Preview

Key Issues of Contemporary Linguistics

Advanced search

TERMINOLOGY DATABASE AND MACHINE TRANSLATION

https://doi.org/10.18384/2310-712X-2017-5-77-84

Abstract

The purpose of this article is to describe the approach to standardization of scientific and technical terminology. This approach consists in the direct and reverse translation of the Russian term into a foreign, specifically, English, language and the subsequent reverse translation into Russian. In case of coincidence of the original and the result of a double translation of the term, the latter is supposed to be consistent with the internationally accepted terminology. The Levenshtein distance was used to determine the coincidence / misalignment between the original term and the term resulting from direct and reverse translation. The possibility of choosing the best Russian term among the synonymous or converse phrases is shown. The distribution method using PMI (Pointed mutual information) metrics is applied for assessing the semantic proximity of terms. The results of the research show the prospects of using the machine translation system for standardization of scientific and technical terminology, in particular, in the field of psychology. Standardization in this case is understood as consistency with the international, particularly English terminology.

About the Author

Sergey Potemkin
Lomonosov Moscow State University
Russian Federation


References

1. Барнесс Э.М., Бернард Д.Ф. Психоаналитические термины и понятия. М.: Класс, 2000. 304 с.

2. Блейхер В.М., Крук И.В. Толковый словарь психиатрических терминов. Воронеж: МОДЭК, 1995. 640 с.

3. Вопросы психологии [Электронный ресурс]. URL: http://www.voppsy.ru/ (дата обращения: 26.05.2017).

4. Гореликова С.Н. Природа термина и некоторые особенности терминообразования в английском языке // Вестник Оренбургского государственного университета. 2002. № 6. C. 129-136.

5. Глушко М.М. Функциональный стиль общественного языка и методы его исследования. М.: Издательство Московского государственного университета, 1974. 120 с.

6. Марчук Ю.Н. Автоматизация перевода и типология текстов // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Лингвистика. 2016. № 2. С. 164-171.

7. Мещеряков Б.Г., Зинченко В.П. Большой психологический словарь. М.: АСТ, Прайм-Еврознак, 2009. 816 с.

8. Онлайн Гугл-переводчик [Электронный ресурс]. URL: https://translate.google.ru/ (дата обращения: 30.05.2017).

9. Потемкин С.Б. Персональный сайт [Электронный ресурс]. URL: http://www.philol.msu.ru/~serge/Translation/form11.php. (дата обращения: 30.05.2017).

10. Потемкин С.Б, Хасин Л.А., Хасина П.Л., Щедрина Е.В. Анализ тенденций развития психологии на основе выявления динамики частоты использования психологических терминов // Вопросы психологии. 2016. № 6. С. 95-103.

11. Левенштейн В.И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов // Доклады Академий Наук СССР. 1965. С. 845-848.

12. Anoop K. Multiword Expression Recognition [Электронный ресурс]. URL: http://pdfs.semanticscholar.org/3e3f/d0173dcb28aa1a11d5342da527a835235ae4.pdf (дата обращения: 15.05.2017).

13. Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv: 1301.3781, 2013. 12 p.


Review

Views: 43


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2949-5059 (Print)
ISSN 2949-5075 (Online)