Нейронные технологии сравнительного перевода при обучении студентов нефтегазового вуза на базе русского и английского языков
DOI:
https://doi.org/10.25726/o8378-0123-8637-aКлючевые слова:
нейронные сети, сравнительный перевод, нефтегазовая промышленность, образование, многослойный перцептрон, LSTM, семантический анализ, междисциплинарная компетентностьАннотация
В условиях глобализации и интенсификации научно-технического сотрудничества между странами актуализируется вопрос о необходимости качественного образования специалистов в сфере нефтегазовой промышленности. По данным Петербургского государственного горного университета, около 68% исследований в этой сфере публикуются на английском языке. В данной статье исследуется возможность применения нейронных технологий сравнительного перевода для улучшения уровня языковой подготовки студентов нефтегазовых вузов на базе русского и английского языков. Разработанная система на основе многослойных перцептронов и долгосрочной короткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM) показала эффективность в определении семантических отношений между терминами в текстах нефтегазовой тематики, достигая точности до 94.7% на тестовой выборке из 800 документов. Эти данные предоставляют значительный потенциал для создания новых методик обучения, повышая уровень междисциплинарной компетентности будущих специалистов. Технологии нейронного сравнительного перевода — это тип моделей машинного обучения, которые помогают решать задачи межъязыкового перевода. Эти модели предварительно обучены и используют параллельные данные для предварительного обучения, что дает им возможность прогнозировать замаскированные слова на исходной и целевой стороне со ссылкой на контекст любой стороны параллельных данных.
Библиографические ссылки
Гарнов А.П., Гарнова В.Ю., Тишкина Н.П. Тенденции развития нефтегазового комплекса // Вестник Российского экономического университета им. ГВ Плеханова. 2019. № 6 (108). С. 108-115.
Гераськов С. Доступный чат-бот. Как привлечь и удержать клиентов с помощью WhatsApp / М.: Издательский дом. 2020. 120 с.
Ерендеева А.Е. и др. Трансформация предприятий нефтегазового сектора России в условиях цифровой экономики: экономические и финансовые аспекты: выпускная бакалаврская работа по направлению подготовки: 38.03. 01. Экономика. 2018. С. 27-36. DOI 10.25987/VSTU.2019.26.70.003. EDN SGKWTA.
Коровникова Н.А. Искусственный интеллект в современном образовательном пространстве: проблемы и перспективы // Социальные новации и социальные науки. 2021. № 2 (4). С. 98-113.
Кудина М.В., Логунова Л.Б., Петрунин Ю.Ю. Национальное образование в эпоху глобальной цифровой революции // Вестник Московского университета. Серия 21. Управление (государство и общество). 2019. № 4. С. 3-22.
Кузнецов И.А. Иноязычная подготовка аспирантов в системе непрерывного образования технического вуза // Среднее профессиональное образование. 2015 г. №4. С. 48-50. EDN TUJJVB.
Ломакин Н.И., Плаксунова Т.А., Логинова Е.В., Лукьянов Г.И. и др. Нейронная сеть для оценки компетентности студентов. // Информационные технологии в образовании "Ито-Саратов-2017": Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции, Саратов, 02–03 ноября 2017 года. Саратов: ООО Издательский центр "Наука". 2017. С. 575-589. EDN YONLGR.
Лучшева Л.В. Социальные проблемы использования искусственного интеллекта в высшем образовании: задачи и перспективы // Научный Татарстан. 2020. № 4. С. 84-89.
Мовчан Д.А. Разработка чат-ботов и разговорных интерфейсов / М. Райтман. ДМК-Пресс, 2019. 340 с.
Морозкина Е.А., Шакирова Н.Р. Использование информационных технологий для оптимизации процесса перевода // Вестник Башкирского университета. 2012. № 1. С. 544-546.
Мухамадиева К.Б. Искусственный интеллект в развитии молодёжи // Образование и проблемы развития общества. 2021. № 2 (15). С. 27-33.
Очирова Г.З. Нейронные сети в обучении. С. 360-367.
Провотар А.И., Провотар А.И., Клочко К.А. Особенности и проблемы виртуального общения с помощью чат-ботов // Прикладная и компьютерная лингвистика. 2018. №3. С. 2-7.
Разманова С.В., Андрухова О.В. Анализ применения цифровых технологий в отечественном сегменте upstream (на примере нефтегазовой отрасли) // Развитие цифровой экономики в условиях деглобализации и рецессии. 2019. С. 113-134.
Светова С.Ю., Виноградова Т.Б., Степанова М.М., Нечаева Н.В. Преподавание технологий перевода в вузах: учебное пособие для организации специального модуля для успешной подготовки переводчиков. Практические примеры // Ассоциация преподавателей перевода. Компания «Т-Сервис». Казань: Бук. 2019. 32 с. ISBN 978-5-00118-276-4. EDN ZBMPBR.
Фирсова Е.А. Перспективы использования чат-ботов в высшем образовании // Информатизация науки и образования. 2018. № 3 (35). С. 157-166.
