Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/49106| Title: | Использование генеративных нейросетей для улучшения качества машинного перевода текстов с фразеологическими единицами |
| Authors: | Каравацкая, У. Г. |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой |
| Citation: | Каравацкая, У. Г. Использование генеративных нейросетей для улучшения качества машинного перевода текстов с фразеологическими единицами / У. Г. Каравацкая // Межкультурная коммуникация: проблемы и перспективы : электрон. сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф., Полоцк, 4 апр. 2025 г. / Полоц. гос. ун-т имени Евфросинии Полоцкой. – Новополоцк, 2025. – С. 63-68. |
| Abstract: | В данной статье рассмотрены основные отличия перевода с помощью генеративных нейросетей от нейронного машинного перевода. Проводится сравнительный анализ передачи на русский язык фрагментов книги Энид Блайтон (Enid Mary Blyton, 1897–1968) «Тайна сгоревшего коттеджа» (The Mystery of the Burnt cottage, 1943), содержащих фразеологические единицы, с помощью генеративной нейросети ChatGPT и нейронного машинного перевода, предоставленного Google Translate. В результате выявлено, что модель ChatGPT способна лучше передавать эмоциональную окраску и переносное значение фразеологических единиц, однако при наличии яркого и необычного образного компонента допускает неточности, передавая фразеологизмы с помощью калькирования, что приводит к потере их коннотативного и образного значения. |
| metadata.local.description.annotation: | The article examines the key differences between generative neural networks translation and neural machine translation. A comparative analysis is performed on translations of selected passages from Enid Blyton’s (1897–1968) “The Mystery of the Burnt Cottage” (1943) that contain idiomatic expressions, the translations are generated by ChatGPT (a generative neural network) and Google Translate (a neural machine translation system). The conclusion is made that ChatGPT model is capable of better interpretation of phraseological unit`s emotional component and figurative meaning. Although in case a PU has unusual specific image component this model works not perfectly as it uses calque which leads to the loss of connotative and image component. |
| URI: | https://elib.psu.by/handle/123456789/49106 |
| metadata.dc.rights: | open access |
| Appears in Collections: | Межкультурная коммуникация: проблемы и перспективы. 2025 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.