Strategies of Rendering Metaphor from Arabic into English: A Comparative Study of ChatGPT and Matecat
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the translation strategies employed in rendering Arabic metaphors from Naguib Mahfouz's Zuqāq al-Midaq into English, comparing the approaches of a human translator with those of two machine translation systems: ChatGPT-4 and Matecat. Drawing upon Nida's (1964) theory of formal and dynamic equivalence, the research analyzed 106 metaphors to identify predominant translation strategies. The findings reveal that the human translator consistently adopted dynamic equivalence, effectively re-creating the metaphorical meaning and cultural nuances for the target audience. In contrast, while ChatGPT-4 demonstrated a notably higher tendency towards dynamic equivalence compared to Matecat, both machine translation systems still frequently resorted to formal equivalence, resulting in more literal or less idiomatic renditions. This indicates that, despite advancements, machine translation, including advanced large language models (LLMs), continues to face significant challenges in accurately conveying the subtle complexities of figurative language. The study highlights the indispensable role of human translators in achieving nuanced and culturally sensitive metaphorical translations while also underscoring the potential of advanced AI tools to enhance the translation process when complemented by human expertise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».