МАШИННИЙ ПЕРЕКЛАД: ПОРІВНЯННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ ТА АНАЛІЗ ПОМИЛОК DEEPL ТА GOOGLE TRANSLATE

Анотація

Статтю 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