Социологические аспекты использования машинного перевода: текущее состояние и перспективы развития SOCIOLOGICAL ASPECTS OF USING MACHINE TRANSLATION: CURRENT STATE AND DEVELOPMENT PROSPECTS

DOI 10.24412/2412-8139-2024-2-8-16 EDN: MCJMDA

Аннотация

В эпоху стремительного развития информационных технологий и глобализации машинный перевод становится неотъемлемой частью межкультурной коммуникации. Данная статья посвящена комплексному анализу лингвистических аспектов машинного перевода, включая текущее состояние и перспективы развития данной области. Исследование проводилось на основе методов компаративного анализа, контент-анализа научных публикаций, а также эмпирических данных, полученных в результате изучения функционирования систем машинного перевода. В работе рассматриваются ключевые проблемы, связанные с лингвистическими особенностями машинного перевода, такие как семантическая многозначность, контекстуальная зависимость, передача стилистических и прагматических аспектов текста. Особое внимание уделяется анализу современных подходов к решению данных проблем, включая использование нейронных сетей, глубокого обучения и больших данных. Результаты исследования показывают, что, несмотря на значительный прогресс в области машинного перевода за последние годы, достигнутый благодаря применению инновационных технологий искусственного интеллекта, все еще существует ряд нерешенных задач, требующих дальнейшего изучения и разработки. В частности, актуальными остаются вопросы повышения качества перевода идиоматических выражений, передачи культурно специфических элементов, а также обеспечения адекватности перевода в контексте межкультурной коммуникации. В статье предлагаются потенциальные направления дальнейших исследований и разработок в области машинного перевода, включая совершенствование алгоритмов обработки естественного языка, интеграцию лингвистических знаний в системы машинного перевода, а также развитие гибридных подходов, сочетающих преимущества статистических и нейросетевых моделей. Полученные результаты могут быть использованы для оптимизации существующих систем машинного перевода, а также для разработки новых, более эффективных решений в данной области.

In the era of rapid development of information technology and globalization, machine translation is becoming an integral part of intercultural communication. This article is devoted to a comprehensive analysis of the linguistic aspects of machine translation, including the current state and prospects for the development of this field. The research was conducted on the basis of comparative analysis methods, content analysis of scientific publications, as well as empirical data obtained as a result of studying the functioning of machine translation systems. The paper examines key problems related to the linguistic features of machine translation, such as semantic ambiguity, contextual dependence, and the transfer of stylistic and pragmatic aspects of the text. Special attention is paid to the analysis of modern approaches to solving these problems, including the use of neural networks, deep learning and big data. The results of the study show that, despite significant progress in the field of machine translation in recent years, achieved through the use of innovative artificial intelligence technologies, there are still a number of unresolved problems that require further study and development. In particular, the issues of improving the quality of translation of idiomatic expressions, the transfer of culturally specific elements, as well as ensuring the adequacy of translation in the context of intercultural communication remain relevant. The article suggests potential directions for further research and development in the field of machine translation, including the improvement of natural language processing algorithms, the integration of linguistic knowledge into machine translation systems, as well as the development of hybrid approaches combining the advantages of statistical and neural network models. The results obtained can be used to optimize existing machine translation systems, as well as to develop new, more effective solutions in this area.