АКТУАЛИЗИРОВАННОЕ ПОСТРЕДАКТИРОВАНИЕ С ГЕРМЕНЕВТИЧЕСКИМИ МЕТРИКАМИ ДЛЯ МАШИННОГО ВЫВОДА
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17149635Keywords:
постредактирование, герменевтика перевода, метрики МП, качественная типология ошибок, решение переводчика, узбекский язык, нейронный МП, культурная эквивалентностьAbstract
Статья исследует потенциал герменевтического подхода к оценке качества машинного перевода (МП) при постредактировании. На основе анализа новейших работ по метрикам МП и герменевтике перевода показано, что количественные показатели (BLEU, COMET и др.) не фиксируют культурно-семантические и прагматические расхождения, из-за которых переводчик вынужден полностью переписать сегмент. Предлагается интегрированная типология ошибок – смысло-сдвиг, культурный лакунаризм, прагматическая дезактуализация, функциональный диссонанс, стиль-нонконгруэнт, когезионный сбой – позволяющая специалисту оперативно решить, требует ли фрагмент исправления или рекреации. Результаты важны для языков с ограниченными ресурсами, включая узбекский.
References
Abdurakhmonova, N., & Shamsiyeva, G. (2024). Theoretical foundations of corpus-based Uzbek-English machine translation. Proceedings of TurkLang-2024. researchgate.net
Abduganieva, D. (2025). Performative / embodied hermeneutics in live translation. The Lingua Spectrum, 4, 1104-1123. lingvospektr.uz
Bekmuradova, N. (2025). Beyond equivalence: a hermeneutic lens on algorithmic translation. Modern American Journals, 2(3), 45-61. usajournals.org
Huang, Q., & Wu, P. (2023). Performance and perception: machine translation post-editing in… Humanities and Social Sciences Communications, 10(15). nature.com
Ivanova, E. (2023). On hermeneutic concepts and models in translation studies. In Proceedings of ICITS-2023 (pp. 212-220). scitepress.org
Koehn, P., et al. (2024). Comparing performance in post-editing and error analysis. EAMT-2024 Conference Proceedings (pp. 412-425). aclanthology.org
Tursunov, A. (2024). The task of post-editing machine translation for the low-resource language. Computational Linguistics Review, 6(2), 55-72. researchgate.net
Zhang, L., & Li, R. (2023). A survey on evaluation metrics for machine translation. Mathematics, 11(4), 1006.
