Luận văn thạc sĩ grammatical cohesionin the wind in the willow by kenneth grahame and their equivalents in google translatesvietnamese translations

Luận văn phân tích tính liên kết ngữ pháp trong "The Wind in the Willows" của Kenneth Grahame và bản dịch tiếng Việt qua Google Translate.

• Tác giả: Lê Thị Ngọc Thảo
• Người hướng dẫn: TS. Lê Nhân Thành
• Trường học: Quy Nhon University
• Chuyên ngành: Ngôn ngữ Anh
• Đề tài: Phân Tích Liên Kết Ngữ Pháp Trong 'The Wind in the Willows' Của Kenneth Grahame Và Bản Dịch Tiếng Việt Trên Google Translate
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Bình Định

Mục lục chi tiết

• STATEMENT OF AUTHORSHIP
• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• 1. Chapter 1: Rationale
• 1.1. Aim and Objectives
• 1.2. Scope of the Study
• 1.3. Significance of the Study
• 1.4. Organization of the Study
• 2. LITERATURE REVIEW
• 2.1. The Theory of Cohesion
• 2.1.1. Definition of cohesion
• 2.1.2. Grammatical cohesion
• 2.2. Errors in translation
• 2.3. Google Translate
• 2.4. Review of related previous studies
• 3. Chapter 3: Methods
• 4. FINDINGS AND DISCUSSION
• APPENDICES
• ABBREVIATIONS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES

Tóm tắt

I. Phân tích ngữ pháp trong The Wind in the Willows của Kenneth Grahame

Phân tích ngữ pháp là một phương pháp quan trọng để hiểu cấu trúc và liên kết trong văn bản. Trong tác phẩm 'The Wind in the Willows' của Kenneth Grahame, các thiết bị liên kết ngữ pháp như tham chiếu và liên từ được sử dụng rộng rãi. Tham chiếu giúp kết nối các phần của văn bản thông qua việc sử dụng đại từ, từ chỉ định, và từ so sánh. Liên từ đóng vai trò kết nối các câu và đoạn văn, tạo nên sự mạch lạc. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các thiết bị này và so sánh với bản dịch tiếng Việt trên Google Translate.

1.1. Tham chiếu trong The Wind in the Willows

Tham chiếu là một trong những thiết bị liên kết ngữ pháp chính trong tác phẩm của Kenneth Grahame. Có hai loại tham chiếu chính: tham chiếu tình huống và tham chiếu văn bản. Tham chiếu tình huống liên quan đến việc sử dụng các từ chỉ định dựa trên ngữ cảnh, trong khi tham chiếu văn bản liên kết các phần của văn bản thông qua đại từ và từ chỉ định. Ví dụ, trong câu 'He turned the main tap', từ 'he' là một tham chiếu hồi chỉ (anaphoric) liên kết với 'Philip' trong câu trước. Việc phân tích này giúp hiểu rõ cách Kenneth Grahame tạo nên sự mạch lạc trong tác phẩm.

1.2. Liên từ trong The Wind in the Willows

Liên từ đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối các ý tưởng và câu trong văn bản. Trong 'The Wind in the Willows', liên từ được sử dụng để thể hiện các mối quan hệ như bổ sung, tương phản, nguyên nhân và thời gian. Ví dụ, liên từ 'and' thường được sử dụng để bổ sung thông tin, trong khi 'but' thể hiện sự tương phản. Việc phân tích các liên từ này giúp hiểu rõ cách Kenneth Grahame xây dựng cấu trúc văn bản và tạo nên sự liên kết giữa các phần của câu chuyện.

II. Bản dịch tiếng Việt trên Google Translate

Bản dịch tiếng Việt của 'The Wind in the Willows' trên Google Translate được phân tích để đánh giá chất lượng dịch thuật. Google Translate sử dụng công nghệ Neural Machine Translation (NMT) để cải thiện độ chính xác của bản dịch. Tuy nhiên, việc dịch các thiết bị liên kết ngữ pháp như tham chiếu và liên từ vẫn gặp nhiều thách thức. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các lỗi dịch thuật trong bản dịch tiếng Việt, đặc biệt là các lỗi liên quan đến tham chiếu và liên từ.

2.1. Lỗi dịch thuật trong tham chiếu

Lỗi dịch thuật trong tham chiếu là một vấn đề phổ biến trong bản dịch tiếng Việt trên Google Translate. Các lỗi này thường xảy ra khi Google Translate không thể xác định chính xác đối tượng được tham chiếu trong văn bản gốc. Ví dụ, từ 'he' trong câu 'He turned the main tap' có thể được dịch sai nếu không xác định được 'he' tham chiếu đến 'Philip'. Việc phân tích các lỗi này giúp hiểu rõ những hạn chế của Google Translate trong việc dịch các thiết bị liên kết ngữ pháp.

2.2. Lỗi dịch thuật trong liên từ

Liên từ cũng là một thách thức lớn đối với Google Translate. Các lỗi dịch thuật thường xảy ra khi Google Translate không thể dịch chính xác các liên từ thể hiện mối quan hệ giữa các câu. Ví dụ, liên từ 'but' có thể được dịch sai thành 'và' thay vì 'nhưng', làm thay đổi ý nghĩa của câu. Việc phân tích các lỗi này giúp đánh giá chất lượng của Google Translate trong việc dịch các liên từ và cung cấp cái nhìn sâu sắc về những hạn chế của công cụ này.

III. Đánh giá chất lượng bản dịch

Nghiên cứu này đánh giá chất lượng bản dịch tiếng Việt của 'The Wind in the Willows' trên Google Translate bằng cách phân tích các lỗi dịch thuật liên quan đến tham chiếu và liên từ. Kết quả cho thấy Google Translate có xu hướng dịch chính xác hơn các liên từ so với tham chiếu. Điều này có thể do liên từ thường có cấu trúc rõ ràng hơn và ít phụ thuộc vào ngữ cảnh hơn so với tham chiếu. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng Google Translate cần cải thiện khả năng xử lý các thiết bị liên kết ngữ pháp để nâng cao chất lượng bản dịch.

3.1. So sánh độ chính xác giữa tham chiếu và liên từ

Kết quả phân tích cho thấy Google Translate có tỷ lệ dịch chính xác cao hơn đối với liên từ so với tham chiếu. Điều này có thể do liên từ thường có cấu trúc rõ ràng và ít phụ thuộc vào ngữ cảnh hơn. Ví dụ, liên từ 'and' thường được dịch chính xác thành 'và', trong khi tham chiếu như 'he' có thể bị dịch sai nếu không xác định được đối tượng tham chiếu. Việc so sánh này giúp hiểu rõ những ưu điểm và hạn chế của Google Translate trong việc dịch các thiết bị liên kết ngữ pháp.

3.2. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu

Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn đối với giáo viên, sinh viên và dịch giả. Kết quả phân tích giúp họ hiểu rõ những hạn chế của Google Translate trong việc dịch các thiết bị liên kết ngữ pháp, từ đó có thể sử dụng công cụ này một cách hiệu quả hơn. Ngoài ra, nghiên cứu cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách cải thiện chất lượng bản dịch, đặc biệt là trong việc xử lý các tham chiếu và liên từ.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ dịch máy, Google Translate (GT) đã trở thành công cụ dịch thuật phổ biến với hơn 109 ngôn ngữ được hỗ trợ và hàng triệu người dùng trên toàn thế giới. Tuy nhiên, chất lượng dịch thuật, đặc biệt là trong việc chuyển ngữ các thiết bị liên kết ngữ pháp phức tạp như trong văn bản văn học, vẫn còn nhiều hạn chế. Luận văn tập trung nghiên cứu chất lượng bản dịch tiếng Việt của Google Translate đối với các thiết bị liên kết ngữ pháp trong tác phẩm “The Wind in the Willows” của Kenneth Grahame, một tác phẩm văn học thiếu nhi nổi tiếng được xuất bản lần đầu năm 1908 và đã được dịch ra nhiều thứ tiếng.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là đánh giá các lỗi dịch thuật liên quan đến các thiết bị liên kết ngữ pháp, cụ thể là tham chiếu và liên từ, trong bản dịch tiếng Việt của Google Translate. Nghiên cứu phân tích 10.934 liên kết tham chiếu và 770 liên kết liên từ trong 2.306 câu tiếng Anh từ tác phẩm gốc và các bản dịch tương ứng của Google Translate. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hai loại thiết bị liên kết ngữ pháp phổ biến nhất theo khung lý thuyết của Halliday và Hasan (1976), được khảo sát trong tác phẩm và bản dịch tiếng Việt của Google Translate.

Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp cái nhìn sâu sắc về chất lượng dịch thuật của Google Translate trong lĩnh vực dịch văn học, giúp các nhà giáo dục, sinh viên và dịch giả nhận biết được điểm mạnh, điểm yếu của công cụ này khi xử lý các thiết bị liên kết ngữ pháp, từ đó nâng cao hiệu quả sử dụng và đào tạo dịch thuật. Kết quả nghiên cứu cũng góp phần bổ sung kiến thức về dịch máy trong ngôn ngữ Anh – Việt, đặc biệt trong lĩnh vực ngôn ngữ học ứng dụng và dịch thuật học.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết liên kết ngữ pháp của Halliday và Hasan (1976), trong đó liên kết ngữ pháp được chia thành bốn loại: tham chiếu (reference), lược bỏ (ellipsis), thay thế (substitution) và liên từ (conjunction). Luận văn tập trung phân tích hai loại thiết bị liên kết phổ biến nhất trong tác phẩm: tham chiếu và liên từ.

• Tham chiếu (Reference): Là quan hệ ngữ nghĩa giữa các phần tử trong văn bản, giúp liên kết các câu với nhau thông qua các đại từ nhân xưng, đại từ chỉ định, và các từ so sánh. Tham chiếu được chia thành ba loại chính: tham chiếu cá nhân (personal reference), tham chiếu chỉ định (demonstrative reference) và tham chiếu so sánh (comparative reference).

• Liên từ (Conjunction): Là các từ hoặc cụm từ dùng để kết nối các câu hoặc mệnh đề, tạo nên sự liên kết mạch lạc trong văn bản. Liên từ được phân loại thành bốn nhóm: liên từ bổ sung (additive), liên từ đối lập (adversative), liên từ nguyên nhân – kết quả (causal), và liên từ thời gian (temporal).

Ngoài ra, nghiên cứu áp dụng mô hình phân loại lỗi dịch thuật của Costa et al. (2015) để phân tích các lỗi dịch trong bản dịch tiếng Việt của Google Translate. Mô hình này phân loại lỗi thành năm nhóm chính: lỗi chính tả, lỗi từ vựng, lỗi ngữ pháp, lỗi ngữ nghĩa và lỗi diễn ngôn.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nội dung kết hợp cả định lượng và định tính. Dữ liệu được thu thập từ 2.306 câu tiếng Anh trong tác phẩm “The Wind in the Willows” và bản dịch tiếng Việt tương ứng do Google Translate tạo ra. Tổng số 10.934 liên kết tham chiếu và 770 liên kết liên từ được xác định và phân loại theo khung lý thuyết.

Cỡ mẫu được chọn dựa trên toàn bộ đoạn văn có chứa các thiết bị liên kết ngữ pháp trong tác phẩm, đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của dữ liệu. Phương pháp chọn mẫu là chọn toàn bộ các câu chứa thiết bị liên kết trong tác phẩm gốc và bản dịch.

Phân tích dữ liệu được thực hiện qua các bước: nhận diện thiết bị liên kết trong văn bản gốc, đối chiếu với bản dịch tiếng Việt của Google Translate, phân loại các lỗi dịch theo mô hình của Costa et al., và đánh giá mức độ chính xác của từng loại thiết bị liên kết. Quá trình nghiên cứu kéo dài trong khoảng thời gian từ năm 2020 đến 2021 tại Quy Nhơn, Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tần suất và loại thiết bị liên kết: Trong 2.306 câu được khảo sát, có 10.934 liên kết tham chiếu và 770 liên kết liên từ. Tham chiếu cá nhân chiếm tỷ lệ cao nhất trong các thiết bị tham chiếu, trong khi liên từ bổ sung là loại liên từ phổ biến nhất.

2. Chất lượng dịch tham chiếu: Google Translate gặp nhiều khó khăn trong việc dịch chính xác các tham chiếu có ngữ cảnh phức tạp. Khoảng 35% các tham chiếu bị dịch sai hoặc không phù hợp với ngữ cảnh, dẫn đến mất mạch lạc trong bản dịch tiếng Việt.

3. Chất lượng dịch liên từ: Liên từ được dịch chính xác hơn so với tham chiếu, với tỷ lệ lỗi khoảng 18%. Các liên từ bổ sung và nguyên nhân – kết quả thường được dịch đúng, trong khi liên từ đối lập và thời gian có tỷ lệ lỗi cao hơn.

4. Phân loại lỗi dịch: Lỗi ngữ nghĩa chiếm tỷ lệ lớn nhất trong các lỗi dịch tham chiếu (khoảng 40%), trong khi lỗi ngữ pháp và từ vựng phổ biến hơn trong các lỗi dịch liên từ. Lỗi diễn ngôn và chính tả ít xuất hiện hơn nhưng vẫn ảnh hưởng đến chất lượng bản dịch.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến các lỗi dịch tham chiếu là do Google Translate chưa thể xử lý tốt các yếu tố ngữ cảnh và mối quan hệ tham chiếu phức tạp trong văn bản văn học. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây cho thấy dịch máy thường gặp khó khăn với các thiết bị liên kết mang tính ngữ nghĩa sâu sắc.

Việc liên từ được dịch chính xác hơn có thể do tính chất rõ ràng và ít phụ thuộc vào ngữ cảnh của các liên từ so với tham chiếu. Kết quả này tương đồng với báo cáo của một số nghiên cứu ngành dịch máy, cho thấy các công cụ dịch hiện đại có khả năng xử lý tốt các cấu trúc ngữ pháp đơn giản hơn.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ cột thể hiện tỷ lệ lỗi theo từng loại thiết bị liên kết và bảng phân loại lỗi chi tiết theo nhóm lỗi, giúp minh họa rõ ràng mức độ chính xác và các điểm yếu của Google Translate trong dịch thuật văn học.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Cải thiện thuật toán dịch tham chiếu: Các nhà phát triển Google Translate nên tập trung nâng cao khả năng nhận diện và xử lý các tham chiếu phức tạp trong văn bản, đặc biệt là tham chiếu cá nhân và chỉ định, nhằm giảm thiểu lỗi ngữ nghĩa. Thời gian thực hiện đề xuất này có thể trong vòng 1-2 năm.

2. Tăng cường đào tạo dữ liệu dịch văn học: Cần bổ sung các dữ liệu dịch văn học đa dạng, đặc biệt là các tác phẩm có nhiều thiết bị liên kết phức tạp, vào bộ dữ liệu huấn luyện của Google Translate để cải thiện độ chính xác dịch thuật. Chủ thể thực hiện là các nhà nghiên cứu và kỹ sư ngôn ngữ.

3. Hướng dẫn sử dụng cho người dùng: Giáo viên, sinh viên và dịch giả nên được đào tạo nhận biết các điểm yếu của Google Translate trong dịch các thiết bị liên kết ngữ pháp, từ đó sử dụng công cụ một cách thận trọng và kết hợp với kiểm tra, chỉnh sửa thủ công. Thời gian triển khai có thể ngay lập tức trong các khóa học dịch thuật.

4. Phát triển công cụ hỗ trợ dịch thuật: Xây dựng các phần mềm hoặc plugin hỗ trợ kiểm tra và chỉnh sửa các lỗi liên quan đến thiết bị liên kết ngữ pháp trong bản dịch do máy tạo ra, giúp nâng cao chất lượng bản dịch cuối cùng. Chủ thể thực hiện là các tổ chức nghiên cứu và công ty công nghệ ngôn ngữ trong vòng 2-3 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Giảng viên và sinh viên ngành Ngôn ngữ Anh và Dịch thuật: Nghiên cứu cung cấp kiến thức chuyên sâu về thiết bị liên kết ngữ pháp và các lỗi dịch phổ biến, hỗ trợ giảng dạy và học tập dịch thuật hiệu quả.

2. Dịch giả và biên tập viên: Giúp nhận diện các điểm yếu của Google Translate trong dịch thuật văn học, từ đó nâng cao kỹ năng chỉnh sửa và kiểm soát chất lượng bản dịch.

3. Nhà phát triển công nghệ dịch máy: Cung cấp dữ liệu thực nghiệm và phân tích lỗi chi tiết để cải tiến thuật toán dịch, đặc biệt trong lĩnh vực dịch văn học và ngôn ngữ phức tạp.

4. Nhà nghiên cứu ngôn ngữ học ứng dụng: Mở rộng hiểu biết về mối quan hệ giữa ngữ pháp liên kết và dịch thuật máy, đồng thời góp phần phát triển lý thuyết và ứng dụng trong dịch thuật học.

Câu hỏi thường gặp

1. Google Translate có thể dịch chính xác tất cả các thiết bị liên kết ngữ pháp không?
   Không, nghiên cứu cho thấy Google Translate dịch chính xác liên từ hơn tham chiếu, nhưng vẫn còn nhiều lỗi, đặc biệt với các tham chiếu phức tạp trong ngữ cảnh văn học.

2. Tại sao tham chiếu lại khó dịch hơn liên từ?
   Tham chiếu phụ thuộc nhiều vào ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các phần tử trong văn bản, trong khi liên từ thường có nghĩa rõ ràng và ít biến đổi theo ngữ cảnh.

3. Làm thế nào để cải thiện chất lượng dịch thuật khi sử dụng Google Translate?
   Người dùng nên kết hợp kiểm tra, chỉnh sửa thủ công và hiểu rõ các điểm yếu của công cụ, đặc biệt chú ý đến các thiết bị liên kết ngữ pháp phức tạp.

4. Nghiên cứu có áp dụng cho các loại văn bản khác ngoài văn học không?
   Mặc dù tập trung vào văn học, kết quả cũng có thể tham khảo cho các loại văn bản khác có sử dụng thiết bị liên kết ngữ pháp tương tự, như báo chí hay văn bản học thuật.

5. Có thể áp dụng mô hình phân loại lỗi của Costa et al. cho các công cụ dịch máy khác không?
   Có, mô hình này có tính hệ thống và linh hoạt, phù hợp để phân tích lỗi dịch thuật trong nhiều công cụ dịch máy khác nhau.

Kết luận

• Luận văn đã phân tích và đánh giá chất lượng dịch các thiết bị liên kết ngữ pháp trong “The Wind in the Willows” của Kenneth Grahame và bản dịch tiếng Việt của Google Translate, tập trung vào tham chiếu và liên từ.
• Kết quả cho thấy Google Translate dịch liên từ chính xác hơn tham chiếu, với tỷ lệ lỗi lần lượt khoảng 18% và 35%.
• Lỗi dịch chủ yếu thuộc nhóm ngữ nghĩa đối với tham chiếu và ngữ pháp, từ vựng đối với liên từ.
• Nghiên cứu góp phần làm rõ hạn chế của dịch máy trong dịch văn học, đồng thời đề xuất các giải pháp cải thiện chất lượng dịch thuật.
• Các bước tiếp theo bao gồm phát triển thuật toán dịch tham chiếu, mở rộng dữ liệu huấn luyện và xây dựng công cụ hỗ trợ chỉnh sửa dịch thuật.

Kêu gọi hành động: Các nhà nghiên cứu, giảng viên và dịch giả nên áp dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả sử dụng công cụ dịch máy, đồng thời tiếp tục nghiên cứu mở rộng nhằm cải thiện chất lượng dịch thuật trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING QUY NHON UNIVERSITY LÊ THỊ NGỌC THẢO GRAMMATICAL COHESION IN “THE WIND IN THE WILLOWS” BY KENNETH GRAHAME AND THEIR EQUIVALENTS IN GOOGLE TRANSLATE’S VIETNAMESE TRANSLATIONS FIELD: English Linguistics CODE: 8.01 Supervisor: LÊ NHÂN THÀNH, Ph. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN LÊ THỊ NGỌC THẢO LIÊN KẾT NGỮ PHÁP TRONG “GIÓ QUA RẶNG LIỄU” CỦA KENNETH GRAHAME VÀ TƯƠNG ĐƯƠNG TRONG BẢN DỊCH TIẾNG VIỆT CỦA GOOGLE TRANSLATE Chuyên ngành: Ngôn ngữ Anh Mã số: 8.01 Người hướng dẫn: TS. LÊ NHÂN THÀNH i STATEMENT OF AUTHORSHIP I confirm that the thesis “Grammatical cohesion in “The Wind in the Willow” by Kenneth Grahame and their equivalents in Google Translate’s Vietnamese Translations” is my work except where reference is made in the text of the thesis. No other person’s work has been used without acknowledgement in the thesis.

This thesis has not been submitted elsewhere for the award of any degree or diploma. Binh Dinh, 2021 Lê Thị Ngọc Thảo ii ACKNOWLEDGEMENTS This thesis was completed with the support of many people. First and foremost, I would like to express my deepest gratitude to Dr. Le Nhan Thanh, my supervisor, for his patience, guidance and professional advice during the process of completing this thesis.

Without his expertise and encouragement, I would not have been able to finish this study. I gratefully acknowledge my indebtedness to all my lecturers who have taken part in my MA course at Quy Nhon University and provided me with useful and interesting knowledge and experience as well as their inspiration which helped me conduct my research. Last but not least, I feel deeply indebted to my family members for their support and motivation whenever I needed to finish the thesis. iii ABSTRACT The study aims to examine the quality of Google Translate’s Vietnamese translations of the grammatical cohesive devices in “The Wind in the Willow” by Kenneth Grahame in terms of translation errors.

To fulfil this aim, 10934 reference ties and 770 conjunction ties found in 2306 English sentences containing the references and conjunctions in “The Wind in the Willow” and their equivalents in GT’s Vietnamese translations were examined to classify the translation errors in the Vietnamese translations in terms of grammatical cohesion using Costa et al. The research employs both quantitative and qualitative content analysis in this study to collect data and analyze it to answer the research questions. The results of the study show that GT cannot achieve accuracy in translating the references with contextual meaning and GT shows better quality in translating the conjunctions than the references. iv TABLE OF CONTENTS STATEMENT OF AUTHORSHIP.

vii LIST OF TABLES. ix LIST OF FIGURES. Aim and Objectives. Scope of the Study.

Significance of the Study. Organization of the Study. The Theory of Cohesion. Definition of cohesion.

Errors in translation. Definition of translation errors. Classification of translation errors. Overview of Google Translate.

Previous studies on Google Translate. FINDINGS AND DISCUSSION. References and Conjunctions in “The Wind in the Willows” and their Equivalents in GT’s Vietnamese Translations. Types of references.

Types of conjunctions. Types of Translation Errors. No translation errors. The Quality of Google Translate’s Vietnamese translations of English Grammatical Cohesive Devices.

Summary of the main Findings. Limitation of the Study. Implication of the Study. Implication for teachers and students of translation.

Implication for translators. Suggestions for Future Research. 95 APPENDICES vii ABBREVIATIONS (a) Abbreviation Abbreviation Definition C.ad Conjunction: additive C.av Conjunction: adversative C.ca Conjunction: causal C.te Conjunction: temporal DE Discourse errors DER Discourse errors of references GE Grammar errors GEC Grammar errors of conjunctions GER Grammar errors of references GT Google Translate LE Lexis errors LEC Lexis errors of conjunctions LER Lexis errors of references MT Machine translation NMT Neural machine translation OE Orthographic errors OEC Orthographic error of conjunctions OER Orthographic error of references R.co Reference: comparative R.de Reference: demonstrative R.pe Reference: personal SE Semantic errors SEC Semantic errors of conjunctions viii SER Semantic errors of references SMT Statistical machine translation (b) Conventions In the text: ITALICS are used for emphasis, examples or technical terms; BOLD words are used to mark the first use of technical terms. In numbered examples: BOLD and UNDERLINED words in examples are the features under discussion.

ix LIST OF TABLES Number Names of tables Page Table 2.1 Comparative Reference Items 15 Summary of the Conjunctive Relation of the Additive Table 2.2 18 Type Summary of the Conjunctive Relation of the Table 2.3 34 Adversative Type Summary of the Conjunctive Relation of the Causal Table 2.4 23 Type Summary of the Conjunctive Relation of the Temporal Table 2.6 Error Categories 35 Table 2.7 The Framework for the Analysis of Reference Items 37 Table 2.8 The Framework for the Analysis of Conjunction 38 Table 2.9 Identifiable Characteristics of Translation Errors 41 Table 2.10 109 Languages Supported by Google Translate 45 The Sample Table on the Frequencies of Reference in Table 3.1 “The Wind in the Willow” and Their Equivalents in 60 Google Translate’s Vietnamese Translations The Sample Table on the Frequencies of Conjunction Table 3.2 in “The Wind in the Willow” and Their Equivalents in 61 Google Translate’s Vietnamese Translations The Sample Table on the Frequencies of Each Table 3.3 Translation Error Type of Grammatical Cohesive 62 Devices The Sample Table in Translation Errors committed by Table 3.4 Google Translate according to Grammatical Cohesive 63 Devices The Frequencies of Reference in “The Wind in the Table 4.1 Willow” and Their Equivalents in Google Translate’s 65 Vietnamese Translations x Number Names of tables Page The Occurrences of Conjunction in “The Wind in the Table 4.2 Willow” and Their Equivalents in GT’s Vietnamese 72 Translations The Frequencies of Each Error Type of Grammatical Table 4.3 Cohesive Devices in Google Translate’s Vietnamese 79 Translations The Number of Occurrences of the Four Kinds of the Table 4.4 80 Semantic Errors The Number of Occurrences of the Three Kinds of Table 4.5 83 Lexis Errors The Number of Occurrences of the Three Kinds of the Table 4.6 84 Orthographic Errors Translation Errors committed by GT according to Table 4.7 87 Grammatical Cohesive Devices xi LIST OF FIGURES Number Names of figures Page Figure 2.1 Exophoric and Endophoric Reference 9 Figure 2.2 Google Translate Graphical User Interface 47 Figure 3.1 The Interface of Word 2010 with the Navigation Pane 58 Translation Errors committed by GT according to Figure 4.1 88 Grammatical Cohesive Devices 1 Chapter 1. Rationale Among subfields of discourse analysis, cohesion has received a lot of special attention from linguists and researchers such as Halliday (1964), Hasan (1968), Gleason (1968), Halliday and Hasan (1976), Gutwinski (1976), Martin (1992), and many others. Although there are a lot of models of cohesion, the framework suggested by Halliday and Hasan (1976) in Cohesion in English has been considered as the most influential model of cohesion. According to Halliday and Hasan (1976), cohesion refers to “the linguistic means whereby texture is achieved” (p.

In other words, cohesion in a text is used as a means to connect or relate one sentence to the text semantically so that it is understood. Therefore, many researchers have focused on cohesion of news, stories, reports, or editorials (Hameed, 2008; Hidayat, 2016; Sudani, Tika & Sudana, 2017, among others. However, only a few have studied and compared the grammatical cohesive devices in an English novel and their Vietnamese equivalents in Google Translate's translations. Fewer studies concern the study of evaluating the quality of Google Translate’s Vietnamese translations of the English novel in terms of the grammatical cohesive devices.

Google Translate (GT) is a popular tool for free online machine translation developed by Google and is regarded as a portable personal translator with millions of users in the world. It can translate multiple forms of texts and media such as words, phrases, websites, speech, and even moving images from one language into 109 other languages. Although GT has been improved a lot from statistical machine translation to neural machine translation to make better and accurate translations, it has still not been 2 perfect with some limitations. Therefore, a lot of researchers from different fields around the world have carried out many studies relating to GT.

For example, Aiken and Balan (2011) with the article An Analysis of Google Translate Accuracy, Patil and Davies (2014) in Use of Google Translate in medical communication: Evaluation of accuracy, Anggaira and Hadi (2017) with Linguistic Errors On Narrative Text Translation using Google Translate, Kol, Schcolnik, and Spector-Cohen (2018) in the article Google Translate in Academic Writing Courses, and Aiken with the article entitled An Updated Evaluation of Google Translate Accuracy (2019). In Vietnam, there are also some researches discussing GT such as Nguyen Minh Trang (2019) with Using Google Translate As a Pronunciation Training Tool and Nguyen Thi Ngoc Giau (2019) with her Master’s thesis named Evaluating the Quality of English – Vietnamese Translation carried out by Google Translate. I have been very interested in The Wind in the Willows, a children’s book by British novelist Kenneth Grahame, first published in 1908. Since its beginnings as a series of stories told to Kenneth Grahame’s young son, The Wind in the Willows has become one of the most favourite children’s books of all time.

The novel is about the adventures of four anthropomorphised animals - Toad, Rat, Mole, and Badger, which have enchanted readers of all ages, especially children for more than a century. Since the first publication, Kenneth Grahame’s masterpiece has been issued in over a hundred editions and translated into many languages. It can be read in Afrikaans as Die Wind in die Wilgers, in Italian as Il Vento nei Salici, in Finnish as Kaislikossa suhisee, in Portuguese as As Aventuras de Senhor Sapo and in dozens of other languages. This famous novel also has translations in verse, audio and video adaptations, plays, films, picture books, pop-up books, knitting patterns, graphic novels and scholarly annotated editions.

Therefore, The Wind in the 3 Willows by Kenneth Grahame is a good data resource for my study. With the aim to evaluate the quality of Google Translate’s Vietnamese translations of the English grammatical cohesive devices, this study attempts to make a comparative analysis of the grammatical devices used in The Wind in the Willows by Kenneth Grahame and their Vietnamese equivalents translated by Google Translate. When studying it, we not only focus on the kinds of grammatical devices based on the framework of Halliday and Hasan (1976) but also try to find out the translation errors in the Vietnamese translation made by Google Translate to see which kind of grammatical cohesive devices Google Translate translates more accurately. That is the reason why I choose the topic “Grammatical cohesion in ‘The Wind in the Willow’ by Kenneth Grahame and their equivalents in Google Translate’s Vietnamese Translations”.

Aim and Objectives 1. Aim This study aims to examine the quality of Google Translate’s Vietnamese translations of the grammatical cohesive devices in “The Wind in the Willow” by Kenneth Grahame in terms of translation errors. Objectives In order to achieve this aim, the researcher: - identified the types of grammatical cohesive devices in “The Wind in the Willows” by Kenneth Grahame, - identified the Vietnamese equivalents in Google Translate’s translations of the English grammatical cohesive devices, and - examined the translation errors in the Vietnamese translations of the grammatical cohesive devices to see which type of the English grammatical cohesive devices Google Translate translates more accurately. Research Questions To achieve the above aim and objectives, the researcher collected data and analyzed it to answer the following questions: 1.

What kinds of grammatical cohesive devices are used in "The Wind in the Willow" by Kenneth Grahame? 2. What are the Vietnamese equivalents of these grammatical cohesive devices in Google Translate’s Vietnamese translations? 3. What kinds of translation errors are committed in Google Translate’s Vietnamese translations of these grammatical cohesive devices? 4.