Великі мовні моделі, як-от ChatGPT, можуть надавати послідовні, релевантні, природні та адекватні рішення для багатьох завдань обробки природної мови (Natural language processing, NLP). Ця стаття використовує машинний переклад на рівні цілісного літературного твору, щоб оцінити здатність нейромережі перекладати з урахуванням контексту (як у межах тексту, так і поза ним), стильових особливостей і стилістичних засобів. Для оцінки якості перекладу використовувалися як метричні показники (sacreBLEU, TER, document-level sacreBLEU), так і суб’єктивне оцінювання людьми (носіями мови та професійними перекладачами), які звертали увагу на природність, послідовність, цілісність, вибір слів тощо. За результатами оцінювання нейромережа продемонструвала високі продуктивність і потенціал у перекладі на рівні літературного тексту, здатність досліджувати лінгвістичні дані. Робота окреслює проблеми та можливості ChatGPT у машинному перекладі, які стануть у пригоді як перекладачам-практикам, так і розробникам мовних моделей.
Назва
Практичний досвід перекладу літератури за допомогою нейромережі: переваги та виклики
Глущенко, Г. Б. Практичний досвід перекладу літератури за допомогою нейромережі: переваги та виклики / Г. Б. Глущенко // Сучасна прикладна лінгвістика : збірник наукових праць / Дніпровський гуманітарний університет. – Дніпро, 2023. – Ч. ІІ. – С. 43–53.
Видавець:
Дніпровський гуманітарний університет
Ключові слова:
великі мовні моделі (LLM), нейромережа, NLP, ChatGPT
Глущенко ГБ Практичний досвід перекладу літератури за допомогою нейромережі переваги та виклики – Ганна Глущенко