МЕТОД КОНТЕКСТНО-ОРІЄНТОВАНОГО МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ ТЕКСТІВ ВІДЕОІГОР ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - Мойсеєнко, Вадим; Поперешняк, Світлана (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
У статті досліджується проблема підвищення якості машинного перекладу текстів відеоігор в умовах фрагментованого та контекстно залежного текстового середовища. Актуальність роботи зумовлена обмеженістю сучасних систем нейронного машинного перекладу, які здебільшого функціонують на рівні окремих текстових сегментів і не враховують ширший лінгвістичний та ситуативний контекст, що призводить до змістових, термінологічних і стилістичних помилок. Метою дослідження є розробка методу контекстно-орієнтованого машинного перекладу текстів відеоігор із використанням нейронних мереж, який забезпечує підвищення семантичної точності, узгодженості та стилістичної цілісності перекладу за рахунок інтеграції релевантного контексту. У роботі запропоновано підхід, що базується на формуванні розширеного вхідного представлення, яке поєднує поточний текстовий сегмент із контекстними компонентами, зокрема історією діалогу, інформацією про мовця й адресата, типом текстового фрагмента, станом сцени та локальним глосарієм. Реалізацію методу здійснено на основі нейронної моделі MarianMT без модифікації її архітектури, шляхом попередньої обробки вхідних даних. Експериментальне порівняння з базовим посегментним підходом показало, що врахування доречного контексту дозволяє суттєво підвищити якість перекладу за критеріями семантичної точності, коректності передачі займенників, термінологічної сталості та стилістичної узгодженості. Найбільший ефект досягається при перекладі коротких діалогових реплік, інтерфейсних повідомлень і фрагментів із високою контекстною залежністю. Практичне значення результатів полягає у можливості використання запропонованого методу в системах автоматизованої локалізації відеоігор, зокрема в умовах обмеженого доступу до повного сценарію гри. Отримані результати підтверджують доцільність інтеграції контекстної інформації як ключового чинника підвищення якості машинного перекладу та визначають перспективи подальших досліджень у напрямі мультимодального та адаптивного контексту.