Использование больших языковых моделей при покомпонентном переводе «говорящих» имен собственных

Abstract

В связи с активным использованием искусственного интеллекта в области перевода актуальной проблемой становится передача «говорящих» имен собственных при помощи больших языковых моделей. в настоящей работе рассмотрен перевод «говорящих» имен собственных нейронными сетями, изучены преимущества и недостатки разных вариантов имен собственных, исследованы комментарии больших языковых моделей относительно выбора итоговых вариантов перевода.

With the increasing use of artificial intelligence in translation, the rendering of "speaking" proper names through large language models (LLMs) has become a pressing issue. This study examines neural network translation of such names, analyzes the advantages and disadvantages of different translation approaches, and investigates LLMs' commentary on their translation choices.