ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА ПЕРЕВОДА

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AUTOMATIC TRANSLATION QUALITY ASSESSMENT

Dyakonova Elena Aleksandrovna

Student, Department of Linguistics and Translation, Vyatka State University,

Russia, Kirov

Kondakova Irina Aleksandrovna

Scientific supervisor, PhD (Philology), Associate Professor, Department of Linguistics and Translation, Vyatka State University,

Russia, Kirov

АННОТАЦИЯ

В статье представлен теоретический анализ развития и современных возможностей автоматических метрик оценки качества машинного перевода (МП), с особым вниманием к системным ограничениям, вызванным лингвистической спецификой русского языка. Применялись методы системного и сравнительного анализа научной литературы, классификации и теоретического моделирования. Проанализирована эволюция метрик от лексико-статистических (BLEU) к семантическим (BERTScore) и обучаемым нейросетевым моделям (COMET). В результате выявлены ключевые «слепые зоны» современных метрик при оценке англо-русских переводов: морфологическая сложность, синтаксическая вариативность, прагматика и проблема зависимости от единственного эталонного перевода. Теоретическая значимость работы заключается в формировании концептуальной основы для критического применения автоматических метрик в переводческой практике и разработки гибридных моделей оценки. Систематизированные выводы могут быть полезны исследователям в области компьютерной лингвистики, разработчикам систем МП и преподавателям переводческих дисциплин.

ABSTRACT

The article provides a theoretical analysis of the development and current capabilities of automatic metrics for assessing machine translation (MT) quality, with particular focus on systemic limitations arising from the linguistic specificities of the Russian language. Methods of systematic and comparative analysis of scientific literature, classification, and theoretical modeling were employed. The evolution of metrics from lexical-statistical (BLEU) to semantic (BERTScore) and trainable neural models (COMET) is analyzed. As a result, key "blind spots" of contemporary metrics in evaluating English-Russian translation are identified: morphological complexity, syntactic variability, pragmatics, and the problem of dependency on a single reference translation. The theoretical significance of the work lies in forming a conceptual basis for the critical application of automatic metrics in translation practice and for the development of hybrid assessment models. The systematized conclusions may be useful to researchers in computational linguistics, developers of MT systems, and instructors of translation disciplines.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинный перевод, автоматическая оценка качества, BLEU, BERTScore, COMET, русский язык.

Keywords: artificial intelligence, machine translation, automatic quality assessment, BLEU, BERTScore, COMET, Russian language.

Введение. Современные системы машинного перевода, построенные на архитектурах глубокого обучения, демонстрируют высокую производительность, что делает актуальной задачу объективной и масштабируемой оценки их результатов. Автоматические метрики качества эволюционировали из вспомогательных инструментов в ключевые компоненты исследовательского и производственного цикла, необходимые для сравнения и мониторинга систем МП [2]. Однако их эффективность не является универсальной и в значительной степени зависит от лингвистических особенностей целевого языка. Русский язык, характеризующийся синтетическим строем, развитой флективной морфологией и относительно свободным порядком слов является сложным объектом для автоматической оценки. Цель данной работы заключается в проведении теоретического анализа эволюционного пути метрик, систематизации их возможностей и выявлении фундаментальных ограничений, обусловленных спецификой русско-английской языковой пары, что необходимо для формирования методологически обоснованного подхода к использованию этих инструментов.

1. Эволюция метрик. История автоматической оценки качества МП тесно связана с прогрессом в этой области. Знаковым событием стало появление в 2002 году метрики BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), основанной на подсчёте совпадений n-грамм с эталонным переводом [5]. Её успех был обусловлен простотой и воспроизводимостью, однако ограничения проявились быстро: метрика игнорировала семантику, синонимию и грамматические вариации, оставаясь эффективной преимущественно для аналитических языков. Попытки улучшить ситуацию привели к созданию метрик первого поколения, таких как METEOR (учитывающая синонимию) и TER (измеряющая редакторские правки). Качественный сдвиг произошёл с распространением архитектур глубокого обучения. Метрики второго поколения, например, BERTScore, перешли на семантический уровень оценки, вычисляя косинусное сходство между контекстуализированными векторными представлениями токенов, что позволяет оценивать смысловую близость даже при лексическом несовпадении [7]. Современный этап знаменует переход к прямому моделированию человеческого оценочного суждения. Флагманом этого подхода является нейросетевая метрика COMET – обучаемая архитектура, которая тренируется на массивах человеческих оценок и предсказывает балл, который поставил бы эксперт [6]. Именно такие модели демонстрируют на сегодня наивысшую корреляцию с человеческими оценками. Таким образом, эволюционный путь можно представить, как движение от анализа формы текста (BLEU) к интерпретации его смысла (BERTScore) и контекста (COMET).

2. Русский язык как системный вызов для автоматической оценки. Несмотря на прогресс, современные метрики сохраняют ряд системных ограничений, которые становятся критичными при оценке переводов на русский язык.

2.1. Морфологическая сложность. Русский язык является флективным, с развитой системой падежей, видовременных форм и грамматических согласований. Это порождает высокую вариативность грамматически корректных словоформ для выражения одного смысла. Метрики, не обладающие глубоким морфологическим анализом, неспособны распознать семантическую эквивалентность различных, но правильных форм. Например, BLEU жёстко штрафует различия между «прочитать книгу» и «прочитывать книгу» [1]. Даже BERTScore может быть недостаточно чувствительна к ошибкам в падежном управлении или видовым нюансам глагола.

2.2. Синтаксическая вариативность и свободный порядок слов. В отличие от английского языка с относительно жёстким порядком слов, русский синтаксис активно использует перестановку слов как средство выражения актуального членения и стилистических оттенков. Метрики, основанные на последовательном совпадении n-грамм (BLEU, TER), ошибочно интерпретируют грамматически правильные перестановки как ошибки. Более продвинутые нейросетевые модели также могут с трудом различать естественный для русского языка порядок слов и стилистически неуклюжую кальку с английского.

2.3. Прагматика и культурный контекст. Качество перевода часто определяется адекватностью передачи идиом, культурных концептов и стилистического регистра. Автоматические метрики, лишённые фоновых знаний, принципиально неспособны к полноценной оценке этого аспекта [3]. Например, буквальный перевод идиомы может получить высокий балл от BLEU за лексическое совпадение, тогда как правильный культурный эквивалент будет несправедливо оштрафован.

2.4. Проблема «единственного эталона». Подавляющее большинство метрик (reference-based) жёстко привязаны к предоставленному «идеальному» образцу перевода. Однако для одного исходного высказывания часто существует несколько семантически равноправных, но лексически различных вариантов перевода. Жёсткая ориентация на единственный эталон ведёт к систематическому занижению оценок для вариативных, но абсолютно корректных решений, что особенно остро для русского языка с его богатством синонимии [4].

Заключение и перспективы. Проведённый анализ позволяет сделать вывод о значительной эволюции автоматических метрик, трансформировавшихся из простых счётчиков совпадений в сложные системы, моделирующие человеческое суждение. Тем не менее, их применение для оценки переводов на русский язык требует взвешенного и критического подхода. Современные обучаемые модели (COMET) являются мощным инструментом для сравнительного анализа и мониторинга систем МП, но сохраняют «слепые зоны», обусловленные лингвистической спецификой. Преодоление текущих ограничений видится в целенаправленной гибридизации нейросетевых архитектур с формализованными лингвистическими знаниями. Интеграция в конвейер оценки специализированных инструментов –чморфологических анализаторов, синтаксических парсеров, тезаурусов и жанрово-ориентированных корпусов – представляется наиболее перспективным направлением. Создание гибридных моделей, сочетающих мощь ИИ с систематизированными лингвистическими ресурсами, позволит создать следующее поколение инструментов, способных адекватно учитывать специфику структурно сложных языков, что крайне важно для обеспечения культурного и лингвистического разнообразия в цифровую эпоху.

Список литературы:

1. Иванов А.В. Особенности применения метрики BLEU к переводам на русский язык // Вестник РУДН. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. – 2018. – Т. 9, № 4. – С. 40–48.
2. Крюкова А.В. Оценка качества машинного перевода: современные методы и перспективы // Вестник перевода. – 2020. – № 2. – С. 40–50.
3. Улиткин И.А. Автоматическая оценка качества машинного перевода научного текста: 5 лет спустя // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Лингвистика. – 2022. – № 1. – С. 47–59.
4. Freitag M., Grangier D., Caswell I. BLEU is Not Suitable for the Evaluation of Machine Translation // Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2022. – 2022. – P. 1–12.
5. Papineni K., Roukos S., Ward T., Zhu W.-J. BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation // Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. – Philadelphia, 2002. – P. 311–318.
6. Rei R., Stewart C., Farinha A.C., Lavie A. COMET: A Neural Framework for MT Evaluation // Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). – 2020. – P. 2685–2702.
7. Zhang T., Kishore V., Wu F., Weinberger K.Q., Artzi Y. BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT // Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR). – 2020.