scidialНаучный диалогNauchnyi dialog2225-756X2227-1295Limited Liability Company "Center for Scientific and Educational Projects" (CSEP)10.24224/2227-1295-2018-10-148-157scidial-929Research ArticleЯЗЫКОЗНАНИЕLINGUISTICSОтдельные слабые стороны современного машинного перевода (на примере веб-службы “Google Translate”)Some Weaknesses of Modern Machine Translation (by Example of Google Translate Web Service)СамохинИ. С.SamokhinI. S.alcrips85@mail.ruСоколоваН. Л.SokolovaN. L.oushkate@mail.ruСергееваМ. Г.SergeyevaM. G.sergeeva198262@mail.ruРоссийский университет дружбы народовРоссияPeoples’ Friendship University of RussiaRussian Federation201830102018010148157Copyright © Самохин И.С., Соколова Н.Л., Сергеева М.Г., 20182018Самохин И.С., Соколова Н.Л., Сергеева М.Г.Samokhin I.S., Sokolova N.L., Sergeyeva M.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.nauka-dialog.ru/jour/article/view/929

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 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.)

машинный переводвеб-службанейронный переводпереводческие услугиGoogle Translatemachine translationweb serviceGoogle Translateneural translationtranslation servicesReferencesДзюбенко С. В. Совершенствование исследовательских компетенций школьного педагога в контексте модернизации отечественного образования / С. В. Дзюбенко, М. Г. Сергеева, И. С. Самохин // Научный диалог. - 2018. - № 2. - С. 303-321. - DOI : 10.24224/2227-1295-2018-2-303-321.Дзюбенко С. В. Совершенствование исследовательских компетенций школьного педагога в контексте модернизации отечественного образования / С. В. Дзюбенко, М. Г. Сергеева, И. С. Самохин // Научный диалог. - 2018. - № 2. - С. 303-321. - DOI : 10.24224/2227-1295-2018-2-303-321.Исламов Р. С. Анализ современных систем машинного перевода типа SMT и RBMT / Р. С. Исламов, А. Г. Фомин // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2013. - № 3 (21). - Часть 1. - С. 69-73.Исламов Р. С. Анализ современных систем машинного перевода типа SMT и RBMT / Р. С. Исламов, А. Г. Фомин // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2013. - № 3 (21). - Часть 1. - С. 69-73.Митренина О. В. Назад, в 47-й : к 70-летию машинного перевода как научного направления / О. В. Митренина // Вестник Новосибирского государственного университета. - Серия : Лингвистика и межкультурная коммуникация. - 2017. - Т. 15. - № 3. - С. 5-12.Митренина О. В. Назад, в 47-й : к 70-летию машинного перевода как научного направления / О. В. Митренина // Вестник Новосибирского государственного университета. - Серия : Лингвистика и межкультурная коммуникация. - 2017. - Т. 15. - № 3. - С. 5-12.Мюге У. Три мифа о машинном переводе / У. Мюге // Профессиональный перевод и управление информацией. - 2009. - № 1. - С. 3-8.Мюге У. Три мифа о машинном переводе / У. Мюге // Профессиональный перевод и управление информацией. - 2009. - № 1. - С. 3-8.Самохин И. С. Современный машинный перевод в контексте российского высшего образования (исследование на материале услуг, предоставляемых веб-службой “GOOGLE TRANSLATE”) / И. С. Самохин, М. Г. Сергеева, Н. Л. Соколова // Казанский педагогический журнал. - 2018. - № 5. - С. 195-201.Самохин И. С. Современный машинный перевод в контексте российского высшего образования (исследование на материале услуг, предоставляемых веб-службой “GOOGLE TRANSLATE”) / И. С. Самохин, М. Г. Сергеева, Н. Л. Соколова // Казанский педагогический журнал. - 2018. - № 5. - С. 195-201.Сергиевский М. В. Введение в романское языкознание : учебник / М. В. Сергиевский. - Москва : Издательство литературы на иностранных языках, 1952. - 278 c.Сергиевский М. В. Введение в романское языкознание : учебник / М. В. Сергиевский. - Москва : Издательство литературы на иностранных языках, 1952. - 278 c.Тиллоева С. М. Общелингвистический взгляд на язык / С. М. Тиллоева // Профессионально-ориентированное обучение иностранным языкам : сборник материалов V Научно-практической конференции. Уральский государственный педагогический университет, Институт иностранных языков, Кафедра иностранных языков ; под ред. О. П. Казаковой. - Екатеринбург, 2012. - С. 151-160.Тиллоева С. М. Общелингвистический взгляд на язык / С. М. Тиллоева // Профессионально-ориентированное обучение иностранным языкам : сборник материалов V Научно-практической конференции. Уральский государственный педагогический университет, Институт иностранных языков, Кафедра иностранных языков ; под ред. О. П. Казаковой. - Екатеринбург, 2012. - С. 151-160.Шустова Л. П. Формирование гендерной толерантности старшеклассников в специально созданных педагогических условиях : диссертация.. кандидата педагогических наук : 13.00.01 / Л. П. Шустова. - Ульяновск, 2006. - 215 с.Шустова Л. П. Формирование гендерной толерантности старшеклассников в специально созданных педагогических условиях : диссертация.. кандидата педагогических наук : 13.00.01 / Л. П. Шустова. - Ульяновск, 2006. - 215 с.Anderson D. D. Machine translation as a tool in second language learning / D. D. Anderson // CALICO Journal. - 1995. - V. 13, N. 1. - Pр. 68-96.Anderson D. D. Machine translation as a tool in second language learning / D. D. Anderson // CALICO Journal. - 1995. - V. 13, N. 1. - Pр. 68-96.Koehn P. Europarl : A Parallel Corpus for Statistical Machine Translation [Electronic resource] / P. Koehn // Conference Proceedings: the tenth Machine Translation Summit. Phuket, Thailand, AAMT. - 2005. - Pр. 79-86.Koehn P. Europarl : A Parallel Corpus for Statistical Machine Translation [Electronic resource] / P. Koehn // Conference Proceedings: the tenth Machine Translation Summit. Phuket, Thailand, AAMT. - 2005. - Pр. 79-86.Lewis-Kraus G. The Great A. I. Awakening [Electronic resource] / G. Lewis-Kraus // The New York Times Magazine. - 14.12.2016. - Access mode : https://www.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html.Lewis-Kraus G. The Great A. I. Awakening [Electronic resource] / G. Lewis-Kraus // The New York Times Magazine. - 14.12.2016. - Access mode : https://www.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html.Schuster M. Zero-Shot Translation with Google’s Multilingual Neural Machine Translation System [Electronic resource] / M. Schuster, M. Johnson, N. Thorat // Google AI Blog. - 22.11.2016. - Access mode : https://ai.googleblog.com/2016/11/zero-shot-translation-with-googles.htmlSchuster M. Zero-Shot Translation with Google’s Multilingual Neural Machine Translation System [Electronic resource] / M. Schuster, M. Johnson, N. Thorat // Google AI Blog. - 22.11.2016. - Access mode : https://ai.googleblog.com/2016/11/zero-shot-translation-with-googles.htmlSutskever I. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks [Electronic resource] / I. Sutskever, O. Vinyals, Q. Le // NIPS, 2014. - Access mode : https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdfSutskever I. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks [Electronic resource] / I. Sutskever, O. Vinyals, Q. Le // NIPS, 2014. - Access mode : https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdf

The authors declare that there are no conflicts of interest present.