Постредегування при машинному перекладі

Abstract

Огляд систем МП дозволяє стверджувати, що найпотужнішою системою МП на сьогоднішній день є Google Neural Machine Translation (GNMT), яка використовує найсучасніші методи навчання для досягнення найбільших удосконалення. З оглядом класифікованих проблем машинного перекладу, а також рівней якості, які висуваються до постредагування, проведено постредагування текстів, перекладених засобами машинного перекладу, та сформульовані вимоги та рекомендації до постредагування результатів машинного перекладу у межах дослідженої мовної пари з урахуванням особливостей конкретної системи МП та типу текстів, що перекладаються. The overview of MT systems enables us to consider Google Neural Machine Translation (GNMT) which is based on the most modern methods of training to reach maximum improvements the most powerful one. When analyzing texts translated by means of Google Translate the following problems were identified: distortion of the referential meaning of the source message, incorrect choice of variant equivalences, lack of terms harmonization, lack of abbreviations rendering, inconformity of linguistic units in persons, numbers and cases, incorrect choice of functional correspondings when rendering absolute constructions, gerund and participial constructions, literal translation of phrases, lack of transformations of the grammatical structure of the source message (additions, rearrangements).