Детальная информация

Данная работа посвящена исследованию особенностей и возможностей нейронного перевода, функциональных возможностей систем машинного перевода и чат-бота ChatGPT, а также выявлению наиболее подходящей системы для перевода научно-технических текстов по физике. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Проанализировать функциональные возможности существующих систем машинного перевода и определить наиболее релевантные системы для настоящего исследования. 2. Выявить основные особенности перевода научных статей с учетом научно-технического стиля русского и английского языков, типичных переводческих ошибок. 3. Определить критерии и систему оценивания адекватности перевода при его сравнении с эталоном. 4. Провести сопоставительный анализ качества перевода научных статей по физике с использованием системы оценивания на основе принятой модели количественной оценки качества перевода. 5. Проанализировать полученные результаты исследования и сформулировать рекомендации пользователям систем машинного перевода. В ходе работы были определены основные функциональные возможности систем машинного перевода и чат-бота, лексические особенности научно-технических текстов, а также был проведен анализ распространенных  переводческих ошибок в научно-технических текстах. Был проведен сопоставительный анализ машинного перевода научных статей по физике на основе принятой модели количественной оценки качества перевода с использованием четырех систем: Google Translate, Яндекс Переводчик, PROMT.One и ChatGPT. В результате проведенного исследования было выяснено, что Google Translate является наиболее подходящей системой для перевода научно-технических текстов в сфере физики. Несмотря на это, все системы допускают ошибки, поэтому постредактирование машинного перевода до сих пор необходимо. Были разработаны рекомендации пользователям систем машинного перевода.

The given work is devoted to studying the features and capabilities of neural translation, the functionality of machine translation systems and ChatGPT, as well as identifying the most suitable system for translating scientific and technical texts in physics. The research set the following goals: 1. Analyze the functionality of existing machine translation systems and identify the most relevant systems for this study. 2. Identify the main features of the translation of scientific articles, taking into account scientific and technical style of Russian and English languages, typical translation errors. 3. Determine the criteria and system for assessing the adequacy of the translation when comparing it with the standard. 4. Conduct a comparative analysis of the quality of translation of scientific articles on physics using an evaluation system based on the adopted model for quantitative assessment of translation quality. 5. Analyze the research results and formulate recommendations for users of machine translation systems. In the course of the work, the main functionality of machine translation systems and chatbots, lexical features of scientific and technical texts were identified, and an analysis of common translation errors in scientific and technical texts was carried out. A comparative analysis of machine translation of scientific articles on physics was carried out based on the adopted model for quantitative assessment of translation quality using four systems: Google Translate, Yandex Translator, PROMT.One and ChatGPT. As a result of the conducted research, it was found that Google Translate is the most suitable system for translating scientific and technical texts in the field of physics. In spite of this, all systems have errors, so post-editing of machine translation is still necessary. Recommendations have been developed for users of machine translation systems.