DOI
https://doi.org/10.47689/2181-3701-vol3-iss5-pp74-84Ключевые слова
исходный язык , целевой язык , структурные различия , морфологические различия , семантика , прагматика , модель перевода , лексикон , одноязычный корпус , многоязычный параллельный корпус , обработка естественного языкаАннотация
В данной статье рассматриваются основные понятия и терминология современного машинного перевода. Каждое понятие анализируется с точки зрения его функции и значимости в процессе перевода. Определения терминов иллюстрируются примерами переводов на английский, японский, русский, турецкий, испанский, китайский и французский языки. Таким образом, статья исследует взаимосвязи между исходным и целевым языками на основе ключевых факторов перевода, таких как структурные, морфологические и семантические различия. Обосновывается важность таких понятий, как модель перевода, языковой словарь, одноязычный и многоязычный параллельный корпус, обработка естественного языка.
Библиографические ссылки
Alhaj, A. A. M. (2023). Lexical-Semantic Problems and Constrains Met in Translating Qur’anic Arabic-Specific words "Nafs نفس "into English: A Cross-lingual Perspective. In Technium Social Sciences Journal (Vol. 44, p. 1025). https://doi.org/10.47577/tssj.v44i1.9073
Imami, T. R., Mu’in, F., & Nasrullah, N. (2021). Linguistic and Cultural Problems in Translation. In Advances in Social Science, Education and Humanities Research/Advances in social science, education and humanities research. https://doi.org/10.2991/assehr.k.211021.024
Khurana, D., Koli, A., Khatter, K., & Singh, S. (2022). Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. In Multimedia Tools and Applications (Vol. 82, Issue 3, p. 3713). Springer Science+Business Media. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4
Okur, B. C., TAKCI, H., & Akgül, Y. S. (2013). Rewriting Turkish texts written in English alphabet using Turkish alphabet (p. 1). https://doi.org/10.1109/siu.2013.6531394
Papineni, K. (2002). Machine Translation Evaluation: N-grams to the Rescue. In Language Resources and Evaluation. Springer Science+Business Media. http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2002/pdf/347.pdf
Seraji, M. (2015). Morphosyntactic Corpora and Tools for Persian. http://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2:800998
Timalsina, R. (2023). Overcoming Intercultural Obstacles in Translation. In Dristikon A Multidisciplinary Journal (Vol. 13, Issue 1, p. 156). https://doi.org/10.3126/dristikon.v13i1.56096
Koehn, P. (2010). Statistical Machine Translation. Cambridge University Press.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems.
Zakharov, Victor & Tao, Yuan. (2015). Разработка и использование параллельного корпуса русского и китайского языков. НТИ. Сер. 2. ИНФОРМ. ПРОЦЕССЫ И СИСТЕМЫ.
Joshi, P., Santy, S., Budhiraja, A., Bali, K., & Choudhury, M. (2020). The State and Fate of Linguistic Diversity and Inclusion in the NLP World. In arXiv (Cornell University). Cornell University. https://doi.org/10.48550/arxiv.2004.09095
Kakum, N., Laskar, S. R., Sambyo, K., & Pakray, P. (2023). Neural machine translation for limited resources English-Nyishi pair. In Sadhana (Vol. 48, Issue 4). Springer Science+Business Media. https://doi.org/10.1007/s12046-023-02308-8
Nekoto, W., Marivate, V., Matsila, T., Fasubaa, T., Fagbohungbe, T., Akinola, S. O., Muhammad, S. H., Kabenamualu, S., Osei, S., Sackey, F., Niyongabo, R. A., Macharm, R., Ogayo, P., Ahia, O., Berhe, M. M., Adeyemi, M., Mokgesi-Selinga, M., Okegbemi, L., Martinus, L., … Bashir, A. (2020). Participatory Research for Low-resourced Machine Translation: A Case Study in African Languages. https://doi.org/10.18653/v1/2020.findings-emnlp.195
Nigatu, H. H., Tonja, A. L., Rosman, B., Solorio, T., & Choudhury, M. (2024). The Zeno’s Paradox of `Low-Resource’ Languages. In arXiv (Cornell University). Cornell University. https://doi.org/10.48550/arxiv.2410.20817
Ranathunga, S., & Silva, N. de. (2022). Some Languages are More Equal than Others: Probing Deeper into the Linguistic Disparity in the NLP World. In arXiv (Cornell University). Cornell University. https://doi.org/10.48550/arxiv.2210.08523
Khurana, D., Koli, A., Khatter, K., & Singh, S. (2022). Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. In Multimedia Tools and Applications (Vol. 82, Issue 3, p. 3713). Springer Science+Business Media. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4
Rajput, A. E. (2019). Natural Language Processing, Sentiment Analysis and Clinical Analytics. In arXiv (Cornell University). Cornell University. https://doi.org/10.48550/arxiv.1902.00679
Загрузки
21 10Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Мохирух Хошимхужаева

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.











