title: Current problems of post-editing of machine translation
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Горбачева Елена Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Gorbaceva Elena Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Минаева Диана Валерьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Minaeva Diana Valerevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Рубцова Светлана Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Rubcova Svetlana Urevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:52:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:52:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 085754
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40889
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Настоящая работа посвящена проблемам постредактирования машинного перевода (МП) и сравнительному анализу машинных и ручных переводов специальных текстов, позволяющему выявить частотные ошибки МП. Актуальность работы объясняется растущей потребностью в автоматизации переводческого процесса и востребованностью услуг машинного перевода, а также необходимостью в повышении качества МП с помощью его постредактирования.
  В теоретической части исследования раскрывается сущность понятий «машинный перевод» и «постредактирование машинного перевода», изучается потенциал и ограничения применения МП в переводческой деятельности, рассматриваются различные виды систем МП, выявляются современные проблемы машинного перевода и его постредактирования, анализируется взаимосвязь пред- и постредактирования МП и рассматриваются основные стратегии постредактирования МП.
  Практическая часть исследования посвящена сопоставительному анализу машинных и ручных переводов фрагментов политических, экономических и социокультурных текстов - новостных материалов, статей и пресс-релизов - в таких системах, как Яндекс.Переводчик, PROMT Expert NMT и DeepL Pro. В результате данного исследования были выявлены и описаны наиболее частотные ошибки МП: смысловые и семантические ошибки, ошибки в переводе устойчивых словосочетаний, дословный перевод и перевод без учета контекста.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis is devoted to the problems of machine translation post-editing and the comparative analysis of machine and manual translations of special texts, which allows to identify the most common MT errors. The relevance of the research is based on the growing need for automation of the translation process and is enhanced by the demand for high-quality machine translation services that may be achieved by means of MT post-editing.
  The theoretical part of the study describes the essence of the concepts "machine translation" and "machine translation post-editing", studies the potential and the limitations of MT application in translation activities, considers the various types of MT systems, identifies the current problems of machine translation and its post-editing, analyzes the relationship between MT pre- and post-editing, and examines the main MT post-editing strategies.
  The practical part of the study is devoted to the comparative analysis of the machine translations of political, economic and socio-cultural texts – news items, articles and press releases - in such MT systems as Yandex.Translate, PROMT Expert NMT and DeepL Pro. As a result, the research has identified and described the most common MT errors: semantic and lexico-semantic errors (errors in translation of collocations, word-for-word translation and translation regadless of linguistic context).
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: постредактирование машинного перевода
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: системы машинного перевода
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: стратегии постредактирования машинного перевода
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: частотные ошибки машинного перевода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine translation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine translation post-editing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine translation systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: post-editing strategies of machine translation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: common machine translation errors.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Current problems of post-editing of machine translation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Современные проблемы постредактирования машинного перевода
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Minaeva_D.V._VKR.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40889/2/Minaeva_D.V._VKR.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 218,39 kB
resources.filename: reviewSV_st085754_Minaeva_Diana_Valerevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40889/3/reviewSV_st085754_Minaeva_Diana_Valerevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,54 kB