Наталія Ю. Іщук
кандидат педагогічних наук, доцент,
доцент кафедри іноземних мов професійного спрямування
Донецького національного університету імені Василя Стуса,
Вінниця, Україна
e-mail: ischuk.n@donnu.edu.ua
ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-4726-9432
DOI: https://doi.org/10.24195/2616-5317-2025-40.8
АНОТАЦІЯ
У сучасній лінгвістиці машинний переклад посідає важливе й дедалі помітніше місце, адже розвиток комп’ютерних технологій та штучного інтелекту значно змінив підходи до обробки мовної інформації. Завдяки сучасним системам МП переклад текстів між мовами став більш точним, стилістично виваженим та контекстуально адекватним, що раніше було недосяжним для традиційних правил і словникових методів. Метою дослідження є виявлення сильних і слабких сторін сучасного машинного перекладу з філологічного погляду, зокрема в аспектах збереження смислу, культурного контексту, стилістичної точності та визначення ролі перекладача в епоху технологічного посередництва мовної комунікації. Машинний переклад – процес автоматичного перетворення текстів або мовленнєвих фрагментів з однієї мови на іншу за допомогою комп’ютерних програм чи систем, що використовують алгоритми обробки природної мови. У дослідженні виділено філологічні виклики в галузі автоматизованого перекладу: забезпечення точності та смислової адекватності перекладу, проблема контексту та багатозначності, а також стилістика, жанрові особливості та емоційне забарвлення. Культурні аспекти МП залишаються одними з найскладніших викликів для сучасних мовних технологій, тому що передача реалій, ідіом і національно-культурних елементів вимагає не лише лінгвістичної точності, а й глибокого культурного розуміння. Типові помилки, пов’язані з неправильним перекладом культурно специфічних термінів та виразів в МП: лексична неоднозначність, неправильна передача граматичних структур, зокрема синтаксичних відношень між словами; втрата чи додавання інформації, стилістична плоскість перекладів. Однак МП має і позитивні сторони – швидкість обробки запитів, доступність широкого спектра мов та економічність. Завдяки використанню інструментів МП перекладачі можуть швидше генерувати вихідний текст і трансформувати його. Філологічна експертиза повинна стати ключовим елементом у забезпеченні якості перекладу. Перспективою подальших досліджень є вивчення нових інструментів для постредагування машинного перекладу.
Ключові слова: машинний переклад, точність, контекст, культура, філологія, TranslateGoogle, DeepL, ChatGPT.
ЛІТЕРАТУРА
Брай А. Ю. Адекватність машинного перекладу усних та письмових англомовних текстів. Київ : Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського. 2024. 169 c.
Василенко Н. В. Крос-культурний аспект перекладу документів міжнародних проєктів: аналіз впливу культурних відмінностей на якість перекладу та рекомендації для забезпечення точності і контекстуальної адаптації. Scientific Practice: Modern and Classical Research Methods. 2024. С. 190–193.
Данилов Г., Балакірєва В., Василенко К. Машинний переклад, системи машинного перекладу та їх специфіка. Науковий вісник ПНПУ ім. К. Д. Ушинського: Лінгвістичні науки. 2021. № 33. С. 293–310.
Дячук Н. До питань адекватності перекладу технічних інструкцій. Сучасні дослідження з іноземної філології. 2023. № 23. С. 34–42.
Любимова С. А. Проблеми автоматизованого перекладу (конспект лекцій). Одеса, 2024. 49 с.
Моісєєва Н., Дзикович О., Штанько А. Машинний переклад: порівняння результатів та аналіз помилок DeepL та Google Translate. Advanced Linguistics. 2023. № 11. С. 78–82.
Тупиця О. Ю. Лінгвокультурні аспекти перекладу безеквівалентної лексики. Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. 2024. № 69 (2). С. 38–41.
Хоменко В., Кугай К. Language peculiarities and cultural backgrounds: machine translation. Інноваційні тенденції підготовки фахівців в умовах полікультурного та мультилінгвального глобалізованого світу. 2024. С. 352–354. URL: https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/27983.
Devlin J., Chang M., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Computer Science. 2023. URL: https://arxiv.org/abs/1810.04805.
Jiao W., Wang W., Huang J., Wang X., Shi S., Tu Z. Is ChatGPT A Good Translator? Yes With GPT-4 As The Engine. Computer Science. 2023. URL: https://arxiv.org/abs/2301.08745.
Junczys-Dowmunt M., Grundkiewicz R., Dwojak T., Hoang H., Heafield K., Neckermann T., Seide F., Germann U., Aji A. F., Bogoychev N., Martins A. F. T., Birch A. Marian: Fast Neural Machine Translation in C++. Computer Science. 2018. URL: https://arxiv.org/abs/1804.00344.
Klein G., Kim Y., Deng Y., Crego J., Senellart J., Rush A. M. OpenNMT: Open-source Toolkit for Neural Machine Translation. Computer Science. 2017. URL: https://arxiv.org/abs/1709.03815.
Vanmassenhove E., Shterionov D., Way A. Lost in Translation: Loss and Decay of Linguistic Richness in Machine Translation. Computer Science. 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1906.12068.
Vaswani A., Bengio S., Brevdo E., Chollet F., Gomez A. N., Gouws S., Jones L., Kaiser Ł., Kalchbrenner N., Parmar N., Sepassi R., Shazeer N., Uszkoreit J. Tensor2Tensor for Neural Machine Translation. Computer Science. 2018. URL: https://arxiv.org/abs/1803.07416.
Voita E., Sennrich R., Titov I. When a Good Translation is Wrong in Context: Context-Aware Machine Translation Improves on Deixis, Ellipsis, and Lexical Cohesion. Computer Science. 2018. URL: https://arxiv.org/abs/1905.05979.
Wheal E. Future of machine translation in 2025 and beyond. 2025. URL: https://www.rws.com/blog/future-of-machine-translation/.