Обсуждаем доклад: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОНЦЕПЦИЙ ПРОМПТ-ИНЖИНИРИНГА APE и RACE В ПРАКТИКЕ ПЕРЕВОДА ШУТОК, ОСНОВАННЫХ НА ИГРЕ СЛОВ

Удивительная работа! Интересно понаблюдать, как ИИ пытается объяснить не просто юмор, а юмор с одного языка на другой и при этом не потерять смысл. Очевидно, в то сам ИИ в принципе тяжело работает с шутками, даже если ты просто просишь его сочинить простой анекдот, но, возможно, подобные работы раскроют как успешно им пользоваться в подобных случаях. Очень интересный доклад!

Спасибо за интересное сопоставление двух подходов к промпт-инжинирингу. Могли бы вы уточнить, насколько универсальным оказался успех стратегии RACE: будет ли она столь же эффективна при переводе шуток, построенных не на фонетической игре (как в случае с «sincero / sin cero»), а, например, на идиоматике или культурных реалиях?

Благодарю за вопрос, он точно попадает в ключевую проблему адаптивности промпт-стратегий. Успех подхода RACE в нашем эксперименте не является абсолютно универсальным, однако он демонстрирует высокий потенциал именно благодаря своей структуре, позволяющей проводить полноценный предпереводческий анализ в блоке «Contexto». Если для фонетической игры слов мы прописали лингвистический механизм, то для шуток, построенных на идиоматике, потребуется не просто объяснение значения, а описание образа, лежащего в основе фразеологизма, что позволит модели подобрать функциональный аналог. Наибольшую сложность представляет юмор, основанный на культурных реалиях: здесь даже детального контекста может оказаться недостаточно, и от переводчика потребуется включить в промпт не только объяснение, но и стратегию культурной адаптации, предлагая конкретные аналоги из принимающей культуры. RACE универсальна не как гарант результата, а как гибкая рамка, которая заставляет нас вербализовать для машины те сложные когнитивные процессы, которые мы обычно проделываем «в уме».