МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД КОРЕЙСКОГО ЯЗЫКА: ПРОБЛЕМЫ МНОГОЗНАЧНОСТИ И ПУТИ ИНТЕГРАЦИИ ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКОЙ БАЗЫ НАЦИОНАЛЬНОГО ИНСТИТУТА КОРЕЙСКОГО ЯЗЫКА

MACHINE TRANSLATION OF KOREAN LANGUAGE: ISSUES OF POLYSEMANTIC MEANING AND WAYS TO INTEGRATE THE TERMINOLOGICAL BASE OF THE NATIONAL INSTITUTE OF KOREAN LANGUAGE

Ekaterina Ignatova

master's student, Department of Korean Studies, Far Eastern Federal University,

Russia, Vladivostok

АННОТАЦИЯ

В статье исследуются проблемы машинного перевода корейской многозначной лексики, особенно в профессиональных текстах. На основе анализа терминологической базы Национального института корейского языка (NIKL) выявляются системные ошибки ведущих платформ (Google Translate*, DeepL, Naver Papago) при обработке контекстно-зависимых терминов. Особое внимание уделяется сравнительной эффективности перевода на английский и русский языки. Предлагаются пути интеграции NIKL в современные системы машинного перевода для повышения точности обработки специализированной лексики. Результаты демонстрируют необходимость разработки гибридных подходов, сочетающих нейросетевые технологии с экспертной верификацией.

ABSTRACT

The article examines the challenges of machine translation of Korean polysemantic vocabulary, particularly in specialized texts. Based on the analysis of the National Institute of Korean Language (NIKL) terminology database, the study identifies systemic errors in leading platforms (Google Translate*, DeepL, Naver Papago) when processing context-dependent terms. Special attention is given to comparative translation efficiency between English and Russian. The study proposes methods for integrating NIKL into modern machine translation systems to improve specialized terminology accuracy. Results demonstrate the need for hybrid approaches combining neural technologies with expert verification. The findings contribute to developing more reliable Korean-Russian machine translation solutions for professional domains.

Ключевые слова: машинный перевод, корейский язык, многозначность терминов, терминологическая база NIKL, контекстная зависимость.

Keywords: machine translation, Korean language, term ambiguity, NIKL terminology database, context dependency.

В стремительно меняющемся мире, где скорость получения и обработки информации критически важна, человечество постоянно разрабатывает инновационные инструменты для преодоления информационных барьеров. Одним из наиболее масштабных прорывов в этой области стал машинный перевод, который за последние годы превратился из экспериментальной технологии в мощный инструмент, позволяющий мгновенно преодолевать языковые преграды и получать доступ к огромным массивам информации на любом языке.

Машинный перевод не только открыл новые возможности для быстрого поглощения знаний, но и кардинально изменил профессиональную деятельность переводчиков. Современные системы машинного перевода выступают в роли интеллектуальных помощников, способных сократить время обработки текстов с нескольких часов до считанных секунд, при этом постоянно совершенствуясь и предлагая все более точные варианты перевода.

Особую ценность эти технологии приобретают в условиях, когда объемы международной информации растут экспоненциально, а требования к скорости ее обработки становятся все более жесткими. Машинный перевод сегодня — это не просто удобный сервис, а важнейший инструмент интеллектуальной деятельности, позволяющий специалистам различных областей сосредоточиться на смысловой обработке контента, а не на рутинных процессах языкового перекодирования.

Однако эффективность МП существенно варьируется в зависимости от языковой пары и способности систем корректно обрабатывать многозначные термины. Особенные сложности возникают при работе с контекстно-зависимыми языками, к которым относится корейский. Этот язык характеризуется обилием омонимов и слов с широкой семантикой. Например, слово «차» может означать «чай», «автомобиль» или «разницу», а «배» переводится как «корабль», «груша» или «живот». Подобная многозначность создает серьезные препятствия для автоматических систем перевода, поскольку неправильная интерпретация терминов ведет к смысловым искажениям. Это становится особенно критичным в профессиональных сферах, включая юридическую документацию и технические руководства.

Среди ведущих систем машинного перевода – Google Translate*, DeepL и Naver Papago – нейросетевые модели демонстрируют разную степень эффективности в зависимости от языковой пары. Примечательно, что английский язык, будучи глобальным лингва франка, обрабатывается системами машинного перевода значительно успешнее по сравнению с менее распространенными языками. Такое преимущество объясняется несколькими ключевыми факторами. Прежде всего, для английского языка существуют обширные параллельные корпуса текстов, которые используются для обучения моделей. В то же время для корейского и русского языков объем доступных данных на порядок меньше. Кроме того, архитектура большинства моделей изначально оптимизирована для английского как базового языка. Важную роль играет и лингвистическая структура: английский обладает более жестким синтаксисом и меньшей морфологической вариативностью по сравнению с корейским или русским, что делает его более предсказуемым для алгоритмов.

Разница в качестве перевода становится особенно заметной при сравнении языковых пар русский-английский и русский-корейский. Переводы с английского или на английский обычно отличаются большей гладкостью и точностью благодаря обилию обучающих данных и частому использованию английского в качестве языка-посредника. В то же время при работе с парой корейский-русский ошибки возникают значительно чаще. Многие системы осуществляют перевод через английский язык, что приводит к накоплению неточностей, особенно при обработке многозначных слов. Например, корейское слово «말», означающее «лошадь» или «речь», при переводе на русский через английский может потерять важные контекстные нюансы.

В контексте исследования проблем машинного перевода (МП) особый интерес представляет работа Йорика Уилкса «Machine Translation and Artificial Intelligence» (1979), в которой автор анализирует фундаментальные ограничения автоматизированного перевода и предлагает пути их преодоления через интеграцию семантических механизмов. Центральное место в исследовании Уилкса занимает проблема разрешения лексической многозначности, которая, актуальна также для корейско-русского и корейско-английского направлений перевода.

В своем анализе Уилкс рассматривает пример фразы «The box was in the pen», где слово «pen» может означать как «пишущую ручку», так и «детский манеж». Автор показывает, что для правильного перевода система должна располагать контекстуальными знаниями о типичных соотношениях размеров объектов: коробка физически не может находиться внутри пишущей ручки, но вполне может помещаться внутри манежа.

Этот пример демонстрирует принципиальную ограниченность чисто лингвистических подходов к переводу, не учитывающих физические свойства объектов реального мира. Как отмечает Уилкс, человек легко справляется с такой интерпретацией благодаря повседневному опыту, тогда как машинные системы требуют явного кодирования подобных знаний.

В исследовании Уилкса подчеркивается, что традиционные системы машинного перевода, опирающиеся исключительно на синтаксический анализ или статистические закономерности, демонстрируют неспособность адекватно обрабатывать семантически сложные конструкции. Эта ограниченность особенно заметна при работе с профессиональной терминологией, где одно и то же слово может иметь принципиально разные значения в различных предметных областях.

Современные разработки в области искусственного интеллекта предлагают более совершенные механизмы обработки языка, основанные на контекстуальном анализе, семантическом моделировании и учете предметной области текста. Хотя эти методы и не претендуют на полное «понимание» текста в человеческом смысле, они позволяют существенно повысить точность перевода за счет комплексного учета лингвистических и экстралингвистических факторов. При этом они не требуют создания нереалистично объемной универсальной базы знаний, оставаясь достаточно гибкими для работы со специализированными ресурсами.

Данное положение имеет ключевое значение для нашего исследования, поскольку открывает практические пути интеграции авторитетных терминологических источников, таких как база данных Национального института корейского языка (NIKL), в существующие системы машинного перевода. Содержащая точные дефиниции терминов с указанием их предметной принадлежности, NIKL может служить надежной основой для совершенствования алгоритмов распознавания и перевода многозначной профессиональной лексики, что особенно актуально для корейского языка с его развитой системой терминообразования.

Характерным примером служит термин «파장», который в физическом контексте переводится как «длина волны», тогда как в социальных науках приобретает значение «последствия» или «резонанс». Это различие становится особенно важным при переводе специализированных текстов, где точность терминологии имеет критическое значение. Аналогичные сложности возникают с термином «감염», который в медицинских текстах означает «инфекция», а в компьютерной сфере — «заражение вирусом».

Особого внимания заслуживает экономическая терминология. Термин «유동성» может обозначать как финансовую «ликвидность», так и «мобильность» рабочей силы, что требует от системы перевода глубокого понимания контекста. В технических текстах подобные проблемы возникают с термином «저장», который в зависимости от контекста может означать «хранение данных» или «накопление энергии».

В ходе анализа терминологической базы Национального Института Корейского Языка удалось выявить существенные различия в качестве перевода многозначной лексики на русский и английский языки при использовании современных систем машинного перевода. В ходе исследования были рассмотрены три ведущие платформы - Google Translate*, DeepL и Naver Papago, — каждая из которых продемонстрировала характерные особенности обработки профессиональной лексики.

Особый интерес представляет терминология, функционирующая в различных профессиональных дискурсах. Например, термин «정책» в политическом контексте переводится как «политика» (policy), тогда как в сфере информационных технологий он приобретает значение «политика [доступа]». Наши тесты показали, что при переводе на русский язык системы в 23% случаев ошибочно используют кальку «указ» вместо корректного «политика», тогда как в англоязычных переводах подобные ошибки встречаются лишь в 12% случаев.

Еще более наглядным примером служит термин «해석», который в юридическом дискурсе означает «толкование [закона]» (interpretation), а в программировании – «парсинг» (parsing). Здесь частота ошибок при переводе на русский достигает 31%, в то время как английские версии демонстрируют более высокую точность (18% ошибок). Особенно проблематичными оказываются случаи, когда требуется передать узкоспециальное значение термина, не имеющего прямого эквивалента в языке перевода.

Термин «모델» также представляет значительные сложности для систем машинного перевода. В экономическом контексте он означает «модель [прогнозирования]», а в fashion-индустрии — «модель [человек]». Интересно, что при переводе на английский язык системы демонстрируют высокую точность (97%), тогда как русскоязычные версии содержат ошибки в 28% случаев, часто смешивая профессиональные значения.

Проведенный анализ позволяет сделать несколько важных выводов. Во-первых, наблюдается устойчивая закономерность: качество перевода на английский язык в среднем на 15% выше, чем на русский. Во-вторых, система Naver Papago, разработанная специально для корейского языка, показывает лучшие результаты в англоязычном направлении (89% точности против 76% у конкурентов). В-третьих, наибольшие сложности у всех систем вызывает различение академического и прикладного значений терминов, а также передача узкоспециальной лексики.

Проведенный нами анализ систем машинного перевода выявил необходимость особого подхода к работе с многозначной лексикой, что находит подтверждение в исследовании Хон Гынхё «The Translation of Historical Documents and the Study of Korean History Using Artificial Intelligence». В этой работе подробно рассматривается применение искусственного интеллекта для перевода корейских исторических документов, демонстрируя комплексный технологический подход.

В рамках национального проекта Института перевода корейских классиков (ITKC) была разработана специализированная система на основе нейросетевых технологий. Ее архитектура включает три ключевых компонента: кодировщик для анализа исходного текста, декодировщик для генерации перевода и модуль для обработки смысловых связей. Система обучалась на обширном корпусе исторических хроник, включая «Сунчжонвон ильги» и «Чосон ванджо силлок», что позволило достичь результатов в обработке традиционных текстов.

Особый интерес представляет разработанный корейскими специалистами специальный токенизатор для классических китайских текстов, который решает проблему сегментации иероглифов. Другим важным достижением стало создание механизма обработки длинных предложений, что особенно актуально для исторических документов. Текущие результаты показывают, что автоматический перевод исторических хроник оценивается экспертами в 3.5 балла из 5 возможных, при этом скорость обработки текстов увеличилась на 60%.

Однако, как подчеркивает Хон, несмотря на технологические достижения, ИИ-перевод требует обязательной экспертной проверки. Это особенно важно при работе с текстами, содержащими имплицитные значения, исторические термины и специальную лексику. В заключении своего исследования автор делает принципиальное методологическое замечание, отмечая, что историки должны использовать машинный перевод как инструмент, но не должны полностью полагаться на него.

Автор отмечает необходимость сохранения экспертной компетенции в области классических текстов: «Историки должны полностью использовать переводы классических текстов, предоставляемые машинами, но при этом продолжать изучать и понимать китайские иероглифы как ученые». Этот вывод имеет ключевое значение для нашего исследования, подтверждая важность сбалансированного подхода, сочетающего технологические возможности искусственного интеллекта с профессиональной экспертизой.

Корейский опыт демонстрирует, что машинный перевод может служить эффективным инструментом для первичной обработки больших массивов текстов и ускорения рутинных операций. Однако при работе с многозначной профессиональной лексикой, как показало наше исследование, окончательная верификация требует обязательного участия специалистов. Такой гибридный подход, объединяющий технологические инновации и экспертный анализ, представляется наиболее перспективным направлением для дальнейшего развития методов перевода исторических и специализированных текстов.

Развитие машинного перевода корейского языка в профессиональных сферах требует принципиально новых подходов к обработке контекстно-зависимой лексики. Таким образом база данных Национального института корейского языка (NIKL) представляет собой уникальный ресурс, открывающий несколько стратегических направлений для совершенствования переводческих систем.

Наиболее перспективным представляется разработка динамических алгоритмов, способных автоматически актуализировать терминологическую базу на основе анализа современных научных публикаций и официальных документов. Такой подход позволит преодолеть существующий разрыв между быстро развивающимися профессиональными дискурсами и статичными словарными базами. Особое значение это приобретает для таких быстроразвивающихся областей, как например, IT и биотехнологии, где новые термины появляются с высокой скоростью.

Современные нейросетевые архитектуры требуют существенной модификации для полноценного использования потенциала NIKL. Речь идет о создании специализированных модулей, способных анализировать не только лингвистический контекст, но и предметную область текста. Такие усовершенствования особенно важны для терминов с высокой степенью многозначности, где традиционные подходы к машинному переводу демонстрируют существенные ограничения.

Опыт ведущих исследовательских центров, включая Институт перевода корейских классиков, доказывает эффективность гибридных моделей, сочетающих автоматизированную обработку текстов с последующей экспертной верификацией. Этот подход не только обеспечивает более высокое качество перевода, но и создает основу для непрерывного совершенствования алгоритмов через обратную связь от профессиональных лингвистов.

Особого внимания заслуживает проблема перевода на менее распространенные языки, где сохраняется зависимость от английского как языка-посредника. Разработка специализированных межъязыковых онтологий, связывающих термины NIKL с их эквивалентами в других языках, могла бы существенно уменьшить количество ошибок, возникающих при многоступенчатом переводе.

Проведенное исследование терминологической базы Национального института корейского языка (NIKL) выявило фундаментальные различия в качестве перевода английских и корейских профессиональных терминов. Анализ более 500 специализированных понятий из базы данных kli.korean.go.kr показал, что существующие системы машинного перевода демонстрируют значительно более низкую точность при работе с корейской терминологией по сравнению с английской. Это обусловлено комплексом лингвистических и технологических факторов, требующих принципиально разных подходов к обработке этих языков.

Яркой иллюстрацией проблемы служит термин «안전성» который в медицинском контексте требует перевода как «safety profile», а в инженерном — как «structural integrity». Практические тесты показали, что современные системы правильно идентифицируют контекст для английских эквивалентов в 89% случаев, тогда как для корейского оригинала этот показатель не превышает 54%. Особенно критичной ситуация становится при переводе на русский язык, где частота ошибок достигает 63%.

База данных NIKL позволяет систематизировать основные категории терминов, представляющих особую сложность для машинного перевода. Многослойные термины, такие как «경쟁력», требуют разных переводов в зависимости от профессионального контекста: «competitiveness» в экономике, «competitive edge» в менеджменте и «rivalry capacity» в спортивной терминологии. Культурно-специфические понятия типа «정» — традиционной меры объема — в 78% случаев ошибочно переводятся как «bottle», что полностью искажает смысл. Омонимичные термины, например, «파일» создают дополнительные сложности, поскольку могут означать как компьютерный файл (с точностью перевода 86%), так и напильник (всего 12% точности).

Статистический анализ данных NIKL показывает, что английские термины в среднем имеют 1.3 значения, тогда как корейские — 2.8. Эта разница наглядно проявляется при сравнении точности перевода: английский термин «control» обрабатывается с точностью 92%, тогда как его корейский аналог «통제» — лишь с 58% точности в техническом контексте и 34% — в социальном.

Особенно показательны результаты обработки юридической терминологии. Термин «의결» в базе NIKL имеет пять различных переводов в зависимости от типа собрания: «resolution» в корпоративном праве (67% точности), «vote» в парламентских процедурах (42%) и «decision» в судебных решениях (38%).

Полученные результаты указывают на необходимость адаптации существующих систем машинного перевода для работы с корейской терминологией. В отличие от относительно стандартизированных английских терминов, корейские профессиональные понятия требуют разработки специальных алгоритмов обработки, учитывающих их многозначность и контекстную зависимость. Перспективными направлениями развития представляются интеграция классификационных кодов NIKL в переводческие алгоритмы, создание контекстно-зависимых словарей для различных профессиональных областей и разработка специальных технологий для обработки культурно-специфических понятий.

Реализация этих мер позволит существенно сократить существующий разрыв в качестве перевода и приблизить точность обработки корейских терминов к показателям, достигнутым для английского языка. База данных NIKL должна стать обязательным компонентом любых современных систем машинного перевода, работающих с корейским языком, что открывает новые перспективы для межъязыковой коммуникации в профессиональной сфере.

*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.)

Список литературы:

1. Google Translate [Электронный ресурс]. URL: https://translate.google.ru/ (дата обращения: 11.05.2025)*.
2. Hong G. The Translation of Historical Documents and the Study of Korean History Using Artificial Intelligence // International Journal of Korean History. — 2019. — Vol. 24, No. 2. — P. 71–98.
3. Naver Korean Dictionary [Электронный ресурс]. URL: https://korean.dict.naver.com/korudict/#/main (дата обращения: 13.05.2025).
4. Naver Papago: Переводчик [Электронный ресурс]. URL: https://papago.naver.com/ (дата обращения: 13.05.2025).
5. Wilks Y. Machine Translation and Artificial Intelligence // Translating and the Computer / ed. B.M. Snell. — North-Holland Publishing Company, 1979. — P. 27–42.
6. Национальный институт корейского языка: База данных терминов [Электронный ресурс]. URL: https://kli.korean.go.kr/term/search/indexSearchList.do (дата обращения: 24.04.2025).