Цифровизация и новые вызовы переводоведения: СНО «Транслятология» открыло цикл заседаний «Научной весны ‒ 2026»
Студенческое научное общество «Транслятология: история, теория, практика» дало старт циклу открытых заседаний СНО Института филологии, журналистики и межкультурной коммуникации ЮФУ в рамках ежегодного фестиваля «Научная весна ‒ 2026».
Ключевой темой первого заседания стали «Современные тенденции в переводе и переводоведении». В фокусе внимания участников оказались процессы цифровизации отрасли, внедрение нейросетевых технологий и компьютерных средств перевода, а также трансформация профессиональных компетенций переводчика в новых условиях. Примечательно, что свои исследования представили не только отдельные студенты, но и несколько научно-исследовательских групп, что отражает растущую тенденцию к командной работе в академической среде.
С первым докладом «Валидация терминологических глоссариев в CAT-среде Onega-T» выступила Дарья Ершова, студентка 4 курса направления «Лингвистика». Докладчица подробно остановилась на методиках проверки и стандартизации терминологических баз, а также продемонстрировала, как интеграция пользовательских глоссариев в CAT-среду позволяет повысить точность, сократить количество ошибок и обеспечить терминологическое единообразие в профессиональных переводах.
Магистранты 1 курса Екатерина Волошина, Илья и Ксения Григоренко в своём докладе проанализировали сущность, преимущества и ограничения нейронного машинного перевода от Google. Участники дискуссии пришли к выводу, что, несмотря на высокую скорость генерации и адаптивность системы к разным доменам, качество перевода по-прежнему требует критической лингвистической оценки и учёта прагматического контекста.
Группа исследователей 1 курса магистратуры в составе Никиты Белько, Дамира Мезенцева, Анастасии Лысенко, Екатерины Писаревой и Марии Щербиной представила доклад «Принцип работы системы машинного перевода Яндекс». В нём были раскрыты особенности архитектуры нейросетевой платформы, методы обработки широкого контекста, многоязычной адаптации, а также специфика работы с русскоязычным сегментом данных и обработки омонимии в автоматическом режиме.
Завершило программу выступление группы в составе Екатерины Григорьянц, Юлии Егоровой, Анастасии Смирновой и Дианы Филипповой с докладом «Постредактирование машинного перевода на примере общественно-политической речи президента Франции». Авторы продемонстрировали практические алгоритмы редактирования автоматически сгенерированного текста, акцентировав внимание на сохранении стилистических регистров, политической лексики и терминологической точности в публичном дискурсе.
В ходе дискуссии участники семинара обсудили наиболее актуальные проблемы машинного перевода.
«Как на сегодняшний день решается проблема снятия омонимии в машинном переводе?», — задала вопрос Анастасия Мухлаева.
«Это действительно один из сложнейших вопросов обработки естественного языка. Он требует междисциплинарного подхода для разработки теорий интерпретации исходного сообщения, содержащего неоднозначные или двойные смыслы. Здесь нужны объединенные усилия лингвистов, лингвокультурологов, психолингвистов и переводчиков, а для выстраивания алгоритмов машинной обработки текста не обойтись без специалистов по компьютерной лингвистике», — ответила Арина Смирнова.
Все доклады были подготовлены на высоком научно-методическом уровне и опирались на сопоставительный материал трёх языковых пар: немецкого/английского/ французского и русского языков.
В завершении заседания участники пришли к выводу, что цифровые инструменты не заменяют переводчика, а трансформируют его профессиональную роль. Ключевой компетенцией современного специалиста становится способность эффективно взаимодействовать с ИИ-системами, проводить качественное постредактирование, управлять терминологическими ресурсами и сохранять гуманитарную экспертизу в условиях автоматизации.