Теоретичний вектор у питанні редагування текстів машинного перекладу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Теоретичний вектор у питанні редагування текстів машинного перекладу

Наумова Тетяна Михайлівна кандидат філологічних наук, доцент кафедри української мови та слов'янської філології, ДВНЗ "Приазовський державний технічний університет", м. Маріуполь

Гладир Яна Станіславівна кандидат філологічних наук, доцент кафедри української мови та слов'янської філології, ДВНЗ "Приазовський державний технічний університет" м. Дніпро



Анотація

У сучасному світі, що швидко змінюється, перекладачам і редакторам науково-технічної документації вкрай важливо використовувати онлайн-ресурси для підвищення якості та ефективності своєї роботи. Використання онлайн-ресурсів стало невід'ємною частиною перекладацької практики. У зв'язку з розвитком інформаційно-комунікаційних технологій все більш актуальним є машинний переклад. Вважається, що нейронні системи машинного перекладу виконують переклад на достатньо високому рівні, але їх застосування може мати позитивний та негативний вплив. Саме тому, мета дослідження полягає в аналізі використання машинного перекладу та визначення якості перекладу текстів. У основних дослідженнях визначено, що спеціалізовані тексти вимагають не лише термінологічної точності, а й збереження контексту, що робить галузевий машинний переклад надзвичайно складним. переклад лінгвістика машинний

У цій розвідці досліджено проблеми машинного перекладу, розглянуто позитивні й негативні аспекти використання комп'ютерного перекладу у професійній діяльності. Комп'ютеризація інформаційних технологій стимулює розвиток мовознавства, а саме прикладної лінгвістики, що стає предметом сучасних досліджень та розвідок. Велика увага в публікації зосереджена на проблемах застосування сучасних систем машинного перекладу та необхідності редагування під час відтворення текстів різних функціональних стилів. Для розгляду даної проблематики використано методи аналізу, синтезу, збору інформації, узагальнення та інші. У статті підкреслюється необхідність людського редагування для забезпечення точності перекладу, а також потреба у постійному вдосконаленні технології машинного перекладу для підвищення термінологічної відповідності та збереження контексту спеціальних текстів.

Ключові слова: машинний переклад, перекладацька діяльність, редагування перекладу, якість перекладу, помилки.

Naumova Tetiana Mykhailovna PhD in Philology, Associate Professor at the Department of Ukrainian Language and Slavic Philology Mariupol, Pryazovskyi State Technical University

Hladyr Yana Stanislavivna PhD in Philology, Associate Professor at the Department of Ukrainian Language and Slavic Philologу, Pryazovskyi State Technical University, Dnipro

THEORETICAL VECTOR IN THE ISSUE OF EDITING MACHINE TRANSLATION TEXTS

Abstract. In today's fast-changing world, it is extremely important for translators and editors of scientific and technical documentation to use online resources to improve the quality and efficiency of their work. The use of online resources has become an integral part of translation practice. In connection with the development of information and communication technologies, machine translation is increasingly relevant. Neural machine translation systems are believed to perform translation at a sufficiently high level, but their application can have positive and negative effects. That is why the purpose of the study is to analyze the use of machine translation and determine the quality of the translation of texts. Major studies have determined that specialized texts require not only terminological accuracy, but also context preservation, making industry-specific machine translation extremely difficult.

The problems of machine translation are studied, the positive and negative aspects of using computer translation in professional activities are considered. The computerization of information technologies stimulates the development of linguistics, namely applied linguistics, which is becoming the subject of modern research and exploration. Much attention in the publication is focused on the problems of using modern machine translation systems and the need for editing when reproducing texts of various functional styles. Methods of analysis, synthesis, information gathering, generalization and others were used to consider this issue. The article emphasizes the need for human editing to ensure accurate translation of special materials, as well as the need for continuous improvement of machine translation technology to increase terminological accuracy and preserve the context of special texts.

Keywords: machine translation, translation activity, translation editing, translation quality, errors.



Постановка проблеми. У сучасному світі потреба в коректній міжмовній комунікації зростає як ніколи. Машинний переклад став ключовою технологією, що дозволяє інформації безперешкодно перетинати мовні кордони. Цифровізація перекладацьких технологій допомагає прискорити процес перекладу. Водночас виникають певні природні труднощі, пов'язані з недосконалістю перекладацьких систем і необхідністю навчання фахівців їх використанню. Усі мови мають свою структуру, так звану глибинну структуру мови. Більшість систем машинного перекладу зазвичай дослівно відтворюють слова, оскільки прості програми перекладу базуються лише на поверхневій структурі, тому такий переклад потребує додаткового редагування.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Важливі аспекти формування та розвитку машинного перекладу висвітлюються багатьма українськими ученими. С. Гріднєва та Н. Гончаренко зазначають, що поява новітніх технологій має значний вплив на сучасне становище людини-перекладача. Якість перекладу є суттєвою властивістю перекладу тексту, проте машинний переклад не може повністю відобразити граматично та стилістично адекватну передачу значення мовних одиниць [1].

В. Муратова виявила, що комп'ютеризація сучасного перекладу заощаджує час для багатьох людей і відповідно до цього перекладачеві вдається обробляти більше інформації, ніж це було раніше [2].

А. Гудманян, А. Мишко, А. Брай також стверджують, що машинний переклад містить численні переваги, проте він часто не може самостійно забезпечити надійний переклад спеціалізованих матеріалів, що робить людське редагування невід'ємною частиною процесу перекладу для отримання контекстуально релевантних та точних перекладів. Можливі недоліки підкреслюють важливість подальшого розвитку технології машинного перекладу [2].

Машинний переклад ще не може повністю перекладати фразеологізми та сленг. Таку думку висловлюють Г. Данилов, В. Балакірєва та К. Василенко. А все тому, що комп'ютери не враховують контекст, структуру речень, іронію чи гумор [4].

Є. Долинський виявив, що тільки людина може передати всі нюанси мови, формулювань і авторського стилю. У деяких галузях навіть найточніший і найправильніший комп'ютерний переклад потребує багаторазової перевірки людиною. Це стосується перекладів медичної тематики, юридичних документів і текстів, де ціна помилки може бути дуже високою, а на кону - людські життя [5].

О. Дубова та І. Юрченко зазначають, що ще складнішим є завдання перекладача, який працює над віршованою формою, коли потрібно зберегти як сенс, так і такт, ритм та метафоричність [6].

Дослідження А. Ольховської та О. Сіроклина підтверджують вищезазначені думки та виявили, що якість машинного перекладу все ще далека від досконалості. Інтернет-ресурс Google Translate хоч зробив значний прорив у якості і навіть враховує контекст при перекладі, проте потребує ще додаткового редагування [7].

Питання якісного редагування текстів машинного перекладу поки що не достатньо систематизовані і не розроблені в повному обсязі.

Мета статті - дослідження особливостей та якості машинного перекладу, визначення його позитивних, негативних аспектів та розгляд шляхів ефективного виправлення найбільш частотних помилок.

Виклад основного матеріалу. Сучасна теорія перекладу зародилася в 20 столітті завдяки бурхливому розвитку лінгвістичних досліджень і появі нових концепцій: структурної лінгвістики та дескриптивної лінгвістики, трансформаційної граматики та генеративної граматики. Усе це дає змогу по-новому побачити досліджувану галузь.

Слід зазначити, що переклад - це процес (діяльність) і результат створення комунікативно еквівалентного тексту іншою мовою (вихід) на основі вихідного (вхідного) тексту однією мовою [8]. Водночас комунікативна адекватність або еквівалентність розглядається як кваліфікація тексту перекладу, що дає йому можливість відігравати певну роль у процесі спілкування між носіями різних мов, як зріла заміна початкового тексту (оригінального тексту) у мовне поле перекладу.

Як вид діяльності, переклад є багатогранним і охоплює всі сфери мовного спілкування. Поява комп'ютерів і їх широке використання сприяли їх застосуванню в перекладі. Система машинного перекладу - це програми або онлайн-сервіси, які використовують з метою перекладу великих обсягів тексту однією з підтримуваних мов. Сервіс перекладає "вихідний" текст однією мовою на іншу "цільову" мову. Хоча концепція технології машинного перекладу та інтерфейс для її використання відносно прості, наука і технології, що стоять за ними, дуже складні і включають кілька передових технологій, зокрема глибоке навчання (штучний інтелект), великі дані, лінгвістику, хмарні обчислення і вебінтерфейси АРІ. Серед найпоширеніших технологій машинного перекладу є Google Translate - найпопулярніший у світі перекладач. Також не менш відомим є DeepL. У ньому є нейронна мережа, яка робить перекладений текст більш природним. Ще одним з таких ресурсів є SDL Trados Studio - лідер на ринку програмного забезпечення для всього перекладацького ланцюжка, включно з постачальниками мовних послуг, позаштатними перекладачами, корпоративними мовними відділами, науково-дослідними інститутами та освітніми установами.

Нині машинний переклад виступає ефективним та особливим засобом міжмовної комунікації у кожній галузі сучасної науки та техніки. За словами дослідника Л. Черноватого, машинний переклад є важливим помічником, а не конкурентом у перекладацькій діяльності [9]. Існує значна потреба у вирішенні проблеми швидкого та великого за обсягом перекладу, оскільки необхідність в перекладі як виді інформаційної діяльності щорічно збільшується. А машинний переклад варто розглядати як альтернативу традиційному, проте, не можна забувати про комунікативну еквівалентність текстів в процесі перекладу.

За словами І. Шеїн, варто враховувати комунікативну еквівалентність перекладеного тексту відповідно до оригіналу, що забезпечується виконанням трьох основних вимог [10], які подані на рис. 1:

Рис. 1. Основні вимоги до перекладеного тексту відповідно до оригіналу

Джерело: складено автором на основі даних [10]

Зазначені вимоги складно вдається виконувати під час застосування саме машинного перекладу. Причиною цього є недосконалість систем машинного перекладу. Тому наступним та важливим кроком є

редагування вихідного тексту. При цьому необхідно мати базове знання іноземної мови та добре орієнтуватись у відповідній галузі.

Зокрема існує три типи систем машинного перекладу, а саме: засновані на правилах, статистичні та нейронні.

Системи, засновані на правилах, використовують комбінацію мов і граматичних правил, а також словники із загальновживаними словами. У таких системах створюється спеціалізований словник для певної галузі або сфери. Системи, що базуються на правилах, зазвичай дають точний і одноманітний переклад термінів, коли їх "навчають" такі спеціалізовані словники. Основними недоліками цього перекладу є буквальність і стилістична недосконалість.

Статистичні системи не знають мовних правил. Натомість вони вчаться перекладати, аналізуючи великі обсяги даних для кожної мовної пари та використовуючи додаткові дані, що стосуються відповідної сфери. Як правило, переклади, створені статистичними системами, звучать м'якше, але їхня точність і узгодженість нижчі.

Нейронний машинний переклад - це новий метод, завдяки якому машини "навчаються" перекладати за допомогою єдиної великомасштабної нейронної мережі, що складається з декількох процесорних блоків, змодельованих за зразком мозку. Цей підхід стає дедалі популярнішим серед дослідників і розробників машинного перекладу, оскільки навчені системи NNP починають демонструвати кращу продуктивність перекладу, ніж статистичні підходи на основі фраз, у багатьох мовних парах. Однак і ця система не є досконалою. Переклади, отримані з її допомогою, іноді не відповідають вихідному тексту за змістом [8].

Також не варто використовувати машинний переклад без редагування людиною для:

- матеріалів, що пов'язані з маркетингом;

- тв орчих текстів;

- офіційних сторінок компаній;

- юридичних або торгівельних документів;

- матеріалів у галузі медицини;

- конфіденційної інформації [4].

Науковці висловлювали багато думок "за" і "проти" щодо машинного перекладу, зокрема В. Муратова вважає, що машинний переклад дозволяє розвивати практичні навички використання сучасних комп'ютерних методів і прищеплює навички перекладу у здобувачів вищої освіти. Машинний переклад як об'єкт наукового вивчення може бути цікавими для науковців. Автори сходяться на думці, що перший крок у перекладацькій діяльності перекладач повинен зробити сам, і лише так він зможе стати професіоналом у своїй справі.

Серед переваг машинної допомоги є однозначно:

- швидкість роботи,

- можливість швидкого ознайомлення з матеріалом (за потреби),

- конфіденційність,

- універсальність,

- можливість онлайн-перекладу,

- відсутність необхідності ручного введення контенту для перекладу текстів, що займає багато часу.

Майбутній перекладач має володіти персональним комп'ютером і програмами, електронними словниками, які допоможуть йому створити новий продукт - перекладений текст.

Основними недоліками є також низька точність системи, через яку поки що не має змоги якісно перекладати тексти, що ґрунтуються на літературній природній мові та, як наслідок, мають обмежене застосування. Також деякі типи документів і стилі перекладу не підходять для перекладу за допомогою електронних ресурсів.

Деякі труднощі пов'язані з необхідністю визначення способів перекладу унікальних форм, ідіом і фраз, імен, власних іменників, скорочень, необхідністю усунення омонімії на різних рівнях і залучення невербальних знань.

Переклад фразеологізмів є складним процесом, що вимагає від перекладача як великих знань, так і творчого підходу. Комп'ютери не мають таких можливостей. Тому замість того, щоб перекладати зміст, вони перекладають слово за словом, що призводить до незадовільних результатів. Така ж ситуація склалася і з перекладом художніх творів, які, окрім значення, повинні передавати емоції, експресію та образність. Крім того, необхідно зберегти стиль, культуру, епоху, гру слів і гумор твору. Не кожен професійний перекладач може це зробити. Робота перекладачів, які працюють з поезією у вільній формі, ще складніша, адже їм потрібно зберегти і зміст, і ритм, і такт, і мету. Художній машинний переклад поки що неможливий. Тут очевидно, що люди, які перекладають вручну, будуть переважати над комп'ютерами [10]. Щоб забезпечити відповідну якість тексту, редакторам часто доводиться переписувати текст з нуля. У цьому випадку використання машинного перекладу не є виправданим.

Під час реалізації машинного перекладу виникає багато проблем, серед яких є деякі спільні характеристики, особливо в процесі перекладі тексту з російської на українську та з польської на українську. З теоретичного боку (рис. 2) при перекладі текстів з двох мовних пар виникають такі типові труднощі: можливість здобувача вищої освіти виконати попереднє технічне редагування тексту; швидко знайти потрібні електронні словники, програми перекладу тексту. Проте є й суттєві відмінності: значно легше зрозуміти та, за потреби, відредагувати зміст вихідного тексту з російської на українську, ніж з польської на українську, а крім того, також легше редагувати текст, який має машинний переклад. Важливо враховувати ці та інші дані для успішної роботи.

Комп'ютерний переклад далекий від досконалості, але текст, отриманий завдяки роботі електронного перекладача, здебільшого може дати уявлення про суть документа, що перекладається. До того ж, базові знання іноземної мови та добре розуміння предметної галузі, до якої належить перекладена інформація, дозволять вам виправити документ. Результати машинного перекладу необхідно редагувати, щоб запобігти помилкам при введенні остаточного перекладеного тексту. Наразі удосконалюються програми перекладу, розширюються алгоритмічні можливості, додаються словники, збільшується кількість тем.

Етап редагування є найскладнішим, адже потребує уважності та базових знань щодо перекладу різножанрових та різностильових фразеологічних сполук, стійких словосполучень та текстів, а також знання вузькоспеціалізованих термінів, бо може бути втрачено загальну думку автора.



Рис. 2. Здійснення машинного перекладу та основні складові процесу

Джерело: [8]

Редагування передбачає вдосконалення тексту, отриманого в процесі машинного перекладу, що часто не забезпечує прийнятної якості вихідного тексту. Завдяки перевагам і можливостям машинного перекладу постредагування стало альтернативою традиційному перекладу. Існує безліч програмних засобів, які підтримують постредагування вихідних машинних перекладів, які перекладачі можуть задіяти для оптимізації певних процесів. Використовуючи їх результати як чернетки, з'являється можливість заощадити час і виконувати більше функцій.

З результатів порівняльного аналізу Л. Черноватого [9] видно, що існують значні відмінності між машинним перекладом і перекладом після редагування. Неважко побачити, що в оригінальному тексті немає великих труднощів перекладу. Можна припустити, що під час перекладу складних текстів, коли певні явища в оригінальному тексті можуть мати різне тлумачення, відмінності в перекладі будуть більш суттєвими.

У постредагуванні дуже важлива присутність та робота перекладача. Він узгоджує зміст оригінального та перекладного текстів. Машинно перекладені тексти виступають посередниками, і лише творче переосмислення оригінальних і незавершених текстів може продукувати гармонійний переклад, який дає можливість сприймати отриманий текст так, ніби він написаний рідною мовою.

Якість машинного перекладу визначає складність наукових текстів: чим складніший текст, тим більше помилок виникає при машинному перекладі. Ці помилки значною мірою вводять перекладача в оману щодо логічного та прагматичного значення теми у вихідному тексті, неточно описуючи заявлену тему.

Існують різні ступені постредагування: легкий і повний. Легке доредагування означає мінімальне втручання після редагування, оскільки мета полягає в тому, щоб допомогти кінцевому користувачеві зрозуміти значення тексту. Використовуйте легке постредагування, коли клієнту терміново потрібна документація, а якість відходить на другий план.

Є низка типових помилок, які можуть статися при машинному перекладі. Серед граматичних проблем під час перекладу є неправильне визначення типу зв'язку між членами речення, що призводить до порушення порядку членів речення, заміна одного члена речення іншим. Комп'ютерним перекладачам важко розпізнавати форми родового і знахідного відмінків. Лексичні проблеми включають насамперед неправильні принципи підбору словникових слів, неперекладність повністю або частково, неправильний переклад термінів тощо.

Початок процесу редагування текстів машинного перекладу складається з наступних етапів:

- перечитування усіх речень чи деяких фрагментів тексту машинного перекладу;

- порівняння отриманого тексту з оригіналом;

- оцінювання якості кожного фрагмента тексту перекладу на основі стандартизованих інструкцій;

- прийняття рішення щодо достовірності машинного перекладу фрагментів;

- детальне удосконалення тексту машинного перекладу (табл. 1).

Таблиця 1

Алгоритм постредагування текстів машинного перекладу

№	Назва етапів виправлення	Алгоритм дій редагування
1	Лексико- семантичне	редагування: - багатозначних слів; - омонімів; - абревіатур
2	Г раматичне	морфологічне редагування: - перекладу пасивних конструкцій; - застосування граматичної трансформації додавання при перекладі часових форм; - перевірка правильності перекладу артиклю; синтаксичне редагування: - перевірка правильності вживання прийменників; - перевірка правильності вживання дієслів з іменниками; - перевірка правильності узгодження в роді, числі і відмінку підпорядкованих прикметників з головним іменником
3	Стилістичне	редагування перекладу текстів: - науково-технічного стилю; - публіцистичного стилю; - художнього стилю
4	Пунктуаційне	перевірка вживання коми, тире та лапок у порівнюваних мовах

Джерело: складено автором на основі даних [6]

Враховуючи те, що перекладачі часто помиляються в процесі вибору правильної еквівалентності перекладених слів чи словосполучень, що призводить до спотворення або навіть втрати сенсу перекладу, необхідно, щоб перекладач спочатку здійснював лексико-семантичне редагування результатів перекладу під час своєї роботи.

Машинні перекладачі не можуть зрозуміти контекст, щоб правильно перекласти багатозначні слова. Перекладач при редагуванні текстів має виявити слова, вжиті з порушеннями, і семантичні невідповідності, а далі працювати з ними за алгоритмом.



Висновки

В умовах цифровізації та використання новітніх технологій удосконалюються програми перекладу, розширюються алгоритмічні можливості, додаються словники, збільшується кількість тем. Машинний переклад відіграє роль допоміжного інструменту в роботі перекладачів, оптимізуючи процес перекладу та обробки великих обсягів інформації. Результати машинного перекладу необхідно редагувати, щоб запобігти помилкам при введенні остаточного перекладеного тексту. Виявлено, що важливо працювати за алгоритмом редагування та виправлення лексико-семантичних, граматичних, стилістичних та пунктуаційних помилок для досягнення високого рівня перекладу тексту.

Перспективами для майбутніх досліджень є подальше вдосконалення технологій машинного перекладу для задоволення потреб усіх галузей, забезпечення точних, контекстуально релевантних та стилістично прийнятних перекладів.



Література

1. Гріднєва С. А., Гончаренко Н.В. Машинний перекладач чи людина- перекладач? Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. Сер.: Філологія. 2018. № 37 (4). С. 144-146. http://www.vestnik-philology.mgu.od.ua/archive/ v37/part_4/Filologi37_4.pdf#page=144

2. Муратова В. Машинний переклад: "за" і "проти". Молодий вчений. 2018. № 4 (56). С. 583-585. https://molodyivchenyi.ua/index.php/joumal/article/view/4810

3. Гудманян А., Мишко А., Брай А. Оцінка адекватності машинного перекладу письмових спеціалізованих текстів. Advanced Linguistics. 2023. № 12. С. 67-78. https://doi.org/10.20535/2617-5339.2023.12.291604

4. Данилов Г., Балакірєва В., Василенко К. Машинний переклад, системи машинного перекладу та їх специфіка. Науковий вісник Південноукраїнського національного педагогічного університету імені К.Д. Ушинського: Лінгвістичні науки: зб. наук, праць. 2021. № 33. С. 293-311. http://dspace.pdpu.edu.ua/handle/123456789/15655

5. Долинський Є. В. Використання інформаційних інтернет-ресурсів в процесі перекладу науково-технічних текстів. Сучасні проблеми філології та методології викладання в умовах євроінт еграції: мат еріали ІІ Між народної наук.-практ. інт ернет - конф. 2022. С. 13-16. https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/bitstream/lib/52194/1/Tricider.pdf

6. Дубова О.А., Юрченко І. В. Використання і коригування машинного перекладу. Гуманітарний вісник НУК. 2022. Вип. 14. С. 9-12. https://rep.nuos.edu.ua/server/api/ core/bitstreams/6fcb4a22-4ff4-401a-9141-b5ed8adee55d/content

7. Ольховська А.С., Сіроклин О.О. Експериментальне дослідження з вивчення впливу використання нейронної системи машинного перекладу на якість перекладу текстів у галузі фармакогнозії. Вісник ХНУ імені В.Н. Каразіна. 2021. № 92. С. 112-117. https://doi.org/10.26565/2227-8877-2020-92-15

8. Півень Н. М., Бороденко Л.М. До проблеми викладання дисципліни "Основи машинного перекладу" студентам-перекладачам із двох слов'янських мов на українську. Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. Сер.: Філологія. 2019 №43 (4). С. 90-94. https://doi.Org/10.32841/2409-1154.2019.43.4.22

9. Черноватий Л. Проблеми машинного перекладу та його застосування у навчанні майбутніх перекладачів. Наукові записки. Серія: Філологічні науки. 2022. № 202. С. 84-93. https://journals.cusu.in.ua/index.php/philology/artide/view/13/10

10. Шеїн І. О. Особливості опрацювання вузькоспеціалізованих текстів засобами машинного перекладу. Philological sciences modern problems in science. 2022. C. 671-673. https://isg-konf.com/uk/modern-problems-in-science-two/

11. References:

12. Hrydneva, S. A., Goncharenko, N. V. (2018). Mashynnyy perekladach chy lyudyna-perekladach? [Machine translator or human translator?]. Naukovyy visnyk Mizhnarodnoho humanitarnoho universytetu. Seriya: Filolohiya - Scientific Bulletin of the International Humanitarian University. Series: Philology, 37 (4), 144-146 [in Ukrainian].

13. Muratova, V. (2018). Mashynnyy pereklad: "za" i "proty" [Machine translation: "for" and "against"]. Molodyy vchenyy - Young scientist, 4 (56), 583-585 [in Ukrainian].

14. Gudmanyan, A., Myshko, A., Bry, A. (2023). Otsinka adekvatnosti mashynnoho perekladu pys'movykh spetsializovanykh teksti [Evaluation of the adequacy of machine translation of written specialized texts]. Advanced Linguistics - Advanced Linguistics, 12, 67-78 [in Ukrainian].

15. Danilov, G., Balakireva, V., & Vasylenko, K. (2021). Mashynnyy pereklad, systemy mashynnoho perekladu ta yikh spetsyfika [Machine translation, machine translation systems and their specifics], Naukovyy visnyk Pivdennoukrayins'koho natsional'noho pedahohichnoho universytetu imeni K. D. Ushyns'koho : Linhvistychni nauky : zb. nauk. prats - Scientific Bulletin of the South Ukrainian National Pedagogical University named after K. D. Ushinsky: Linguistic Sciences: coll. of science works, 33, 293-311 [in Ukrainian].

16. Dolynskyi, E. V. (2022). Vykorystannya informatsiynykh Internet-resursiv v protsesi perekladu naukovo-tekhnichnykh tekstiv [Use of Internet information resources in the process of translation of scientific and technical texts]. Suchasniproblemy filolohiyi ta metodolohiyi vykladannya v umovakh yevrointehratsiyi: materialy IIMizhnarodnoyi nauk.- prakt. internet-konf. - Modern problems of philology and teaching methodology in the conditions of European integration: materials of the 2nd International Science-Practice internet conference, 13-16 [in Ukrainian].

17. Dubova, O. A., & Yurchenko, I. V. (2022). Vykorystannya i koryhuvannya mashynnoho perekladu [Use and correction of machine translation]. Humanitarnyy visnyk NUK - Humanitarian Bulletin of the National Academy of Sciences, 14, 9-12 [in Ukrainian].

18. Olkhovska, A. S., & Siroklyn, O. O. (2021). Eksperymental'ne doslidzhennya z vyvchennya vplyvu vykorystannya neyronnoyi systemy mashynnoho perekladu na yakist' perekladu tekstiv u haluzi farmakohnoziyi [An experimental study on the impact of the use of a neural machine translation system on the quality of text translation in the field of pharmacognosy]. VisnykKHNUimeni V. N. Karazina - Bulletin of V.N. Karazin KhNU, 92, 112-117 [in Ukrainian].

19. Piven, N. M., & Borodenko, L. M. (2019). Do problemy vykladannya dystsypliny "Osnovy mashynnoho perekladu" studentam-perekladacham iz dvokh slov"yans'kykh mov na ukrayins'ku [To the problem of teaching the discipline "Fundamentals of machine translation" to translation students from two Slavic languages into Ukrainian]. Naukovyy visnyk Mizhnarodnoho humanitarnoho universytetu. Seriya: Filolohiya - Scientific Bulletin of the International Humanitarian University. Series: Philology, 43 (4), 90-94 [in Ukrainian].

20. Chernovaty, L. (2022). Problemy mashynnoho perekladu ta yoho zastosuvannya u navchanni maybutnikh perekladachiv [Problems of machine translation and its application in the training of future translators]. Naukovi zapysky. Seriya: Filolohichni nauky - Proceedings. Series: Philological Sciences, 202, 84-93 [in Ukrainian].

21. Shein, I. O. (2022). Osoblyvosti opratsyuvannya vuz'kospetsializovanykh tekstiv zasobamy mashynnoho perekladu [Peculiarities of processing highly specialized texts by means of machine translation]. Philological sciences modern problems in science, 671-673 [in Ukrainian].

Размещено на Allbest.ru