ВИКОРИСТАННЯ ІНСТРУМЕНТІВ НЕЙРОННОЇ СИСТЕМИ МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ ПІД ЧАС ПЕРЕКЛАДУ ПУБЛІЦИСТИЧНИХ ТЕКСТІВ

Анотація

Стаття присвячена питанню використання нейронної системи під час машинного перекладу (Neural Machine Translation, NMT), яка є новітнім способом роботи з перекладом. Машинний нейронний переклад є однією з найдинамічніших сфер сучасної прикладної лінгвістики, що значно покращується під впливом штучного інтелекту. Попри це, результати перекладу залишаються неоднорідними за якістю, особливо в межах вузькоспеціалізованих або емоційно забарвлених текстів. У фокусі – точність, адекватність і контекстуальність перекладів, а також механізми постредагування як невід’ємної частини роботи перекладача з машинним перекладом із використанням електронних баз даних. У межах дослідження особливу увагу приділено морфосинтаксичним трансформаціям, адекватності лексичної відповідності, а також збереженню логіко-семантичної цілісності перекладеного тексту. Аналіз постредагування показав, що більшість критичних помилок є не випадковими, а повторюються систематично. Це дає змогу створити напівавтоматизовані інструменти для редагування, зокрема вбудовані підказки щодо термінології, перевірку стилістичної відповідності, автоматичну заміну калькованих конструкцій. Крім того, перспективним напрямом є навчання систем на фахових двомовних базах, які містять терміни з галузей медицини, права, економіки тощо. Як результат вивчення проблеми встановлено, що сучасні системи машинного перекладу, зокрема нейронні моделі, є ефективними інструментами для перекладу загальномовних і технічних публіцистичних текстів. Однак під час роботи з вузькоспеціалізованими або стилістично складними текстами виникають значні труднощі, пов’язані з передаванням термінології, стилістики й контексту. Підвищення ефективності машинного нейронного перекладу можливе лише за умови інтеграції постредагування, а також навчання систем на якісних фахових корпусах. Розроблений алгоритм редагування може слугувати методичним інструментом для перекладачів, студентів-філологів і фахівців, що працюють з іноземними текстами. Цей підхід допомагає покращити якість автоматичного перекладу порівняно з попередніми методами, такими як статистичний або фразовий переклад.