ВКР: Нейросети в машинном переводе: сопоставительный анализ переводов иноязычных экономических текстов на русский язык

Оглавление

Глава 2 Сопоставительный анализ переводов английских экономических текстов на русский

Введение




С широким распространением Интернета, ускорением глобализации и все более частым обменом информацией между странами растет потребность людей в переводе, и традиционный ручной перевод далек от того, чтобы удовлетворить быстро растущий спрос на перевод. Способность машин обрабатывать большие объемы данных делает возможным эффективный и быстрый перевод. Внимание людей все чаще обращается к машинному переводу. Машинный перевод открыл новый этап развития, и в соответствии с требованиями времени появилось различное программное обеспечение для машинного перевода.

В последние годы, с быстрым развитием глубокого обучения, был достигнут большой прогресс в исследованиях машинного перевода нейронных сетей (neural machine translation, NMT). На многих языках производительность машинного перевода с использованием нейронных сетей была значительно улучшена, намного превосходя производительность традиционного статистического машинного перевода (statistical machine translation, SMT). В

настоящее время исследования NMT стали центром внимания ученых и экспертов, и теперь это самое передовое направление развития исследований в области обработки естественного языка, и оно имеет огромное влияние в академических кругах. Этим объясняется актуальность данного исследования.

Целью исследования стал сопоставительный анализ качества перевода экономических текстов с английского языка на русский разными системами машинного перевода с использованием нейронных сетей. В задачи исследования входит следующее:
1) рассмотреть особенности машинного перевода с использованием нейронных сетей;
2) определить критерии оценки качества машинного перевода экономических текстов с использованием нейронных сетей;
3) по выделенным критериям провести горизонтальное и вертикальное сравнение результатов перевода экономических текстов с английского языка на русский в системах машинного перевода с использованием нейронных сетей
Google Translate, Promt Translator и Yandex Translator в два разных периода времени;

проанализировать качество перевода и