Custom glossary in machine translation systems: Capabilities and prospects
DOI:
https://doi.org/10.33910/1992-6464-2025-215-228-236Keywords:
translator automated workstation, machine translation system, oil and gas vocabulary, terminology management, lexicography automation, terminological databaseAbstract
The article focuses on terminology work of modern technical translators. It explores the processes of creating, maintening and utilizing terminology bases integrated into automated translation workstations. These databases serve as the primary vocabulary resource for translators specializing in oil and gas texts. The study highlights the role of glossaries integrated into machine translation systems as the foundation of terminology work. Particular attention is paid to a translator’s terminology management skills in the post-editing phase of machine translation.
References
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Алексеева, Т. Е. (2023) Из опыта использования систем машинного перевода для перевода текстов профессиональной направленности. В кн.: Цифровая трансформация образования: актуальные проблемы, опыт решения: Материалы Всероссийской научно-практической конференции. Чебоксары: Издательский дом «Среда», с. 130–134.
Беляева, Л. Н. (2010) Потенциал автоматизированной лексикографии и прикладная лингвистика. Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена, № 134, с. 70–79.
Беляева, Л. Н. (2017a) Переводной словарь в синергетическом аспекте. Ученые записки Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономики, № 4 (60), с. 29–34.
Беляева, Л. Н. (2017b) Переводчик в пространстве технологий информации 4.0. Индустрия перевода, т. 1, с. 16–23.
Беляева, Л. Н. (2019) Машинный перевод в работе переводчика: практический аспект. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Проблемы языкознания и педагогики, № 2, с. 8–20.
Беляева, Л. Н. (2022) Машинный перевод в современной технологии процесса перевода. Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена, № 203, с. 22–30. https://doi.org/10.33910/1992-6464-2022-203-22-30
Герд, А. С. (2015) Нерешенное в моделировании логико-понятийных систем. Структурная и прикладная лингвистика, № 11, с. 4–8.
Калинина, С. В. (2024) Структурно-семантические и функциональные особенности англоязычной терминологии нефтегазовой сферы. Автореферат диссертации на соискание степени кандидата филологических наук. СПб., РГПУ им. А. И. Герцена, 27 с.
Камшилова, О. Н., Беляева, Л. Н. (2023) Машинный перевод в эпоху цифровизации: новые практики, процедуры и ресурсы. Terra Linguistica, т. 14, № 1, с. 41–56. https://doi.org/10.18721/JHSS.14105
Карпова, О. М, Работалова, О. М. (2019) Новые словари английской терминологии подъязыка «нефтепереработки» (ответ запросам пользователей). В кн.: И. И. Валуйцева (ред.). Слово. Словарь. Термин. Лексикограф: Сборник статей по материалам Международной научно-практической конференции памяти доктора филологических наук, профессора Юрия Николаевича Марчука. М.: Московский государственный областной университет, с. 286–293.
Карпова, О. М. (2021) Английская лексикография в цифровую эпоху. В кн.: Современная германистика и западноевропейская литература. Вып. 3. М.: Флинта, с. 208–229.
Крысин, Л. П. (2022) Современный словарь иностранных слов свыше 7000 слов и выражений, толкование значений, происхождение и употребление. М.: Грамота; АСТ-ПРЕСС ШКОЛА, 410 с.
Мишанкина, Н. А., Панасенко Е. А. (2016) База данных метафорической терминологии: концептуальное проектирование. Вестник Новосибирского государственного педагогического университета, № 6 (34), с. 86–99. https://doi.org/10.15293/2226-3365.1606.07
Никишова, О. А., Потапова, В. Ю. (2023) Использование систем машинного перевода при переводе текстов научно-технического содержания. Вестник Российского нового университета. Серия: Человек в современном мире, № 4, с. 133–140. https://doi.org/10.18137/RNU.V925X.23.04.P.133
Нильсен, Е. А., Ефремова, М. П., Солдатихина, А. А., Демидова, И. А. (2023) Автоматический, машинный перевод текста. СПб.: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 90 с.
Ошанова, Е. С. (2023) Практическое применение систем машинного перевода при переводе маркетинговых текстов. Социально-экономическое управление: теория и практика, т. 19, № 2, с. 92–103. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2023-2-92-103
Ошанова, Е. С., Дектерев, В. Н. (2022) К вопросу о современных методах, системах и качестве машинного перевода. Социально-экономическое управление: теория и практика, т. 18, № 4, с. 81–91. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2022-4-81-91
Петрянина, О. В. (2023) Методы современного машинного перевода и их характерные черты. Наука XXI века: актуальные направления развития, № 2-1, с. 151–156. https://doi.org/10.46554/ScienceXXI-2023.09-2.1-pp.151
Раренко, М. Б. (2021) Машинный перевод: от перевода «по правилам» к нейронному переводу. Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 6: Языкознание. Реферативный журнал, № 3, с. 70–79. https://doi.org/10.31249/ling/2021.03.05
Федюченко, Л. Г. (2020) Визуальный контекст как форма репрезентации технического знания. Филологические науки. Вопросы теории и практики, т. 13, № 1, с. 324–329. https://doi.org/10.30853/filnauki.2020.1.65
Федюченко, Л. Г. (2021) Терминологическая база данных как трансферная модель технического знания. Автореферат диссертации на соискание степени доктора филологических наук. Тюмень, Тюменский государственный университет, 41 с.
Экосистема PROMT. (2024) [Электронный ресурс]. URL: https://www.promt.ru (дата обращения 05.06.2024).
Popel, M., Tomkova, M., Tomek, J. et al. (2020) Transforming machine translation: A deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals. Nature Communications, vol. 11, article 4381. https://doi.org/10.1038/s41467-020-18073-9
Wang, H., Wu, H., He, Zh. et al. (2022) Progress in Machine Translation. Engineering, vol. 18, pp. 143–153. https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.03.023
REFERENCES
Alekseeva, T. E. (2023) Iz opyta ispol’zovaniya sistem mashinnogo perevoda dlya perevoda tekstov professional’noj napravlennosti [From the experience of using machine translation systems for translating professional texts]. In.: Tsifrovaya transformatsiya obrazovaniya: aktual’nye problemy, opyt resheniya: Materialy Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferentsii [Digital transformation of education: current problems, solution experience: Proceedings of the All-Russian scientific and practical conference]. Cheboksary: Sreda
Publ., pp. 130–134. (In Russian)
Belyaeva, L. N. (2010) Potentsial avtomatizirovannoj leksikografii i prikladnaya lingvistika [The Potential of Automated Lexicography and Applied Linguistics]. Izvestiya Rossijskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta im. A. I. Gertsena — Izvestia: Herzen University Journal of Humanities & Sciences, no. 134, pp. 70–79. (In Russian)
Belyaeva, L. N. (2017a) Perevodnoj slovar’ v sinergeticheskom aspekte [Translation Dictionary in Synergetic Aspect]. Uchenye zapiski Sankt-Peterburgskogo universiteta tekhnologij upravleniya i ekonomiki — Uchenye zapiski St. Petersburg University of Management Technologies and Economics, no. 4 (60), pp. 29–34. (In Russian)
Belyaeva, L. N. (2017b) Perevodchik v prostranstve tekhnologij informatsii 4.0 [Translator in the space of information technologies 4.0]. Industriya perevoda, vol. 1, pp. 16–23. (In Russian)
Belyaeva, L. N. (2019) Mashinnyj perevod v rabote perevodchika: prakticheskij aspect [Machine translation in the work of a translator: a practical aspect]. Vestnik Permskogo natsional’nogo issledovatel’skogo politekhnicheskogo universiteta. Problemy yazykoznaniya i pedagogiki — PNRPU Linguistics and Pedagogy Bulletin, no. 2, pp. 8–20. (In Russian)
Belyaeva, L. N. (2022) Mashinnyj perevod v sovremennoj tekhnologii protsessa perevoda [Machine translation and modern translation technology]. Izvestiya Rossijskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta im. A. I. Gertsena — Izvestia: Herzen University Journal of Humanities & Sciences, no. 203, pp. 22–30. https://doi.org/10.33910/1992-6464-2022-203-22-30 (In Russian)
Ekosistema PROMT [PROMT Ecosystem]. (2024) [Online]. Available at: https://www.promt.ru (accessed 05.06.2024). (In Russian)
Fedyuchenko, L. G. (2020) Vizual’nyj kontekst kak forma reprezentatsii tekhnicheskogo znaniya [Vi- sual Context as a Way of Representing Technical Knowledge]. Filologicheskie nauki. Voprosy teorii i praktiki — Philology. Theory & Practice, vol. 13, no. 1, pp. 324–329. https://doi.org/10.30853/filnauki.2020.1.65 (In Russian)
Fedyuchenko, L. G. (2021) Terminologicheskaya baza dannykh kak transfernaya model’ tekhnicheskogo znaniya [Terminology database as a transfer model of technical knowledge]. Extended abstract of PhD dissertation (Philology). Tyumen, Tyumen State University, 41 p. (In Russian)
Gerd, A. S. (2015) Nereshennoe v modelirovanii logiko-ponyatijnykh system [Unresolved in modeling logic-conceptual systems]. Strukturnaya i prikladnaya lingvistika, no. 11, pp. 4–8. (In Russian)
Kalinina, S. V. (2024) Strukturno-semanticheskie i funktsional’nye osobennosti angloyazychnoj terminologii neftegazovoj sfery [Structural-semantic and functional features of English-language terminology in the oil and gas sector]. Extended abstract of PhD dissertation (Philology). Saint Petersburg, Herzen State Pedagogical University of Russia, 27 p. (In Russian)
Kamshilova, O. N., Belyaeva, L. N. (2023) Mashinnyj perevod v epokhu tsifrovizatsii: novye praktiki, protsedury i resursy [Machine Translation in the Digital Age: New Practices, Procedures and Resources]. Terra Linguistica, vol. 14, no. 1, pp. 41–56. https://doi.org/10.18721/JHSS.14105 (In Russian)
Karpova, O. M, Rabotalova, O. M. (2019) Novye slovari anglijskoj terminologii pod’yazyka “neftepere-rabotki” (otvet zaprosam pol’zovatelej) [New dictionaries of English terminology of the sublanguage of “oil refining” (response to user requests)]. In: I. I. Valujtseva (ed.). Slovo. Slovar’. Termin. Leksikograf: Sbornik statej po materialam Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferentsii pamyati doktora filologicheskikh nauk, professora Yuriya Nikolaevicha Marchuka [Slovo. Dictionary. Term. Lexicograph: A written statement based on the materials of the International Scientific and Practical Conference in memory of Doctor of Philological Sciences, Professor Yuriy Nikolaevich Marchuk]. Moscow: Moscow State Regional University Publ., pp. 286–293. (In Russian)
Karpova, O. M. (2021) Anglijskaya leksikografiya v tsifrovuyu epokhu [English Lexicography in the Digital Age]. In.: Sovremennaya germanistika i zapadnoevropejskaya literatura. Vyp. 3 [Modern German Studies and Western European Literature. Iss. 3]. Moscow: Flinta Publ., pp. 208–229. (In Russian)
Krysin, L. P. (2022) Sovremennyj slovar’ inostrannykh slov svyshe 7000 slov i vyrazhenij, tolkovanie znachenij, proiskhozhdenie i upotreblenie [Modern dictionary of foreign words over 7000 words and expressions, interpretation of meanings, origin and usage]. Moscow: Gramota Publ.; AST-PRESS ShKOLA Publ., 410 p. (In Russian)
Mishankina, N. A., Panasenko E. A. (2016) Baza dannykh metaforicheskoj terminologii: kontseptual’noe proektirovanie [The metaphorical terminology database: Conceptual design]. Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta — Novosibirsk State Pedagogical University Bulletin, no. 6 (34), pp. 86–99. https://doi.org/10.15293/2226-3365.1606.07 (In Russian)
Nikishova, O. A., Potapova, V. Yu. (2023) Ispol’zovanie sistem mashinnogo perevoda pri perevode tekstov nauchno-tekhnicheskogo soderzhaniya [Use of Machine Translation Systems in the Translation of Texts of Scientific and Technical Content]. Vestnik Rossijskogo novogo universiteta. Seriya: Chelovek v sovremennom mire — Vestnik of the Russian New University. Series: Man in the Modern World, no. 4, pp. 133–140. https://doi.org/10.18137/RNU.V925X.23.04.P.133 (In Russian)
Nil’sen, E. A., Efremova, M. P., Soldatikhina, A. A., Demidova, I. A. (2023) Avtomaticheskij,mashinnyj perevod teksta [Automatic, machine translation of text]. Saint Petersburg: Saint Petersburg State University of Economics Publ., 90 p. (In Russian)
Oshanova, E. S. (2023) Prakticheskoe primenenie sistem mashinnogo perevoda pri perevode marketingovykh tekstov [Practical application of machine translation systems in the translation of marketing texts].Sotsial’no-ekonomicheskoe upravlenie: teoriya i praktika, vol. 19, no. 2, pp. 92–103. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2023-2-92-103 (In Russian)
Oshanova, E. S., Dekterev, V. N. (2022) K voprosu o sovremennykh metodakh, sistemakh I kachestve mashinnogo perevoda [To the question of analysis of machine translation technologies]. Sotsial’no-ekonomicheskoe upravlenie: teoriya i praktika, vol. 18, no. 4, pp. 81–91. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2022-4-81-91 (In Russian)
Petryanina, O. V. (2023) Metody sovremennogo mashinnogo perevoda i ikh kharakternye cherty [Modern Machine Translation Methods and Their Characteristic Features]. Nauka XXI veka: aktual’nye napravleniya razvitiya, no. 2-1, pp. 151–156. https://doi.org/10.46554/ScienceXXI-2023.09-2.1-pp.151 (In Russian)
Popel, M., Tomkova, M., Tomek, J. et al. (2020) Transforming machine translation: A deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals. Nature Communications, vol. 11, article 4381. https://doi.org/10.1038/s41467-020-18073-9 (In English)
Rarenko, M. B. (2021) Mashinnyj perevod: ot perevoda “po pravilam” k nejronnomu perevodu [Machine Translation: From Translation “by the Rules” to Neural Translation]. Sotsial’nye i gumanitarnye nauki. Otechestvennaya i zarubezhnaya literatura. Seriya 6: Yazykoznanie. Referativnyj zhurnal — Social Sciences and Hu- manities. Domestic and Foreign Literature. Series 6. Linguistics, no. 3, pp. 70–79. https://doi.org/10.31249/ling/2021.03.05 (In Russian)
Wang, H., Wu, H., He, Zh. et al. (2022) Progress in Machine Translation. Engineering, vol. 18, pp. 143–153. https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.03.023 (In English)
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Светлана Валентиновна Калинина (Автор)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The work is provided under the terms of the Public Offer and of Creative Commons public license Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
This license permits an unlimited number of users to copy and redistribute the material in any medium or format, and to remix, transform, and build upon the material for any purpose, including commercial use.
This license retains copyright for the authors but allows others to freely distribute, use, and adapt the work, on the mandatory condition that appropriate credit is given. Users must provide a correct link to the original publication in our journal, cite the authors' names, and indicate if any changes were made.
Copyright remains with the authors. The CC BY 4.0 license does not transfer rights to third parties but rather grants users prior permission for use, provided the attribution condition is met. Any use of the work will be governed by the terms of this license.
