Порівняльна ефективність систем машинного перекладу Google Translate та Deepl Translate для передачі українською мовою англомовних текстів у галузі перекладознавства

Abstract

Найсучаснішими ситемами машинного перекладу можна вважати нейронні, адже були створені порівняно нещодавно та використовують більш ефективні підходи до перекладу аніж системи-попередники. Програми Google Translate та DeepL Translate відносяться до різних типів систем машинного перекладу (програма Google Translate відноситься до статистичної системи машинного перекладу, а програма DeepT Translate – до нейронної). Обивді програми легкі та зручні у використанні. Було проаналізовано тексти перекладу українською мовою п’яти фрагментів англомовної статті у галузі перекладознавства. Хоча програми Google Translate та DeepL Translate відносяться до різних типів – на основі правил та нейронний відповідно – їхня ефективність є приблизно однаковою. Тексти перекладу обох програм потребують суттєвого постредагування, витрати часу на яке можуть не виправдати їхнього застосування.

The most modern machine translation systems can be considered neural, as they were created relatively recently and use more efficient approaches to translation than their predecessors. The Google Translate and DeepL Translate programs belong to different types of machine translation systems (the Google Translate program belongs to a statistical machine translation system, and the DeepT Translate program to a neural one). Both programs are easy and convenient to use. The Ukrainian translation texts of five fragments of an English-language article in the field of translation studies were analyzed. Although the Google Translate and DeepL Translate programs belong to different types – rule-based and neural, respectively – their efficiency is approximately the same. The translated texts of both programs require significant post-editing, the time spent on which may not justify their use.