CC BY-NC
59Litera
Правильная ссылка на статью:
Артамонова М.В., Мамбетов А.А., Тулина Е.В. — Чат-бот как инструмент в работе переводчика // Litera. - 2023. - № 8. DOI: 10.25136/2409-8698.2023.8.43875 EDN: VMTZYT URL: https;//nbpublish.com1ibrary_read_article.ptp? id=43875
Чат-бот как инструмент в работе переводчика
Артамонова Мария Валериевна
СКСЮ: 0000-0002-2547^988 кандидат филологических наук
доцент кафедры лингвистмки и перевода, Инстшуг гуманитарного образования, Магнитогорский
государственный технический университет им. Г.И. Носова
455000, Россия, Челябинская область, г. Магнитогорск, ул. Ленина, 26, оф 230
И m.artamonova@magtu.ru Мамбетов Акбар Азаматович
СКСЮ: 0009-0002-0443-5821
студент, кафедра лингвистики и перевода, Магнитогорский государственный технический университет
им. Г.И. Носова
455000, Россия, Челябинская область, г. Магнитогорск, уп. Ленина, 26
И akb.mambetov@mail.ru
Тулина Екатерина Валерьевна
СКСЮ: 0000-0002-6641-2572 кандидат филологических наук
доцент, кафедра лингвистмки и перевода, Магнитогорский государственный технический университет
им. Г.И. Носова
455000, Россия, Челябинская область, г. Магнитогорск, ул. Ленина, 26, оф 230
И tulina78@yandex.ru
Статья из рубрики "Язык"
DOI:
10.25136/2409-8698.2023.8.43875
EDN:
VMTZYT
Дата направления статьи в редакцию:
22-08-2023
Аннотация: Данная статья посвящена изучению и анализу современных технологий, а именно искусственного интеллекта как вспомогательного средства в работе переводчика. Цель исследования - выяснить, можно ли найти применение чат-ботам, основанным на технологии GPT-3.5, в переводческой деятельности. В статье сравниваются возможности чат-ботов и онлайн корпусов текстов, а также проверяются их аналитические способности и умение подбирать рифмы. Диалоговым помощникам предлагается найти информацию или проанализировать ее на основе заданного им запроса. Вместе с тем проверяется, предоставляют ли чат-боты, разработанные разными компаниями, одинаковую информацию. Научная новизна работы заключается в попытке найти универсальный инструмент, который может автоматизировать рутинную работу переводчика. Особым вкладом авторов исследования является попытка впервые сравнить и проанализировать стремительно развивающийся функционал чат-ботов в контексте переводческой деятельности и выявить ключевые проблемы, которые не позволяют эффективно использовать данную технологию в переводе. В результате определено, что современная языковая модель GPT имеет множество ограничений и недостатков, которые не позволяют чат-ботам стать надежным источником информации. Были выделены проблемы, решение которых сделало бы возможным использование Chat GPT и других чат-ботов в переводческой деятельности.
Ключевые слова:
чат-бот, искусственный интеллект, Chat GPT, Computer-Aided Interpreting systems, нейросети, корпусы текстов, предпереводческий анализ, Sage, Perplexity, Chatsonic
Введение. На сегодняшний день достижения в сфере искусственного интеллекта уже
давно применяются в переводческой деятельности [1, Ci 51]. Умение работать с ComputerAssisted Translation программами является необходимым навыком переводчика и требованием многих работодателей, так как эта технология значительно облегчает процесс перевода. Со временем были разработаны Computer-Aided Interpreting системы - программы для устных переводчиков, которые снимают с них часть нагрузки и позволяют сконцентрировать внимание на смысле слов. В основе этих программ лежат технологии Translation Memory, Machine Translation и Speech Recognition. Естественно, на данный момент в переводе искусственный интеллект используется для выполнения
рутинной работы, которая обычно отнимает много времени [8, c- 264; 3 c- 1121. Однако в работе переводчика все еще остаются задачи, с которыми приходится регулярно сталкиваться, и решение которых можно было бы автоматизировать с помощью чат-ботов, использующих технологии ChatGPT. К таким задачам можно отнести проверку частотности определенного слова или словосочетания, поиск коллокаций, сравнение синонимов и паронимов, поиск рифм, предпереводческий анализ. Мы предполагаем, что чат-боты могут совместить в себе целый ряд интернет-ресурсов, что позволило бы им стать универсальным инструментом в арсенале современного переводчика.
Целью данного исследования является:
1) проведение обзора исследований, посвященных чат-ботам, использующим технологии ChatGPT, их применению в переводе и некоторых смежных областях;
2 ) проведение эмпирического исследования для проверки способности чат-ботов предоставлять переводчику достоверную лингвистическую информацию и решать другие
переводческие задачи;
3) выяснить, насколько отличается качество информации, предоставляемой чат-ботами, использующими технологии компании OpenAI, в зависимости от того, кто их разрабатывал;
4 ) определение и обсуждение ключевых вопросов, связанных с эффективностью применения чат-ботов в переводческой деятельности.
Обзор литературы. Для начала рассмотрим, что собой представляет «чат-бот». Существует много определений данного понятия, но все они отмечают только те характеристики, которые важны для конкретной сферы применения. Так О. С. Бикулова и М. И. Ивкина, занимающиеся преподаванием русского языка, дают следующее определение: «Чат-бот - компьютерная программа, созданная для имитации реального
диалога виртуального собеседника (искусственного интеллекта) с пользователем» [2, с-921. А. В. Копытова, рассматривая особенности коммуникации между искусственным интеллектом и человеком, определяет чат-бот как «программу, цель которой заключается в интерпретации входного текста или речи и выводе соответствующего
полезного ответа» [4, с- 1241. Под чат-ботом Б. Луо, Раймонд Й. К. Лау, Ч. Ли и Й. В. Сы понимают «умные диалоговые агенты, которые взаимодействуют с пользователями на
естественных языках» [11, с- 2]. А. Н. Коробова и Н. Д. Чижик, рассматривая чат-бота в качестве помощника абитуриента при поступлении, определяют его как «специальную программу, которая облегчает жизнь пользователя, упрощая поиск необходимых данных и помогая в решении вопросов» [5, с 71]. В рамках данного исследования нам не столько важны способности чат-бота, работающего на основе искусственного интеллекта, имитировать диалог, сколько способность осуществлять быстрый поиск информации, анализировать её, собирать и представлять переводчику в удобной форме. Именно эти характеристики отмечены А. В. Копытовой и А. Н. Коробовой. Поэтому на основе приведенных выше определений и применительно к теме перевода при помощи компьютерных систем под чат-ботом предлагается понимать «программу, которая осуществляет поиск данных и помогает в решении вопросов, сначала интерпретируя входное сообщение, а затем выводя полезный ответ, взаимодействуя с пользователем
на естественном языке в форме диалога» ———231. На сегодняшний день самым популярным чат-ботом с искусственным интеллектом является ChatGPT, разработанный компанией OpenAI. GPT расшифровывается как Generative Pre-trained Transformer, что означает «генеративный предварительно обученный трансформер». ChatGPT представляет собой языковую модель, которая обучена на огромном массиве данных. Он способен в диалоговом режиме писать код, создавать тексты, переводить и давать ответы на самые разные вопросы. Большинство чат-ботов используют технологию ChatGPT версии 3.5, которая была обучена на данных до сентября 2021 г. То есть любые изменения, произошедшие в языках за 2022-2023 гг., не будут учтены нейросетью при выдаче ответов.
М. В. Прошина рассматривает применение нейросетей в обработке естественного языка и выделяет вопросно-ответные системы и интеллектуальный анализ. Результаты исследования касаются темы данного исследования, так как чат-боты как раз и
комбинируют вопросно-ответную систему и интеллектуальный анализ [6, с 281. В статье отмечается, что нейронные сети могут генерировать ответы, как соответствующие действительности, так и абсолютно неверные. Это замечание очень важно, так как одна из целей нашего исследования заключается в том, чтобы выяснить, могут ли чат-боты,
быть надёжным источником информации для переводчиков.
Производя интеллектуальный анализ текстов, искусственный интеллект «механически выделяет информацию из всевозможных текстовых данных, таких как книги, научные журналы, клинические записи, новостные статьи, посты и комментарии и так далее» [5, с-
■Z0!. Таким образом, чат-боты должны располагать огромным количеством текстовой информации, что в теории позволяет им более полно отражать естественные языки, чем специализированные корпусы текстов. Стоит упомянуть и тесты, проведенные NewsGuard в отношении ChatGPT 3.5-^. В результате проверки достоверности информации, предоставляемой ChatGPT, было выяснено, что ответы могут зависеть от языка, на котором был введен запрос (промпт), так как для определенного языка чат-бот обучается на корпусе именно этого языка. Лингвистическим корпусом называют большой массив текстов, собранных в соответствии с определенными принципами, размеченных по определенному стандарту и обеспеченных специализированной системой управления текстовыми и лингвистическими данными. На сегодняшний день корпусы являются компьютерными, то есть представленными на определенном машинном носителе, что значительно упрощает работу исследователям.
Р. Фираиана и Д. Сулисворо пришли к выводу, что, хотя ChatGPT имеет некоторые ограничения, он может оказаться хорошей альтернативой в обучении, так как лекторы, выступающие как респонденты в исследовании, подтвердили, что использование чат-бота повысило их продуктивность и эффективность в поиске новой информации [9, с- 44].
М. Джаваид, А. Халеем, Р. Пратап Синх, Ш. Хан и И. Халеем Хан утверждают, что благодаря своим широким возможностям, таким как, например, предоставление целых списков терминов на определенную тему и их значений, ChatGPT может быть очень мощным инструментом как в повышении уровня знаний студентов, так и в работе
преподавателей [10, с- 9].
Подобные исследования по использованию Chat-GPT по большей части в сфере образования доказывают логичность попытки найти применение чат-ботам в переводческой деятельности.
Материалы и методы. Эмпирическое исследование проводилось на базе кафедры лингвистики и перевода института гуманитарного образования ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова» в 2023 году. Его целью была проверка способности трех чат-ботов Sage, Perplexity и Chatsonic, основанных на технологии GPT-3.5, эффективно выполнять функции помощников переводчиков, осуществляя поиск информации и решая некоторые другие переводческие задачи, а также определить, какие проблемы и вопросы нужно решить разработчикам GPT и чат-ботов, чтобы сделать использование диалоговых помощников эффективным.
В рамках исследования чат-ботам было необходимо дать требуемый ответ на запрос, сформированный в виде текстового сообщения. Промпты формировались с целью решения следующих переводческих задач:
- определение частоты употребления лексемы;
- поиск коллокаций;
- сравнение паронимов;
- поиск синонимов;
- подбор рифм;
- предпереводческий анализ текста. Результаты исследования
1. Определение частоты употребления слова.
В данном разделе представлены результаты эксперимента, проведенного с тремя чат-ботами - Sage на платформе Poe.com, разработанный компанией Quora; Perplexity AI, разработанный небольшой командой Perplexity; и Chatsonic от компании Writesonic. Хотя все три используют технологии GPT-3.5., у каждого есть особенности. Мы будем составлять идентичные или похожие промпты, чтобы в конце выяснить, какой тип чат-бота лучше всего справляется с переводческими задачами. И первая задача, с которой чат-ботам нужно было справиться - это определить частотность слова. Для этого существуют корпусы текстов, но наша задача была узнать, можно ли сделать это с помощью чат-бота. Для поиска было выбрано слово «pollution», которое встречается в корпусе COCA 19195 раз. Чат-ботам было необходимо узнать, как часто это слово употребляется в американском варианте английского. На рисунках 1-3 видно, что ни один чат-бот не смог дать полезный ответ на вопрос. Тогда как Perplexity AI и Chatsonic отказались дать точную цифру, даже имея конкретный источник, где такая информация содержится, Sage и вовсе придумал её. Первый чат-бот не предоставил даже приблизительной частоты употребления слова. Тему недостоверной информации мы подробнее обсудим в соответствующем разделе.
How many times, does the word "pollution" occur in American English texts including all genres and spoken English?
]t is difficult ia determine tKe e*act number of time* the word
"pollut ion" accu rs In ...... .d ■ i . i if. ■ .! i 11 : ■ . a & it waul ri requl re
¿nfllyzjng a vase a mount of written and spoken material Ho'.^ovpr', L fan provide -out.- er.tjn-rares ' Vf on available data
According to ibt Corput of Contemporary AmL'i i .m: ■ i'. h [COCA], which iia large. balanced corpus of American English, (he word "pollution" appears 9.87 D times in the corpus as a whu-lo (as cf September 2021]. this includes a rang« of genres. including spoiieiv Fiction, tion-fkMon. and academic 11>.
it's worth noting that this numiiir only nrpiesews the occurrence* cf "pollution" in fh(f' ;. nrpus and may not be representative of .aI American English tents. Additionally. othpr corpora Or sOuirtl, such as news article . 01 social media, may yield different results.
Рис. 1. Проверка частоты употребления слова в чат-боте Sage.
What's the frequency of the word "pollution" in American English texts according to the COCA corpus?
il PEHPLEKirV
According to the search results, the frequency of the word "pollution' in American English te xts ca n be de te rm ined u si ng th e Corpus of С onte mpo rary д me г i со n E ng I i s h {COCA) 1 J 1. However, the exact frequency of the word "pollution" in the COCA corpus is not provided in the search results, The COCA corpus contains J.l billion words of American English from 1990 to 20tO and includes frequency information for each word 1 , The search results also mention a wofd frequency list of American English that is based on the Corpus of Contemporary American English *.
Рис. 2. Проверка частоты употребления слова в чат-боте Perplexity AI.
HCWr IrnV-rf 1НПМ ÓQtl INS wVfWtl 'pOflUttOe' OCCuf rTi АЛ'иЧ^ЛП Iö« Ii ¡tncJiddrilQ illl QHVM OKd CpOh№ El4)li3tV7
I m sorry. bu! I селом ргочкк un мсины» ririíw.T" ю »hüF qufctiiöo m ir wvtnjxJ г еч^-е analyiino fin «¡кпепьк« влчмшк d doli* »on Lntll'bh всю*» o* tic™«- d*ki ipoi«« 'LroioK Ii I» ei» dltfic<u4 to dlBtonitffi« r»-e оивс!
iHílritin*- pf Ijt:- 1ITQ Ъ&ЛП, .ra AotÜIGM hrttS OÍKJ lO yBrlfl«i>rat «П VOWtaji*»* «XÍ <0ГЧР(ИЬВО
ixuqí- Hlm^w, Я глп proNivki intaawnnilmn Dn Ihn dotiruFcn of patkiliorí and ¡Ft c^ftnrln I :гг bnvirbnmnnl and
Wtui*i> iiw (гмивпсу d itw vwwd "poliuiior>"" in Am«kc№ Engl*** 1вяВ eacorefiftg iú íha COCA c«pus?
I'm sorry. bu« I eonwi p<c.iïa en accural: агпиллм ю youi quesiion atooui íhe Ывемешеу o* íhe word "ркЛипоп"
t noNb tests according «he- COCA c™tví duc iq the amount ol do«» ood vocation In
IH^^iaO«? Hi^wn^r, bpçflri nn фу WKUCh iijwlli, pQOiiïhÇM-i if ,п Virm uçnql Ii? (UjWIhO (WWÙnçfc Of
inlrodu: lion Irtlta lhn oiTvin^rmTtnrtl сУ tubotóntui pi Ihirtg* fluí? с-ймДО hrtrrr, iW оЬэгхмпР^и! lo
POlluliürt ¿HA luv« iVAUw« c*lötli «Vi IlTä arrviiOrtrt^rtl. SuCh tri ilir jiV3 wA№r pOAyiîùtt eùuV-Xî 1й pÛùrtli.
■МЦПЧ11*. And hunvML SA vrtrll AS СОЛ1Г >Liul№Q 1ö Cllirole С lung«. Ifl rtÖiWÖn« poJklfœCftn CAUSO- l-ifcAllh pföbteif". h.jm.wt, »CÍ H r«pir AlQry (i.'fiWi СЛПОПГ. Lölil^sJ
Рис. 3. Проверка частоты употребления слова в чат-боте Chatsonic. 2. Поиск коллокаций.
Кроме частоты употребления той или иной лексической единицы, в процессе работы переводчикам время от времени нужно проверить сочетаемость слов, чтобы избежать ошибок. Итак, чат-ботам было необходимо предоставить список из 10 слов, которые наиболее часто употребляются со словом «pollution». Список должен был быть составлен в таком порядке, где на первом месте находится слово, которое составляет коллокацию с «pollution» чаще всех остальных. На рис. 4 мы видим, что Sage снова обратился к корпусу COCA, но его ответы не соответствуют действительности. И в COCA, и в корпусе британского английского BNC прилагательное «environmental» не находится на первом месте. Результаты на рис. 5-6 были взяты чат-ботами с сайта the Adjective Finder. Однако на сайте нельзя найти никаких точных цифр и даже количества текстов, на основе которых составлялся этот список. Информация, полученная с помощью чат-ботов, может все еще быть полезной лишь в том случае, если единственной целью переводчика является узнать, какие существуют коллокации с каким-либо словом, или найти коллокации, чтобы лучше понять оттенки значения лексемы. Грубо говоря, чат-боты не выполняют требование данного запроса.
CeriAinly. hffie ere ten ad>pctivifs thfll art1 Iftquvnlly used with thfr worid "pollutiori." beseel on the с orgau1» of L<SnU'mpbre г у Amoric'en Engliih {COCA}:
1. r-nvifonm Qntei J. л I г 3. wetvr ■4. industriel 5. toxic G. urban ~7. global ■H. chpfnicAl f>. atmospheric TO- wrlwt
It's worth nôtîiiii Ihd! the fréírufif^y öi Чтем? adj^Ctlv^i rniy VA»у dvpüHdinq ort th» genre o» typt* of t«sl bting analysed. Additiorwlly. there «may be other adjectives that ere frequently used with 'pollution" I hat ere not included1 in this lis!
Put them in the order of decreasing fmquéncy
Нфг» ere tih<* ten thui лго freqgfntiy UAiid vy«th the word
'pollution" »n thi> oídivf ôi fr«>tj« J &y, $n the
с .Mjiüi-, o»l С níiii4nfK>Miy Am^rh .in EriCjiioli (ÇQÇAJ;
1. cnvlronm cntíil
2. alr
3- Vv.lts*«
industrial 5. toxic
Рис. 4. Поиск коллокаций в чат-боте Sage.
Give mo a list of HO cidjectives that are most f ree|uoritly usod with* the word " pollutlon"
>i PtfiCLCKtrv
Hoft> is o lisi off la ücijeciivös thot oro most frt>quomiy usod wHh ttio worcf ~pollutlon" bosoci orii thß seoiCh reqults:
1. Environmorttol
2. Industrio!
3. Ätmospheric
4. Marine 5- Thermal
6. Inclüor
7. Urban
e. Orgönfe
Heavy IO. Transboundary
These cicijectlves are llsted in order of popufarity based on the Adjectlve Flndef Website 1 _ Other adjBCtlves related to pollutlon can be tound In the search res-ults as well, such eis "toxio." "glob-al/ "severe," "possible," and "widespread'
а ■* «
Рис. 5. Поиск коллокаций в чат-боте Perplexity AI.
Give me а lis! ol 10 adjeorives Hiar are rr.osi frequently lk«J with ihe wotti 'pollution". Pur therm ¡n order of popularity
I'm sony. but J cannot pnjvicie an accurate ansvjer lo your Question as Ihe frequency ol adjectives used the woid 'polkilion* varies gieafly ttspending on rhe conies! and source or The te*T. However, some commonly used adjectives !□ describepollulion incEude environmental, industrial. aTmospfteik:, marine. Thermal, indoor utfcan. organic, heavy, iransboundary 11]. It's important to note lhai pollution is a serious issue ihat has negative etfeots on (he enwronrncni and human health, incfiiding contamination, polluiani. aduireraiion. defilement, uncleannesj, toxin. undeanliness. poison. and dirtiness [31.
Рис. 6. Поиск коллокаций в чат-боте Chatsonic. 3. Сравнение паронимов.
Переводчик, безусловно, должен знать паронимы не только в своем родном языке, но и в том языке, с которым работает. Тем не менее, иногда приходится сравнивать два слова, чтобы лучше понимать, в чем их различия и в каких контекстах они используются. На этот раз чат-ботам было необходимо объяснить разницу между паронимами «sensitive» и «sensible», а также предоставить доступ к полным текстам, как это делают многие корпусы. На рис. 7. Sage действительно объяснил разницу между словами и дал примеры того, как следует использовать их в текстах. Однако чтобы получить доступ к полным текстам, нужно было запросить ссылки на них, что мы и сделали во втором уточняющем вопросе. Тот факт, что вам не нужно писать промпт полностью заново, является особенностью чат-ботов от OpenAI, которые запоминают ваши прошлые сообщения. Таким образом, даже если была совершена ошибка, всегда можно исправить её в следующем запросе. Perplexity AI обычно не нуждается в уточнении о том, что нам необходимы ссылки на исходные тексты, но мы все же сделали это. На рис. 8-9. видно, что напротив каждого предложения есть ссылка на источник, откуда оно было взято. Но ни одна из ссылок не была полезной по одной из трех причин: 1) ссылка нерабочая; 2) в тексте не было такого предложения с заданным словом; 3) предложение было взято из онлайн словаря, а не из реального текста. Что касается Chatsonic, то он предоставил всего лишь 3 ссылки, которые по тем же причинам оказались бесполезными (Рис. 10).
What is the difference between the words "sensitive" ond "sensible'*? Explain it to me and provide real examples of how they are used in context
The words "sensitive" and "sensible"' are often confused because they are similar In spelling and pronunciation, but they have different meanings and are used in different contexts.
"Sensible" means having or showing good sense or practical Judgment. It is often used to describe actions or decisions that are reasonable, logical, and practical. For example;
• If". Npnsiblf to s.ivf" rrton&y for a i .jiiny tj.iy.
• She? mi»de a sensible decision to buy a rciuihie car rslhpr than о flashy one,
- The manager took a sensible approach to solving the problem,
In these examples, "senslbleH Is used to describe a practical and reasonable approach or decision.
"Sensitive." on the other hand, means easily affected or influenced by something, often emotionally. H is often used to describe people, situations, or topics lh.il require careful handling or consideration. For example;
• Shr is л sensitive1 person who is iraSiiy upset by criticism.
• The issue of глее is a sensitive topic that requires careful discussion^
• The company took steps to minimize the impact of its operations on sensitive i.«nvironmfntal areas.
Рис. 7. Сравнение двух паронимов от чат-бота Sage
Givi* mr morr if.vj} cy;im pli^'. oi how I о usn thfwß woids ancl provide links for more context
Sure, here are more- evampln!: of How to use the» wqrdi "nm^itive'1 and "sensible"1 in context:
1. "Sensible"
- it's sensible lo wear a seatbelt when driving to reduce the risk of Injury in an .iccidont. (sourcp; 1 «с 1 p,;,//www.nhl s.i.goy/r i>;ky-drivinq/seat belts}
- The company took a sensible approach to cost-cutting by rrducing non-csscntiiil expenses rather than laying off employees, (source:
Https://wvvyw,CnbCrCOm/?0?0/0(>/0J/COron^vi« yf-rpcossion-businesses - are - c:u tf ing - r:os ts - to - su t vI ve.l»1: ml)
• It's Sensible lo have a ti.ii kinp рЗл i in cäsr your primary plan doesn't work outr (tpurce;
https://wvywtforbps.com/'.it(ir:/n%hlcy3;1 ,ihl/201 9/11 /20/why you need a backup plan even tf-you love-your job/? sh = bd3a3aa03&flj
2. "Sensitive"
* The patient's skirl was so sensitive chat even a gentUr touch caused pain, (source;
https://www, medic a lnewstoday.com/ai ticles/sensltive-skin causes}
Рис. 8. Запрос ссылок у чат-бота Sage.
What is the difference between the words "sensitive" and "sensible"? Explain it to me and provide real examples of how they are used and provide links for more context
FEUPLEKITV
The words "sensitive" and "sensible are often confused with each other because they sound similar oriel snore the root word 'sense," However, they have different meanings cjricj uflid in atfferent contitxti;. Ийгй is о br^gh^nwn of thf: cJjflerencQS ь^еел two words:
• "sensitive4 refers to о person's emotional stale or ability to perceive and respond to the feelings of others. It can also refer to something that is easily offected or domaget) by enternoi factors For exottiple:
* She is a sensitive person und gets upset easily. 1
• The 5lefn on your face is mqre sensitive thn" the ?kin on your orms. -' The com pony's profits are sensitive to changes in tno stock market. 1
• "sensible' refers to о person's practicality or ability to n~rcike good judgments bosed on reason rather than amotion. It can also refer to something that is practical or
reasonable For eyomple
+ He mods о sensible decision to save money Instead of spending] It all. 3
■ Wearing о helmet white riding a bike Js a senslbJe salety precaution. 1
The company's sens idle policies helped it weather the economic downturn, 1
In summary, "sensitive" is related to emotions ana perception, while "sensible" Is relotea to practicality and Judgment.
Рис. 9. Сравнение двух паронимов от чат-бота Perplexity AI.
The adjectives "sensitive* and "sensible" have different meanings and are used in different contexts 111. "Sensitive" means easily hurt or offended, highly perceptive, quick ro respond to slight changes or differences, and concerned with secret or delicate matters. For example. "Sensitive information was leaked to the press." On the other hand, "sensible" means practical, reasonable, arid having (or showing) good sense or sound judgment. For instance. "It's sensible to wear a mask during a pandemic" Here are a few tinks to articles thai use these terms in context: [4] L5J [61
To answer your second question. here are ten commonly used adjectives to describe "pollution": toxic, hazardous, harmful, dangerous^ dirty, contaminated, polluted, foul, noxious, and poisonous. It's important to note that pollution is a serious issue that negatively affects the environment and human health (71
Рис. 10. Сравнение двух паронимов от чат-бота Chatsonic.
Мы предположили, что, возможно, лучше указывать, откуда чат-боту нужно брать примеры, будь то СМИ или литература. Однако и эта попытка не увенчалась успехом. Чат-боты дают примеры, указывают названия и авторов произведений, но мы обнаружили, что таких предложений в текстах на самом деле нет (Рис. 11). Все примеры до единого были сгенерированы нейросетью, а не получены из реальных источников.
can you provide examples of how "sensible" and "sensitive" are used in literature
u pepplekit*
Horo or« r.om rt oxamplns oí how "no nsi t>la" and 'nonnltlvo" aro ijííoíj Irv i ¡to г a i и го: — 'Sho wem а яоп sitólo y Irl and dLd not panic." - From Ihn F.ourfi I Q arción" by Frannnr. Hodgeon aurneu '
* "H4 was о eört^uve« таг», ond he fed th« cold keenly." - F№fti 'the call o» ihe wild" t>y
— "She was a sunslblo woman, and sMn know that lharo was no p»olnt in arguing with him," - From "Pride and Pfejudice' t>y Jane Austen 3
— 'H« was a 8ert&itlvo artist nnd ho poured his hotirt and soul Into hin peainilntrjя - From "rho Plctura of Dorian Gray" by oscar wildo *
"She wüí a vendible nurää, and Nriew exactly wt>at to aa in an ernergenty." - From 'Оно Flow Ovor tho Cuckoo 3 Mont1" lay К on Kor.n у " Saure»!):
» 1 httpe;:^ / www.goocl road r,. с on uo Uîs / Ю4120 ■ sho-wau - cj ■ sonalblo- girl - amaf-dld -
not - panic
» 3 https; f/wwwgo^d read »сап^/ци сисеч/1РЗЯ1 л r%*> wo »-а-ее П9Н i ve - man a nd - he foil - Lhu calci
♦ 1 hllps7/www.goodrBadü.com/quot«c/IO304i-eh(j wob a 'jeníilblo woman and ah о - know- that - thoro
— * h ttp a : / / ww w.good road в .с от/ сц.1 atoü / ЮЗЭ 4Q - h н- was - a - sonalllvo-artlnt-anri- ho — pouied-hie-hea rt
• * hi ï pTi / / www çiaod read ».cam / qaatee/1 озя л з 4 he was sensible nuree-and вМо- knuw oxaclly - whal
Рис. 11. Примеры из литературы от чат-бота Perplexity AI. 4. Поиск синонимов.
Переводчик всегда должен пополнять свой словарный запас, чтобы уметь подобрать подходящий эквивалент в самых разных ситуациях. Из-за незнания синонимов одного и того же понятия или недостаточной подготовки, переводчик может допустить стилистические ошибки. Мы решили проверить, как хорошо чат-боты умеют подбирать синонимы. На рис. 12-13 мы видим, что ими было предложено множество вариантов. Perplexity AI даже привел примеры их употребления, а Chatsonic оставил ссылки на словарные статьи.
Рис. 12. Синонимы от чат-бота Sage.
sy попу m s of tho word "с I о vor"
"àl PCRPLUXITV
Haro is a lisl ai synonyms for tho word 'ctcivar" from various sources, including axamplus of liüw Ihwy aro usod ir» со n I uxt: » Astute; "He was on astute buslnesamon who know how to make a profit." '
• Brainy; "She was a fcjroiiny student who always got top gradas."
— Creotiv^' "Tho orti^t woknown for me creotiue ияо of color оn-d form." 3
• Cunning: "The thiol used cunning luetics to steal tho diamor»d." ■*
— Dßlt; "Thn nhnf r. dolt hands modo quick work of tho vofjntubloii.'
Genius; "The inventor woe о genius who cam* up with many groundbreaking icieos.- *
• Im ag I no t Ivo : 1ТПя wr I tar's Imaglnalivo starlets capfluatod roadors." ingenious: "The engineer s ingenious design solved о difficult problem."
— Ronourcnful; "Tho s.ooL.it won refiourcolul nnd QJwnys fouind о woy So fjolvo prohloms," ■ Smart! "The lawyer wok a srYieirt and sawy nogatlaror "
Рис. 13. Синонимы от чат-бота Perplexity AI.
ф
Web Search Results: [1] Synonyms lor CLEVER: intelligent, cunning, ingenious, bright, keen, quick apt, smart, shrewd, alert, astute, sharp: 121 Synonyms for CLEVER' innovate, imaginative, inventive, creative, ingenious, useful practical, artful: 13] Synonyms for CLEVER: amusingly ingenious, witty, nimble-witted.
The word "clever can be synonymous with intelligent, cunning, ingenious, bright, keen, quick, apt. smart, shrewd, alert, astute, sharp, innovative, imaginative, invents creative, useful, practical, artful, amusingly ingenious, witty, and nimble-wilted, among others DI2M,
Рис. 14. Синонимы от чат-бота Chatsonic.
После этого мы решили проверить, могут ли чат-боты подобрать к тому же слову синонимы, которые относятся к формальной лексике (Рис. 15-17). Кроме «intelligent» мы получили такие слова как «astute», «ingenious», «adroit» и «resourceful», которые действительно относятся к формальной лексике, если руководствоваться корпусом COCA.
The format synonym of the word "clever"
The formal synonym of the word "clever" is "intelligent", "'Intelligent" is d more formal word than "clever" and lis often used in acddr'mic c>i pa c it*> ■ ^inn.il ■ c»nti>xts tc> d<>scr itjn so moon«? who ha;, a high level O'f ' iiqnitiv- ability, r>'.i'.qninci -.killj.. and critical ihinl(inrj.
While- "clever" can sometimes h,avc a connotation of being quickwitted or cunning., "iriU'llitgoii!'' emph.iiiiies A broader range? of i'pi«1»^t-cpI ii >iliti-..-s. including problem solving, analysis, and comprehension.
Other formal synonyms of "clever4' include "astute/' "shrewd." and "resourceful/" which also emphasize a high level of mental acuity and strategic thinking.
Рис. 15. Формальные синонимы от чат-бота Sage.
Рис. 16. Формальные синонимы от чат-бота Perplexity AI.
The formal synonym for the word ^clever"
A tofmal synonym few The word "clever" could be "astute." This term implies o high level of intelligence or shrewdr>ess. particularly in matters of strategy or decision-nnakinig. Other formal synonyms for "clever" could include "adroit." ingenious.' or "resourceful,* each of which suggests a high degree of skill or proficiency in a particular area. Ultimately« the choice of which synonym ro use may depend on the context in which the word is being used, as well as the tone and style of the piece of wfiting.
Рис. 17. Формальные синонимы от чат-бота Chatsonic. 5. Подбор рифм.
Следующей задачей стало практическое применение чат-ботов в переводе поэзии. Мы не говорим о машинном переводе с помощью нейросетей, так как пока это считается недопустимым по вполне справедливым причинам. Мы предположили, что чат-боты могут подбирать наиболее подходящие рифмы к уже переведенным строка. Переводя поэзию, переводчики давно используют специальные сайты, которые выдают списки рифм к заданному слову. Тот факт, что чат-боты способны учитывать контекст, мог бы стать их преимуществом, так как в теории они могли бы из всех возможных рифм подбирать те, которые лучше всего подходят по смыслу. Для эксперимента мы взяли стихотворение, на примере которого российский лингвист, переводчик и профессор Д. И. Ермолович в 6 выпуске цикла видео «Языковые тонкости» на сайте www.youtube продемонстрировал, как создается поэтический перевод. Чат-ботам необходимо было для третьей строчки найти слово, которое рифмовалось бы с первой, которую Д. И. Ермолович перевел так: «Душа утомлена - не хочет перемен». Sage подобрал слова «вреден» и «суетен», но они не рифмуются с первой строкой, так как в них ударение падает на первый слог, а не на последний (Рис. 18). Perplexity AI не удалось на основании оригинала найти рифму к слову «перемен». Зато чат-бот может дать список рифмующихся слов, не связанных по смыслу (Рис. 19). Краткое прилагательное «безмен», которое предложил Chatsonic и которое на самом деле означает «огромный, безмерный», совсем не подходит, хотя и рифмуется с первой строчкой (Рис. 20).
Out upon сНлгчзи.'! It; tirus tbe hvurt And weighs the» поЫс -iplrit down Л vain, vain world Indeed thou ¿art Thai can such vi If condition iiwn.
hiixi a rhynn" to iki-fr thifd lino if tl>o hi-.t lino i~: Itansint^d as "'/lvt-i-r*1 УК»МлсгНп Mf XO*<i>T PWf(.M(MiN"
[I Ihi- iirUT lln** IS tr^iiOvitiid ЛЧ Дуй»« утомлеил •-«■«-> ХОЧ4-1 notX'M&H" (rn<fänir4j "The soul >> tlr*d «.lows «>oi went ö
po^Sttblp rhyme for Ihe third lire uf th«? pöem could be:
"Ты, мир. ироДен и суетен'1 (pronounced "Ту, rrtlr. vredcп i suyeten")
Which "vou, world, ift* haimful and vain." This rhyme
mainlaln^ the s-ame? rhyme ьсЬчтпе -лs thi original poem (ABCO).
Mere are some other possible rhymes for the third line of the poem. using the same translation of the first line (""The soul is tired - does not want changes"):
• "Tw. mh|j. tuci'm m rrnfTyw" {pronounced "Ty. mir. tesen I gnetush") - which means "You, wor(d, are narrow and oppressive." This rhyme also maintains thw original tliymi-(ABCB).
» "Tbi. mh[j. acHkbh m o6man'JMu" (pronounced Ty. mir. lozhen i □bmanchlv") - which means "You, world, are false arid
Рис. 18. Подбор рифм от чат-бота Sage.
What is a possiblo rhyme for the third line of the poem if the first line is translated as Душа утомлена - не ¿¿омет перемен"
perpleki1v
i m поггу, i could not find dhy ейигсос (licit pfOvldo cj rhyme (or tho third lino of the* poom "Out upon changel it tires the heart And wefghe the noble -spirit down A vain. vain worfd indeed thou ort That con tuch vile condition own " without ueing о cilotionory or English toachinc} wot>iilito However, you can ияо tho following resources to find rhyming wordr»: • fthymeione: hitps. / / www rhymeione.eoin/
- WarciHlppo: htlp:; //www.wardhlppo.com/
- voufOlctianacy / У www. у ou * d ic t la»(у. com/
Thuso rouourcos allow you to soarch for rhyming words basod on tho word you onlor. You con til а о filter the results, by syllable count, primary vowel, and more.
i % rhvrriu/onu i «Щ» farchive ■ £ 3 Я OS
1ft retMUKiwwriis
I if >c] t л a f 3 r 1 ? и
what are some Russian words that rhyme with "перемен"
>1 PRRPklKTT'V
Horn aro snmo Runsion wards that rhymo with "Пвремвн":
Одмен (odmen) СаМООбМбИ (ftamOobmen)
- НвабЪйскиМ (nnobynnnIm) • Необъятен (neobyoten)
- Непонятен (nopoyaton) непонятлив CnepoyotHv)
Рис. 19. Подбор рифм от чат-бота Perplexity AI.
Tho poom:
Owt upw ch<w№! I» «г« tho hwt ArKl wolfjhi tho nobk- ftpirir down A vflirt, vftin world fnelood thOu Or I Thar can such vila cond«>»on own.
ТПе ftrsl line is. iransPalcd as ''Дуии угамясш - хоче-т f-jnd a rhymo ui Russian lo tho woid 'лереыея' ihai
convoys tho moaning of or»o o1 the words in Iho Ihircl lino ol tho poem.
A possible fhymO 'or * передои" irt Prussian thai convey! Iho m-Ooninti Of "vniri" Irt lh«rd lino of the pOerrv is имен" fceicmon), The word '6fis«H* means "uadow," "war ihless-/' от "lufiJe" and can bo used lo describes something ihor scrvoi; no purpose or value. Therefore. iho- Phird Une of the poom could bo fronslaledl as Ты. лпер пиетпыА n где T.TtK м гле nofn£>K nitpiiiJi4 (You. VD4n and worltil«! world, whore decay and vice п«1|.
РЬцФМ № FhO wOfcl 'пгремсн* «П Rutiiirt
Here's, a rhyme for "пе^зас-м" in Russian: I his means "times" in Eibgitsfrv
Рис. 20. Подбор рифм от чат-бота Chatsonic.
6. Предпереводческий анализ текста.
Предпереводческий анализ текста является неотъемлемой частью работы переводчика. Однако это рутинная работа, которую можно автоматизировать. Чат-ботам было необходимо на основании отрывка из текста ответить на заданные вопросы, что помогло бы переводчику лучше понять, с каким текстом он работает. Первый отрывок мы взяли из романа Марка Твена «Том Сойер», не указывая названия или какой-либо лишней информации. Полученные результаты отличались, и лучший ответ выдал чат-бот Sage (Рис. 21). Правильно определив автора и название произведения, он без труда нашел дату публикации текста и его жанр. Ответы на другие вопросы были тоже верными. Perplexity AI определил автора, название, но дату публикации ему найти не удалось (Рис. 22). Также ответ на 4 вопрос о целевой аудитории не дает нам никакой полезной информации («Целевая аудитория текста - это читатели книги «Приключения Тома Сойера»). Chatsonic не смог определить дату публикации текста и точно установить жанр текста (Рис. 22).
"Well, t know. It's jflfiíí that » what it ts. forty times I've said If you rlifiri'l let that jam alone I'd -skin you, Hand mn fhnt switch."
The switch hovered in the ¿sir--the? peril w.s"; de ripe rate-
"Myl I on к behind you. nunVl"
The old lady whirled round, and snatchc?d her skirt» out of danger. The lad fled, on the instant, scrambled up the hk()li hoard-f«rice, and disepp^ni't'd over it.
find out: 11} who is the author of the textV 2) when w<ss it published? where w¿i% the texrt token from? 4) who is the target
audience of the text? b) whöl Is the purpose of this lext tibnt it was written fori 6) what Is. the style of the text? '/') what Is the genre of tho tmcl?
1. The author of the text is Mark Twain '. Thp t f>-.«: t jf-, an excerpt from the novel " 1 he a i I i -i itor i ■■ •; . .1 Ilií-í-i Stiwyi-i," which was first published in 1876
3. The text was take" from the novel " t h< Adventu* (- of i-hyi S.iwyi'i,"
Jí. The target audience of the text is general readership.
Б. The purpose of the text is to introduce the character of Torn
Sawyer ."and hiis пи-,- I..... ■ ■ i ri.>tii<->- through humor and vivid
desc r ip tion.
&. The styl«." of the text is töMoguiaP and hurriorOus, with a focus on dialogue and ripilv-^ UirnjUiV)e that vividty depicts the
scene and characters
V. The genre of the text is fiction, specifically a novel.
Рис. 21. Предпереводческий анализ «Тома Сойера» от чат-бота Sage.
"Nothing."
-MoChinar Look ot youf hondt. And look ot your mouth, What I« mot truckt*" "l¡ don't know, aunt."
r'We(i, I know. It's Jam — thal'G what it Is. Forty timos I've said If you didn't Jot that Jam alono I'd skin you. Mond me that ówitóh."
The switch hovered in the air—the peril weis desperóte™ "Myl Look: bohlnd you. punt!"
ТПо old lady whirled round, and snatcho-O Пог = kIrIn out of dangor. TПо lad lied on tno Instant, scrambled uip tho higih board-lenco, ond dlcappoared over It.
Find out: 1) who I* the author of the text У 2} when woe i с published? 3} where woe the text token fror»? л) who Is the torget audience of the text? what is the purpose ot rhls text that It was written fori* 6} what i я the etyte of the text? 7 J whot I« the cjonre of the toxt?
"и pen^LíKZTv
I. Tho author of tno text Is Mark Twaln.
? The publlcolion dote of the te*t is not provided in the seorch results, 3. Tho text Is taken from tho baok "Tho Advuntureis of Tóm Sawyor" by Mark Twain. 4 The torget audience of the text is leaders of the book "The Advontures of Tom Sawyer", ■>. Tho purpose oí tho text Is to toll a story and entortaln tho raadars. »3, The style of the text is informen ond conversotionai. with о touch ot humor. Tho genre of tho text Is fiction, specifically О no vol.
Рис. 22. Предпереводческий анализ «Тома Сойера» от чат-бота Perplexity AI.
The old lady whKtüd round, and snaiched tvsr skirts out of danger, hie lad Had on ihe instant, scramblod tip Ihe high
F-Jnd out: 1) who is the author or tho lexf? 2) when was <l pufrlisl-md? ^i) where was lbs teoc* lohen from? who is il-to Dudl№X4 Of 1ючГ? 5} wh-ftf rt Ibo jX.ir.pw'iii «if Ihift 1>Фк» Ihöt if wftö writi*}«". fO»? Oi whül i® tbf atyl^ of Iho fcwf7
Sr The <-K Ли;-1 ри1>1|г-:Л11<Ь«"« t'JrtttV Ot Unci 1 r'ioi 1 i-t f'rf[Ъч«tf^-Ti: il'l H ie irtlüi
Ли Tho text was laben from о book от n literary work written by Mnrb Twain,
I hp toroe' audlWKO of the 'ек' is likoty readers o1 Mark 1wa>n'i works or Ions of lifofüluro in general, b. Tho purpose of itvis toxt hi to cmc-rlain and йпдацв tho leodw WwJih a humerüta ai>d rolatafcilo sJory. o. The aryle üf iho torn is eie-M;.ripiiv*? And ^uiie^ue-cirivnn, with . i issvush of humo«
Рис. 23. Предпереводческий анализ «Тома Сойера» от чат-бота Chatsonic.
Следующий текст для анализа был взят с новостного сайта CNN. В этот раз ни одному чат-боту не удалось установить дату публикации или автора (Рис. 24-27). Как утверждает OpenAI, GPT-3.5 располагает только данными до сентября 2021 г., что, возможно, является причиной, почему нейросети не смогли определить дату публикации. Поэтому была найдена новость, относящаяся к 2019 г., про лесные пожары в Австралии и заданы повторные вопросы. Как мы видим на Рис. 25 чат-бот не может определить автора текста,
дату или источник. Другие два чат-бота также не смогли ответить на данные вопросы. Perplexity AI утверждает, что текст был взят с ресурса South China Morning Post (Рис.26). Мало вероятно, что тот же самый текст действительно был опубликован на данном сайте, так как с момента его публикации в CNN не прошло и суток, а ссылка, которую предоставил Perplexity AI оказалась нерабочей. Chatsonic вовсе не смог провести анализ текста и запросил источник, откуда была взята информация (Рис.27).
**TJhw».r*>"4 prohahly SOme «;rjnrihhivg iitokind in Holijiru) fujur»-1- out what this means for Putin (joinq forward. especially il It means a гтюгс* fractured Ru^h or » Putin who i s ver y much weaktfnfd," ял id Chong Ja Ian, an atKociiito profossUr of politk.vjl sciehcv al the N.ition.tl Univo?rsity of Sinfjapore
Find out: 1) who is the» author of Iho toxt? 2) wht?ri was it published? 3) where was the text taken fram? who is the target audienw ol the («xt? 5} wiv<at is the purpose ol this lext that it was Written for? 6) who! «s the styl<- of the text? /> what is the ijenre of
thn toxi?
1. Thp .luth о г of tho text 15 not ipecifJed.
2. The Uli< iil<ori ■ t■ OÎ Ihe lext is not ûpocifiéd.
3. The text appears tes be an artiefe? from a news or analysis publicetiorv but the specific source ïs not given.
4. Tho targpt .ltidlpncp of tho text is likoly rp^dnrs Internstod in iriifrnation.it politic and China-Plussia relations.
5. The purposо of the text is to än^iy^e China'» response to the retent insurrection in Ruîsîa artd its Potential impact on Ctiina-Russin relation« and China'® <jic.l>.-*l -.11 .,t... ry,
6. The» stylo- of tho t(?xt is informiitivo and .în.ilyticflL with л focus On providing contexl and expert nplnjons on the topic.
7. The genre of the text is iikely . iew- or commentary.
Рис. 24. Предпереводческий анализ публицистического текста от чат-бота Sage.
Mconvvhilpj aCrovu Victoria, over 200.000 heetareü bav*» alurnrly been burnt in thr" fires. riccordliit) to Ihe state's l-mnrf|rtriiy Mnnaadmwnt C'?rnmienk>ner. Andrew Crisp. ' le warned; "It itill л dynantic and tf^n^eroii-. situation.11
I Ind out: 1J who ks the author of the text/ i) when was It puhlivhodT 13 wl-iete w.r. ihe «i-ki ink«4i from? 4) who Is the taifjet audlencct of Iii«- text? Ь) wl t.ii ¡г» I hi1 purpose» о I Miir. it'Kt ihni it was written for/ G} what is the style- of the fexli' "/) what Is thfr qenre of thn t«xl?
I"r»> son yr built I cannot dr'K'rniino the author of the toxt dä It was not provided in the çjiven information Abo. f don't Have a-ccess to the »"ил«! elate the lexl was published, but It appear« to he a reerrnt news report.
or publication tha
The- text was likely taken from a new1- w^ cövist i cvri^at ^vorits.
I he target audience of the text Is likely the general public wHo are interested In or affected by the ongoing fires Jn Victoria and New
South Will««».
The purpose of the texl Is to Inform leaders about the current »lïuotlon of th.. fir«»-"- VktOrlo .»nd Nyw SÖuth Willem, including the damage caused, tlie number of people affected, and the efforts being made to control the fires,
The style of the text is Informative and descriptive, providing details about the situation and quotes from t>yewitnes&es.
The genre of the text Is likely news
Рис. 25. Предпереводческий анализ текста 2019 г. от чат-бота Sage.
"There's probobly ноте scrombling eround Яr% eeijin^i to figure out whet thie mean* for Putin going torword. Mpeelatly ll it meont о more rroetured Ruaslo or о Putin who ie very much woakonod," sold Chong Jo ton, an ansoclnte profnnnor of politic: о I aclnnco at tho National University of Singapore.
Fines out; О who I» the author of the text? 2) when woe It published? 3) where wa* the text takon Irom? 4) who in tho torcjoi audlonco ol Iho tout? 5} whot 1« thn ригроя» of this trrxt that It was written lor? g) what is tho stylo of the text? 7J wnot lis tho genre of the toxt?
I The text does not hove о specific outhor, 2. The doter of publicOtlart is not provided In the text.
'A, Tho toxt was. taknn from tho nows wobalto, South China Morning Post.
Л The target audience of the text 1-е reodere of the South С hl no Morning Poet who ore
Interested In intornotieitai rotations nnd politics Б. The purpose ol the text it; to report on Chi no's support lor Kusslo öfter о shott-iived Insurrection and to provide onolysls on the Implication« of this event for China's ro'çitlon^nip with Rur. л I о and tho Unit rid Stotna. 6. The style or the text is formol о no Informative, with о fooue on providing factuol
Information and enpert analysis. ? The g«nrw of the text Is news report or onalyeie.
Sourc nr.:
Рис. 26. Предпереводческий анализ публицистического текста от чат-бота Perplexity AI.
Chine* has voiced support for Russia offer a short-lived insurrection posed tho gravest challenge to the ЭЗ^уеаг rule of Vladimir Pulir», a clone partner of Chlneie leader XI Jinpi-np In his. ipush for a new world order end strategic
Tho brio« mutiny by Tho weej'w m&rcooary aroop boyond Kuumi. ¡nciooinfj in mtfighborin$ CMhfc
where Xi hns forged a strong rapport with Toilow authoritarian Putin thanks to their mutual distrust of rho Went л aw a regie bond rhot has only deepened in recent years.. oven after Moscow's srumbling invasion of Ukraine.
"There's probably some scrambling around! in Beijing lo figure auf what Ihis moans lor Pulen going Forward, especially if ii mean* a more fractured Russia or a Pu«»n о Is very much weakened." sa¡d Chon# Ja Ian* an professor cA pol.r.c nl science PÍ the NalKmal Uniyetshy of Singapore,
Fand out? who is ihe author o( ibe re*i? 2} when was ii published? 3-) where was ihe hwt relien Irnm? A) who is the target audmnce ot the lowf? Ы what 15 the purpose of this toxt thof «Г was written for? C>l what cs Iha style of tho footf?
^^ I'm sorry, bu> 1 ■!"><■ given Wei? $carch Results do not provide any information about tho iewi you haw provided. Couid.
you piense provide ma with the source of I ha text or any relevant Information about it so thai I can assist you belter?
Рис. 27. Предпереводческий анализ публицистического текста от чат-бота Chatsonic. Обсуждение результатов.
1. Качество предоставляемой информации.
Результаты исследования подтвердили утверждение М. В. Прошиной о том, что нейросети могут генерировать ответы не только соответствующие действительности, но и абсолютно неверные. Все три чат-бота не раз обращались к непроверенным сайтам в процессе поиска либо же на несуществующие источники, даже когда необходимая информация находилась в свободном доступе, как в эксперименте со сравнением двух паронимов. Они могут неверно определять значение слова. Единственный раз, когда ответы чат-ботов полностью удовлетворяли запрос, это поиск синонимов. В этом случае они обращаются к словарям и даже могут верно определить регистр слов несмотря на то, что даже самые проверенные словари не всегда указывают данную характеристику. Не всегда точные ответы были даны на запросы об анализе текста. Таким образом, чат-боты действительно могут быстро искать информацию, какой бы ни был запрос, однако, чтобы получить достоверные данные все еще приходится обращаться к традиционным методам поиска.
2. Способность анализировать информацию и другие возможности.
Выяснилось, что несмотря на то, что GPT-3.5 был обучен на огромном массиве лингвистических данных, чат-боты по какой-то причине не могут подсчитать, сколько раз в текстах было употреблено то или иное слово. Один из них обратился к корпусу английского языка COCA, но выдал недостоверную информацию, что наводит на мысль о том, что чат-бот, не имея возможности пользоваться корпусами, сам сгенерировал цифру. Похожая ситуация произошла и с поиском слов в контексте, когда чат-боты ссылались на специальные сайты для поиска цитат, откуда они якобы нашли предложения. На этих сайтах нам не удалось найти те же примеры, которые приводили чат-боты, что означает, они действительно не могут пользоваться функциями других сайтов. Не совсем понятно, зачем генерировать несуществующую информацию, когда есть множество открытых источников, где не обязательно использовать функции сайта, чтобы найти слова в тексте. Большинство чат-ботов могут правильно определить жанр текста и даже его цель, но не дату публикации или источник. Однако любой переводчик может с тем же успехом самостоятельно ответить на эти вопросы, бегло прочитав текст. Чат-ботами были предприняты попытки подобрать рифму к слову, но ими не были учтены ударения в словах. Тем не менее, полезной функцией чат-ботов остается возможность дополнять свои прошлые запросы, уточняя их.
3. Какой чат-бот лучше?
Начнем с того, что самым неэффективным чат-ботом оказался Chatsonic. Он не разбивал информацию на абзацы, что затрудняло восприятие текста. Кроме того, из трех чат-ботов Chatsonic приводил меньше всего примеров и источников при этом поиск ответа занимал в среднем 1-2 минуты. Хотя разработчики утверждают, что он может использовать актуальную информацию Гугла в поиске, его ответы не были полезнее, чем у других двух чат-ботов. В процессе работы с Chatsonic приходилось не раз столкнуться с ошибками и вводить запрос заново. Вдобавок ко всему этому, Chatsonic не смог провести анализ текста, даже когда вся необходимая информация для ответов на вопросы находилась в свободном доступе.
Sage и Perplexity AI были одинаково удобны в использовании: информация разбита по смыслу, каждый пример пронумерован, быстрые ответы. Тем не менее, мы отдаем предпочтение чат-боту Sage, так его анализ текста оказался самым полным. Недостатком Perplexity является его же преимущество, а именно то, что он всегда оставляет ссылки на то, откуда была взята информация. Когда вопрос касается какой-либо неочевидной информации или информации, которой чат-бот не знает, он генерирует собственную, но продолжает оставлять нерабочие ссылки.
4. Чат-бот на замену словарям и корпусам текстов: удобство в работе.
Сама идея проведения исследований или решения переводческих проблем без помощи каких-либо сложных программ, звучит привлекательно. Однако здесь есть два момента. С одной стороны, гораздо легче пользоваться одним инструментом, а все запросы составлять простым языком вместо того, чтобы изучать функционал нескольких инструментов, чтобы эффективно искать информацию. С другой стороны, научившись пользоваться, например, корпусами, переводчику требуется выполнить меньше действий и при этом получить качественную информацию. Используя чат-бот, пользователь вынужден учесть все, что может повлиять на ответ и выразить это с помощью слов. В итоге составление промпта может занять у переводчика слишком много времени. Кроме того, чат-боты не могут предоставить доступ к полному тексту, в то время как в корпусе практически всегда можно получить более широкий контекст. Стоит отметить, что им хорошо удалось объяснить различие между словами «sensitive» и «sensible», также искать синонимы, поэтому в теории, учитывая, что они оставляют ссылки на словарные статьи, их можно использовать вместо словарей.
Выводы. У диалоговых помощников есть свои плюсы и серьезные минусы. Качество предоставляемой информации, а также источники, к которым обращается искусственный интеллект, зависит от компании, которая разрабатывала чат-бот. Решение большинства переводческих задач все еще им не под силу, а их способность повысить эффективность и продуктивность в поиске информации, о которой утверждают Р. Фираиана и Д. Сулисворо, остается под сомнением. Любая информация, полученная с помощью чат-ботов, нуждается в проверке на достоверность, что отнимает много времени. Языковая модель GPT-3.5, которую на сегодняшний день использует большинство чат-ботов, не позволяет им стать одним из инструментов в арсенале переводчика. По-прежнему удобнее обращаться к разным ресурсам в процессе перевода, чем составлять длинный запрос с учетом возможного недопонимания со стороны искусственного интеллекта. Тем не менее, у чат-ботов все же есть потенциал, и они могут стать полезными в работе, если будут решены следующие проблемы: а) фальсификация данных; б) неспособность пользоваться функциями поиска других сайтов; в) неспособность подсчитывать частоту употребления слов и выражений в текстах; г) указание ссылок на несуществующие источники; д) отсутствие учета ударений в словах при подборе рифм; е) невозможность получить доступ к полным текстам.
Библиография
1. Артамонова М. В. CAT-системы в подготовке специалистов-переводчиков // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования. 2022. Т. 13. № 2. С. 50-53.
2. Биккулова О. С., Ивкина М. И. Чат-бот в методике преподавания РКИ // Мир Русского слова. 2021. № 1. С. 91-96.
3. Зильберман Н. Н. Использование технологий чат-ботов при формировании говорения в преподавании иностранного языка. На примере русского языка как иностранного начального этапа обучения // Гуманитарная информатика. 2007. № 3. C. 110-116.
4. Копытова А. В. Лингвопрагматические особенности ситуации общения «человек -чат-бот» // Человек: Образ и сущность. Гуманитарные аспекты. 2023. №2 (54). С. 123-139.
5. Коробова А. Н., Чижик Н. Д. Использование чат-ботов в качестве дополнительного помощника для абитуриентов МРК // Научная конференция учащихся колледжа: материалы 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР. Минск, 2022. С. 70-73.
6. Прошина М. В. Современные методы обработки естественного языка: нейронные сети // Экономика строительства. 2022. №5. С. 27-42.
7. Хобсон Л., Ханнес Х., Коул Х. Обработка естественного языка в действии. Санкт-Петербург: Питер, 2020.
8. Aleksandrova E. V., Trofimova N. A., Rubtsova S. Yu., [et al.]. Audiovisual content analysis in the translation process // Journal for Educators, Teachers and Trainers. 2023. Vol. 14. No. 3. Pp. 262-268.
9. Firaina R., Sulisworo D. Exploring the Usage of ChatGPT in Higher Education: Frequency and Impact on Productivity // Buletin Edukasi Indonesia. 2023. Vol. 2. No. 1. Pp. 3946.
10. Javaid M., Haleem A., Singh R. P., Khan S., Khan I. H. Unlocking the opportunities through ChatGPT Tool towards ameliorating the education system // BenchCouncil Transactions on Benchmarks, Standards and Evaluations. 2023. Vol. 3. No. 2. Pp. 1-12.
11. Luo B., Lau Y. K. R., Li C., Si Y-W. A critical review of state-of-the-art chatbot designs and applications // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2022. No. 12(1). Pp. 1-26.
Результаты процедуры рецензирования статьи
В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.
Статья посвящена одной из актуальных проблем современности - чат-ботам, которые активно занимают действенные позиции в разных сферах жизни человека. Автор работы ориентирован на рассмотрение данных программ в режиме перевода, что поддерживает актуальность исследования, определяет его новизну. Как отмечается в начале труда, «на сегодняшний день достижения в сфере искусственного интеллекта уже давно применяются в переводческой деятельности. Умение работать с Computer-Assisted Translation программами является необходимым навыком переводчика и требованием многих работодателей, так как эта технология значительно облегчает процесс перевода.
Со временем были разработаны Computer-Aided Interpreting системы - программы для устных переводчиков, которые снимают с них часть нагрузки и позволяют сконцентрировать внимание на смысле слов. В основе этих программ лежат технологии Translation Memory, Machine Translation и Speech Recognition». Цель исследования уточнена, конкретизирована: 1) проведение обзора исследований, посвященных чат-ботам, использующим технологии ChatGPT, их применению в переводе и некоторых смежных областях; 2) проведение эмпирического исследования для проверки способности чат-ботов предоставлять переводчику достоверную лингвистическую информацию и решать другие переводческие задачи; 3) выяснить, насколько отличается качество информации, предоставляемой чат-ботами, использующими технологии компании OpenAI, в зависимости от того, кто их разрабатывал; 4) определение и обсуждение ключевых вопросов, связанных с эффективностью применения чат-ботов в переводческой деятельности. Работа имеет завершенный вид, она грамотно составлена, наличного текстового объема достаточно для раскрытия темы. Практический характер исследования наличен, обозначено, что «эмпирическое исследование проводилось на базе кафедры лингвистики и перевода института гуманитарного образования ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова» в 2023 году. Его целью была проверка способности трех чат-ботов Sage, Perplexity и Chatsonic, основанных на технологии GPT-3.5, эффективно выполнять функции помощников переводчиков, осуществляя поиск информации и решая некоторые другие переводческие задачи, а также определить, какие проблемы и вопросы нужно решить разработчикам GPT и чат-ботов, чтобы сделать использование диалоговых помощников эффективным». Дробность текста на т.н. смысловые блоки позволяет потенциальному читателю двигаться вслед за автором, ступенчато осваивать материал. Стиль работы соотносится с собственно научным типом, терминологический блок используется верно. Уместно автор включает в работу пиктограммы, она аргументируют анализ, иллюстрируют ход исследования. Например, «кроме частоты употребления той или иной лексической единицы, в процессе работы переводчикам время от времени нужно проверить сочетаемость слов, чтобы избежать ошибок. Итак, чат-ботам было необходимо предоставить список из 10 слов, которые наиболее часто употребляются со словом «pollution». Список должен был быть составлен в таком порядке, где на первом месте находится слово, которое составляет коллокацию с «pollution» чаще всех остальных. На рис. 4 мы видим, что Sage снова обратился к корпусу COCA, но его ответы не соответствуют действительности. И в COCA, и в корпусе британского английского BNC прилагательное «environmental» не находится на первом месте. Результаты на рис. 5-6 были взяты чат-ботами с сайта the Adjective Finder», или «Переводчик, безусловно, должен знать паронимы не только в своем родном языке, но и в том языке, с которым работает. Тем не менее, иногда приходится сравнивать два слова, чтобы лучше понимать, в чем их различия и в каких контекстах они используются. На этот раз чат-ботам было необходимо объяснить разницу между паронимами «sensitive» и «sensible», а также предоставить доступ к полным текстам, как это делают многие корпусы. На рис. 7. Sage действительно объяснил разницу между словами и дал примеры того, как следует использовать их в текстах. Однако чтобы получить доступ к полным текстам, нужно было запросить ссылки на них, что мы и сделали во втором уточняющем вопросе. Тот факт, что вам не нужно писать промпт полностью заново, является особенностью чат-ботов от OpenAI, которые запоминают ваши прошлые сообщения. Таким образом, даже если была совершена ошибка, всегда можно исправить её в следующем запросе. Perplexity AI обычно не нуждается в уточнении о том, что нам необходимы ссылки на исходные тексты, но мы все же сделали это. На рис. 8-9. видно, что напротив каждого предложения есть ссылка на источник, откуда оно было взято» и т.д. На мой взгляд, основная цель исследования достигнута,
поставленные задачи решены. Выводы / итоги по тексту соотносятся с основным блоком: «У диалоговых помощников есть свои плюсы и серьезные минусы. Качество предоставляемой информации, а также источники, к которым обращается искусственный интеллект, зависит от компании, которая разрабатывала чат-бот. Решение большинства переводческих задач все еще им не под силу, а их способность повысить эффективность и продуктивность в поиске информации, о которой утверждают Р. Фираиана и Д. Сулисворо, остается под сомнением. Любая информация, полученная с помощью чат-ботов, нуждается в проверке на достоверность, что отнимает много времени. Языковая модель GPT-3.5, которую на сегодняшний день использует большинство чат-ботов, не позволяет им стать одним из инструментов в арсенале переводчика. По-прежнему удобнее обращаться к разным ресурсам в процессе перевода, чем составлять длинный запрос с учетом возможного недопонимания со стороны искусственного интеллекта. Тем не менее, у чат-ботов все же есть потенциал, и они могут стать полезными в работе, если будут решены следующие проблемы: а) фальсификация данных; б) неспособность пользоваться функциями поиска других сайтов; в) неспособность подсчитывать частоту употребления слов и выражений в текстах; г) указание ссылок на несуществующие источники; д) отсутствие учета ударений в словах при подборе рифм; е) невозможность получить доступ к полным текстам». Работа имеет цельно-завершенный вид, она будет интересна и полезна как профессионалам, так и только начинающим исследователям (переводчикам).Требования издания учтены, текст не нуждается в серьезной правке и коррективе. Рекомендую статью «Чат-бот как инструмент в работе переводчика» к публикации в журнале «Litera».
