Проблема передачи метафоры при автоматической обработке текста: возможный путь решения
DOI:
https://doi.org/10.33910/2686-830X-2026-8-1-31-42Ключевые слова:
метафорическая лексика, вторичная номинация в нефтегазовой предметной области, автоматическая обработка естественного языка, научно-технический текст, компьютерная лексикографияАннотация
Статья посвящена одной из наиболее сложных проблем в области автоматического перевода — адекватной передаче метафорических выражений. Актуальность исследования обусловлена стремительным развитием нейросетевых технологий обработки текстов на естественном языке, которые, несмотря на значительные успехи, все еще демонстрируют систематические сбои при интерпретации и переводе единиц вторичной номинации. В качестве материала исследования статьи используются терминологические единицы, которые отобраны из современного англоязычного научно-технического текста нефтегазовой предметной области и образованы семантическим способом, а именно посредством метафорического переноса. Метафора, будучи связующим компонентом ментальных и языковых структур, и по сей день представляет собой значительный вызов для компьютерных алгоритмов. В рамках статьи автор не ставит своей целью уделить внимание анализу фундаментальных причин неудач современных систем автоматизации перевода при обработке метафорической лексики. Внимание фокусируется на сложности передачи единиц вторичной номинации, где прямое, денотативное значение слова замещается его образно-переносным значением, укорененным в специфическом культурном и дискурсивном контексте. Неспособность современных компьютерных технологий распознать и корректно интерпретировать этот контекстуальный сдвиг приводит к буквализмам и потере образности в переводе. Целью данной статьи является демонстрация инструментария компьютерной лексикографии как потенциального пути решения проблемы некорректной передачи метафоры в специальных текстах. Предлагается интеграция в архитектуру систем автоматизации перевода специализированного динамического глоссария метафорических моделей, выступающего внешним модулем семантической поддержки. Задача глоссария — идентификация метафорических конструкций в исходном тексте и выдача вариантов их перевода. Интеграция глоссария в существующие нейросетевые архитектуры не меняет, но существенно их дополняет и позволяет нивелировать «когнитивный разрыв» в обработке образной речи. Практическая значимость использования современного лексикографического инструментария прикладной лингвистики заключается в ощутимом повышении адекватности и естественности автоматического перевода отраслевых текстов, где метафора является неотъемлемым стилистическим ресурсом.
Библиографические ссылки
ИСТОЧНИКИ
Hahn, R., Schumacker, E., Bowman, M. (2020) Shell drills u-turn lateral well in Permian basin. Oil and Gas Journal. International Petroleum News and Technology. [Online]. Available at: https://digital.ogj.com/ogjournal/library/page/20200504/29/ (accessed 05.09.2025).
Oil and Gas Journal. International Petroleum News and Technology (January 2019 — January 2021). PennWell Corporation, Tulsa (USA). [Online]. Available at: https://digital.ogj.com/OilandGasJournal/20201214/MobilePagedReplica.action?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=TXOGJO201211003&utm_content=gtxcel&pm=2&folio=Cover#pg1 (accessed 05.09.2025).
СЛОВАРИ
Булатов, А. И., Пальчиков, В. В. (2001) Англо-русский словарь по нефти и газу. М.: РУССО, 400 с.
Кедринский, В. В. (2004) Англо-русский словарь по химии и переработке нефти. М.: РУССО, 768 с.
Морозов, Н. В. (2010) Англо-русский и русско-английский словарь по нефти и газу. Компактное издание. M.: Живой язык, 512 с.
Recommended Practice for Drill Stem Design and Operating Limits. (2003) American Petroleum Institute. [Online]. Available at: https://www.api.org/~/media/files/publications/addenda-and-errata/exploration-production/7g_add-2.pdf?la=en (accessed 19.02.2026).
Dog leg. (2025) Collins Dictionary and Thesaurus. [Online]. Available at: https://www.collinsdictionary.com/search/?dictCode=english&q=dog-leg (accessed 05.09.2025).
Dog-leg. (2025a) Merriam-Webster Dictionary. [Online]. Available at: https://www.merriam-webster.com/dictionary/dogleg (дата обращения 05.09.2025).
Dog-leg. (2025b) Online Etymology dictionary. [Online]. Available at: https://www.etymonline.com/search?q=dog-leg (accessed 05.09.2025).
Horseshoe. (2025a) Merriam-Webster Dictionary. [Online]. Available at: https://www.merriam-webster.com/dictionary/horseshoe (accessed 05.09.2025).
Horseshoe. (2025b) Online Etymology dictionary. [Online]. Available at: https://www.etymonline.com/search?q=horseshoe (accessed 05.09.2025).
ЛИТЕРАТУРА
Беляева, Л. Н. (2019) Машинный перевод в работе переводчика: практический аспект. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Проблемы языкознания и педагогики, № 2, с. 8–20. https://doi.org/10.15593/2224-9389/2019.2.1
Беляева, Л. Н. (2022) Машинный перевод в современной технологии процесса перевода. Известия РГПУ им. А. И. Герцена, № 203, с. 22–30. https://doi.org/10.33910/1992-6464-2022-203-22-30
Калинина, С. В. (2024) Структурно-семантические и функциональные особенности англоязычной терминологии нефтегазовой сферы. Диссертация на соискание степени кандидата филологических наук. СПб.: РГПУ им. А. И. Герцена, 271 с.
Камшилова, О. Н., Беляева, Л. Н., Пиотровская, К. Р. (2023) Инженерная и прикладная лингвистика сегодня: хроника IV Международной конференции «Пиотровские чтения — 2022». Terra Linguistica, т. 14, № 1, с. 98–107. https://doi.org/10.18721/JHSS.14109
Кобрина, Н. А. (2013) О соотносимости ментальной сферы и вербализации: взаимозаменяемость / относительная автономность / неоднозначность векторной зависимости. В кн.: Трунова О. В (ред.). Язык: мультидисциплинарность научного знания: научный альманах. Вып. 3. Барнаул: Изд-во Алтайской государственной педагогической академии, с. 10–22.
Лакофф, Дж., Джонсон, М. (2004) Метафоры, которыми мы живем. М.: Едиториал УРСС, 256 с.
Лейчик, В. М. (2022) Терминоведение: Предмет, методы, структура. 6-е изд. М.: ЛЕНАНД, 248 с.
Ли, И. (2025) Перевод русских метафорических наименований посредством большой языковой модели. Современное педагогическое образование, № 12, с. 211–215.
Липченко, А. Д. (2025) Оценка качества машинного перевода метафорических медицинских терминов. В кн.: Ю. И. Бушенева (ред.) Актуальные проблемы науки: взгляд студентов: Материалы IV Всероссийской студенческой научной конференции. СПб.: Изд-во Ленинградского государственного университета им. А. С. Пушкина, с. 138–142.
Лукьянова, В. С. (2022) Особенности обучения переводу метафоры в экономическом тексте. В кн.: Русинова Н. В. (ред.) Переводчик 2030: обучение профессионально ориентированному переводу в меняющемся мире. Сборник научных статей международной научно-практической конференции, приуроченной к празднованию Дня преподавателя перевода. Одинцово: Изд-во Московского государственного института международных отношений, с. 68–73.
Серебренников, Б. А., Уфимцева А. А. (ред.). (1977). Языковая номинация (Общие вопросы). М.: Наука, 359 с.
Суперанская, А. В., Подольская, Н. В., Васильева, Н. В. (2012) Общая терминология: Вопросы теории. 6-е изд. М.: Либроком, 248 с.
Тихонова, И. Б. (2022) Green technology: метафора цвета в профессиональном дискурсе. Вестник Кемеровского государственного университета, т. 24, № 1, с. 129–137. https://doi.org/10.21603/2078-8975-2022-24-1-129-137
Хабарова, Е. М. (2023) Машинный перевод выразительных средств — метафор. Философские проблемы информационных технологий и киберпространства, № 2 (24), с. 108–119. https://doi.org/10.17726/philit.2023.2.8
He, Z., Liang, T., Jiao, W. et al. (2024) Exploring human-like translation strategy with large language models. Transactions of the Association for Computational Linguistics, vol. 12, pp. 229–246. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00642
Hovy, D., Srivastava, S., Jauhar, S. K. et.al. (2013) Identifying metaphorical word use with tree kernels. In: Proceedings of the first workshop on metaphor in NLP. Atlanta: Association for Computational Linguistics Publ., pp. 52–57.
Knowles, R., Larkin, S., Tessier, M., Simard, M. (2023) Terminology in neural machine translation: A case study of the Canadian Hansard. In: Proceedings of the 24th annual conference of the European Association for machine translation. Tampere: European Association for Machine Translation Publ., pp. 481–488.
Popel, M., Tomkova, M., Tomek, J. et al. (2020) Transforming machine translation: A deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals. Nature Communications, vol. 11, article 4381. https://doi.org/10.1038/s41467-020-18073-9
Shutova, E. (2010) Models of metaphor in NLP. In: Proceedings of the 48th annual meeting of the association for computational linguistics. Stroudsburg: Association for Computational Linguistics Publ., pp. 688–697.
Wang, H., Wu, H., He, L. et al. (2022) Progress in machine translation. Engineering, vol. 18, pp. 143–153. https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.03.023
SOURCES
Hahn, R., Schumacker, E., Bowman, M. (2020) Shell drills u-turn lateral well in Permian basin. Oil and Gas Journal. International Petroleum News and Technology. [Online]. Available at: https://digital.ogj.com/ogjournal/library/page/20200504/29/ (accessed 05.09.2025). (In English)
Oil and Gas Journal. International Petroleum News and Technology (January 2019 — January 2021). PennWell Corporation, Tulsa (USA). [Online]. Available at: https://digital.ogj.com/OilandGasJournal/20201214/MobilePagedReplica.action?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=TXOGJO201211003&utm_content=gtxcel&pm=2&folio=Cover#pg1 (accessed 05.09.2025) (In English)
DICTIONARIES
Bulatov, A. I., Pal’chikov, V. V. (2001) English-Russian dictionary on oil and gas. Moscow: RUSSO Publ., 400 p. (In Russian)
Recommended Practice for Drill Stem Design and Operating Limits. (2003) American Petroleum Institute. [Online]. Available at: https://www.api.org/~/media/files/publications/addenda-and-errata/exploration-production/7g_add-2.pdf?la=en (accessed 19.02.2026). (In English).
Dog leg. (2025) Collins Dictionary and Thesaurus. [Online]. Available at: https://www.collinsdictionary.com/search/?dictCode=english&q=dog-leg (accessed 05.09.2025). (In English).
Dog-leg. (2025a) Merriam-Webster Dictionary. [Online]. Available at: https://www.merriam-webster.com/dictionary/dogleg (accessed 05.09.2025). (In English).
Dog-leg. (2025b) Online Etymology dictionary. [Online]. Available at: https://www.etymonline.com/search?q=dog-leg (accessed 05.09.2025). (In English)
Horseshoe. (2025a) Merriam-Webster Dictionary. [Online]. Available at: https://www.merriam-webster.com/dictionary/horseshoe (accessed 05.09.2025). (In English).
Horseshoe. (2025b) Online Etymology dictionary. [Online]. Available at: https://www.etymonline.com/search?q=horseshoe (accessed 05.09.2025). (In English).
Kedrinskyij, V. V. (2004) English-Russian dictionary of petroleum chemistry and refining. Moscow: RUSSO Publ., 768 p. (In Russian)
Morozov, N. V. (2010) Compact English-Russian and Russian-English dictionary of oil and gas. Moscow: Zhivoj yazyk Publ., 512 p. (In Russian)
REFERENCES
Belyaeva, L. N. (2019) Machine translation in a translator workflow: Practical view. PNRPU Linguistics and Pedagogy Bulletin, no. 2, pp. 8–20. https://doi.org/10.15593/2224-9389/2019.2.1 (In Russian)
Belyaeva, L. N. (2022) Machine translation and modern translation technology. Izvestia: Herzen University Journal of Humanities & Sciences, no. 203, pp. 22–30. https://doi.org/10.33910/1992-6464-2022-203-22-30 (In Russian)
He, Z., Liang, T., Jiao, W. et al. (2024) Exploring human-like translation strategy with large language models. Transactions of the Association for Computational Linguistics, vol. 12, pp. 229–246. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00642 (In English)
Hovy, D., Srivastava, S., Jauhar, S. K. et.al. (2013) Identifying metaphorical word use with tree kernels. In: Proceedings of the first workshop on metaphor in NLP. Atlanta: Association for Computational Linguistics Publ., pp. 52–57. (In English)
Kalinina, S. V. (2024) Structural, semantic, and functional features of the English-language terminology in the oil and gas industry. PhD dissertation (Philology). Saint Petersburg: Herzen State Pedagogical University of Russia, 271 p. (In Russian)
Kamshilova, О. N., Belyaeva, L. N., Poitrovskaja, К. R. (2023) Language engineering and applied linguistics today: The chronicle of the IV International conference “R. Piotrowski’s Readings – 2022”. Terra Linguistica, no. 14, iss. 1, pp. 98–107. https://doi.org/10.18721/JHSS.14109 (In Russian)
Khabarova, E. M. (2023) Machine translation of expressive means — metaphors. Philosophical problems of IT and Cyberspace, no. 2 (24), pp. 108–119. https://doi.org/10.17726/philit.2023.2.8 (In Russian)
Knowles, R., Larkin, S., Tessier, M., Simard, M. (2023) Terminology in neural machine translation: A case study of the Canadian Hansard. In: Proceedings of the 24th Annual Conference of the European Association for Machine Translation. Tampere: European Association for Machine Translation Publ., pp. 481–488. (In English)
Kobrina, N. A. (2013) On Correlation of Mental Sphere and Verbalization: Interchangeability / Relative Autonomy / Ambiguity of Vector Dependency. In: Trunovoj O. V (ed.). Language: Multidisciplinary scholarly knowledge. Iss. 3. Barnaul: Altai State Pedagogical Academy Publ., pp. 10–22. (In Russian)
Lakoff, G., Johnson, M. (2004) Metaphors we live by. Moscow: Editorial URSS Publ., 256 p. (In Russian)
Lejchik, V. M. (2022) Terminology science: Theme, methods, structure. 6th ed. Moscow: LENAND Publ., 248 p. (In Russian)
Li, I. (2025) Translation of Russian metaphorical names using a large-scale language model. Modern Pedagogical Education, no. 12, pp. 211–215. (In Russian)
Lipchenko, A. D. (2025) Evaluation of machine translation of metaphorical medical terms. In: Yu. I. Busheneva (ed.) Actual problems of science: students’ view: Abstracts of IV All Russian student scholarly congress. Saint Petersburg: Pushkin Leningrad State University Publ., pp. 138–142. (In Russian)
Luk’yanova, V. S. (2022) Teaching Within an Economic Text. In: Rusinova N. V. (ed.). Translator 2030: Teaching professionally oriented translation in a changing world. Collection of Scientific articles from the international scientific and practical conference dedicated to the celebration of translation Teacher’s Day. Odintsovo: MGIMO University Publ., pp. 68–73. (In Russian)
Popel, M., Tomkova, M., Tomek, J. et al. (2020) Transforming machine translation: A deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals. Nature Communications, vol. 11, article 4381. https://doi.org/10.1038/s41467-020-18073-9 (In English)
Serebrennikov, B. A., Ufimceva A. A. (eds.). (1977). Language nomination (General questions). Moscow: Nauka Publ., 359 p. (In Russian)
Superanskaya, A. V., Podol’skaya, N. V., Vasil’eva, N. V. (2012) General Terminology: Theoretical Issues. 6th ed. Moscow: Librokom Publ., 248 p. (In Russian)
Shutova, E. (2010) Models of metaphor in NLP. In: Proceedings of the 48th annual meeting of the association for computational linguistics. Stroudsburg: Association for Computational Linguistics Publ., pp. 688–697. (In English)
Tikhonova, I. B. (2022) Green technology: Color metaphor in professional discourse. The Bulletin of Kemerovo State University, vol. 24, no. 1, pp. 129–137. https://doi.org/10.21603/2078-8975-2022-24-1-129-137 (In Russian)
Wang, H., Wu, H., He, L. et al. (2022) Progress in Machine Translation. Engineering, vol. 18, pp. 143–153. https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.03.023 (In English)
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Калинина Светлана Валентиновна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы предоставляют материалы на условиях публичной оферты и лицензии CC BY 4.0. Эта лицензия позволяет неограниченному кругу лиц копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате в любых целях, делать ремиксы, видоизменять, и создавать новое, опираясь на этот материал в любых целях, включая коммерческие.
Данная лицензия сохраняет за автором права на статью, но разрешает другим свободно распространять, использовать и адаптировать работу при обязательном условии указания авторства. Пользователи должны предоставить корректную ссылку на оригинальную публикацию в нашем журнале, указать имена авторов и отметить факт внесения изменений (если таковые были).
Авторские права сохраняются за авторами. Лицензия CC BY 4.0 не передает права третьим лицам, а лишь предоставляет пользователям заранее данное разрешение на использование при соблюдении условия атрибуции. Любое использование будет происходить на условиях этой лицензии. Право на номер журнала как составное произведение принадлежит издателю.
