Машинний переклад: порівняння результатів та аналіз помилок DeepL та Google Translate

dc.contributor.authorМоісєєва, Наталія
dc.contributor.authorДзикович, Ольга
dc.contributor.authorШтанько, Аліна
dc.date.accessioned2023-08-30T11:56:58Z
dc.date.available2023-08-30T11:56:58Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractСтаттю присвячено дослідженню помилок систем машинного перекладу на прикладі сервісів DeepL та Google Translate. Метою дослідження є порівняльний аналіз результатів роботи цих сервісів на прикладах уривків текстів художнього та публіцистичного стилів. Для досягнення поставленої мети використовувалися наступні методи: теоретичний аналіз, описовий, зіставний, контекстологічний, дедуктивний методи та метод кількісних підрахунків. Отримані результати дослідження вносять важливий внесок у подальші детальні дослідження роботи сервісів машинного перекладу, а також є підґрунтям для покращення алгоритмів роботи подібних ресурсів. Дискусія про результати показує, що наразі немає сталої думки на користь одного з вищезгаданих сервісів-конкурентів, адже з року в рік оцінка якості перекладів сервісами машинного перекладу різниться. У висновках дослідження представлені результати аналізу роботи сервісів, а саме: DeepL припускався меншої кількості помилок у загальному, ніж Google Translate. Тож переклади від DeepL вважаються якіснішими за переклади від Google Translate на основі того, що постредакторові потрібно буде більше часу на опрацювання та редагування перекладів від Google Translate. Дослідження має велику новизну, оскільки постійне оновлення та покращення систем машинного перекладу робить попередні дослідження застарілими на сьогодні. Представлена наукова розвідка є однією з перших для мовної пари «німецька-українська». Отримані результати мають важливе практичне значення для лекційних, семінарських та практичних занять з дисциплін, дотичних до вивчення технічних аспектів перекладу та машинного перекладу безпосередньо. Також здобуті результати можуть слугувати базою для більш детального вивчення процесів кожного окремого етапу перекладу або перекладацьких програм.uk
dc.description.abstractotherThe article is focused on the study of machine translation errors on the example of the results of DeepL and Google Translate. The aim of the study is to compare the results of these services on the basis of literary and journalistic texts. The following methods were used to achieve this goal: theoretical analysis, descriptive, comparative, contextual, deductive, and quantitative methods. The results of this study make an important contribution to further detailed research on machine translation services and provide a basis for improving the algorithms of these services. The article will also be useful for researchers who want to deepen their knowledge in the field of translation. The discussion of the results shows that there is currently no firm opinion in favor of one of the above-mentioned competitor services, as the quality of translations by machine translation services varies from year to year. The conclusions of the study present the results of the analysis of the services, namely: DeepL made fewer errors in general than Google Translate. Therefore, translations from DeepL are considered to be of higher quality than translations from Google Translate on the basis that post-editors need more time to process and edit translations from Google Translate. The study is of great novelty, as the constant updating and improvement of machine translation systems makes previous studies obsolete today. It is also one of the first studies for the German-Ukrainian language pair. The results are of great practical importance for practical, lecture and seminar courses in translation-related disciplines. The results can also be used as a basis for a more detailed study of the process of each individual stage of translation or translation programs.uk
dc.format.pagerangePp. 78-82uk
dc.identifier.citationМоісєєва, Н. Машинний переклад: порівняння результатів та аналіз помилок DeepL та Google Translate / Моісєєва Наталія, Дзикович Ольга, Штанько Аліна // Advanced Linguistics. – 2023. – № 11. – Pр. 78-82.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2617-5339.2023.11.277593
dc.identifier.issn2617-5339 (Print)
dc.identifier.issn2663-6646 (Online)
dc.identifier.orcid0000-0003-1387-296Xuk
dc.identifier.orcid0000-0002-6740-8591uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/59663
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofAdvanced Linguistics, № 11/2023uk
dc.subjectмашинний перекладuk
dc.subjectтипологія помилокuk
dc.subjectDeepLuk
dc.subjectGoogle Translateuk
dc.subjectсервіси машинного перекладуuk
dc.subjectсистеми машинного перекладуuk
dc.subjectmachine translationuk
dc.subjecttypology of errorsuk
dc.subjectmachine translation servicesuk
dc.subjectmachine translation systemsuk
dc.titleМашинний переклад: порівняння результатів та аналіз помилок DeepL та Google Translateuk
dc.title.alternativeMachine Translation: Comparison of works and analysis of errors made by DeepL and Google Translateuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
277593-659140-2-10-20230809.pdf
Розмір:
341.14 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: