| Abstract |
Šajā darbā aplūkotā tēma ir neirālās mašīntulkošanas (NMT) sistēmas SLV tekstu tulkojumā. Tas sastāv no trim daļām – teorētiskās, analītiskās un praktiskās.
Teorētiskā daļa aptver unikālās problēmas, kas saistītas ar SLV tekstu NMT tulkošanu; īsumā aplūko, kā darbojas modernās NMT sistēmas un to, uz kādu tehnoloģiju pamata tās tiek veidotas, kā arī pēta pašreizējos pētījumus par šo tēmu.
Analītiskā daļa parāda, kā reprezentatīvās uz NMT balstītas sistēmas, proti, Google neirālā mašīntulkošana un DeepL, veic SLV tekstu tulkošanu no angļu valodas uz krievu valodu. Tiek apspriestas abu pārbaudīto NMT sistēmu kopējās stiprās un vājās puses, un tiek apsvērta to ietekme uz tulkošanas kvalitāti.
Praktiskajā daļā ietilpst SLV teksta, kas aptver vēstures un ekonomikas jomas, profesora Paul Cockshott grāmatas “Kā pasaule strādā: Cilvēka darba stāžs no Pirmsvēstures līdz Modernajai dienai” tulkojums no angļu uz krievu valodu, izmantojot neirālo mašīntulkošanas pēcrediģēšanas darbplūsmu.
Izmeklēšanas rezultāti liecina, ka NMT tēma SLV tekstu tulkošanā ir salīdzinoši nepietiekami pētīta un ka neapstrādātu NMT tulkojumu kvalitāte joprojām ir nepietiekama, lai izvairītos no pēcrediģēšanas. Tas var būt saistīts ar dažādām problēmām, piemēram, grūtībām neviennozīmīgu vārdu un frāžu tulkošanā, problēmām tulkošanā starp morfoloģiski bagātām un nabadzīgām valodām, grūtībām tulkošanā uz un no zemu resursu valodām, problēmām tulkošanā ārpus konkrētās jomas, un grūtībām retāk lietotās terminoloģijas saskaņošanā.
Kopējais darba apjoms ir 148 lappuses, neskaitot 6 pielikumus. Teorētiskās daļas apjoms ir 20 lappuses, analītiskās daļas apjoms ir 21 lappuse un praktiskās daļas apjoms ir 95 lappuses. |
