Экспертный анализ результатов нейронного машинного перевода научно-популярных текстов

Аннотация

Объектом исследования в настоящей работе выступает нейронный машинный перевод (далее НМП) как один из подходов к машинному переводу. Предметом исследования по данной теме являются особенности перевода текстов научно-популярной тематики, а также эффективность работы систем НМП. В рамках данной статьи рассмотрено применение систем нейронного машинного перевода для перевода текстов научно-популярной тематики с английского на русский и немецкий языки, их принцип работы, преимущества и недостатки. Проанализированы особенности перевода текстов научно-популярной тематики, представлены результаты автоматизированной оценки нейронного машинного перевода и проведен экспертный анализ результатов НМП. Определено, какие типичные ошибки системы НМП допускают чаще всего на данном этапе их развития. Проведен анализ результатов перевода, выполненного с помощью систем НМП Google Translate и DeepL Translate на русский и немецкий языки. Изучены особенности перевода текстов научно-популярной тематики, к которым можно отнести: сохранение простоты изложения научной информации, сохранение образов стилистических фигур речи, а также сохранение уровня их экспрессивности, корректный перевод терминологии и специальной научной лексики. Итоги выполненного исследования представлены в виде диаграмм, которые показали, что применение НМП для перевода произведений в жанре научно-популярной литературы в целом показывает высокую эффективность. Выявлено, что системы хорошо справляются с сохранением стиля и логики повествования. В результате исследования выделены грамматические, лексические, логические и орфографические ошибки, которые допускают системы НМП при переводе. Необходимо отметить, что полная автоматическая оценка качества перевода систем НМП позволяет диагностировать как ошибки данных систем, так и недостатки программ машинного перевода, что в будущем позволит решить указанные проблемы и улучшить данные системы.