Assessing AI-driven machine translation performance from English into Ukrainian using BLEU metrics for IOT product localization

Abstract

The prospect of developing machine translation of technical terms in the IT industry using artificial intelligence is quite promising. Due to the constant growth of information and the globalization of the IT industry, the need for fast and accurate translation of technical documentation is becoming increasingly important. Artificial intelligence and machine learning have already significantly improved the efficiency of machine translation in general. However, technical terms in the IT industry have their own peculiarities, such as complexity, specificity, and rapid changes. In recent years, significant progress has been made in machine translation of technical terms in the IT industry. The use of deep neural networks and the increasing amount of available data has helped to improve translation accuracy and speed. Future development prospects include continuously training models on larger and more diverse datasets, expanding the vocabulary and improving contextual understanding. It is also important to develop interactive tools that allow users to make corrections and additions to the translation so that the models can learn from this data and continuously improve. All in all, machine translation of technical terms in the IT industry using artificial intelligence has the potential for further development, and it is expected that even greater results in terms of relevance, accuracy, and translation speed will be achieved in the future.

Перспектива розвитку машинного перекладу технічних термінів в ІТ-індустрії з використанням штучного інтелекту є досить перспективною. У зв'язку з постійним зростанням обсягів інформації та глобалізацією ІТ-індустрії інформації, потреба у швидкому і точному перекладі технічної документації стає все більш актуальною. Штучний інтелект і машинне навчання вже значно підвищили ефективність машинного перекладу в цілому. Однак технічні терміни в ІТ-галузі мають свої особливості, такі як складність, специфічність і швидкі зміни. За останні роки було досягнуто значного прогресу в машинному перекладі технічних термінів в ІТ-галузі. Використання глибоких нейронних мереж і збільшення використання глибоких нейронних мереж і збільшення кількості доступних даних допомогло підвищити точність і швидкість перекладу. Перспективи подальшого розвитку полягають у постійному навчанні моделей на більших і різноманітніших наборах даних, розширення словникового запасу і поліпшення контекстного розуміння контексту. Важливо також розробляти інтерактивні інструменти, які дозволять користувачам вносити виправлення та доповнення до перекладу, щоб моделі могли вчитися на цих даних і безперервно вдосконалюватися. Загалом, машинний переклад технічних термінів в ІТ-індустрії з використанням штучного інтелекту має потенціал для подальшого розвитку, і очікується, що в майбутньому будуть досягнуті ще кращі результати з точки зору релевантності, точності та швидкості перекладу будуть досягнуті в майбутньому.