За последние десятилетия методология лингвистических исследований претерпела кардинальные изменения, обязанные становлению и развитию новых методов анализа языка и приемов его описания, в частности использованию компьютерных технологий. Так, методы автоматической обработки языка в его письменной и устной формах оказались востребованными в области корпусных и лексикографических исследований, атрибуции текстов, анализа художественного текста, стилеметрии, моделировании языковых процессов, языковом прогнозировании и т.д. [Lasswell 1965]. Иная ситуация наблюдается в области переводоведения, в которой применение компьютерных инструментов, в том числе информационных технологий обработки данных направлено, главным образом, на оптимизацию процесса перевода в профессиональной переводческой деятельности (использование систем переводческой памяти и машинного перевода). Таким образом, потенциальный ресурс компьютерных технологий, ограниченный конкретной прикладной задачей, остается вне фокуса внимания исследователей в их теоретическом осмыслении основополагающих понятий переводоведения (эквивалентность и адекватность). Данное исследование имеет целью восполнить эту лакуну и установить, каким образом компьютерные технологии позволяют объективизировать процедуру сопоставительного анализа оригинального текста и текстов переводов. В рамках исследования мы использовали лицензированную версию компьютерной программы итальянского производителя T-LAB [T-LAB 2023], включающую набор лингвистических, статистических и графических инструментов для различных видов анализа текстов (контент-анализ, анализ тональности, семантический анализ, тематический анализ, интеллектуальный анализ текста, карта восприятия, анализ дискурса, сетевой анализ). Импортируемый в программу корпус может быть представлен как отдельным текстом, так и совокупностью текстов, при этом последняя опция представляется нам наиболее перспективной для проведения сопоставительного исследования многоязычных корпусов. Основу корпуса настоящего исследования составил текст романа В.В.Набокова «Машенька» (1926), на русском, английском, французском и немецком языках. На первом этапе для анализируемых текстов были построены частотные словари лексем (русский текст — 24 599 словоупотреблений, 6 084 лексемы; английский текст — 33 156 словоупотреблений, французский текст — 37 338 словоупотреблений, 4 660 лексем; немецкий текст — 35 821 словоупотреблений, 7 849 лексем). При построении словаря многозначные слова чаще всего рассматриваются в совокупности всех своих вариантов. Мы выделили пять слов из верхней зоны полученных частотных распределений, которые, по результатам литературоведческого анализа [Левин 1985], наилучшим образом отражают основным темам романа (Ганин, Машенька, свет, тень, темнота). На следующем этапе на основе созданных словарей нами были проанализированы ассоциативные связи выделенных лексем при помощи программа T-Lab. Совместные встречаемости анализируемой лексемы вычисляются внутри ее элементарных контекстов. Был произведен подсчет количества совпадений совместной встречаемости других лемм с анализируемой леммой по парам языков (английский-русский; французский-русский; немецкий-русский). Как следует из полученных результатов, частотность выделенных ключевых слов демонстрирует значительное совпадение, при этом в отдельных случаях имеет место перевод русского слова с помощью нескольких слов в языке перевода. Однако на уровне контекстуальной ассоциации количество совпадений падает, нигде не достигая 100% совпадения. Одновременно, было проведено сопоставление с аналогичном исследованием авторов, посвящённым анализу перевода фрагмента лекций В.В.Набокова по зарубежной литературе, что дает возможность сравнить результаты, полученные одни и тем же методом для текстов разной стилистической принадлежности. Установлено падение доли совпадений при переходе к переводу собственно художественного текста. Таким образом, переводчик, творчески интерпретируя смысл исходного текста, создает собственные ассоциативные поля для раскрытия содержания набоковских тем. Установлено, что использование компьютерной программы T-LAB, включающей широких набор инструментов для различных видов анализа текстов, позволяет провести объективное сопоставление оригинального текста и его переводов на различные языки. Продемонстрированы широкие возможности анализа ассоциативных связей выделенных лексем компьютерным методами. Показано, что анализ соответствий частот и ассоциаций по языкам позволяет проследить процесс создания переводчиком собственных ассоциативных полей при работе с авторским текстом.
Литература
1. Lasswell, H. D. Style in the language of politics. Language of Politics: Studies in Quantitative Semantics. MA, M.I.T. Press, Cambridge.1965. 20 – 39.
2. T-LAB. URL:https://www.tlab.it/, последнее обращение 14.01.2023.
3. Левин Ю. И. Заметки о «Машеньке» В. Набокова // Russian Literature. Amsterdam. 1985. XVIII (1). С. 167–175.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Санкт-Петербургского государственного университета (проект No 92565342).