title: Comparative analysis of machine translation results (based on French and Russian texts)
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Коган Марина Самуиловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kogan Marina Samuilovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Худякова Юлия Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Hudakova Ulia Mihajlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Хохлова Мария Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Hohlova Maria Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:39:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:39:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 080127
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31210
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Стирая языковые барьеры и расширяя горизонты коммуникации, технологии машинного перевода становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Результаты автоматического перевода представляют собой всё более связные и осмысленные тексты. Для поддержания тенденции популяризации компьютерного перевода проводятся исследования, направленные на оценку его качества и выявление ошибок перевода с целью их последующего исправления. В данной работе особое внимание уделяется сравнению результатов работы нескольких систем машинного перевода.
  С помощью детального разбора и классификации расхождений выявляются особенности функционирования каждой из систем. В качестве материала исследования используются русские и французские тексты и их ручные переводы, обеспечивающие возможность проведения анализа в обоих направлениях перевода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: By removing language barriers and expanding the horizons of human communication machine translation technologies are becoming an integral part of our daily lives. The results of automatic translation are becoming more coherent and meaningful texts. In order to maintain the trend of popularization of computer translation many researches are conducted to assess its quality and identify translation errors for their further correction. In this paper special attention is paid to the comparison of the results of several machine translation systems.
  Using a detailed analysis and classification of inaccuracies the features of the functioning of each of the systems are revealed. Russian and French texts and their manual translations are used as research material, which allows us to analyze them in both directions of translation.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинный перевод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сравнительный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: системы машинного перевода
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация ошибок
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: качество перевода
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматическая оценка качества
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: читабельность текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: постредактирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: русский язык
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: французский язык
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine translation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: comparative analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine translation systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: error classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: translation quality
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automatic evaluation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text readability
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: post-editing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Russian
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: French
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Comparative analysis of machine translation results (based on French and Russian texts)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сравнительный анализ результатов машинного перевода (на материале французских и русских текстов)
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_HudakovaUM.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31210/1/VKR_HudakovaUM.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 613,96 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Hudakova.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31210/2/reviewSV_Otzyv_Hudakova.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 15,57 kB