Митягина В.А., Новожилова А.А. Прототип в нейросетевом переводе презентационного текста: алгоритмизация оригинала [На англ. яз.]

DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2026.3.4

Вера Александровна Митягина

доктор филологических наук, профессор кафедры теории и практики перевода и лингвистики, Волгоградский государственный университет, г. Волгоград, Россия

Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

https://orcid.org/0000-0002-3997-3139

Анна Алексеевна Новожилова

кандидат филологических наук, доцент кафедры теории и практики перевода и лингвистики, Волгоградский государственный университет, г. Волгоград, Россия

Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

https://orcid.org/0000-0001-7601-9048

Аннотация. Статья посвящена исследованию качества нейросетевого машинного перевода презентационных текстов в условиях цифровизации и активного внедрения искусственного интеллекта в сферу многоязычной коммуникации. Авторы показывают, что исходный текст должен целенаправленно оптимизироваться для машинного перевода с целью повышения качества результатов, получаемых с использованием больших языковых моделей (LLM). Материалом исследования послужил презентационный контент многоязычного сайта сингапурской компании Linguise, которая занимается разработкой программ подключения веб-сайтов к нейронной системе машинного перевода, и сайт германской компании сферы гостеприимства Traumferienhäuser Schwarzwald, многоязычную логистику которого обеспечила и позиционирует как свой удачный проект компания Linguise. Методика включает конфронтативный и транслатологический анализ исходных и переводных текстов, направленный на выявление структурной, грамматической и лексической конгруэнтности, а также типичных трансформаций и переводческих приемов. В результате исследования установлено, что высокая степень предсказуемости и корректности нейросетевого перевода обеспечивается за счет прототипизации оригинала: модульной структуры текста, фиксированной последовательности функциональных блоков, синтаксической простоты и терминологической однородности. Определено, что тексты, ориентированные на универсальный международный рынок и лишенные культурно маркированной и экспрессивной лексики, демонстрируют наибольшую устойчивость при автоматическом переводе. Предложен алгоритм создания «идеального» презентационного оригинала, способствующий повышению качества многоязычного нейросетевого перевода и снижению необходимости постредактирования.

Ключевые слова: презентационный текст, машинный перевод, нейросетевой перевод, искусственный интеллект, LLM, алгоритмизация, прототип, транслатологический анализ.

Цитирование. Митягина В. А., Новожилова А. А. Прототип в нейросетевом переводе презентационного текста: алгоритмизация оригинала // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. – 2026. – Т. 25, № 3. – С. 47–57. – (На англ. яз.). – DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2026.3.4

Вложения:

1_Mityagina, Novozhilova.pdf URL: https://l.jvolsu.com/index.php/ru/component/attachments/download/3791

16 Скачивания