Цифровые лингвисты: возможен ли идеальный перевод?

Шахуров Р.Р. 1

1МОУ: Шерловогорская СОШ № 47

Кудрявцева С.А. 1

1МОУ: Шерловогорская СОШ № 47

Работа в формате PDF

163.7 KB

Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Введение

В современном глобализированном мире, где скорость коммуникации вышла на первый план, умение быстро и качественно справляться с языковыми барьерами приобретает первостепенное значение. Особенную актуальность эта тема имеет для цифрового поколения, которое активно использует онлайн-переводчики в учебе и повседневной жизни. Ученики и студенты широко применяют цифровые инструменты для перевода учебных материалов, выполнения домашних заданий и общения. Чаще всего выбор инструмента часто происходит спонтанно, без учета его возможностей и ограничений. Это может приводить к ошибкам, искажению смысла и, как следствие, снижению качества работы. В условиях высокой учебной нагрузки и хронической нехватки времени проблема выбора наиболее продуктивного, эффективного и точного лингвистического помощника достаточно актуальна и стоит особенно остро.

Существует множество цифровых систем перевода, реализующих различные технологические подходы – от алгоритмических, как Google Translate, до сложных генеративных нейросетей, как ChatGPT и Gemini. Пользователи часто не видят между ними разницы и используют их не по назначению, что приводит к нерациональному использованию времени, его потери на исправление ошибок и снижению результативности. Проблема заключается в отсутствии четких, практически подтвержденных критериев для выбора оптимального инструмента под конкретную лингвистическую задачу.

Цель данной исследовательской работы – провести сравнительный анализ ограничений и возможностей нейросетей (ChatGPT/Gemini) и переводчика (Google Translate) для создания практических рекомендаций по их эффективному использованию в учебном процессе.

Объект исследования: цифровые системы автоматического перевода и генерации текста на основе искусственного интеллекта.

Предмет исследования: качество выполнения лингвистических задач (перевод фраз, идиом, предложений со сложным порядком слов / культурными особенностями) системами Google Translate, ChatGPT/Gemini.

Задачи:

Изучить теоретические основы работы разных типов систем искусственного интеллекта (ИИ): алгоритмического переводчика и больших языковых моделей.
Рассмотреть и выбрать критерии для сравнительного тестирования систем.
Провести эксперимент по теме исследования.
Проанализировать изученный материал и полученные данные, сделать выводы.
Выявив сильные и слабые стороны каждого инструмента, создать наглядный буклет-памятку с рекомендациями «Цифровой лингвист: Какой помощник тебе нужен?».

Гипотеза – сравнительный анализ эффективности нейросетей (ChatGPT/Gemini) и алгоритмического переводчика (Google Translate) зависит от типа лингвистических задач, что доказывает отсутствие универсального инструмента.

Новизна работы заключается в комплексном сравнительном анализе цифровых инструментов, активно используемых школьниками, но редко сравниваемых на практике. Это позволит сформулировать практические рекомендации, направленные на оптимизацию времени и повышение эффективности изучения иностранных языков.

Практическая значимость: результаты исследования и разработанный буклет-памятка могут быть использованы обучающимися для более осознанного и эффективного использования цифровых инструментов в изучении английского языка, что позволит оптимизировать время выполнения заданий и повысить их качество.

При написании исследовательской работы применялись следующие методы: сравнительный анализ, контекстуальный анализ, «переводческого маятника», анализ и синтез, обобщение литературы по теме исследования, эксперимент.

Основная часть

Глава 1. Теоретическая часть

1. Кто такие "цифровые лингвисты"?

Цифровая лингвистика представляет собой уникальную научную дисциплину, выполняющую двойную функцию. С одной стороны, она является самостоятельной областью, разрабатывающей собственные методы и продукты. С другой стороны, она служит мощным аналитическим инструментом, позволяющим подтверждать и проверять гипотезы в смежных лингвистических направлениях. Благодаря использованию количественных данных и статистики, исследователи получают возможность доказывать свои идеи с помощью объективных цифр. Широта применения данной дисциплины обуславливает востребованность ее специалистов в самых разных сферах – от судебной экспертизы и анализа контента в социальных сетях до академических исследований в области межкультурной коммуникации. Таким образом, профессионал, владеющий как лингвистическими знаниями, так и цифровыми методами анализа, обладает высокой конкурентоспособностью на современном рынке труда [1].

С приходом искусственного интеллекта сфера деятельности лингвистов стремительно расширилась, выйдя далеко за пределы перевода и преподавания. Сегодня они становятся незаменимыми специалистами в IT-компаниях, маркетинговых агентствах и правоохранительных органах, где работают с языковыми моделями и анализом текстовых данных. Но пользоваться инструментами цифровой лингвистики можно уже в школе.

Компьютерная лингвистика – это очень интересная и современная наука, которая находится на стыке сразу нескольких дисциплин. Она объединяет лингвистику (науку о языке), информатику и искусственный интеллект, чтобы научить компьютеры работать с человеческой речью. Главная цель этой области – создавать программы, которые умеют понимать текст, обрабатывать его и даже генерировать сами. Благодаря этому автоматизируются такие сложные задачи, как, например, машинный перевод, анализ тональности отзывов или распознавание речи – то, с чем мы сталкиваемся каждый день [2].

Но компьютерная лингвистика – это не только про создание полезных программ. Это ещё и мощный исследовательский инструмент. Учёные используют компьютерные методы, чтобы анализировать огромные объемы текстов, находить в них скрытые закономерности и на этой основе строить новые лингвистические теории. Таким образом, компьютеры помогают нам лучше понять, как же на самом деле устроен и работает наш естественный язык.

История компьютерной лингвистики началась ещё в XVII веке. Учёный Готфрид Вильгельм Лейбниц не только создал двоичную систему счисления, которая легла в основу всех компьютеров, но и мечтал разработать универсальный язык для записи знаний.

Позже, в XIX веке, появились устройства, которые помогли автоматизировать работу с текстом, – например, пишущая машинка и телетайп.

Но настоящий прорыв случился лишь в середине XX века, когда появились первые электронные компьютеры. Именно тогда началась активная работа над машинным переводом – технологией, которая позволяла автоматически переводить текст с одного языка на другой. Так компьютерная лингвистика стала той наукой, которую мы знаем сегодня [2].

Компьютерная лингвистика – это не просто наука; её достижения мы используем в жизни каждый день. Ярче всего это демонстрируют виртуальные помощники, такие как Алиса от Яндекса, Маруся от VK или Салют от Сбера. Эти программы не просто слышат команды, а именно понимают нашу естественную речь, чтобы ответить на вопрос, включить свет или поставить будильник. Кроме того, компьютерная лингвистика приходит на помощь всем, кто пишет тексты. Специальные сервисы, такие как «Орфограммка», ReText.AI и «Главред», работают как умные корректоры: они находят не только орфографические и грамматические ошибки, но и помогают улучшить стиль, сделать текст более понятным и грамотным

Еще один известный пример – это машинный перевод. Сервисы вроде Яндекс.Переводчика или PROMT за доли секунды переводят тексты с одного языка на другой, стирая языковые барьеры в общении и учебе [3].

1.2. Google Translate

Google Переводчик – это бесплатный онлайн-сервис, который появился 28 апреля 2006 года. Его созданием занимался один из основателей Google – Сергей Брин. Этот сервис автоматически переводит слова, предложения, тексты и целые страницы сайтов с одного языка на другой. Он поддерживает множество языков и позволяет переводить практически с любого из них на любой другой. Однако, важно понимать, что качество перевода сильно зависит от многих факторов (темы и стиля исходного текста, грамматической сложности, синтаксиса, лексики). Проще говоря, чем сложнее и специфичнее текст, тем выше вероятность, что переводчик справится с ним неидеально. Получается, Google Переводчик – это мощный, но не универсальный инструмент. Он не «понимает» смысл фразы, он действует как статистик: ищет в своей огромной базе данных, как слово или выражение переводили чаще всего, и выбирает самый популярный вариант.

Есть ещё один интересный момент: часто для перевода между двумя языками система сначала переводит текст на английский, а уже потом — на нужный вам язык. Из-за этого могут возникать ошибки, особенно если языки очень разные по структуре. Он отлично справляется с простыми и стандартными фразами, но с художественными или научными текстами могут возникнуть трудности.

Как же работает Google Переводчик?

Алгоритм работы выглядит так:

Разбор: Переводчик разбирает текст на отдельные слова и устойчивые выражения.
Поиск: Затем система ищет в своей памяти ранее переведенные тексты.
Сборка: Найденные варианты она собирает в одно предложение.
Согласование: Алгоритм пытается "подогнать" слова друг к другу, чтобы предложение звучало естественно и грамматически правильно.
Результат: Вы получаете готовый перевод, который система запоминает для дальнейшего улучшения своих алгоритмов.

То есть, Переводчик работает не как лингвист, а как очень быстрый статистик-аналитик, который ищет повторяющиеся шаблоны в уже переведенных текстах [4, с. 82]

1.3. ChatGPT/Gemini

ChatGPT – это умный чат-бот, произведенный компанией OpenAI, появившийся в ноябре 2022 года. Он был создан на основе усовершенствованной технологии GPT (что расшифровывается как Generative Pre-trained Transformer – «Генеративный Предварительно Натренированный Трансформер»). Всего за два месяца им начали пользоваться 100 миллионов человек – абсолютный рекорд среди всех интернет-сервисов в истории.

Какую задачу он выполняет? Главная задача – понимание смысла вашего запроса и генерация связного, развернутого ответа, по стилю почти неотличимого от текста, написанного человеком. Ключевое отличие ChatGPT от простых алгоритмов – это особый подход к обучению. Система не только обрабатывает данные и ищет совпадения, а постоянно учится на основе обратной связи от реальных людей (метод RLHF). Это означает, что живые эксперты оценивали и корректировали ее ответы, помогая становиться умнее, полезнее, и, конечно же, безопаснее и правдивее.

ChatGPT предлагает несколько моделей с разными возможностями: бесплатный тариф (GPT-4o mini), платные (ChatGPT Plus, GPT-4o, o1, o3-mini, o3-mini-high).

Ключевые возможности:

Универсальность восприятия: понимает голосовые команды и "читает" текст с загруженных изображений.
Доступ к актуальным данным: ищет актуальную информацию в интернете, что делает его ответы более точными, современными и актуальными.
Помощник для программистов: объясняет, пишет и исправляет код на разных языках, как настоящий IT- консультант.
Анализ структурированных данных: работает с таблицами, проводит по ним вычисления, систематизирует информацию и делает выводы.
Контекстная память: запоминает суть диалога, что позволяет вести осмысленные беседы, а не просто отвечать на разрозненные вопросы.
Работа с файлами: извлекает и преобразовывает текст из документов разных форматов (PDF, Word и др.).
Создание специализированных версий: можно «научить» решать конкретные задачи, создавая свою уникальную версию.

Главное отличие от других ботов –поддержание контекста беседы. Если простые чат-боты работают по жестким скриптам, то ChatGPT может вести диалог как человек, запоминая несколько сообщений назад, делая общение по-настоящему естественным [5].

Gemini – это умный помощник от компании Google, который был создан как прямой конкурент ChatGPT. Gemini разработан компанией Google (подразделением DeepMind) на основе языковой модели LaMDA. Изначально, он запускался под названием Google Bard в 2023 году, но затем получил свое современное имя. Это разработка Google, в которую компания вложила весь свой многолетний опыт в области поиска информации, машинного обучения и обработки человеческого языка. Главное преимущество заключается в том, что он имеет прямой доступ к различным данным и может мгновенно находить самую актуальную информацию в интернете. Это делает его не просто чат-ботом, а мощным исследовательским инструментом, использующим все возможности Google.

Также как и ChatGPT, Gemini предлагает несколько моделей с разными возможностями: бесплатный тариф (Gemini 1.5 Flash), платные (Gemini Advanced, Gemini 1.5 Pro).

Ключевые возможности:

Глубокая интеграция с Google: (с вашего разрешения) работает с почтой Gmail, документами в Drive, находит маршруты в Maps, анализирует видео.
Информация в реальном времени: имеет прямой доступ к актуальным данным через Поиск Google.
Работа с разными форматами: он понимает не только текст, но и голосовые команды, а также может анализировать загруженные изображения.
Создание изображений: генерирует картинки по вашему описанию.
Живое голосовое общение: на телефоне можно разговаривать с ним, как с живым собеседником, и получать мгновенные голосовые ответы.

Интеграция с сервисами Google – это принципиальное отличие Gemini от других помощников. Он работает с вашей личной информацией, что делает его не просто умным, но и по-настоящему персональным ассистентом [6].

Глава 2. Практическая часть

Для достижения поставленной цели и подтверждения или опровержения гипотезы исследования, я: собрал материал о разных типах систем искусственного интеллекта (ИИ): алгоритмическом переводчике (Google Translate) и больших языковых моделях (ChatGPT/ Gemini); рассмотрел и выбрал критерии для сравнительного тестирования систем; провел серию экспериментов по теме исследования; проанализировал полученные данные; сделал выводы и создал наглядный буклет-памятку с рекомендациями «Цифровой лингвист: Какой помощник тебе нужен?».

Первая серия эксперимента называлась: «Тест на точность и контекст». Основная задача заключалась в сравнении вариантов перевода 10 английских идиом (Приложение 1). Основные критерии – естественность, сохранение основного смысла и передача культурных особенностей. В таблице видно, что Google Translate хорошо справляется с простыми фразами и предложениями. Хуже справляется с идиомами (дает буквальный перевод). Культурные особенности игнорирует. Хорошо показал себя в передаче сложного порядка слов в отдельных случаях.

ChatGPT/ Gemini демонстрируют высокую контекстуальную осведомленность. Отлично справляются с идиомами, давая пояснения и разные варианты. Хорошо передают сложные грамматические структуры, подбирают аналоги, которые звучат естественно. В культурном плане стараются адаптировать, а не переводить буквально. Также дают качественные развернутые стилистические варианты для идиом. В некоторых случаях (например, с «шапочным разбоем») находят более точные идиоматические эквиваленты. На данном этапе исследования можно сделать следующий вывод: в целом обе цифровые системы справляются с поставленными задачами, но генеративные нейросети (ChatGPT/Gemini) значительно превосходят алгоритмический подход (Google Translate) в задачах, требующих понимания смысла, контекста и культурных особенностей.

Далее был использован метод «переводческого маятника», то есть полученный английский вариант снова переводился на русский. Было проанализировано, насколько устойчив смысл при двойном переводе (то есть смысл сохранился, был потерян или искажен (Приложение 2). Из сравнительной таблицы видно, что Google Translate дает предсказуемые, ограниченные, единообразные результаты, хорошо справляется с устойчивыми выражениями, имеющими прямой аналог, сохраняет терминологию в профессиональных контекстах. Но не всегда «понимает» идиомы – переводит дословно, создавая бессмыслицу, не распознает культурные особенности, упрощает сложные предложения, теряя стилистические нюансы и красоту языка, «не чувствует» эмоции и интонацию.

Генеративные нейросети (ChatGPT/Gemini) переводят не слова, а смысл и идеи. Отлично справляются с идиомами и культурным контекстом – находят смысловые аналоги, сохраняют стилистические особенности – инверсию, эмоциональную окраску. Проявляют культурную осведомленность – добавляют пояснения, дают несколько вариантов перевода, демонстрируя гибкость мышления и объясняя выбор перевода. Но у них есть особенности: работают немного медленнее, дают развернутые объяснения вместо краткого перевода, или наоборот, усложняют простое. Также могут давать разные варианты для одного и того же запроса, то есть требуют четкую формулировку.

Заключительным этапом эксперимента также был сравнительный анализ «Проверка на эрудицию и культурный код». Он включал в себя анализ на понимание шутки и игры слов, выбор правильного значения слова, перевод идиом и устойчивых выражений и учет культурного контекста и фоновых знаний (Приложение 3). Проведенный анализ наглядно демонстрирует принципиальную разницу в работе Google Translate и ChatGPT/Gemini.

Google Translate действует как «слепой лингвист». Он быстро и пословно переводит в рамках узкого контекста. «Не чувствует» игру слов, «не понимает» шуток. Не учитывает культурные коды, многозначность слов. В результате получаются непонятные или искаженные переводы пословиц, шуток и культурно-окрашенных высказываний.

В свою очередь, ChatGPT/Gemini проявляют себя как «думающие лингвисты-аналитики». Эти системы не просто заменяют слова одного языка на слова другого, а стремятся понять и интерпретировать общий смысл высказывания. Они «понимают» скрытый смысл и подтекст, способны выбирать подходящие значения слов, а также объяснять почему был выбран тот или иной вариант перевода. Обладание культурной адаптацией (замена буквального перевода на смысловой эквивалент, понятный носителю языка) делает из нейросетей интеллектуальных помощников, поясняя сложные моменты.

Проведя комплексный эксперимент, включающий три взаимодополняющие серии тестов, я получил данные для проверки гипотезы. В первой серии («Тест на точность и контекст») нейросети показали явное превосходство в задачах, требующих понимания смысловых оттенков, тогда как Google Translate доказал свою эффективность при работе с простыми и устоявшимися конструкциями. Использование метода «переводческого маятника» во второй серии наглядно продемонстрировало различие в подходах: алгоритмический переводчик работает с поверхностной структурой текста, в то время как нейросети оперируют глубинными смыслами. Третья серия, посвященная анализу креативных и культурно-окрашенных элементов языка, окончательно выявила ограничения Google Translate в понимании юмора, игры слов и культурного контекста, в то время как ChatGPT/Gemini проявили себя как полноценные «лингвистические партнеры», способные к смысловой интерпретации.

Таким образом, гипотеза исследования полностью подтвердилась. Сравнительный анализ однозначно показал, что эффективность цифровых лингвистических инструментов напрямую зависит от типа языковых задач. Универсального инструмента для всех лингвистических задач не существует. Идеального перевода нет.

Заключение

Цифровая лингвистика направлена на использование систем искусственного интеллекта для преодоления языковых барьеров в повседневной жизни. Это совокупность технологических решений и подходов, которые помогают качественно переводить тексты и улучшать понимание иностранных языков.

В данной работе рассмотрены ключевые аспекты современных систем перевода: алгоритмический подход Google Translate и генеративные нейросети ChatGPT/Gemini. В результате проведенного сравнительного анализа подтверждено их различное влияние на эффективность перевода в зависимости от типа лингвистических задач.

На основе проведенного исследования можно сделать следующие выводы: цифровая лингвистика – это не только автоматический перевод, но и важный инструмент в изучении иностранных языков и межкультурной коммуникации. Осознанное использование разных систем в зависимости от конкретных задач способствует более качественному преодолению языковых барьеров и достижению учебных целей. В работе представлен теоретический обзор рассматриваемой проблемы, представлены особенности разных подходов к переводу и результаты практического тестирования.

В ходе исследования была проведена практическая часть, в которой использовали три серии тестов для сравнения эффективности систем перевода. Результаты показали значительное преимущество нейросетей в задачах, требующих понимания контекста и культурных особенностей.

Анализ данных подтвердил, что систематическое применение принципа осознанного выбора переводчика в зависимости от задачи положительно сказалось на качестве перевода. Тестирование показало, что для разных лингвистических задач оптимальны разные инструменты: Google Translate для простых фраз, нейросети – для сложных идиом и культурных концептов.

Выводы нашего исследования подчеркивают важность дифференцированного подхода к использованию цифровых переводчиков. Они помогают не только улучшить понимание возможностей разных систем, но и получить нужные инструменты для более эффективной работы с иностранными языками. Полученные результаты могут служить основой для дальнейших исследований и практических рекомендаций в области цифровой лингвистики.

Переводить вслепую нельзя – выбирать инструмент осознанно можно!

Список использованной литературы

История Языка в цифре: чем занимаются лингвисты и почему наука – это увлекательно. – URL: https://spb.hse.ru/ba/tld/news/1036918002.html
Григорьев Д. В. Компьютерная лингвистика как синтез лингвистики, информатики и искусственного интеллекта / Д. В. Григорьев // Исследования молодых ученых : материалы LXXXII Международной научной конференции (г. Казань, май 2024 г.). – Казань : Молодой ученый, 2024. – С. 75-79. – URL: https://moluch.ru/conf/stud/archive/516/18522.
Богуславский Н. Лучшие голосовые помощники: 4 ассистента с поддержкой русского языка – URL: https://journal.tinkoff.ru/best-smart-assistants/ – Текст : электронный.
Мартыненко И.А., Google-переводчик: практика и перспективы применения в юридическом вузе / Мартыненко И.А. // Вестник университета / под. ред. Грошева И.В. Выпуск № 11 – М: Издательский дом ГУУ, 2018. – с. 81-87.
Бердыш И. Gemini против ChatGPT: Лучший AI-помощник 2025 https://mymeet.ai/ru/blog/chatgpt-vs-gemini – Текст : электронный.
Волосянков Н. Gemini и ChatGPT: подробное сравнение https://universus.pro/blog/sravnenie-gemini-chatgpt/ – Текст : электронный.
Говорим о деньгах и финансах: топ-10 идиом на каждый день https://vc.ru/education/2033938-idiomy-o-dengakh-angliyskom – Текст : электронный.
Соболевская О.В. Хрестоматия по теории перевода для студентов, обучающихся по программе дополнительной к высшему образованию квалификации «Переводчик в сфере профессиональной коммуникации»: Учебное пособие / Соболевская О.В. – Томск: ТУСУР, 2013. – 93 с.

Приложение 1

№	Идиомы	Google Translate	ChatGPT/ Gemini	Критерий: Естественность и стилистическая адаптация
Простые (идиомы)
1	Pay through the nose	Платить бешеные деньги.	• Платить бешеные деньги. • Платить очень дорого. • Выложить кругленькую сумму. • Заплатить три шкуры (более разговорный и грубый эквивалент). Она означает, что кто-то вынужден заплатить чрезвычайно высокую, непомерную цену за что-либо.	Лучший: ChatGPT/ Gemini. Предложил самый широкий и стилистически окрашенный ряд вариантов, включая грубый разговорный стиль.
2	To save for a rainy day	Чтобы сэкономить на черный день.	• Откладывать на черный день • Копить про запас • Делать сбережения на будущее	Все справились. Все системы знают устоявшийся эквивалент.
3	To be in the red	Быть в минусе. Быть в долгу.	1) Находиться в долгах. 2) Иметь отрицательный баланс. Это выражение пришло из бухгалтерского учета, где традиционно для обозначения убытков, расходов или задолженности использовался красный цвет чернил или шрифта, в то время как прибыль или положительный баланс отмечался черным или зеленым.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Их перевод точнее (фокус на балансе, а не на долге), плюс ценное объяснение.
4	Money to burn	Деньги на ветер.	Фраза "money to burn" (буквально "деньги, чтобы сжигать") означает иметь очень много свободных денег или быть чрезвычайно богатым до такой степени, что можно тратить средства бездумно или на ненужные излишества. Это выражение подразумевает, что у человека есть такой избыток денег, что он может позволить себе их "сжигать" (тратить впустую), не беспокоясь о последствиях для своего финансового положения.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Google Translate исказил смысл, нейросети передали его корректно.
5	Break the bank	Срывать банк.	1. Потратить все деньги / Разориться: Использовать все свои сбережения на что-либо. 2. Стоить очень дорого (чаще в отрицании): Не требует огромных затрат. Буквально "разорить банк" означает потратить все свои деньги или потратить очень большую сумму денег, часто на что-то одно, что является неразумно дорогим или выходит за рамки обычных расходов. В современном использовании это выражение чаще всего используется в отрицательной форме, чтобы сказать, что что-то не будет стоить слишком дорого.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Google Translate выдал абсурдный буквализм.
6	Nest egg	Заначка.	Буквально "гнездовое яйцо" – это устоявшееся английское идиоматическое выражение, которое означает запас денег, отложенный на будущее, как правило, для крупной цели или на время, когда человек перестанет работать (пенсия). По сути, это финансовая подушка безопасности или сбережения.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Предложил самый точный и стилистически выверенный вариант («подушка безопасности»).
7	To be In the black	Быть в плюсе.	Буквально "быть в черном" – это устоявшееся английское идиоматическое выражение, которое используется в финансовом и деловом контексте. Оно означает, что субъект (человек, компания, организация) получает больше дохода, чем тратит, то есть находится в прибыльном положении.	Все справились.
8	Money talks	Деньги решают всё.	Буквально "Деньги говорят" – это очень распространенная английская идиома, которая несет в себе несколько тесно связанных значений, но все они сводятся к идее о том, что финансовая мощь и богатство имеют огромное влияние, вес и власть.	Лучший: ChatGPT /Gemini. Их объяснения богаче, но Google передал смысл точно.
9	Foot the bill	Оплатить счет.	Распространенная английская идиома, которая означает оплатить счет или взять на себя полную финансовую ответственность за что-либо.	Все справились.
10	Cash cow	Дойная корова.	Дословно: "корова, дающая молоко" – это устоявшееся выражение в бизнесе и менеджменте, которое описывает продукт, услугу или бизнес-подразделение, которое приносит стабильно высокий доход с минимальными затратами на поддержание. По сути, это актив, который постоянно генерирует прибыль для компании, не требуя значительных дополнительных инвестиций или усилий для поддержания своей позиции на рынке.	Все справились.
Предложения со сложным порядком слов				Критерий: логический акцент и информационная структура исходного предложения.
1	Именно эту книгу, о которой так много говорили в последнее время, подарили мне вчера.	It was this very book, which has been talked about so much lately, that was given to me yesterday.	1.They gave me yesterday the very book that everyone has been talking about recently. 2. Yesterday, I was gifted the book everyone has been discussing lately. 3. I was given that book yesterday—the one everyone's been buzzing about.	Лучший: Google Translate. Алгоритм лучше справился с передачей акцентной структуры.
2	Победу в международном конкурсе одержала ученица нашей школы, несмотря на жесткую конкуренцию.	A student from our school won the international competition despite stiff competition.	1. A student from our school won the international competition, despite the fierce competition. 2. Despite the tough rivalry, a student from our school achieved victory in the international contest. 3.Our school's student triumphed in the international competition, even facing stiff competition.	Лучший: ChatGPT /Gemini. Сделал попытку передать акцент через выбор лексики.
3	Оставленное предыдущими жильцами в старом доме зеркало мы нашли на чердаке.	We found a mirror left behind in the old house by the previous tenants in the attic.	1. We found the mirror left by the previous tenants in the attic of the old house. 2. The mirror, which the former residents had left behind, was discovered by us in the attic of the old house. 3. We found the old house's mirror, left by the previous occupants, up in the attic.	Лучший: ChatGPT /Gemini. Предложил самые естественные и грамматически точные варианты.
4	Ни за что не согласятся участники соревнования с таким несправедливым решением судьи.	The competition participants will never agree with such an unfair decision by the judge.	1. The competition participants will never agree with such an unfair decision by the judge. 2. There is absolutely no way the competition participants will agree to such an unfair ruling from the judge. 3. ": The competitors will refuse to accept such an unjust decision made by the referee.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Преуспели в передаче категоричности отрицания.
5	Способным к изучению иностранных языков считается человек, у которого хорошо развита память.	A person with a well-developed memory is considered capable of learning foreign languages.	1. A person who is capable of learning foreign languages is considered someone who has a well-developed memory. 2. A person with a well-developed memory is considered capable of learning foreign languages. 3. Good memory is considered essential for someone to be capable of studying foreign languages.	Все справились.
Предложения с культурными особенностями				Критерий: культурные концепты: транслитерация, подбор аналогов или пояснения.
1	На Масленицу мы ходили к теще на блины, а в Прощеное воскресенье просили друг у друга прощения.	On Maslenitsa we went to my mother-in-law's for pancakes, and on Forgiveness Sunday we asked each other for forgiveness.	1. For Maslenitsa, we went to my mother-in-law's for pancakes, and on Forgiveness Sunday, we asked each other for forgiveness. 2. During Maslenitsa, we visited my mother-in-law for blini, and on Forgiveness Sunday, we asked for each other's forgiveness. 3. We went to my mother-in-law's for blini on Maslenitsa, and on Forgiveness Sunday, we asked each other for pardon.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Сделали попытку адаптации, а не просто буквального перевода.
2	После получения результатов ЕГЭ у него был настоящий стресс, ведь от этого зависело поступление в вуз.	After receiving his Unified State Exam results, he was truly stressed, as his university admission depended on them.	1. After receiving his Unified State Exam (USE) results, he was truly stressed, as his university admission depended on them. 2. He experienced real stress after getting his USE scores, because his entrance into university hinged on those results. 3. He was under significant stress after getting his USE results, as his university acceptance depended on them.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Введение аббревиатуры USE делает текст более естественным для англоязычного читателя.
3	В День Победы мы всей семьей смотрим «Бессмертный полк» по телевизору.	On Victory Day, my whole family watches the "Immortal Regiment" on TV.	1. On Victory Day, our whole family watches the 'Immortal Regiment' on television. 2. On Victory Day, our entire family watches the 'Immortal Regiment' procession on TV. 3. Our whole family watches the 'Immortal Regiment' broadcast together on Victory Day.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Отнеслись к названию «Immortal Regiment» как к собственному, используя кавычки.
4	Он почувствовал себя как на шапочном разбое, когда пришел на встречу одноклассников в строгом костюме, а все остальные были в джинсах.	He felt like he was at a house robbery when he showed up to a class reunion in a suit while everyone else was wearing jeans.	1. He felt like a fish out of water when he arrived at the class reunion in a formal suit while everyone else was in jeans. 2. He felt completely overdressed when he showed up to the class reunion in a strict suit, and everyone else was wearing jeans. 3. He felt like he had walked into a costume party (or a 'hat robbery' scenario, referencing the original idiom) when he arrived at the class reunion in a formal suit, and everyone else was in jeans.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Нашел точную идиоматическую замену в английском.
5	Чтобы попасть в Третьяковскую галерею, нам пришлось отстоять огромную очередь.	To get into the Tretyakov Gallery, we had to wait in a huge line	To get into the Tretyakov Gallery, we had to stand in a huge queue.	Все справились. Культурные реалии переданы корректно.

Приложение 2

Метод «переводческого маятника»

№	Идиомы/ Предложения	Google Translate	ChatGPT/Gemini	Вывод
1	Pay through the nose	Pay crazy money.	Pay very much. Spend a lot of money. It costs a lot.	Ни один не справился идеально. Оба не нашли точной русской идиомы ("платить бешеные деньги", "содрать три шкуры"). ChatGPT дал более развернутое и понятное объяснение.
2	To save for a rainy day	To save for a rainy day.	To save for a rainy day.	Все справились.
3	To be in the red	To be in the red.	1. To be in debt. 2. To have a negative balance.	Лучший: Google Translate.
4	Money to burn	Money down the drain.	Money to burn.	Лучший: ChatGPT/Gemini.
5	Break the bank	Break the bank.	To blow all one's savings или to break the bank.	Все справились. ChatGPT/Gemini дал и прямой перевод и отличную русскую идиому.
6	Nest egg	Stash.	Savings for the future или nest egg.	Лучший: ChatGPT/Gemini.
7	To be In the black	Be in the black.	"To be profitable" или "to operate at a surplus" "earns more income than spends" или "generates more revenue than expenses".	Лучший: Google Translate.
8	Money talks	Money solves everything.	Financial power and wealth carry immense influence, weight, and authority.	Ни один не справился.
9	Foot the bill	Pay the bill.	"To foot the bill", "to assume full financial responsibility".	Лучший: ChatGPT/Gemini.
10	Cash cow	Cash cow.	High-profit low-cost service or business unit или cash cow.	Все справились. ChatGPT/Gemini (и объяснение, и точная идиома).
Предложения со сложным порядком слов
1	Именно эту книгу, о которой так много говорили в последнее время, подарили мне вчера. (Акцент на объекте)	Именно эту книгу, о которой так много говорят в последнее время, мне подарили вчера.	1. Вчера мне дали именно ту книгу, о которой недавно все говорили. 2. Вчера мне подарили книгу, о которой все последнее время ведут разговоры. 3. Вчера мне вручили ту самую книгу, о которой все шумят.	Все справились. Google удивительно точно сохранил сложную конструкцию. Нейросеть дала более живые, но упрощенные варианты.
2	Победу в международном конкурсе одержала ученица нашей школы, несмотря на жесткую конкуренцию. (Инверсия: сказуемое перед подлежащим)	Ученик нашей школы, несмотря на жесткую конкуренцию, стал победителем международного конкурса.	1. Студент нашей школы выиграл международный конкурс, несмотря на ожесточённую конкуренцию. 2. Несмотря на жёсткое соперничество, ученик нашей школы одержал победу в международном конкурсе. 3. Учащийся нашей школы победил в международном соревновании, столкнувшись с сильной конкуренцией.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Нейросеть лучше справилась с передачей стилистического приема (инверсии).
3	Оставленное предыдущими жильцами в старом доме зеркало мы нашли на чердаке. (Сложное определение)	На чердаке старого дома мы нашли зеркало, оставленное предыдущими жильцами.	1. Мы нашли зеркало, оставленное предыдущими жильцами, на чердаке старого дома. 2. Зеркало, которое оставили прежние жители, было обнаружено нами на чердаке старого дома. 3. Мы обнаружили на чердаке старого дома зеркало, оставленное прошлыми обитателями.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Оба передали смысл, но нейросеть показала богатство языковых возможностей.
4	Ни за что не согласятся участники соревнования с таким несправедливым решением судьи. (Усиленное отрицание в начале)	Участники соревнований никогда не согласятся с таким несправедливым решением судьи.	1. Участники соревнования никогда не согласятся с таким несправедливым решением судьи. 2. Ни за что участники соревнования согласятся с таким несправедливым вердиктом судьи. 3. Соревновавшиеся откажутся принять столь несправедливое решение рефери.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Нейросеть не просто перевела, а передала эмоциональный настрой.
5	Способным к изучению иностранных языков считается человек, у которого хорошо развита память. (Логический акцент на признаке)	Человек с хорошо развитой памятью считается способным к изучению иностранных языков.	1. Человек, способный изучать иностранные языки, считается человеком с хорошо развитой памятью. 2. Считается, что человек с хорошей памятью способен осваивать иностранные языки. 3. Хорошая память считается необходимым качеством для изучения иностранных языков.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Критическая ошибка Google в логике предложения.
Предложения с культурными особенностями
1	На Масленицу мы ходили к теще на блины, а в Прощеное воскресенье просили друг у друга прощения. (Культурные реалии)	На Масленицу мы ходили к тёще на блины, а в Прощеное воскресенье просили друг у друга прощения.	1. На Масленицу мы ходили к свекрови на блины, а в Прощёное воскресенье просили друг у друга прощения. 2. На Масленицу мы были у моей свекрови на блинах, а в Прощёное воскресенье попросили друг у друга прощения. 3. Мы ездили к моей свекрови на блины на Масленицу, а в Прощёное воскресенье попросили друг у друга прощения.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Нейросеть проявила гибкость, предложив синонимы и уточнения.
2	После получения результатов ЕГЭ у него был настоящий стресс, ведь от этого зависело поступление в вуз. (Реалии системы образования)	Получив результаты ЕГЭ, он испытал настоящий стресс, ведь от них зависело его поступление в университет.	1. Получив результаты ЕГЭ, он действительно испытал стресс, ведь от них зависело поступление в университет. 2. Он ощутил настоящий стресс после получения результатов ЕГЭ, поскольку его поступление в вуз зависело именно от них. 3. Он испытывал значительный стресс после получения результатов ЕГЭ, так как от них зависело зачисление в университет.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Демонстрация богатого словарного запаса и вариативности.
3	В День Победы мы всей семьей смотрим «Бессмертный полк» по телевизору. (Культурное явление)	В День Победы мы всей семьёй смотрим по телевизору «Бессмертный полк».	1. В День Победы вся наша семья смотрит по телевизору «Бессмертный полк». 2. В День Победы вся наша семья смотрит телевизионную трансляцию шествия «Бессмертный полк». 3. Вся наша семья совместно смотрит передачу «Бессмертный полк» в День Победы.	Лучший: ChatGPT/Gemini. Нейросеть добавила поясняющий контекст ("шествие"), что улучшило понимание.
4	Он почувствовал себя как на шапочном разбое, когда пришел на встречу одноклассников в строгом костюме, а все остальные были в джинсах. (Русская идиома)	Он почувствовал себя так, будто стал свидетелем ограбления дома, когда появился на встрече выпускников в костюме, в то время как все остальные были в джинсах.	1. Он чувствовал себя как рыба, выброшенная на берег, когда пришёл на встречу выпускников в строгом костюме, а остальные были одеты в джинсы. 2. Он почувствовал себя совершенно переодетым, когда появился на встрече одноклассников в официальном костюме, а все остальные были в джинсах. 3. Он ощущал себя словно попавшим на костюмированную вечеринку (или ситуацию типа «ограбления шляп»), когда прибыл на встречу выпускников в костюме, а все остальные были в джинсах.	Все справились. Нейросеть блестяще подобрала аналоги.
5	Чтобы попасть в Третьяковскую галерею, нам пришлось отстоять огромную очередь. (Русский глагол)	Чтобы попасть в Третьяковскую галерею, нам пришлось отстоять огромную очередь.	Чтобы попасть в Третьяковскую галерею, нам пришлось стоять в огромной очереди.	Все справились. Оба варианта корректны. "Отстоять" – более разговорный и выразительный, "стоять" – нейтральный.

Приложение 3

	Google Translate	ChatGPT/ Gemini	Критерии	Google Translate	ChatGPT/ Gemini
Задача 1: Понимание шутки и игры слов
Косил косой косой косой.	He mowed with a scythe, with a scythe, with a scythe.	The phrase "Косилкосойкосойкосой" is a well-known Russian tongue twister that plays on the homophones in the language. In English, it translates to: A squint-eyed man was mowing grass with a crooked sickle. However, this translation doesn't fully capture the playful nature of the original phrase because English lacks similar sounding words for each instance of "косой". The literal meaning is preserved but not the linguistic fun. The squint-eyed mower mowed with a crooked scythe.	Распознавание и передача лингвистической игры.	НЕТ. Переводчик увидел только одно значение слова "косой" (коса-инструмент) и проигнорировал другие (кривой, косоглазый), уничтожив саму суть скороговорки.	ДА. Нейросеть не только дала осмысленный перевод, передав оба значения "косой", но и прокомментировала ограничения перевода, что показывает глубокое понимание задачи.
Задача 2: Выбор правильного значения слова
У меня сломался ключ, и я не могу открыть дверь, а также сыграть мелодию.	My key broke and I can't open the door or play the tune.	1. My key broke, so I can't open the door or play a tune.	Поймут ли системы, что здесь два разных «ключа» (дверной и музыкальный) и используют два разных слова (key и key)? Это будет ошибкой, так как в английском для музыкального ключа есть слово clef.	НЕТ. Переводчик использовал одно слово "key" для обоих значений, совершив предсказанную ошибку. Музыкальный ключ (clef) был утерян.	ЧАСТИЧНО. Нейросеть также использовала "key" для обоих случаев, не сумев различить контексты на уровне лексики. Однако ее перевод грамматически корректен.
Она несла тяжелые пакеты из магазина и несла чушь, рассказывая анекдот.	She was carrying heavy bags from the store and talking nonsense while telling a joke.	She was carrying heavy bags from the store and talking nonsense while telling a joke.	Должны понять контекст и использовать разные английские глаголы: carried (в физическом смысле) – для пакетов. was talking или was spouting (в переносном смысле) – для чепухи.	ДА. Переводчик корректно использовал разные английские глаголы: carrying (физическое действие) и talking (речевое действие).	ДА. Нейросеть так же успешно справилась с задачей, правильно разделив значения.
Задача 2: Перевод идиом и устойчивых выражений
Cold-blooded murder	Хладнокровное убийство	Хладнокровное убийство. Однако существует мнение, что правильный перевод – «Зверское убийство», поскольку прямой перевод каждой части слова («хладнокровный») искажает эмоциональную окраску оригинала.	Хладнокровное убийство – такой перевод является поморфемпым: cold- хладно-, -blood - кров-, -ed – н-, в то время как для правильной передачи значения этого слова требуется перевод на уровне всего слова в целом, а не его морфем – зверское убийство.	НЕТ. Переводчик дал пословный (поморфемный) калькированный перевод, который искажает эмоциональную окраску оригинала.	ДА. Нейросеть не только дала стандартный вариант, но и продемонстрировала метаязыковое сознание – объяснила, почему дословный перевод может быть неточным, и предложила смысловой эквивалент.
Учет культурного контекста и фоновых знаний
Madam, you are Ceasar’s wife!	Мадам, вы жена Цезаря!	Мадам, вы должны быть вне подозрений! Этот оборот восходит к известной римской истории, согласно которой Юлий Цезарь считал свою жену Помпею, будучи женой лидера государства, обязанной сохранять репутацию абсолютной честности и добродетели. Таким образом, фраза означает, что женщина занимает особое положение и обязана соответствовать высоким стандартам поведения.	Характерным результатом буквалистского калькирования ИТ является такая ошибка содержательного плана, как потеря информации в результате неучета переводчиком преинформационного разрыва между носителями ИЯ и носителями ПЯ. Не каждый читатель может правильно понять буквальный перевод. Например: Madam, you are Ceasar’s wife! – Мадам, вы же жена Цезаря! Здесь необходима дополнительная (пояснительная) информация: Мадам, вы, как и жена Цезаря, должны быть вне подозрений.	НЕТ. Переводчик выдал абсолютно буквальный перевод, который непонятен без дополнительных знаний и не передает смысл оригинала (обязанность быть выше подозрений).	ДА. Нейросеть блестяще справилась. Она перевела смысл, а не слова, и дала исчерпывающее культурологическое пояснение, почему именно такой перевод корректен.

Просмотров работы: 10

XXVII Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся
Старт в науке