Репозиторий
Белорусского государственного университета иностранных языков
ISSN (online):
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://e-lib.bsufl.by/handle/edoc/17864Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Чуешкова, Э. И. | - |
| dc.date.accessioned | 2026-01-30T06:44:42Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-30T06:44:42Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Чуешкова, Э. И. Проблемы эквивалентности медицинских терминов в нейронном машинном переводе (на примере Google Translate и Yandex Translate) / Э. И. Чуешкова // Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта : сб. науч. ст. по итогам II междунар. науч. конф., Минск, 23–24 окт. 2025 г. / редкол. : Н. Е. Лаптева (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИЯ, 2025. – С. 568–576. | en_US |
| dc.identifier.isbn | 978-985-28-0275-8 | - |
| dc.identifier.uri | http://e-lib.bsufl.by/handle/edoc/17864 | - |
| dc.description | Chueshkova К. The article focuses on analyzing the equivalence of English–Russian translations of medical terms produced by neural machine translation systems Google Translate and Yandex Translate. The research material includes articles from The Lancet (2025), from which 20 terms of varying structural complexity were selected using a continuous sampling method. Translations were compared based on the terminology category of the MQM metric, considering the severity of deviations. It was found that both models generally provide adequate conceptual rendering, yet produce partially equivalent variants, disrupt stylistic compatibility, and occasionally distort meaning. Google Translate tends to rely on calques and transliteration, aligning the text with international standards but increasing the risk of terminological errors. Yandex Translate, on the other hand, leans toward pragmatic adaptation and the use of traditional Russian terms, reducing formality while improving readability. The author emphasizes the necessity of mandatory postediting of specialized texts, the improvement of automatic dictionaries, and the development of comprehensive evaluation metrics. The results may be useful for improving NMT services as well as in training for medical translation and post-editing. Key words: neural machine translation; medical terminology; terminological equivalence; Google Translate; Yandex Translate. | en_US |
| dc.description.abstract | Статья посвящена анализу эквивалентности англо-русского перевода медицинских терминов в нейронных машинных системах Google Translate и Yandex Translate. Материалом исследования послужили статьи журнала The Lancet (2025), из которых методом сплошной выборки отобраны 20 терминов различной структурной сложности. Переводы сопоставлялись по терминологической категории метрики MQM с учетом степени серьезности отклонений. Установлено, что обе модели обеспечивают в основном адекватную передачу понятий, однако допускают частично эквивалентные варианты, нарушают стилистическую сочетаемость и в отдельных случаях искажают значение. Google Translate чаще прибегает к калькированию и транскрибированию, приближая текст к международному стандарту, но увеличивая риск терминологических ошибок; Yandex Translate склонен к прагматической адаптации и использованию традиционных российских номинаций, снижая формальность, но повышая читабельность. Автор подчеркивает необходимость обязательного постредактирования специализированных текстов, совершенствования автоматических словарей и комплексных оценочных метрик. Результаты могут быть применены при доработке НМП-сервисов, а также в обучении медицинскому переводу и постредактированию. Ключевые слова: нейронный машинный перевод; медицинская терминология; терминологическая эквивалентность; Google Translate; Yandex Translate. | en_US |
| dc.publisher | Белорусский государственный университет иностранных языков | en_US |
| dc.subject | Языкознание (лингвистика) | en_US |
| dc.subject | Прикладное языкознание | en_US |
| dc.subject | Перевод | en_US |
| dc.subject | Машинный перевод | en_US |
| dc.title | Проблемы эквивалентности медицинских терминов в нейронном машинном переводе (на примере Google Translate и Yandex Translate) | en_US |
| dc.title.alternative | Challenges Of Medical Term Equivalence In Neural Machine Translation (Google Translate and Yandex Translate) | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Располагается в коллекциях: | Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта (статьи) | |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 568-576.pdf | 10,29 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.