машиналық аударма «өзін-өзі жетілдіру» қасиетіне ие. Тілдік жұптар қаншалықты көп болса, соншалықты дәл аударма қалыптасады да, статистикалық машиналық аударма нәтижесінің сапасы артады. [5]

Лексикалық таңдау мәселесін Апертиум ашық кодты платформасында лексикалық таңдау ережелерін жазу арқылы шешуге болады. Апертиум - бұл бастапқы кодтармен берілген ашық машиналық аудармашы жүйесі. Апертиум машиналық аударма жүйесі бірнеше модульдерден құралады, солардың бірі - лексикалық модуль. Лексикалық таңдау Апертиум платформасындағы басқа модульдар сияқты аударма жүйесін ақпаратпен қамтамасыз етеді. Осы ережелер формализі ережелердің мәнмәтініне негізделеді.

Қарастырылып отырған дипломдық жұмыста аударманың екі тәсілін де қолдануды ұсындық. Негізгі аудармалық бағыт ретінде семантикаға негізделген аударманы қарастырамыз.

Аударманың дұрыс әрі шынайы болуы үшін семантика бөліміндегі лексикалық таңдау мәселесін дұрыс шешу керек. Сөздердің көпмағыналығына қарай әрбір сөздің дұрыс аударылғанын қамтамасыз ету керек. Осы орайда біз лексикалық таңдау мәселесіне көшеміз.

Лексикалық таңдау мәселесін шешудің қазіргі таңда бірнеше әдстері қалыптасқан. Әдістердің ішіндегі көп қолданысқа ие болғандыры «Жасырын Марков моделі», «Максимум энтропия моделі» болып табылады.

Максимум Энтропия (қысқаша MaxEnt) әдісі тізбекті классификациялау үшін қолданылады. Тізбекті классификациялау есебі немесе тізбекті белгілеу (sequence labeling) бұл - әлдебір тізбектің әрбір элементтерін белгілеу есебі болып табылады, сөз үшін оның сөз табын анықтау секілді.

1 ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ ЛЕКСИКАЛЫҚ ТАҢДАУДЫ ШЕШУДЕГІ КӨП МАҒЫНАЛЫ СӨЗДЕРДІҢ РОЛІ МЕН БЕРІЛГЕН ЕСЕПТІҢ ҚОЙЫЛЫМЫ

1. 1 Аудармалық сәйкестілік және көп мағыналы сөздірдің аудармадағы ролі

Аударманың мазмұны мен құрылымы жағынан түпнұсқаға қол жеткізуге ұмтылу, тек аударма барысында біріктірілетін мәтіндер мен сол мәтіндердегі жеке тіркестер ғана емес, сонымен қатар бастапқы тіл мен аударма тілін құрайтын бірліктердің де балама болып табылатындығына әкеліп соғады. Берілген бастапқы тілдің бірліктерін аудару үшін аударма тілінің белгілі бір бірліктерін қолдану кездейсоқ жағдай емес. Екі бірліктің де қатысты тұрақтылық мағыналары бар, демек олардың аударма барысында бірінің орнын бірі толықтыруы мағыналарының көптеген ұқсастықтары бар екендігін көрсетеді. Мұндай мағыналық ұқсастық олардың арасындағы аударма баламалық қатынастарды аударуға, яғни олардың бірін екіншісінің аудармасы ретінде күнделікті қолдануға алғышарттар жасайды. Берілген бастапқы тілдің бірлігін аудару үшін үнемі пайдаланылатын аударма бірлігін аудармадағы сәйкестілік деп атаймыз.

Аударманың жеке теориясы берілген тілдің бірліктеріне немесе берілген тілдегі аударма сәйкестіліктері жүйелерінің басқа, әр түрлі тілдерге қатысты аударма сәйкестіліктерін зерттейді. Басқа тілдің кейбір бірліктерін аударма сәйкестіліктері ретінде пайдаланатын бір тіл бірліктері өз кезегінде, яғни аударма кері қарай іске асырылған жағдайда аударма тілінің қызметін атқара отырып, басқа тілдің сәйкестіліктері болып табыла бермейді. Басқаша айтқанда, аудармадағы сәйкестілік толығымен қайтарымды емес, тілдер бірліктерінің қатынастары әрбір жеке аударма теориясының шегінде екі тілдің әрбіріне аудару барысында өз алдына бөлек зерттеледі.

Аудармадағы сәйкестіліктер бастапқы тіл бірліктерімен тең қатынаста қызмет атқарушы ретінде есептеледі. Сондықтан аударма тілі мен бастапқы тіл бірліктері мағыналарының жақындығы аударма сәйкестіліктерінің пайда болуына алғышарттар жасайды. Аудармада балама қатынастары оқшауланған тіл бірліктерінің арасында емес, тілдегі айтылымдар құрамында шығатын бастапқы тіл мен аударма тілі бірліктерінің арасында орнатылады. Олардың коммуникативті тең бағалы болуының қабілеті олардың тіл жүйесіндегі мағынасы жөнінен емес, тілдегі қолданыс ерекшеліктерімен анықталады. Сондықтан аудармадағы сәйкестіліктерді екі тіл жүйесінде орын алатын бірліктерді салыстыра айқындаудың қажеті жоқ. Оны аударма барысында біріктірілетін коммуникативті тең бағалы айтылымдардан анықтай аламыз. Бұл түпнұсқаны аудару барысында, салыстырмалы талдау кезінде бір-бірімен теңестірілетін бастапқы тіл мен аударма тілі бірліктерінің аударылуымен анықталады. Тәжірибелік мақсат негізінде, аударманың жеке теориясы сәйкестілік таңдауы ерекше қиындық тударатын сөздік құрамның бірліктері мен бастапқы тілдің грамматикалық құрылымы аудармаларының мәселелерін анығыр-ақ қарастырады.

Ереже бойынша бастапқы тіл бірлігі бастапқы талдау орны ретінде алынып, оған аударма тілі сәйкестілігі ізделінеді. Қағидаға сәйкес бастапқы тіл бірліктері үшін мұндай сәйкестіліктерді кез келген тіл жүйесінің деңгейінде: фонемадан сөйлемге дейін табуға болады.

Ағылшын сөзінің әрбір фонемасына артикуляция мен дыбысталу жағынан жақын фонемелер орыс немес қазақ тілдерінде де табылады.

Қазақша немесе орысша ауадрмадағы ағылшын сөзінің әрбір морфемасына қазақ сөзінің белгілі бір морфемасы сәйкес келеді. Түбір морфемдер, сонымен қатар қосымшалы, оның ішінде сөз өзгерткіш жұрнақтары/жалғаулары бар морфемдер де бір-біріне сәйкес бола алады.

Сөз деңгейіндегі сәйкестілік.

My friend lives in Astana- Менің досым Астанада тұрады.

Alya was very happy yesterday - Әлия кеше өте бақытты болды.

Бұл жерде әрбір ағылшын тіліндегі сөйлемнің әрбір сөзіне қазақша аудармасында сәйкестелінетін сөз табуға болады. Мұндай сөзбе-сөз аударуды аса күрделі құрылымды сөйлемді аудару кезінде де қолданады.

The Industrial Revolution brought into being the industrial proletariat and with it the fight for civil and political rights, trade-unions and the right to vote.

Өнеркәсіп төңкерісі өмірге өнеркәсіп пролетариатын және сонымен қатар азаматтық және саяси құқықтарды, трейд-юниондар мен дауыс құқығын алып келді.

Сөзбе-сөз аудармада түпнұсқаның барлық элементіне абсолютті (дара) сәйкестілік қарастырылмайды, өйткені ереже бойынша қазақ тілінде ағылшын артикльдерімен кейбір қызметтік және қосымша сөздерге тікелей балама жоқ. Көбінесе сөзбе-сөз сәйкестілікті түпнұсқаның тек кейбір сөздерінен ғана табуға болады, ал қалған сәйкестіліктер басқаша деңгейлерде орнатылады.

Сөз тіркес деңгейіндегі сәйкестіліктер:

To bore to death by something-өлердей жалықтыру.

To keep to a diet-диета сақтау.

To see a doctor-дәрігерге көріну.

To live from hand to mouth-күнін әрең көру.

Бұл жағдайларда сөз тіркестері түпнұсқа және аудармада тұтастай балама тауып тұр, ал олардың құрамындаға сөздер бір-біріне сәйкестілік ретінде қабылдана алмайды.

Сөйлемдер деңгейіндегі сәйкестіліктер:

There is a pretty kettle of fish- Міне, осындай жағдай!

I wish you had come- Келгеніңде ғой.

I really feel bad about it- Мен оған шынымен де өкінемін.

Балама сөйлемдердің түпнұсқасы мен аудармасында бір-бірінің орнына беріліп тұрған сөз бен сөз тіркестері кездеседі. Солай бола тұрса да, қазақ тіліндегі сөйлемдер үнемі ағылшын тіліндегі сөйлемдердің сәйкестіліктері мен мағынасын жеткізу үшін қолданылады және сөзсіз, олардың толық мақсатта сәйкестіліктері болып табылады.

Аударма сәйкестіліктері жүйесін сипаттағанда айтылымдардың көптеген жағдайда қолданылатын, тұрақты мағынаға ие бастапқы тілдің лексикалық, фразеологиялық және грамматикалық бірліктерінің сәйкестіліктеріне басты назар аударылады. Ереже бойынша аударма тіл бірлігі де сәйкестілік ретінде сол деңгейде көрінеді. Алайда сөз айтылымдары әр түрлі деңгейдегі бірліктердің өзара байланыстары негізінде құрылады. Түпнұсқаның берілген бірлігі аударылғанда, қай деңгейдегі амалмен жеткізілетіндегі аударма барысында алдын-ала анықталмайды. Сондықтан аударма сәйкестіліктерінде әр түрлі деңгейдегі нақты жағдайларды ұстануға болады.

Ағылшын тіліндегі but she will do it сөйлемінің көмекші етістігіндегі екпін аударма барысында бірліктердің көмегімен жеткізіледі. Бірақ ол оны міндетті түрде орындайды /фонетикалық-лексикалық сәйкестілік/. Осы жолмен лексико-грамматикалық сәйкестілік /Pass me some sugar-Маған қант беріп жіберіңіз/және грамматикалық-лексикалық сәйкестілік /The delegation had been received by the prime-minister-Бұған дейін өкілдер премьер-министрдің қабылдауында болды/құрылады.

Сәйкестілік ретінде бір деңгей шегіндегі, яғни аударма тіл жүйесінде орын алатын бірліктер, сондай-ақ түпнұсқада орын ауыстыра алатын және де осы деңгейдегі басқа да бірліктер қызмет атқара алады.

Ағылшын және қазақша сөздік құрамында көбіне ортақ мағына беретін сөздер бар (to go, to be, to come, to leave- жүру, бар болу, келу, қалдыру немесе кетіп қалу) және де көбіне тұрақты мағыналы сөздер бар (to stand, to slip away, to fly, to possess-тұру, кетіп қалу, ұшу, иемдену) . Алайда, осы сөздердің қолданысын қарастырсақ, қазақ тіліне қарағанда ағылшын тілінде ортақ мағынаға ие сөздер көбірек қолданылады. Ағылшын аудармасымен салыстырғанда, осыдан шығатыны «to be» сөзіне “болу» сөзі ғана емес, «тұру», «өмір сүру» және «to go» сөзіне “жүру, айдау, ұшу» сөздері сәйкес келе береді. Бұл сәйкестіліктерді аудармаларды салыстырғанда және сөздердің басқа бірліктерінің қатынастарынын да көруге болады.

Аудармадағы жиі сәйкестіліктер бастапқы тіл бірлігінің қатынасына тән және белгілі бір бастапқы тіл деңгейінің сәйкестілігіне сай топтастырылады. Бірінші белгісі бойынша сәйкестіліктер көптік және жекелік болып бөлінеді. Екінші белгісі бойынша лексикалық, фразеологиялық болады. Екінші белгісі бойынша лексикалық, фразеологиялық және грамматикалық болып бөлінеді. Көрсетіліп кеткендей, қажетті жағдайда деңгей арасындағы сәйкестіліктер де сипатталады. Фонемдік және морфемдік сәйкестіліктер бірліктер құрамының аса жоғары деңгейінде қарастырылады. Сөйлем деңгейіндегі сәйкестілік не фразеологиялыққа қосылады немесе тізімі берілген сөз мөрі ретінде қарастырылады.

Жекелік (тұрақты) сәйкестілік- бұл берілген бастапқы тіл бірлігінің аудармадағы көбінесе тұрақты тәсілі, түпнұсқада оның пайда болуының барлық жағдайында қолданылады, өз мағынасында бұл салыстырмалы түрде контекстке бағынбайды. Жекелік сәйкестілік аударма бірліктерінің тұрақты баламасы болып, көбіне оның мағынасын қайта толық өңдейді. Жекелік сәйкестіліктер, ең алдымен, терминдерде, жалқы есімдерде, географиялық атауларда, сонымен қатар күнделікті қолданыстағы сөздер мен сөз тіркестерінде бар:

Thames- Темза

contrabandist- контрабандист

Көптік сәйкестілік бұл- берілген бастапқы тіл бірлігінің аудармасындағы жиі қолданылатын тәсілдердің бірі. Олардың арасындағы таңдау контексттегі шартқа байланысты анықталады. Мұндай жағдайда әрбір нұсқадағы сәйкестіліктер бастапқы бірліктердің мағынасын өзіне ұқсас мағынада тек жартылай ғана бере алады:

Essence- мән, өмір

Gap- тесік, үзіліс, кемшілік

Knot- буын, бант, бір топ халық

Attitude- қатынас, позиция, саясат

Нұсқалық (вариантты) сәйкестілік бір мағыналы сөзге де, сондайақ әр түрлі мағыналы, көп мағыналы сөзге де ие бола алады:

Trade-union- кәсіподақ, трейд юнион

Labour party- лейбористік партия, жұмысшылар партиясы

Chamber- бөлме, апартамент, зал, конференц зал, кабинет, қойма

Көбінесе нұсқалық сәйкестіліктер аударма тіліндегі синонимдер немесе паронимилардан құралады.

Enjoyment- рақат

Writing- жазу, жазатын қағаз

Prestige- бедел, абырой, мәртебе

Сәйкестіліктерді тұрақты және нұсқалыққа бөлуді, ең бастысы лексикалық және фразеологиялық сәйкестілікте қолдануға болады. Түпнұсқа бірлігінің грамматикалық сәйкестілігі басқа сипатқа ие. Грамматикалық мағыналар бір-біріне ұқсас болып келеді. Олардағы ақпарат сәйкес грамматикалық безендірілетін лексикалық бірліктің мағыналарымен нақтыланады. Аудармадағы грамматикалық қалыпты таңдау көбінесе түпнұсқа бірліктерінің грамматикасымен емес, жеткізілетін ақпараттың толығымен атылуын ұйымдастырумен таңдалады.

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.