doi:10.18454/RULB.2020.22.2.33

ПРИМЕНИМОСТЬ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА К ПЕРЕВОДУ ТЕКСТОВ

Научная статья

Страхова Д. А.

DOI:

https://doi.org/10.18454/RULB.2020.22.2.33

Выпуск: № 2 (22), 2020

PDF

Страхова Д. А.

ФГОУ ВПО Тульский государственный университет, Тула, Россия

Аннотация

В исследовании оценивается использование показателей сложности текста в качестве метрики его пригодности для машинного перевода (MT). Эксперимент проводился на корпусе текстов научных статей, переведенных в паре Ru-En как профессиональными переводчиками, так и системой MT DeepL. Показано, что существующие метрики сложности текста непригодны для прогнозирования качества MT, так как оно оказывается недопустимо низким даже при обработке исходных текстов малой сложности. Кроме того, показано, что МТ непригоден для перевода практически 50% представленного корпуса текстов.

Ключевые слова:

качество машинного перевода, показатели сложности текста, расстояние редактирования, cat-инструменты, применимость машинного перевода.

Список литературы

Pooja Gupta. Quality Estimation of Machine Translation Outputs Through Stemming / Pooja Gupta et al. // International Journal on Computational Sciences & Applications (IJCSA). 2014. Vol .4, No. 3, June. pp. 15-24.
Mariano Felice. Linguistic Indicators for Quality Estimation of Machine Translations / Mariano Felice. Master’s thesis, University of Wolverhampton, UK. – 2012
Aaron Li-Feng Han. Quality Estimation for Machine Translation Using the Joint Method of Evaluation Criteria and Statistical Modeling / Aaron Li-Feng Han et al. // Proceedings of the Eighth Workshop on Statistical Machine Translation. 2013. August, pp. 365–372.
Zhiming Chen. Improving Machine Translation Quality Estimation with Neural Network Features / Zhiming Chen et al. // Proceedings of the Second Conference on Machine Translation. pp. 551-555.
Joao Graca. Why Quality Estimation Is the Missing Link for Machine Translation Adoption / Joao Graca // Forbes Technology Council, Jan 24, 2019.
Vilar, David. Error Analysis of Machine Translation Output / Vilar, David & Xu, Jia & D’Haro, Luis et al. // International Conference on Language Resources and Evaluation, May, 2006. pp. 697-702.
Molnár O. Source Text Quality in the Translation Process / Molnár O. // Tradition and Trends in Trans-Language Communication. Palacký University Olomouc, 2013. pp. 59-86.
Li Yujian. A Normalized Levenshtein Distance Metric / Li Yujian, Liu Bo // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2007. Vol. 29, No. 6, June. pp. 1091-1095.
Ergun Bic¸ici. Referential translation machines for quality estimation / Ergun Bic¸ici // Proceedings of the 8th Workshop on Statistical Machine Translation, pp. 343–351, 2012, Sofia, Bulgaria.