List of publications on a keyword: «машинный перевод»

В статье анализируется вопрос эволюция машинного перевода от правило-ориентированных (RBMT) и статистических (SMT) систем к нейронному подходу (NMT), основанному на архитектурах глубоких нейронных сетей. Рассматриваются ключевые компоненты современных моделей – архитектура «кодер-декодер» и механизм внимания, обеспечивающие контекстуальную обработку языковых единиц и преодоление ограничений предшествующих парадигм. Особое внимание уделено роли параллельных корпусов как фундаментального ресурса для обучения моделей и инструмента эмпирического лингвистического анализа. Подчёркивается необходимость междисциплинарного взаимодействия лингвистов и специалистов в области искусственного интеллекта для дальнейшего развития технологий перевода.

В статье рассматриваются современные возможности и ограничения применения технологий машинного перевода. Анализируются особенности работы нейронных систем машинного перевода (NMT) при создании субтитров, выявляются специфические проблемы синхронизации, адаптации культурных реалий и передачи экспрессивности. Исследование опирается на работы ведущих специалистов в области переводоведения и компьютерной лингвистики, а также на практические примеры использования систем машинного перевода в индустрии локализации видеоконтента.

В статье рассматриваются достоинства и недостатки машинного перевода научного текста. Целью данного исследования является анализ основных проблем, связанных с машинным переводом. В связи c этим нами рассматривалось качество компьютерного перевода, была произведена оценка адекватности машинного перевода, выполненного с помощью программ DeepL и Яндекс Переводчик. По результатам количественного анализа были составлены таблицы. В выводах были подведены итоги сравнения качества работы данных программ и определены дальнейшие перспективы развития программ машинного перевода.

В статье рассматривается возможность использования машинного перевода при переводе текстов различной тематики, способы применения автоматического перевода, а также ситуации, в которых применение машинного перевода приводит к наибольшей адекватности переведенного текста при наименьшей потере смысловой ценности. При умелом использовании машинного перевода, возможно получить максимально качественный и адекватный перевод при минимально возможных затратах времени.

В данной работе рассматривается один из способов применения нейронных сетей – использование в переводе с одного языка на другой. Автором представлена система, которая переводит английские тексты на испанский язык.

Автор статьи обращается к теме ошибок в переводах студентов нелингвистических специальностей с целью рассмотреть их и выявить причины их появления. Объектом исследования послужили переводы студентов нелингвистических специальностей, обучающихся по программам магистратуры. Методы анализа и синтеза, а также описательно-аналитический метод позволили обобщить теоретический материал, проанализировать примеры переводческих ошибок и подвести итоги исследования. Автор рассматривает понятие «переводческая ошибка», изучает возможные причины появления ошибок и анализирует роль ошибок в обучении переводу. Результаты работы можно использовать в курсе по переводу для студентов нелингвистических специальностей.

В век высоких технологий переводчикам предоставляется большой выбор различных инструментов для осуществления качественных переводов. Автор статьи отмечает, что машинный перевод – один из способов облегчить задачу при переводе текстов различной сложности.

Данное исследование посвящено особенностям функционирования неоднозначных лексических единиц, представленных такими явлениями естественного языка, как полисемия, омонимия и эврисемия, в среде систем машинного перевода с целью разработки критерия их классификации по степени неоднозначности. В работе был проведен эксперимент с использованием двух типов машинного перевода как инструмента для систематизации неоднозначной лексики, в ходе которого также давалась оценка переведенному машиной материалу с опорой на перевод, выполненный человеком.

В статье описываются основные преимущества и недостатки систем машинного перевода. Автор делает вывод о целесообразности использования машинного перевода как основного средства повышения эффективности труда переводчика.

В статье рассматривается специфика и ограничения машинного перевода художественных текстов на примере перевода романа Л.М. Олкотт «Маленькие женщины». Проведён сопоставительный анализ оригинального текста, его машинного перевода, выполненного Google-переводчиком, и профессионального перевода И.М. Бессмертной. В ходе исследования были выявлены типичные переводческие ошибки: лексико-семантические, стилистические, грамматические и синтаксические. Художественный текст представляет наибольшую сложность для автоматизированных систем из-за идиоматичности, культурных нюансов, образности и необходимости сохранения эмоциональной насыщенности. Установлено, что машинный перевод требует обязательного постредактирования человеком для обеспечения адекватности и художественной ценности. Результаты подчёркивают объективные пределы применения машинного перевода в литературной сфере и актуальность комбинированного подхода.