ВЛИЯНИЕ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА КАЧЕСТВО ПЕРЕВОДА В РАЗЛИЧНЫХ СТИЛЯХ И ЖАНРОВ

2025

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.70239/arsu.2025.t79.n1.24
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Мақалада DeepL, Yandex Translator, Google Translator, ChatGPT сияқты жасанды интеллект (AI) негізіндегі заманауи машиналық аударма жүйелері ұсынатын аударма қызметтерінің сапасына талдау жасалады. Аудармаларды бағалау екі санатта жүзеге асырылады: ақпараттық және көркемдік. Ақпараттық аударманы бағалау үшін публицистикалық мақалалар мен Ресми құжаттар қолданылды, бұл машиналық аударма жүйелері негізгі ақпаратты сәтті жеткізетіндігін, бірақ контекстік білімнің болмауына байланысты әрдайым жоғары дәлдік стандарттарына сәйкес келмейтіндігін анықтады. Көркем аудармада, әсіресе фольклор саласында, орыс халық ертегісінің аудармасы мысалында көрсетілгендей, мәдени және тілдік ерекшеліктерді жеткізе алмайтын машина жүйелерінің айтарлықтай шектеулері анықталды. Зерттеу машиналық аударма жүйелері адамды толығымен алмастыра алмайтындығын атап көрсетеді, өйткені олар әлеуметтік-мәдени және экстралингвистикалық аспектілерді қарастыра алмайды. Болашақта тиімді аударма жасанды интеллект пен кәсіби аудармашылардың ынтымақтастығымен ғана мүмкін болады, бұл жаһанданған әлем жағдайында аударманың Жоғары сапасы мен мәдени орындылығын қамтамасыз етеді. Жасанды интеллектке негізделген машиналық аударма жүйелерге уақыт өте келе бейімделуге және аударма сапасын жақсартуға мүмкіндік беретін терең нейрондық желілер мен машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану арқылы дамуын жалғастыруда. Алайда, айтарлықтай жетістіктерге қарамастан, мұндай жүйелер әлі де тілдің нюанстарын, мәдени контексттерді және идиомалық өрнектерді жеткізуде қиындықтарға тап болады. Жасанды интеллект технологиясының дамуымен машиналық аударма барған сайын дәлірек болады, бірақ оны күрделі мәтіндерде сәтті қолдану жақсы нәтижеге жету үшін кәсіби аудармашылармен тығыз қарым-қатынасты қажет етеді.