КОНТЕКСТУАЛЬНИЙ ОПЕРАЦІОНАЛІЗМ В АВТОМАТИЗОВАНОМУ ПЕРЕКЛАДІ ТЕРМІНОСПОЛУКИ: НОВИЙ ПІДХІД ДО ПЕРЕКЛАДУ

Ю. І. Дем’янчук

Анотація


У статті деталізовано особливості контекстуального операціоналізму в автоматизованому перекладі терміносполуки – нового підходу, спрямованого на покращення точності й адекватності відтворення терміносполуки шляхом глибокого аналізу контексту кожної мовної одиниці. В основі цього підходу лежить ідея, що значення й відтворення терміносполуки визначаються не тільки її лексичним наповненням, але й контекстуальним оточенням, у якому вона вживається. Автоматизований переклад у цьому контексті слугує інформаційною платформою для пошуку аналізованого мовного феномена, його відтворення у фрагментах текстів і синкретизації різновекторних філософських і прикладних досліджень.


Ключові слова


контекстуальний операціоналізм, автоматизований переклад, терміносполука, сегментний розподіл

Повний текст:

PDF

Посилання


Afshar, H., & Ranjbar N. (2023). Doslidzhennya zmishanykh metodiv u prykladniy linhvistytsi: status-kvo suchasnykh problem i praktyk [Mixed Methods Research inApplied Linguistics: The Status quo of the Current Issues and Practices]. Iranian Journal of Language Teaching Research 11(1), 49–74 [in English].

Aharoni, R., Johnson, M., & Firat, J. (2019). Bahatomovnyy neyronnyy mashynnyy pereklad [Massively Multilingual Neural Machine Translation]. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 1 (Long and Short Papers) (рр. 3874–3884). Minneapolis, Minnesota: Association for Computational Linguistics [in English].

Ananiadou, S. A. (1994). Metodolohiya avtomatychnoho rozpiznavannya terminiv [Methodology for automatic term recognition]. COLING’94: Proceedings of the 15th conference on Computational linguistics. Vol. 2. (рр. 1034–1038). DOI: 10.3115/991250.991317 [in English].

Banerjee, S., & Lavie, A. (2005). METEOR: avtomatychna metryka dlya otsinyuvannya MP iz pokrashchenoyu korelyatsiyeyu z sudzhennyamy lyudyny v materialakh seminaru z vnutrishnʹoyi ta zovnishnʹoyi otsinky dlya MT ta/abo uzahalʹnennya [METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments in Proceedings of Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for MT and/or Summarization]. The 43rd Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics (ACL-2005), Ann Arbor, Michigan [in English].

Gu, J., Bradbury, J., Xiong, C., Li V., & Socher, R. (2018). Neavtorehresiynyy neytralʹnyy mashynnyy pereklad [Non-autoregressive neutral machine translation]. International Conference on Learning Representations, ICLR 2018. DOI : https://doi.org/10.48550/ arXiv.1711.02281 [in English].

Heinonen, A., & Hellas, A. (2020). Doslidzhennya navchalʹnoyi efektyvnosti reprezentatsiyi ta zaluchennya v onlayn-navchalʹni materialy [Exploring the Instructional Eiciency of Representation and Engagement in Online Learning Materials]. In United Kingdom & Ireland Computing Education Research Conference (рр. 38–44). Glasgow, United Kingdom : Association for Computing Machinery, New York, NY, USA. URL: https://doi.org/10.1145/3416465.3416470 [in English].

Hoang, V., Cong, D., & Koehn, P. (2018). Iteratyvnyy zvorotnyy pereklad dlya neyromashynnoho perekladu [Iterative Back-Translation for Neural Machine Translation]. In Proceedings of the 2nd Workshop on Neural Machine Translation and Generation (рр. 18–24). Melbourne, Australia : Association for Computational Linguistics. DOI : 10.18653/v1/W18-2703 [in English].

Hughes, M., & Dean, J. (2017). Bahatomovna neyronna systema mashynnoho perekladu Google: uvimknennya nulʹovoho perekladu [Google’s multilingual neural machine translation system: Enabling zero-shot translation]. Transactions of the Association for Computational Linguistics (pр. 339–351). Cambridge, MA: MIT Press. DOI: 10.1162/tacl_a_00065 [in English].

Costa-jussa, M. R., & Fonollosa, J. A. R. (2016). Neyronnyy mashynnyy pereklad na osnovi symvoliv [Character-based neural machine translation]. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Vol. 2: Short Papers. (pp. 357–361) [in English].




DOI: https://doi.org/10.34142/23127546.2023.59.14

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.