Ключевое слово: «автоматизированный перевод»

В статье рассматривается роль электронных словарей в современном образовательном процессе, а также их значение для оптимизации и автоматизации перевода. Особое внимание уделено сравнительному анализу переводов одного и того же текста, выполненных с использованием популярных платформ, таких как Яндекс Переводчик, Google Translate и Reverso. Анализ включает оценку точности перевода, смысловой целостности, стилистической адаптации и грамматической правильности. Автор подчеркивает важность правильного выбора инструмента перевода, исходя из целей использования и уровня подготовки пользователя, а также выявляет сильные и слабые стороны электронных переводчиков.

В статье рассматриваются современные возможности и проблемы автоматизированного перевода научных текстов гуманитарной направленности с помощью нейросетевых технологий. Подчеркивается роль публикационной активности как важнейшего критерия оценки научной деятельности, отмечается необходимость преодоления межъязыкового и межакадемического барьеров для интеграции российских исследователей в международное научное сообщество. Анализируются особенности использования больших языковых моделей (LLM) и их влияние на качество перевода, а также выявляются лексико-семантические сложности, связанные с переводом реалий и других культурно-обусловленных единиц, особенно при работе с текстами гуманитарной тематики, такими как исторические научные статьи. Отмечается, что несмотря на значительный прогресс в области автоматизации перевода, применение нейросетевых «переводчиков» требует тщательного контроля и предварительного редактирования для предотвращения смысловых ошибок и искажений. В статье подчеркивается необходимость поиска путей минимизации переводческих рисков и переориентации процесса обучения с формирования собственно переводческих навыков на развитие навыков предпереводческой подготовки текста.