ТОНАЛЬНОСТІ «КАЗОК БАРДА БІДЛА» ЯК ВИЯВ ОСОБЛИВОСТЕЙ ПЕРЕКЛАДУ
DOI:
https://doi.org/10.32782/folium/2024.5.14Ключові слова:
сентимент- аналіз, LIWC, позитивна тональність, негативна тональність, текст оригіналу, текст перекладуАнотація
Запропоновану статтю присвячено аналізові особливостей перекладу «Казок барда Бідла» на українську мову. Зокрема, увагу зосереджено на сентимент-аналізі окремих оповідань зі збірки Дж. К. Роулінг: «Чаклун і стрибучий казанок», «Фонтан фортуни» та «Волохате серце мага» в оригіналі та їхньому українському перекладі В. Морозова за редакцією О. Негребецького та І. Малковича. Визначено прикметні риси перекладу згаданих оповідань відповідно до показників тональности. Закцентовано увагу на залежності тональности від відповідности перекладу, вибору лексики та вжитку трансформацій, а також від самого жанру досліджуваного матеріалу. Узагальнено комплекс теоретичних питань, пов’язаних із постанням та розвитком сентимент-аналізу, тлумаченням поняття тональности тексту, зокрема окреслено завдання, поставлені перед аналізом думок, та методи їх досягнення. Визначено поняття сентимент-аналіз як сукупність методів комп’ютерної лінґвістики, що спрямовано на виявлення присутности емоційних настроїв у текстах. Описано загальні характеристики та можливості програмного забезпечення LIWC-22, а також особливості останньої версії у порівнянні до попередніх. За допомогою застосунку проаналізовано три оповідання разом із доданими до них коментарями «Албус Дамблдор коментує…» у їхньому оригіналі та перекладі на українську. Визначено й протлумачено кількісні показники, які відрізняють оригінал і переклад, категорій позитивно та негативно забарвленої лексики, а також лайки, яка не належить до жодної з цих груп. У статті наведено графіки для чіткого окреслення результатів, а також додано середні показники позитивної та негативної тональности в оповіданнях для порівняння з отриманими результатами. Обґрунтовано перспективи дослідження текстів з використанням сентимент-аналізу та функцій програмного забезпечення LIWC-22.
Посилання
Дарчук Н. П. Лінгвістичні засади автоматичного сентимент-аналізу українськомовного тексту. Science and Education a New Dimension Philology. Budapest, 2019. № 55. С. 10–13.
Немеш О., Романюк А., Теслюк В. Аналіз тональності тексту: основні поняття та приклади застосування. Людина. Комп'ютер. Комунікація: зб. наук. праць. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2015. С. 47–49.
Онищенко І. В. Категорія оцінки та засоби її вираження в публіцистичних та інформаційних текстах: автореф. дис. … канд. філол. наук: 10.02.01. Дніпро, 2004. 22 с.
A Practical Guide to Sentiment Analysis / ed.by E. Cambria, S. Bandyopadhyay, A. Feraco. Stirling: Springer International Publishing, 2017. Vol. 5. 196 p.
Iglesias C., Moreno A. Sentiment analysis for social media. Applied Sciences. Basel, 2019. № 9. P. 1–4.
Kanayama H., Nasukawa T., Watanabe H. Deeper Sentiment Analysis Using Machine Translation Technology. COLING: in proc. of the 20th International Conference, Geneva, Aug 23–Aug 27 2004 Geneva, 2004. P. 494–500.
Lei L., Liu D. Conducting Sentiment Analysis. Cambridge: Cambridge University Press, 2021. 106 p.
Liu B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Williston-London: Morgan&Claypool Publishers, 2012. 168 p.
Liu B. Sentiment Analysis and Subjectivity. Handbook of Natural Language Processing. 2nd ed. / ed. by N. Indurkhya., F. J. Damerau. Boca Raton, 2010. P. 627–667.
Mäntylä M. V., Graziotin D., Kuutila M. The Evolution of Sentiment Analysis – A Review of Research Topics, Venues, and Top Cited Papers. Computer Science Review. 2018. Vol. 27. P. 16–32.
Nasukawa T., Yi J. Sentiment analysis: Capturing favorability using natural language processing. K-CAP03: in proc. of the Second International Conferences, 23 October 2003. Sanibel Island FL, 2003. Р. 70–77.
Pennebaker J. W., Francis M. E., Booth R. J. Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC). Operator’s Manual. Austin, TX: University of Texas at Austin, 2007. 11 p.
The Development and Psychometric Properties of LIWC-22 / J. W. Pennebaker et al. Austin, TX: University of Texas at Austin, 2022. 49 p.