Contemporary challenges and methodological issues in the translation of English texts into Ukrainian

Abstract

У статті досліджено складнощі перекладу англійських текстів українською мовою, розглянуто як мовні, так і культурні виклики. Підкреслено зростаючу потребу України в точних перекладах через її міжнародні прагнення, зокрема щодо Європейського Союзу та НАТО. У дослідженні виявлено ключові мовні відмінності між англійською та українською мовами, як-от прямолінійний синтаксис англійської порівняно з гнучкою структурою та складною морфологією української, які створюють труднощі для перекладачів. У статті наголошено на важливості балансу між семантичною точністю та культурною доречністю в перекладі, особливо в таких сферах, як юридична документація, освіта й технічне письмо, де точність є вирішальною. Представлено гібридну модель перекладу, що поєднує нейронний машинний переклад (NMT) із досвідом фахівців-людей для підвищення точності перекладу та культурної адаптивності. До ключових результатів належать підвищена точність і доречність у різних жанрах, зменшення кількості помилок на 30 % та вища задоволеність користувачів у професійних сферах, як-от право та інженерія. Успіх гібридної моделі пояснюють використанням спеціалізованих корпусів і експертним рецензуванням, що допомагає пом'якшити недоліки автоматизованих систем перекладу. У висновку статті обстоюється подальша інтеграція технологічних і людських підходів для вдосконалення практики перекладу.

This article explores the complexities of translating English texts into Ukrainian, addressing both linguistic and cultural challenges. It highlights Ukraine`s growing need for accurate translations due to its international aspirations, particularly towards the European and NATO. The study identifies key linguistic differences between English and Ukrainian, such as English`s straightforward syntax versus Ukrainian`s flexible structure and complex morphology, which pose difficulties for translators. The article emphasizes the importance of balancing semantic accuracy and cultural relevance in translation, especially in fields like legal documentation, education, and technical writing, precision is crucial. It presents a hybrid translation model that integrates neural machine translation (NMT) with human expertise to enhance translation accuracy and cultural adaptability. Key findings include improved accuracy and relevance across various genres, a 30% reduction in errors, and higher user satisfaction in professional fields like law and engineering. The hybrid model`s success is attributed to the use of specialized corpora and expert reviews, which help mitigate the shortcomings of automated translation systems. The article concludes by advocating for the continued integration of technological and human approaches to improve translation practices.