Реєстраційний номер
2226U000206, Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти
Категорія
Бакалаврська робота
Назва роботи
Використання штучного інтелекту та машинного перекладу для перекладу медичних текстів: аналіз точності та проблематики
The Use of Artificial Intelligence and Machine Translation for the Translation of Medical Texts: An Analysis of Accuracy and Challenges
Автор
Погоріла Софія Вікторівна
Дата публікації
18-06-2026
Постачальник інформації
Київський національний університет імені Тараса Шевченка
Першоджерело
https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/38457
Видання
Київський національний університет імені Тараса Шевченка
Опис
Кваліфікаційну роботу присвячено дослідженню використання систем штучного інтелекту та невронного машинного перекладу під час перекладу медичних текстів. У роботі розглянуто теоретичні засади функціонування сучасних перекладацьких технологій, схарактеризовано особливості медичного перекладу та проаналізовано підходи до оцінювання якості перекладу спеціалізованих текстів.
Практична частина містить порівняльний аналіз перекладових виводів ChatGPT, Claude, DeepL і Google Translate на матеріалі німецькомовної медичної документації. У процесі дослідження виявлено типові помилки, пов’язані з передачею медичної термінології, клінічних скорочень, багатозначних понять та стилістичних особливостей тексту. Також проведено статистичний аналіз виявлених помилок і визначено найбільш проблемні аспекти машинного перекладу медичних текстів.
Окрему увагу приділено питанням післяредагування результатів машинного перекладу та ролі перекладача в роботі із системами штучного інтелекту. Обґрунтовано, що автоматично сформований текст доцільно розглядати як перекладовий вивід, який потребує професійної перевірки та редагування. Встановлено, що використання сучасних систем штучного інтелекту суттєво підвищує ефективність роботи з медичними текстами, проте не усуває потреби у фаховому контролі з боку перекладача.
Результати дослідження можуть бути використані в практиці перекладу медичної документації, під час підготовки майбутніх перекладачів, а також для розроблення рекомендацій щодо ефективного використання систем штучного інтелекту та невронного машинного перекладу в професійній перекладацькій діяльності.
This qualification paper examines the use of artificial intelligence systems and neural machine translation in the translation of medical texts. The study outlines the theoretical foundations of modern translation technologies, describes the specific features of medical translation, and reviews current approaches to the evaluation of translation quality in specialized texts.
The practical part presents a comparative analysis of translation outputs generated by ChatGPT, Claude, DeepL, and Google Translate based on German-language medical documentation. The research identifies typical translation errors related to medical terminology, clinical abbreviations, polysemous concepts, and stylistic features of medical texts. In addition, a statistical analysis of the identified errors was conducted to determine the most problematic aspects of machine medical translation.
Special attention is paid to the post-editing of machine translation output and to the role of the translator when working with artificial intelligence systems. The findings demonstrate that modern translation technologies significantly facilitate the processing of medical texts; however, they cannot ensure complete terminological and semantic accuracy without human involvement.
The results of the study may be applied in medical translation practice, translator training, and the development of effective approaches to the use of artificial intelligence systems in professional translation activities.
Додано/оновлено в НРАТ
2026-11-07
