Luận Văn Thạc Sĩ: Đánh Giá Chất Lượng Dịch Thuật Anh-Việt Của Google Translate

Đánh giá chất lượng dịch Anh-Việt của Google Translate trong luận văn thạc sĩ, phân tích ưu nhược điểm và độ chính xác khi ứng dụng vào học thuật.

• Tác giả: Trần Thị Ngọc Giàu
• Người hướng dẫn: TS. Lê Nhân Thành
• Trường học: Đại học Quy Nhơn
• Chuyên ngành: Ngôn Ngữ Anh
• Đề tài: Đánh Giá Chất Lượng Các Bản Dịch Anh-Việt Do Google Translate Thực Hiện
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Địa điểm: Quy Nhơn

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENT
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• 1. Aim and Objectives of the Study
• 2. Scope of the Study
• 3. Significance of the Study
• 4. Organization of the Thesis
• 5. THEORETICAL BACKGROUND
• 5.1. Translation Theory
• 5.2. Definition of translation
• 5.3. Translation methods
• 5.4. Translation shifts

Tóm tắt

I. Đánh giá chất lượng dịch

Nghiên cứu này tập trung vào đánh giá chất lượng dịch của Google Translate trong việc dịch các văn bản Anh-Việt. Mục tiêu chính là xác định mức độ chính xác và hiệu quả của công cụ này trong hai thể loại văn bản: văn học và kỹ thuật. Chất lượng dịch được đo lường dựa trên các tiêu chí như lỗi chính tả, lỗi từ vựng, lỗi ngữ nghĩa, và lỗi cú pháp. Kết quả cho thấy Google Translate có xu hướng dịch tốt hơn các văn bản kỹ thuật so với văn bản văn học, do tính chất phức tạp và liên quan văn hóa của văn bản văn học.

1.1. Phương pháp đánh giá

Nghiên cứu sử dụng khung lý thuyết của Haijar Khanmohammd và Maryam Osanloo (2009) để phân tích các lỗi dịch thuật. Các lỗi được phân loại thành năm nhóm chính: lỗi chính tả, lỗi hình thái, lỗi từ vựng, lỗi ngữ nghĩa, và lỗi cú pháp. Phương pháp này giúp xác định rõ ràng các điểm yếu của Google Translate trong việc dịch các văn bản Anh-Việt.

1.2. Kết quả đánh giá

Kết quả cho thấy Google Translate có tỷ lệ lỗi thấp hơn trong các văn bản kỹ thuật so với văn bản văn học. Điều này được giải thích bởi tính chất rõ ràng và ít phụ thuộc vào ngữ cảnh văn hóa của văn bản kỹ thuật. Tuy nhiên, cả hai thể loại đều có những hạn chế nhất định, đặc biệt là trong việc dịch các cụm từ phức tạp và các yếu tố văn hóa.

II. Dịch Anh Việt và Google Translate

Dịch Anh-Việt là một lĩnh vực đầy thách thức do sự khác biệt lớn về ngữ pháp, từ vựng và văn hóa giữa hai ngôn ngữ. Google Translate đã trở thành một công cụ phổ biến trong việc dịch thuật, nhưng chất lượng của nó vẫn còn nhiều hạn chế. Nghiên cứu này nhấn mạnh sự cần thiết của việc hiểu rõ các hạn chế của Google Translate để sử dụng hiệu quả hơn trong các bối cảnh khác nhau.

2.1. Ưu điểm của Google Translate

Google Translate cung cấp khả năng dịch nhanh chóng và miễn phí, hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ. Công cụ này đặc biệt hữu ích trong việc dịch các văn bản kỹ thuật, nơi mà độ chính xác về từ vựng và cú pháp được ưu tiên. Ngoài ra, Google Translate cũng liên tục được cải thiện nhờ các thuật toán học máy tiên tiến.

2.2. Hạn chế của Google Translate

Mặc dù có nhiều ưu điểm, Google Translate vẫn gặp khó khăn trong việc dịch các văn bản văn học, đặc biệt là các yếu tố văn hóa và ngữ cảnh phức tạp. Các lỗi thường gặp bao gồm dịch sai nghĩa, thiếu sự tinh tế trong cách diễn đạt, và không thể hiện được ý nghĩa sâu sắc của văn bản gốc.

III. Ứng dụng thực tiễn và ý nghĩa nghiên cứu

Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về chất lượng dịch của Google Translate mà còn đưa ra các gợi ý thực tiễn cho người dùng. Các kết quả nghiên cứu có thể giúp người dùng quyết định khi nào nên sử dụng Google Translate và khi nào cần sự hỗ trợ từ dịch giả chuyên nghiệp.

3.1. Ý nghĩa đối với giáo dục

Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng đối với giáo dục, đặc biệt là trong việc giảng dạy và học tập dịch thuật. Các giáo viên và sinh viên có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để hiểu rõ hơn về các lỗi thường gặp khi sử dụng Google Translate, từ đó cải thiện kỹ năng dịch thuật của mình.

3.2. Ý nghĩa đối với dịch giả

Các dịch giả chuyên nghiệp có thể sử dụng nghiên cứu này để đánh giá mức độ tin cậy của Google Translate trong các dự án dịch thuật của mình. Đồng thời, nghiên cứu cũng nhấn mạnh sự cần thiết của việc kiểm tra và hiệu chỉnh các bản dịch từ Google Translate để đảm bảo chất lượng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin, nhu cầu dịch thuật nhanh và chính xác ngày càng tăng cao. Google Translate (GT) là một công cụ dịch máy miễn phí được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới, hỗ trợ dịch hơn 100 ngôn ngữ khác nhau. Tuy nhiên, chất lượng bản dịch của GT còn nhiều hạn chế, đặc biệt khi dịch các thể loại văn bản khác nhau như văn học và kỹ thuật. Nghiên cứu này tập trung đánh giá chất lượng bản dịch Anh-Việt của Google Translate đối với hai thể loại văn bản: văn học và kỹ thuật, với tổng số từ phân tích lần lượt là 5.773 từ cho văn học và 4.884 từ cho kỹ thuật. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xác định mức độ chính xác của GT trong việc dịch hai thể loại này và so sánh để tìm ra thể loại nào được dịch tốt hơn. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các bản dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt, với dữ liệu thu thập từ các truyện ngắn văn học và các bài báo kỹ thuật được chọn lọc từ các nguồn tin cậy. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng đối với người học, giảng viên, dịch giả và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực dịch thuật, giúp họ hiểu rõ hơn về điểm mạnh và hạn chế của công cụ dịch máy này, từ đó có thể sử dụng GT một cách hiệu quả hơn trong công việc và học tập.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên khung lý thuyết của Haijar Khanmohammd và Maryam Osanloo (2009) về năm loại lỗi dịch phổ biến: lỗi chính tả (orthographic errors), lỗi hình thái (morphological errors), lỗi từ vựng (lexical errors), lỗi ngữ nghĩa (semantic errors) và lỗi cú pháp (syntactic errors). Ngoài ra, nghiên cứu cũng tham khảo các lý thuyết về dịch thuật như định nghĩa dịch thuật của Nida và Taber (1982), các phương pháp dịch của Newmark (1988), và mô hình đánh giá chất lượng dịch của House (1996). Các khái niệm chính bao gồm:

• Dịch thuật: quá trình chuyển đổi thông điệp từ ngôn ngữ nguồn sang ngôn ngữ đích với sự tương đương về nghĩa và phong cách.
• Lỗi dịch thuật: các sai sót làm giảm chất lượng bản dịch, ảnh hưởng đến sự hiểu và tính chính xác của văn bản đích.
• Chất lượng dịch: mức độ bản dịch phản ánh đúng ý nghĩa, phong cách và chức năng của văn bản gốc.
• Dịch máy: sử dụng phần mềm để tự động chuyển đổi ngôn ngữ, trong đó Google Translate là một ví dụ điển hình.
• Thể loại văn bản: phân loại văn bản theo mục đích và đặc điểm ngôn ngữ, trong nghiên cứu này tập trung vào văn học và kỹ thuật.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nội dung định lượng để phân loại và đánh giá các lỗi dịch trong bản dịch của Google Translate. Dữ liệu gồm 3 văn bản văn học với tổng 5.773 từ và 6 văn bản kỹ thuật với tổng 4.884 từ, được dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt bằng GT. Cỡ mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện, đảm bảo tính đại diện cho hai thể loại văn bản. Quá trình phân tích bao gồm:

• So sánh từng câu trong bản dịch với bản gốc để phát hiện lỗi dịch theo năm loại lỗi đã nêu.
• Đếm tần suất xuất hiện từng loại lỗi và tổng hợp thành bảng thống kê.
• Sử dụng thống kê mô tả để phân tích dữ liệu, so sánh tỷ lệ lỗi giữa hai thể loại văn bản.
  Thời gian nghiên cứu kéo dài trong khoảng một học kỳ, từ thu thập dữ liệu, phân tích đến tổng hợp kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

• Tỷ lệ lỗi dịch: Tổng cộng có 982 lỗi được phát hiện trong các bản dịch, trong đó lỗi ngữ nghĩa chiếm tỷ lệ cao nhất với 49,69% (488 lỗi), tiếp theo là lỗi cú pháp 28,01% (275 lỗi), lỗi hình thái 19,45% (191 lỗi), lỗi chính tả 2,65% (26 lỗi) và lỗi từ vựng rất ít (2 lỗi).
• So sánh giữa hai thể loại: Bản dịch các văn bản kỹ thuật có chất lượng tốt hơn so với văn bản văn học. Cụ thể, trong văn bản văn học, lỗi ngữ nghĩa chiếm 43,88%, lỗi hình thái 17,01%, lỗi cú pháp 16,02%, trong khi đó các lỗi chính tả và từ vựng rất ít hoặc không xuất hiện.
• Các lỗi phổ biến trong văn học: GT thường mắc lỗi dịch sai từ loại (ví dụ dịch tính từ thành danh từ), bỏ sót từ quan trọng, và không giữ nguyên các dấu câu như dấu ngoặc kép, dấu chấm than, làm giảm tính chính xác và phong cách của bản dịch.
• Lỗi trong văn bản kỹ thuật: Mặc dù ít hơn, nhưng vẫn có các lỗi ngữ nghĩa và cú pháp ảnh hưởng đến sự rõ ràng và chính xác của thông tin kỹ thuật.
• Ảnh hưởng của đặc điểm thể loại: Văn bản văn học có nhiều yếu tố văn hóa, ngữ cảnh phức tạp hơn nên GT khó dịch chính xác hơn so với văn bản kỹ thuật có cấu trúc và thuật ngữ rõ ràng hơn.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự khác biệt chất lượng dịch giữa hai thể loại là do tính chất đặc thù của văn bản. Văn học thường chứa đựng nhiều yếu tố văn hóa, ngôn ngữ biểu cảm, ẩn dụ, và phong cách cá nhân, trong khi văn bản kỹ thuật tập trung vào thông tin chính xác, thuật ngữ chuyên ngành và cấu trúc rõ ràng. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây cho thấy dịch máy thường gặp khó khăn với các văn bản mang tính văn hóa và biểu cảm cao. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ cột thể hiện tỷ lệ lỗi theo từng loại và từng thể loại văn bản, giúp minh họa rõ ràng sự khác biệt. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hướng dẫn người dùng lựa chọn công cụ dịch phù hợp với mục đích sử dụng, đồng thời cung cấp cơ sở cho các nhà phát triển cải tiến công nghệ dịch máy.

Đề xuất và khuyến nghị

• Tăng cường đào tạo và hướng dẫn sử dụng GT: Cung cấp tài liệu và khóa học giúp người dùng nhận biết điểm mạnh, hạn chế của GT, từ đó sử dụng hiệu quả hơn, đặc biệt trong dịch các thể loại văn bản khác nhau.
• Phát triển công cụ hỗ trợ chỉnh sửa bản dịch: Khuyến khích phát triển các phần mềm hỗ trợ người dịch hiệu chỉnh bản dịch máy, tập trung vào sửa lỗi ngữ nghĩa và cú pháp để nâng cao chất lượng bản dịch cuối cùng.
• Nâng cao chất lượng dữ liệu huấn luyện cho GT: Đề xuất Google và các nhà phát triển dịch máy mở rộng và đa dạng hóa dữ liệu huấn luyện, đặc biệt là các văn bản văn học và văn hóa để cải thiện khả năng dịch các thể loại này.
• Khuyến khích nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng lỗi dịch: Thực hiện các nghiên cứu tiếp theo về tác động của các lỗi dịch đối với người đọc tiếng Việt, nhằm phát triển các tiêu chí đánh giá chất lượng dịch phù hợp hơn.
• Thời gian thực hiện: Các giải pháp trên nên được triển khai trong vòng 1-2 năm, phối hợp giữa các trường đại học, trung tâm dịch thuật và các công ty công nghệ.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Sinh viên và giảng viên ngành Ngôn ngữ Anh và Dịch thuật: Giúp hiểu rõ về các lỗi dịch phổ biến của công cụ dịch máy, từ đó nâng cao kỹ năng dịch và giảng dạy.
• Dịch giả và biên tập viên: Cung cấp thông tin về điểm mạnh, điểm yếu của GT để áp dụng hiệu quả trong công việc dịch thuật, đặc biệt khi sử dụng GT làm công cụ hỗ trợ.
• Nhà phát triển công nghệ dịch máy: Tham khảo để cải tiến thuật toán, nâng cao chất lượng dịch, đặc biệt trong việc xử lý các thể loại văn bản phức tạp như văn học.
• Người dùng phổ thông và doanh nghiệp: Hiểu được giới hạn của GT trong việc dịch các thể loại văn bản khác nhau, từ đó lựa chọn công cụ phù hợp hoặc kết hợp với dịch giả chuyên nghiệp khi cần thiết.

Câu hỏi thường gặp

1. Google Translate dịch thể loại văn bản nào tốt hơn?
   Google Translate dịch các văn bản kỹ thuật tốt hơn văn học do tính chất ngôn ngữ và cấu trúc rõ ràng, ít yếu tố văn hóa phức tạp.

2. Lỗi dịch phổ biến nhất của Google Translate là gì?
   Lỗi ngữ nghĩa chiếm tỷ lệ cao nhất, thường do dịch sai từ loại hoặc chọn từ không phù hợp với ngữ cảnh.

3. Google Translate có thể thay thế hoàn toàn dịch giả không?
   Không, GT vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt với các văn bản mang tính biểu cảm và văn hóa cao, cần sự can thiệp của dịch giả chuyên nghiệp.

4. Làm thế nào để cải thiện chất lượng bản dịch từ Google Translate?
   Người dùng nên kiểm tra, chỉnh sửa bản dịch, sử dụng các công cụ hỗ trợ và hiểu rõ điểm mạnh, hạn chế của GT.

5. Nghiên cứu này có thể áp dụng cho các ngôn ngữ khác không?
   Có thể, nhưng cần nghiên cứu thêm vì chất lượng dịch máy phụ thuộc vào cặp ngôn ngữ và dữ liệu huấn luyện cụ thể.

Kết luận

• Google Translate dịch các văn bản kỹ thuật chính xác hơn văn học với tỷ lệ lỗi thấp hơn đáng kể.
• Lỗi ngữ nghĩa và cú pháp là những lỗi phổ biến nhất ảnh hưởng đến chất lượng bản dịch.
• Đặc điểm văn bản văn học với nhiều yếu tố văn hóa và biểu cảm làm tăng độ khó cho dịch máy.
• Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc sử dụng và cải tiến công cụ dịch máy trong tương lai.
• Các bước tiếp theo bao gồm phát triển công cụ hỗ trợ chỉnh sửa, đào tạo người dùng và nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng lỗi dịch.

Khuyến khích các nhà nghiên cứu, giảng viên và dịch giả tiếp tục khai thác và ứng dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao chất lượng dịch thuật trong bối cảnh công nghệ dịch máy ngày càng phát triển.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING QUY NHON UNIVERSITY TRẦN THỊ NGỌC GIÀU EVALUATING THE QUALITY OF ENGLISH- VIETNAMESE TRANSLATIONS CARRIED OUT BY GOOGLE TRANSLATE Field: English Linguistics Code: 8.01 Supervisor: Lê Nhân Thành, Ph. e BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN TRẦN THỊ NGỌC GIÀU ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CÁC BẢN DỊCH ANH-VIỆT DO GOOGLE TRANSLATE THỰC HIỆN Chuyên ngành: Ngôn Ngữ Anh Mã số: 8.01 Người hướng dẫn: TS. Lê Nhân Thành e i ACKNOWLEDGEMENT I would like to thank all those who helped me complete this thesis. First of all, I would like to thank my supervisor, Dr.

Le Nhan Thanh, who has given guidance, patience, time, support, and help essential for the completion of this thesis. Without his support, this thesis would never exist. Besides, I would like to express my thankfulness to all the teachers of the Department of Foreign Languages, Quy Nhon University, for their useful lessons, guidance, experience, wholehearted instruction, enthusiasm, and sympathy to make me a more knowledgeable person today. This thesis would have never been fulfilled without the assistance and support from my classmates of the 19th MA Course on the English Language at Quy Nhon University.

Last but not least, I would like to send my warmest thanks to my family and friends, whose love and encouragement were a source of inspiration and motivation for me to complete this thesis successfully. e ii ABSTRACT Google Translate may produce translations with different levels of quality depending on the kinds of text it translates. This study aims to evaluate the quality of GT’s Vietnamese translations of English literary and technical texts to see which of these two genres Google Translate translates better. The study tries to answer the research question (1) How does Google Translate translate literary texts and technical texts in terms of translation quality? and (2) Which of these two genres does Google Translate translate better? Based on Haijar Khanmohammd and Maryam Osanloo’s (2009) conceptual framework of five common types of translation errors including orthographic errors, morphological errors, lexical errors, semantic errors, and syntactic errors, the researcher analyzed Google Translate’s Vietnamese translations of three literary texts with 5,773 words and six technical texts with 4,884 words in total.

The findings indicate that GT is better with the technical texts than the literary texts. It is understandable as literary texts are more closely related to culture than technical texts. Although the study achieved its aim, there were some limitations. For instance, there was no investigation on the influence of translation errors on TL readers, and the data for the study was not big enough for more reliable generalizations.

Some implications for teachers and students of translation, translators and other researchers are addressed in the thesis. e iii TABLE OF CONTENTS ACKNOWLEDGEMENT. v LIST OF TABLES. vi LIST OF FIGURES.

Aim and Objectives of the Study. Scope of the Study. Significance of the Study. Organization of the Thesis.

Definition of translation. Translation quality assessment (TQA). The history of machine translation. FINDINGS AND DISCUSSION.

CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS. Summary of the Findings. Limitations of the Study. Implications of the Study.

Implications for teachers and students of translation. Implications for translators. Implications for other researchers. 57 e v ABBREVIATIONS GT Goolge translate IIMA Indian Institute of Management Ahmedabad LE Lexical errors ME Morphological errors MT Machine translation OE Orthographic errors POS Part-of-speech SE Semantic errors SL Source language SYE Syntactic errors TT Target translation e vi LIST OF TABLES Table 1.

Identifiable characteristics of translation errors. Example of translation representation. Types and frequencies of errors committed by GT. The frequency of errors occurring in literary texts.

The frequency of errors occurring in the translations of the technical texts. Summary of translation errors committed by GT in the literary text and technical texts. 51 e vii LIST OF FIGURES Figure 1. List of translation methods.

Types of translation shifts. Classification of translation errors. Hierarchical structure of the error typology. Three different levels of an original text and its translation.

Languages supported by GT (Google 2019). GT graphical user interface. Rationale The increase in global business has provided a greater and more urgent need for quick translation. An obvious tool which has been created to help meet this need is Google Translate, which is very well-known for free online machine translation.

Google Translate (GT) has become an instrument in machine translation that has been claimed by its provider to be developing at a great pace to achieve ever higher degrees of accuracy. Because GT is freely available on the Internet and has its own app on computers, tablets, and smartphones, it is accessible anywhere the Internet and Google services are available, and it easily enables users to render a text in one language into over 100 other languages with outcomes of varying quality and comprehensibility. Even though GT is a very popular tool used by millions of Internet users and it has improved a lot so far, it is clearly not perfect yet. Therefore, we cannot rely on it blindly without knowing how accurate its translations are.

So this study is very necessary for users to know for which genre they can easily get good results and which genre they would get less accurate results. That would help users to decide how much trust they can put on GT when they need to translate texts that belong to different genres such as tourism news, medical information, and the short story. The first related study that has been carried out recently by Aiken and Balan (2011) is An analysis of Google Translate accuracy. The aim of the research was to compare the quality of GT’s translations and provide insights into the errors made by GT.

Aiken, Ghosh, Wee, and Vanjani (2009) have studied An evaluation of the accuracy of online translation systems in e 2 communications of the IIMA. This study gave an estimate of how good a potential translation might be achieved by GT. The result of this study showed that translations between European languages were usually good, while those involving Asian languages were often relatively poor. Further, the vast majority of language combinations probably provided sufficient accuracy for reading comprehension in college.

Several studies on the use of GT in translation have focused on computational analysis. For example, Carl (2019) investigated Machine translation errors and the translation process: a study across different languages in The Journal of Specialised Translation. The findings clearly showed that expressions with MT accuracy issues into one language (English-to-Spanish) were likely to be difficult to translate also into another language for humans and for computers; whereas this did not hold for MT fluency errors. Also, Ghasemi & Hashemian (2016) conducted a study investigating A comparative study of Google Translate translations: An error analysis of English-to-Persian and Persian-to-English translations.

Its main findings were of no significant differences between the qualities of GT from English to Persian and Persian to English. Moreover, there have been a lot of master theses carried out based in the light of machine translation. Most of them have focused on the comparison of translations done by machines or translations done by machines and those done by humans in different languages. There has not been any study of the accuracy that GT could achieve in translating literary and technical texts.

This study hopes to fill in this research gap. Aim and Objectives of the Study 1. Aim This study aimed to investigate the quality of Google Translate’s translations of literary texts and technical texts from English into Vietnamese. Objectives To fulfil the above aim, the researcher: - Evaluated the quality of Google Translate’s Vietnamese translations of English literary texts and technical texts.

- Compared the quality of the translations of literary texts and that of technical texts in order to see which of these two genres Google Translate translates better. Research Questions In order to achieve the above aim and objectives, the researcher collected data and analyzed it in order to answer the following questions: 1. How does Google Translate translate literary texts and technical texts in terms of translation quality? 2. Which of these two genres does Google Translate translate better? 1.

Scope of the Study This study examined the quality of the translations carried out by Google Translate in two genres, including literary texts and technical texts. Other genres were not examined in this study. Only the quality of English – Vietnamese translations of texts of these two genres would be investigated. For each genre, the author selected 3 texts of about 4000 words in total and these texts were translated by GT.

Significance of the Study The study has both practical and theoretical significance. For theoretical aspects, the research offers insights into the quality of GT’s translations of literary texts and technical texts. Moreover, this thesis also provides knowledge about errors made by GT in its translations of literary texts and technical texts. e 4 For practical aspects, the study helps students, teachers, and translators get a comprehensive overview of errors committed by GT and the occurrence of such errors in literary texts and technical texts translated by GT.

In addition, after analyzing errors committed by GT in the literary texts and technical texts, the study gives a conclusion about which genre is translated better by GT. In fact, this is a useful note for the students, teachers, and translators when using GT in their work. Organization of the Thesis The thesis was organized into five chapters. Chapter 1 (Introduction) addressed the rationale, aim and objectives, research questions, the significance of the study, the scope of the study, and the organization of the study.

Chapter 2 (Literature review) presented an overview of the translation theory, translation methods, translation shift, translation quality assessment, translation equivalence, errors in translation, machine translation, Google translation, and genres. Chapter 3 (Methods) addressed the research methods and the description of the procedures for data collection and data analysis. Chapter 4 (Findings and discussions) reported and discussed the results of data analysis. Chapter 5 (Conclusion) summarized the major findings and offered implications for practice and further studies.

THEORETICAL BACKGROUND In this chapter, the theoretical background for the present study was presented. In particular, the author focused on the definition and classification of translation and identification and translation errors of GT. Translation Theory In this section, some main contents including definition, methods, shifts, equivalence, errors of translation were described. The section was also inclusive of translation quality assessment.

Definition of translation Translation is defined in many ways and may be understood differently. Translation is one of the diverse means of communication. It sets up an association between at least two languages and their culture. Through translation, the characteristic elements from one language are transferred into another.

Translation focuses on the translator’s role, from taking a source text and turning it into one in another language, and it also concentrates on the specific product created by the translator. From the perspective of Carford (1965), translation means "the replacement of textual material in one language (SL) by equivalent textual material in another language" (p. It means that translation is the replacement of the word and grammar structures in the ST with the equivalent words and grammar structures in the TL. According to Nida and Taber (1982, p.

12) translation includes reproducing in the receptor language the closest natural equivalent of the source-language message, firstly in aspects of meaning, and secondly in aspects of style. From the explanation above, translation can be simply defined as transferring the message from the SL e 6 into the TL in terms of meaning and style. Hatim and Mason (1990, p. 3), on the other hand, focus more on the communication purpose of translation saying that “translation is a communicative process which takes place within a social context.