МНОГОЯЗЫЧНАЯ МОДЕЛЬ НЕЙРОННОГО МАШИННОГО ПЕРЕВОДА (NMT) ДЛЯ АДАПТАЦИИ РЕЧИ НА КАЗАХСКОМ, РУССКОМ И АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКАХ К ФОРМАТУ ПРОТОКОЛА (ВЕСТНИК НАУКИ ЮЖНОГО КАЗАХСТАНА, 2026)
Данное исследование всесторонне рассматривает задачу автоматического перевода речи на казахский, русский и английский языки с последующей адаптацией к формату официального протокола. Работа включает глубокий анализ научных основ многоязычных моделей нейронного машинного перевода (NMT) на базе архитектуры трансформеров и демонстрирует методы их интеграции с системами автоматического распознавания речи (ASR). Предложенный подход охватывает полный цикл обработки – от аудиосигнала до структурированного официального документа, включая транскрипцию, перевод, пост-обработку и приведение текста к официальному стилю. Результаты показывают, что многоязычные трансформерные модели способны обеспечивать высококачественный перевод между казахским, русским и английским языками. Кроме того, метод позволяет автоматически адаптировать текст к формату протокола за счет удаления дисфлюенций, восстановления пунктуации, поддержания терминологической согласованности и нормализации текста в официальный стиль. Предложенное решение существенно ускоряет процесс документирования многоязычных встреч, способствует систематизации информации и развитию цифровых ресурсов казахского языка.