Отдельные слабые стороны современного машинного перевода (на примере веб-службы “Google Translate”)

Рассматриваются отдельные слабые стороны машинного перевода, осуществляемого посредством нейронных сетей («нейронный перевод»). Актуальность данной темы обусловлена значительной популярностью соответствующих веб-сервисов среди переводчиков, педагогов, исследователей, студентов и других лиц, заинтересованных в ознакомительном или срочном перекодировании текста с одного языка на другой. Приводятся результаты эксперимента: известной веб-службе “Google Translate” было предложено перевести на английский язык несколько десятков русскоязычных терминов и понятий, имеющих отношение к филологии и педагогике. Даются рекомендации по исправлению некоторых ошибок и неточностей, допускаемых веб-сервисом. Авторы приходят к выводу, что использование нейронного перевода привело к существенному повышению качества услуг, предоставляемых веб-службой “Google Translate”. При этом отмечается, что данный сервис до сих пор допускает ошибки (смысловые и стилистические) при переводе следующих категорий лексики: составных терминов и понятий; лексических единиц и словосочетаний, не имеющих точных эквивалентов в английском языке; двух слов с одним и тем же англоязычным эквивалентом; аббревиатур; авторских окказионализмов. Сообщается, что, по наблюдению авторов, подобные искажения допускаются и другими популярными веб-службами («Яндекс.Переводчиком», «Translate.ru» и т. д.).

Some Weaknesses of Modern Machine Translation (by Example of Google Translate Web Service)

Some weaknesses of machine translation carried out by means of neural networks ("neural translation") are considered. The relevance of this topic is determined by the significant popularity of the relevant web services among translators, teachers, researchers, students and others who are interested in the introductory or urgent transcoding of the text from one language to another. The results of the experiment are presented: well-known web service "Google Translate" was offered to translate into English several dozens of Russian-language terms and concepts related to philology and pedagogy. Recommendations are given to correct some errors and inaccuracies made by the web service. The authors come to the conclusion that the use of neural translation has led to a significant improvement in the quality of services provided by the web service "Google Translate." It is noted that this service still makes mistakes (semantic and stylistic) when translating the following categories of vocabulary: compound terms and concepts; lexical units and phrases that do not have clear equivalents in the English language; two words with the same English equivalent; abbreviations; author's occasionalisms. It is reported that, according to the authors, such errors are made by other popular web services ("Yandex. Translator," "Translate.ru" etc.)