Наведено грунтовний аналіз якості машинного перекладу на прикладі двох популярних систем машинного перекладу: Google Translate та DeepL, у контексті англо-української мовної пари. Дослідження зосереджене на оцінюванні результатів машинного перекладу за метрикою HTER у трьох тематичних галузях: публіцистика, технічна документація та юридичні документи. Процесом оцінювання передбачено розподіл редагувань, зроблених людиною, на вставлення, видалення, заміну та перестановку, кожне з яких продемонструвало певні показники. Дослідження заглиблюється в основні причини редагувань, що випливають з граматичних, стилістичних, культурних і термінологічних труднощів. Хоча результати дослідження продемонстрували досить високу продуктивність обох систем, з різницею між машинним перекладом і версією, відредагованою людиною, менше 1 %, дослідження підкреслило постійну потребу у втручанні людини в процес машинного перекладу.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"