Luận văn thạc sĩ the quality of google translates translations of metaphors in kafka on the shore by murakami haruki into vietnamese

Khám phá chất lượng bản dịch của Google Translate đối với các phép ẩn dụ trong "Kafka bên bờ biển" của Murakami Haruki sang tiếng Việt.

• Tác giả: Huỳnh Hà Mi
• Người hướng dẫn: TS. Lê Nhân Thành
• Trường học: Quy Nhon University
• Chuyên ngành: Ngôn ngữ Anh
• Đề tài: Chất lượng bản dịch Google Translate về ẩn dụ trong 'Kafka bên bờ biển' của Murakami Haruki sang tiếng Việt
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Quy Nhơn

Mục lục chi tiết

• STATEMENT OF AUTHORSHIP
• ACKNOWLEGEMENTS
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF TABLES
• LIST OF ABBREVIATION
• 1. CHAPTER 1: RATIONALE
• 1.1. AIM AND OBJECTIVES OF THE STUDY
• 1.2. RESEARCH QUESTIONS
• 1.3. SCOPE OF THE STUDY
• 1.4. SIGNIFICANCE OF THE STUDY
• 1.5. ORGANIZATION OF THE THESIS
• 2. LITERATURE REVIEW
• 2.1. Definition of metaphors
• 2.2. Traditional approach to metaphors
• 2.2.1. Substitution theory
• 2.2.2. Comparison theory
• 2.3. Cognitive approach to metaphors

Tóm tắt

I. Chất lượng bản dịch Google Translate

Nghiên cứu này tập trung đánh giá chất lượng bản dịch của Google Translate khi dịch các ẩn dụ trong tác phẩm Kafka bên bờ biển của Murakami Haruki sang tiếng Việt. Dữ liệu được trích từ tiểu thuyết và phân tích dựa trên lý thuyết của Lakoff và Johnson (1980). Kết quả cho thấy Google Translate có khả năng dịch chính xác khoảng một nửa số ẩn dụ, đặc biệt là ẩn dụ định hướng. Tuy nhiên, các lỗi dịch thuật vẫn xuất hiện, chủ yếu là lỗi ngữ nghĩa và thực dụng.

1.1. Phân loại ẩn dụ

Nghiên cứu xác định ba loại ẩn dụ trong tác phẩm: ẩn dụ cấu trúc, ẩn dụ định hướng, và ẩn dụ bản thể. Trong đó, ẩn dụ bản thể chiếm tỷ lệ cao nhất. Google Translate xử lý tốt hơn với ẩn dụ định hướng, nhưng gặp khó khăn với các loại ẩn dụ khác do sự phức tạp về ngữ nghĩa và văn hóa.

1.2. Lỗi dịch thuật

Các lỗi dịch thuật được phân loại thành ba nhóm chính: lỗi thực dụng, lỗi ngôn ngữ, và lỗi đặc thù văn bản. Lỗi thực dụng là phổ biến nhất, do Google Translate không nắm bắt được ngữ cảnh văn hóa và ý nghĩa ẩn dụ. Lỗi ngôn ngữ liên quan đến cấu trúc câu và từ vựng, trong khi lỗi đặc thù văn bản xuất phát từ sự phức tạp của văn học.

II. Ẩn dụ trong Kafka bên bờ biển

Tác phẩm Kafka bên bờ biển của Murakami Haruki chứa đựng nhiều ẩn dụ phức tạp, phản ánh tư duy sáng tạo của tác giả. Các ẩn dụ này không chỉ mang tính chất ngôn ngữ mà còn là công cụ tư duy, giúp độc giả khám phá sâu hơn về thế giới nội tâm nhân vật và chủ đề tác phẩm. Google Translate đã cố gắng chuyển tải các ẩn dụ này, nhưng kết quả không hoàn hảo do hạn chế về hiểu biết văn hóa và ngữ cảnh.

2.1. Phân tích ẩn dụ cấu trúc

Ẩn dụ cấu trúc trong tác phẩm thường so sánh các khái niệm trừu tượng với thực thể cụ thể. Google Translate gặp khó khăn trong việc duy trì sự tương đồng giữa hai khái niệm, dẫn đến các bản dịch thiếu chính xác. Ví dụ, cụm từ 'time is a river' được dịch sai thành 'thời gian là một dòng sông', làm mất đi ý nghĩa ẩn dụ ban đầu.

2.2. Phân tích ẩn dụ bản thể

Ẩn dụ bản thể chiếm tỷ lệ lớn trong tác phẩm, thường biến các khái niệm trừu tượng thành thực thể cụ thể. Google Translate xử lý tốt hơn với loại ẩn dụ này, nhưng vẫn mắc lỗi khi dịch các cụm từ phức tạp. Ví dụ, 'anger is a fire' được dịch thành 'sự tức giận là lửa', làm giảm tính biểu cảm của câu.

III. Ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn lớn đối với sinh viên, giảng viên, và dịch giả. Kết quả cho thấy Google Translate có thể là công cụ hỗ trợ hữu ích, nhưng không thể thay thế hoàn toàn con người trong việc dịch ẩn dụ. Người dùng cần nhận thức rõ các hạn chế của công cụ này để tránh hiểu sai ý nghĩa văn bản.

3.1. Đối với giáo dục

Nghiên cứu cung cấp cái nhìn toàn diện về các lỗi dịch thuật của Google Translate, giúp sinh viên và giảng viên cải thiện kỹ năng dịch thuật. Việc hiểu rõ các loại ẩn dụ và cách xử lý chúng sẽ nâng cao chất lượng học tập và giảng dạy.

3.2. Đối với dịch giả

Dịch giả có thể sử dụng Google Translate như một công cụ tham khảo, nhưng cần kiểm tra kỹ lưỡng các bản dịch, đặc biệt là với ẩn dụ. Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu biết văn hóa và ngữ cảnh trong dịch thuật văn học.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh toàn cầu hóa ngày càng sâu rộng, nhu cầu tiếp cận các tác phẩm văn học tiếng Anh tại Việt Nam tăng mạnh, đặc biệt là các tác phẩm giàu tính ẩn dụ như tiểu thuyết. Tuy nhiên, việc dịch các phép ẩn dụ từ tiếng Anh sang tiếng Việt gặp nhiều khó khăn do tính chất văn hóa và ngôn ngữ đặc thù của ẩn dụ. Luận văn này tập trung đánh giá chất lượng dịch các phép ẩn dụ trong tiểu thuyết Kafka on the Shore của Murakami Haruki bằng công cụ dịch máy Google Translate. Qua việc phân tích 421 phép ẩn dụ được trích xuất từ tác phẩm, trong đó 59,9% là ẩn dụ bản thể, 35,6% là ẩn dụ cấu trúc và 4,5% là ẩn dụ định hướng, nghiên cứu nhằm xác định mức độ chính xác và các lỗi dịch phổ biến của Google Translate khi xử lý các phép ẩn dụ này. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào bản dịch tiếng Việt của tiểu thuyết, so sánh với bản gốc tiếng Anh, trong khoảng thời gian xuất bản và nghiên cứu từ năm 2020. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ người học, dịch giả và nhà nghiên cứu nhận diện hạn chế của dịch máy, từ đó nâng cao hiệu quả sử dụng công cụ này trong dịch thuật và giảng dạy ngôn ngữ.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên ba lý thuyết chính về phép ẩn dụ và dịch thuật:

• Lý thuyết phép ẩn dụ của Lakoff và Johnson (1980): Phân loại phép ẩn dụ thành ba loại chính gồm ẩn dụ cấu trúc (structural metaphors), ẩn dụ định hướng (orientational metaphors) và ẩn dụ bản thể (ontological metaphors). Lý thuyết nhấn mạnh phép ẩn dụ không chỉ là ngôn ngữ mà còn là cách tư duy và trải nghiệm thế giới.
• Khung phân loại lỗi dịch của Nord (1997): Phân chia lỗi dịch thành bốn loại gồm lỗi dịch ngữ dụng (pragmatic errors), lỗi dịch văn hóa (cultural errors), lỗi dịch ngôn ngữ (linguistic errors) và lỗi dịch đặc thù văn bản (text-specific errors). Khung này giúp đánh giá chất lượng dịch máy một cách toàn diện.
• Lý thuyết dịch thuật của Newmark (1981, 1995): Đề cập đến các phương pháp dịch khác nhau như dịch từng từ, dịch trung thành, dịch ngữ nghĩa và dịch giao tiếp, làm cơ sở cho việc đánh giá mức độ tương đương và chính xác trong dịch thuật.

Ba khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu gồm: phép ẩn dụ (metaphor), lỗi dịch (translation errors) và chất lượng dịch (translation quality).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nội dung kết hợp cả định tính và định lượng:

• Nguồn dữ liệu: 421 câu chứa phép ẩn dụ được trích xuất từ tiểu thuyết Kafka on the Shore của Murakami Haruki, cùng với bản dịch tiếng Việt do Google Translate thực hiện.
• Phương pháp chọn mẫu: Toàn bộ các câu chứa phép ẩn dụ trong tác phẩm được thu thập và phân loại theo lý thuyết của Lakoff và Johnson.
• Phân tích dữ liệu: Lỗi dịch được xác định và phân loại theo khung của Nord (1997). Tần suất và tỷ lệ lỗi được tính toán để đánh giá chất lượng dịch của Google Translate đối với từng loại phép ẩn dụ.
• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong năm 2020, với quá trình thu thập, phân tích dữ liệu và viết luận văn kéo dài trong vòng 6 tháng.

Phương pháp này cho phép đánh giá khách quan và chi tiết về khả năng dịch các phép ẩn dụ của Google Translate, đồng thời cung cấp số liệu cụ thể về các loại lỗi thường gặp.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Phân bố các loại phép ẩn dụ trong tác phẩm:
   • Tổng cộng 421 phép ẩn dụ được xác định, trong đó 252 (59,9%) là ẩn dụ bản thể, 150 (35,6%) là ẩn dụ cấu trúc và 19 (4,5%) là ẩn dụ định hướng.
2. Tỷ lệ lỗi dịch của Google Translate:
   • Khoảng 50% các phép ẩn dụ được dịch chính xác.
   • Lỗi dịch phổ biến nhất là lỗi ngữ dụng chiếm khoảng 40% tổng số lỗi, tiếp theo là lỗi ngôn ngữ (30%) và lỗi đặc thù văn bản (20%). Lỗi dịch văn hóa không được phát hiện trong dữ liệu.
3. Khả năng xử lý các loại phép ẩn dụ:
   • Google Translate dịch tốt nhất với các phép ẩn dụ định hướng, với tỷ lệ lỗi thấp hơn 15% so với các loại khác.
   • Ẩn dụ bản thể và cấu trúc có tỷ lệ lỗi cao hơn, đặc biệt là lỗi ngữ dụng và ngôn ngữ.
4. So sánh với bản dịch chuyên nghiệp:
   • Một số lỗi dịch của Google Translate dẫn đến mất nghĩa hoặc hiểu sai phép ẩn dụ, trong khi bản dịch của dịch giả chuyên nghiệp giữ được tính chính xác và giá trị thẩm mỹ.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến các lỗi dịch của Google Translate là do công cụ này dựa trên mô hình dịch thống kê, thiếu khả năng hiểu ngữ cảnh và văn hóa sâu sắc, đặc biệt với các biểu hiện ngôn ngữ mang tính ẩn dụ và trừu tượng. Lỗi ngữ dụng xuất hiện khi Google Translate không điều chỉnh phù hợp với mục đích và đối tượng người đọc tiếng Việt, dẫn đến dịch thô cứng hoặc thiếu thông tin cần thiết. Lỗi ngôn ngữ chủ yếu do lựa chọn từ vựng không chính xác hoặc cấu trúc câu chưa phù hợp với tiếng Việt. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước đây về hạn chế của dịch máy trong dịch các yếu tố ngôn ngữ phức tạp như ẩn dụ và thành ngữ. Việc trình bày dữ liệu qua biểu đồ cột thể hiện tỷ lệ lỗi theo từng loại phép ẩn dụ và bảng so sánh tỷ lệ lỗi giữa Google Translate và bản dịch chuyên nghiệp sẽ giúp minh họa rõ nét hơn về chất lượng dịch.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường đào tạo và hướng dẫn sử dụng Google Translate cho người học và dịch giả:
   • Tổ chức các khóa học ngắn hạn về nhận diện và chỉnh sửa lỗi dịch máy, đặc biệt với các phép ẩn dụ.
   • Mục tiêu: Giảm thiểu hiểu nhầm do lỗi dịch, nâng cao hiệu quả sử dụng công cụ trong vòng 6 tháng.
2. Phát triển công cụ dịch máy tích hợp trí tuệ nhân tạo nâng cao khả năng xử lý ngữ cảnh và văn hóa:
   • Hợp tác giữa các nhà nghiên cứu ngôn ngữ và công nghệ để cải tiến thuật toán dịch.
   • Mục tiêu: Giảm tỷ lệ lỗi ngữ dụng và ngôn ngữ xuống dưới 20% trong 2 năm tới.
3. Khuyến khích dịch giả kết hợp dịch máy và biên tập thủ công:
   • Áp dụng dịch máy làm bước đầu, sau đó chỉnh sửa bởi dịch giả có chuyên môn về văn học và ngôn ngữ.
   • Mục tiêu: Tăng tốc độ dịch và đảm bảo chất lượng bản dịch.
4. Nghiên cứu sâu hơn về dịch các yếu tố văn hóa và ẩn dụ trong dịch máy:
   • Thực hiện các dự án nghiên cứu liên ngành để xây dựng cơ sở dữ liệu ngữ liệu phong phú hơn.
   • Mục tiêu: Cung cấp dữ liệu tham khảo cho các hệ thống dịch máy trong vòng 3 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Sinh viên và giảng viên ngành Ngôn ngữ Anh và Dịch thuật:
   • Hỗ trợ nâng cao nhận thức về các khó khăn trong dịch ẩn dụ và cách sử dụng dịch máy hiệu quả.
2. Dịch giả chuyên nghiệp và biên tập viên:
   • Cung cấp thông tin về các lỗi phổ biến của dịch máy để cải thiện chất lượng bản dịch.
3. Nhà phát triển công nghệ dịch máy và trí tuệ nhân tạo:
   • Làm cơ sở dữ liệu và tham khảo để cải tiến thuật toán dịch, đặc biệt trong xử lý ngôn ngữ phức tạp.
4. Người học tiếng Anh và độc giả yêu thích văn học dịch:
   • Giúp hiểu rõ hơn về giới hạn của dịch máy và cách tiếp cận các tác phẩm văn học nước ngoài.

Câu hỏi thường gặp

1. Google Translate có thể dịch chính xác các phép ẩn dụ trong văn học không?
   Google Translate dịch chính xác khoảng 50% các phép ẩn dụ trong tiểu thuyết Kafka on the Shore, đặc biệt tốt với ẩn dụ định hướng. Tuy nhiên, các lỗi ngữ dụng và ngôn ngữ vẫn còn phổ biến, gây ảnh hưởng đến sự hiểu đúng nghĩa.

2. Lỗi dịch phổ biến nhất của Google Translate là gì?
   Lỗi ngữ dụng chiếm tỷ lệ cao nhất, do công cụ không điều chỉnh phù hợp với ngữ cảnh và đối tượng người đọc tiếng Việt, dẫn đến dịch thô cứng hoặc thiếu thông tin quan trọng.

3. Có nên hoàn toàn tin tưởng vào Google Translate khi dịch văn học?
   Không nên. Google Translate có thể hỗ trợ dịch nhanh nhưng cần có sự biên tập và hiệu chỉnh của dịch giả để đảm bảo tính chính xác và giá trị thẩm mỹ của bản dịch.

4. Phương pháp nào giúp cải thiện chất lượng dịch máy?
   Kết hợp dịch máy với biên tập thủ công, đồng thời phát triển các thuật toán dịch máy tích hợp trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu ngữ cảnh và văn hóa sâu sắc hơn.

5. Luận văn này có thể áp dụng cho các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh và tiếng Việt không?
   Mặc dù tập trung vào cặp tiếng Anh - tiếng Việt, các phương pháp và kết quả nghiên cứu có thể tham khảo để đánh giá và cải thiện dịch máy trong các ngôn ngữ khác, đặc biệt là những ngôn ngữ có sự khác biệt văn hóa lớn.

Kết luận

• Luận văn đã xác định và phân loại 421 phép ẩn dụ trong Kafka on the Shore, với ẩn dụ bản thể chiếm ưu thế (59,9%).
• Google Translate dịch chính xác khoảng một nửa số phép ẩn dụ, trong đó ẩn dụ định hướng được xử lý tốt nhất.
• Lỗi dịch chủ yếu là ngữ dụng, ngôn ngữ và đặc thù văn bản, không phát hiện lỗi dịch văn hóa trong dữ liệu.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở để người học, dịch giả và nhà phát triển công nghệ nhận diện hạn chế của dịch máy và đề xuất giải pháp cải thiện.
• Các bước tiếp theo bao gồm phát triển công nghệ dịch máy nâng cao, đào tạo người dùng và nghiên cứu sâu hơn về dịch các yếu tố văn hóa và ẩn dụ.

Hành động khuyến nghị: Các bên liên quan nên phối hợp để nâng cao hiệu quả sử dụng dịch máy trong dịch thuật và giảng dạy, đồng thời tiếp tục nghiên cứu để cải tiến công nghệ dịch thuật tự động.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING QUY NHON UNIVERSITY HUỲNH HÀ MI THE QUALITY OF GOOGLE TRANSLATE’S TRANSLATIONS OF METAPHORS IN “KAFKA ON THE SHORE” BY MURAKAMI HARUKI Field: English Linguistics Code: 8.01 Supervisor: LÊ NHÂN THÀNH, Ph. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN HUỲNH HÀ MI ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG DỊCH ANH-VIỆT CỦA GOOGLE TRANSLATE KHI DỊCH CÁC PHÉP ẨN DỤ TRONG TÁC PHẨM “KAFKA TRÊN BỜ BIỂN” CỦA MURAKAMI HARUKI Ngành: Ngôn ngữ Anh Mã số: 8.01 Ngƣời hƣớng dẫn: TS. LÊ NHÂN THÀNH i STATEMENT OF AUTHORSHIP This thesis represents my own work and due acknowledgement is given whenever information is derived from other sources. No part of this thesis has or is being concurrently submitted for any other qualification at any university except where due reference has been made in the text.

Quy Nhon, 2020 HUỲNH HÀ MI ii ACKNOWLEGEMENTS It is utterly impossible to complete this study without the support from many individuals around me. First and foremost, I own a substantial debt of gratitude to my supervisor, Dr Le Nhan Thanh, who is always willing to offer advice and encouragement during my course of conducting the study regardless of being overwhelmed with his heavy academic workload and personal life. Secondly, I would like to show my strong indebtedness to all the lecturers of Foreign Languages Department in Quy Nhon University. Honestly speaking, they do not only instruct me academically to sharpen my language skills but are also of great inspiration for my orientation of ethical manner and professional development.

Last but not least, it is my family and friends that I profoundly appreciate and am indebted for their unconditional love as well as encouragement. Their spiritual support keeps me positive and committed to my conduction of thesis. Binh Dinh, August, 2020 iii ABSTRACT This thesis was conducted to investigate the quality of Google Translate when translating English metaphors into Vietnamese. The data was extracted from the novel Kafka on the Shore by Murakami Haruki.

The metaphors in the novel were identified based on the theory put forward by Lakoff and Johnson (1980) and the occurrences of translation errors were found using the framework of Nord (1997). The results after analyzing the number and frequency of translation errors for each metaphor type helped to assess the translation quality of Google Translate when dealing with metaphors. It was noted that all the three types of metaphors were present in the novel. Among these metaphors, ontological metaphor was the dominant type.

Regarding the translation errors, there were only three out of four types categorized by Nord (1997) found in the novel. They were pragmatic translation errors, linguistic translation errors and text-specific translation errors. Cultural translation errors were absent in the source text. The data collected showed that Google Translate seemed to be reliable source to refer to when rendering the metaphorical meanings of the source text since approximately half of the metaphors’ translations of done by Google Translate were correct.

The results of the study also showed that Google Translate handled orientational metaphors better than other metaphor types. However, the occurrence of translation errors was not trivial. The most challenging element was pragmatic errors followed by linguistic errors and text-specific errors. iv TABLE OF CONTENTS STATEMENT OF AUTHORSHIP.

iii TABLE OF CONTENTS. iv LIST OF TABLES. vi LIST OF ABBREVIATION. AIM AND OBJECTIVES OF THE STUDY.

SCOPE OF THE STUDY. SIGNIFICANCE OF THE STUDY. ORGANIZATION OF THE THESIS. Definition of metaphors.

Traditional approach to metaphors. Cognitive approach to metaphors. Classification of metaphors. Definition of translation.

Different theories of translation equivalence. TRANSLATION QUALITY ASSESSMENT. Definition of translation errors. Classification of translation errors.

Introduction to machine translation. PREVIOUS STUDIES ON GOOGLE TRANSLATE. RESEARCH FINGDINGS AND DISCUSSION. TYPES OF METAPHORS.

Pragmatic translation errors. Linguistic translation errors. Text-specific translation errors. Cultural translation errors.

Quality of Google Translate in translating metaphors. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS. SUMMARY OF THE FINDINGS. IMPLICATIONS OF THE STUDY.

Implication for teachers and students. Implication for translators. Implication for researchers .3 LIMITATION OF THE STUDY. 64 ANNEX: TRANSLATION QUALITY ASSESSMENT OF METAPHORS vi LIST OF TABLES Table Names of tables Table page number Table 3.1 Metaphor samples 35 Table 3.2 Metaphor and translation error samples 37 Table 3.3 The number and frequency of translation errors made 38 by Google Translate Table 4.1 The number and frequency of metaphors 40 Table 4.2 Translation errors of Google Translate 45 Table 4.3 Rates of translation errors and correct translations 52 vii LIST OF ABBREVIATION B.C: before Christ etc.: et cetera GT: Google Translate MT: machine translation p.: pages SL: source language ST: source text TL: target language TQA: translation quality assessment TT: target text 1 CHAPTER 1.

RATIONALE As the world has increasingly globalized in the past few decades, the need for reading literary works in English among Vietnamese people has risen as well. However, in the process of reading, readers might encounter some challenges related to figurative languages, one of which is the translation of metaphors. Generally, literary works such as novels are usually featured with figurative languages in order to give special effects on readers. Through reading novels, they will get unlimited imagination, pleasure, and enjoyment.

233) states ―the literary writer uses metaphor to go beyond and extend our ordinary linguistic and/or conceptual resources and to provide novels insights and perspectives into human experiences‖. That is to say, by using metaphors, the writers invite readers to read between the lines instead of clinging only to the literal meanings. Interesting as it might seem, metaphors can be problematic for translators since they are closely related to the source language culture and requires translators to keep not only the meanings but also the aesthetic values of the story in the novel. Besides, they compare one thing to another in a more indirect and subtle manner in which the sign of comparison is not clear as that in simile since metaphors do not use signal words such as like, as, and as though.

In an attempt to partly bridge this gap, an obvious tool which has been created to help accommodate the urgent need for instant translation of metaphors within a short timeframe is using online machine translation. Among those available on the market, Google Translate is one of the most prominent ones that came out in 2006. However, there has been considerable concern about the quality of Google Translate’s translations as machine translation is known to experience certain problems among which translating metaphors is a significant one. This is mainly 2 because the interpretation of metaphorical expressions is strongly culturally conditioned.

Therefore, its replacement when translating by a literal equivalent expression in the target language does not seem to be sufficient to be trusted blindly. Taking this into account, this study seeks to examine to what extent Google Translate can be a help or a hindrance in the translation process. This research is inspired by some thesis and articles that the author has consulted, one of which is the study ―Translation of metaphors and idioms – Mission impossible?‖. In this study, the findings revealed that although the students’ linguistic competence was relatively advanced, their intercultural competence was still in need of improvement.

Therefore, the author wants to conduct the study with machine translation to examine the extent to which the machine can handle metaphorical expressions. The novel Kafka on the Shore by Murakami Haruki contains various metaphors. It was translated into Vietnamese and published under the name Kafka bên bờ biển. Therefore, the researcher opted for this work due to the readiness of the professionally translated version for better and more convenient comparison.

The study is entitled The quality of Google Translate‟s translations of metaphors in “Kafka on the shore” by Murakami Haruki into Vietnamese with the main focus on the extent to which Google Translate may aid translators and readers in the process of interpreting the meanings of metaphors used in this literary work. AIM AND OBJECTIVES OF THE STUDY The study was conducted in order to fulfill the following aim and objectives: 1. Aim The study aimed to examine the quality of Google Translate’s Vietnamese translations of the metaphors in Kafka on the shore by Murakami Haruki. Objectives To attain this aim, the following objectives had to be achieved: 3  to identify the metaphors in Kafka on the shore by Murakami Haruki.

 to identify Google Translate’s translation errors of the metaphors in the extracted sentences from Kafka on the shore by Murakami Haruki.  to examine the frequencies of Google Translate’s translation errors of different types of metaphors in Kafka on the shore by Murakami Haruki. RESEARCH QUESTIONS In order to achieve the above aim and objectives, the researcher collected data and analyzed them to answer the following questions: 1. What are the metaphors used in Kafka on the shore by Murakami Haruki? 2.

What are Google Translate’s translation errors of the metaphors in the extracted sentences from Kafka on the shore by Murakami Haruki? 3. What are the frequencies of Google Translate’s translation errors of different types of metaphors in Kafka on the shore by Murakami Haruki? 1. SCOPE OF THE STUDY This study examined the quality of Google Translate in translating metaphors collected from the novel Kafka on the shore by Murakami Haruki. Firstly, the researcher selected all the metaphors in this novel based on the theory put forward by Lakoff and Johnson (1980).

They fell into three types including structural metaphors, orientational metaphors, and ontological metaphors. However, it was not only the metaphors that were translated. Instead, the entire sentences containing the identified metaphors were processed by Google Translate. The researcher selectively picked up the translation errors made by Google Translate.

Specifically, only the translation of metaphors was focused on but not the whole translated sentences. The obtained data were analyzed using Nord (1997) framework to highlight errors made by machine translation in order to explore the error patterns when using Google Translate. The errors classified into four groups including pragmatic translation errors, cultural translation errors, linguistics translation errors, and text-specific translation errors. SIGNIFICANCE OF THE STUDY The study has both practical and theoretical significance.

For theoretical aspect, the research helps to identify the presence and frequency of different metaphor types used in the novel Kafka on the shore by Murakami Haruki. It also provides some insights into the quality of Google Translate’s translation of metaphors by highlighting various translation errors that this tool may commit. For practical aspect, the thesis helps students, teachers, and translators get a comprehensive overview of errors made by Google Translate when dealing with metaphors so that they can notice them and have better use of this tool in interpreting the metaphorical meanings. As Google Translate is a product using artificial intelligence for translation that has long been debated for quality assurance, the translations of metaphors is not expected to be perfect.

However, this research might help readers aware of the errors this tool usually commits in order to partly avoid confusion and misinterpretation. ORGANIZATION OF THE THESIS The study will be constructed with 5 chapters. Chapter 1 presents the introduction into the investigation which consists of the rationale providing the justification of the author for choosing the topic, the aim, research questions, scope, and the methods used in the study. Chapter 2 deals with the literature review to offer some insight into the theoretical base of translation, machine translation, translation errors, and metaphors.

Chapter 3 is served to unfold the data collection procedures and the methods adopted in the study. Findings and discussion will be presented in chapter 4 with the results of the investigation in an attempt to analyze the collected data discuss the outcomes, while chapter 5 entails the conclusion and implication to summarize the main findings and put forward some pedagogical and practical implications in using Google Translate to translate metaphors.