Premièrement, ce travail de recherche a pour objet d’esquisser une étude syntaxique des wh-questions, et d’analyser les aspects de la formation des wh-questions dans deux langues différentes : l’anglais et l’arabe , dans le cadre de la Grammaire Générative et de l’Approche Minimaliste. Il sera démontré et allégué que dans les deux langues respectives, le wh-mot qui se trouve au début de la phrase interrogative est déplacé vers le [Spec, CP] et que le wh-movement est visible.Deuxièmement, cette thèse tente d’examiner et d’analyser la traduction des wh-questions de l’anglais vers l’arabe par trois systèmes de traduction automatique, employant différentes méthodes de traduction selon trois méthodes d’évaluation. Nous décrirons les problèmes liés aux différences linguistiques entre les deux langues. Ces problèmes ont une grande influence sur la qualité et l’acceptabilité de l’output. L’évaluation de l’output nous permettra de présenter les informations concernant les aspects positifs à conserver et les aspects négatifs à faire évoluer des systèmes. En se basant sur l’étude syntaxique préalable des wh-questions, nous fournirons une étude comparative qui déterminera le meilleur système quant à la qualité de la traduction et à la performance de ce système. A travers l’analyse des résultats de l’évaluation, nous spécifierons les raisons pour lesquelles le système produit des traductions de mauvaise qualité. Enfin, nous proposerons quelques recommandations qui pourraient être nécessaires aux concepteurs et aux développeurs de systèmes de traduction afin de résoudre les problèmes linguistiques et opérationnels susceptibles d’entraver le processus de traduction. / Firstly, this research aims to outline a syntactic study of the wh-questions, and analyse aspects of wh-question formation in typologically two different languages: Arabic and English within the framework of Generative Grammar and Minimalist Approach. It will be shown and argued that in both languages, the wh-phrase, which is in initial position, is moved to [Spec, CP] and that wh-movement applies overtly.Secondly, the thesis attempts to discuss and analyse the translation of English wh-questions into Arabic by three machine translation systems using different methods of translation through different methods of evaluation. We describe a set of important problems related to linguistic differences between the two languages. These problems have great influence not only on the quality of the output but also on its acceptability. The evaluation of the output will help us to present a diagnostic information about where a given system succeeds or needs improvement, relative to its intended users and use based on the syntactic study of wh-questions, to provide a comparative information which allows identifying the best system with respect to the translation quality and performance, to specify through the analysis of the results of evaluation the sources of problems that are responsible for producing ill-formed translations and inadequate systems’ performance and finally to outline some recommendations that are useful for system’s designers and developers to overcome various linguistic and operational problems that might impede the translation process.

This diploma thesis focuses on machine translation (MT), which has been studied for a relatively long time in linguistics (and later also in translation studies) and which in recent years is at the forefront of the broader public as well. This thesis aims to explore the quality of machine translation outputs and the way it changes over time. The theoretical part first deals with the machine translation in general, namely basic definitions, brief history and approaches to machine translation, then describes online machine translation systems and evaluation methods. Finally, this part provides a methodological model for the empirical part. Using a set of texts translated with MT, the empirical part seeks to check how online machine translation systems deal with translation of different text-types and whether there is improvement of the quality of MT outputs over time. In order to do so, an analysis of text-type, semantics, lexicology, stylistics and pragmatics is carried out as well as a rating of the general applicability of the translation. The final part of this thesis compares and concludes the results of the analysis. With regard to this comparation, conclusions are made and general tendencies stated that have emerged from the empirical part of the thesis.

С развитием технологий и увеличением объема глобальной информации машинный перевод (МП) становится все более востребованным инструментом для межъязыковой коммуникации. Современные системы машинного перевода, такие как PROMT, Yandex, Google и DeepL, генерируют значительные объемы данных, что требует надежных методов оценки их качества для повышения точности и надежности перевода. Существующие метрики, такие как BLEU, ROUGE и METEOR, имеют свои преимущества, но также обладают ограничениями, которые могут влиять на объективность оценки. В данной работе проведен всесторонний анализ существующих метрик оценки качества перевода и предложены новые метрики, адаптированные к различным жанрам текстов: художественным, техническим и документационным. Эти метрики учитывают лексические, семантические и стилистические особенности каждого жанра, что позволяет более точно и объективно оценивать качество перевода. Были разработаны алгоритмы и программное обеспечение для автоматизации процесса оценки перевода. В ходе исследования проведен сравнительный анализ эффективности работы популярных онлайн-переводчиков на основе новых метрик. Результаты исследования показали, что предложенные метрики демонстрируют высокую точность и надежность в оценке качества перевода, превосходя традиционные методы. Внедрение этих метрик в системы машинного перевода способствует повышению объективности оценки переводов, улучшению качества перевода и развитию новых методов обработки естественного языка. / With the development of technology and the increasing amount of global information, machine translation (MT) is becoming an increasingly sought-after tool for cross-lingual communication. Modern machine translation systems such as PROMT, Yandex, Google and DeepL generate significant amounts of data, which requires reliable methods to assess their quality to improve the accuracy and reliability of translation. Existing metrics such as BLEU, ROUGE and METEOR have their advantages but also have limitations that may affect the objectivity of the evaluation. This paper comprehensively analyzes existing metrics for evaluating translation quality and proposes new metrics adapted to different genres of texts: fiction, technical and documentary. These metrics take into account the lexical, semantic and stylistic features of each genre, which allows for a more accurate and objective evaluation of translation quality. Algorithms and software were developed to automate the translation evaluation process. The study conducted a comparative analysis of the performance of popular online translators based on the new metrics. The results of the study showed that the proposed metrics demonstrate high accuracy and reliability in evaluating translation quality, outperforming traditional methods. The introduction of these metrics into machine translation systems contributes to improving the objectivity of translation evaluation, enhancing translation quality and developing new methods of natural language processing.

Диссертационное исследование посвящено изучению методов обучения переводу в контексте делового английского языка. Работа включает в себя теоретический аспект с последующим его применением на практике. Экспериментальная часть исследования посвящена апробации традиционных и инновационных методов обучения переводу среди студентов. / The dissertation research is devoted to the study of methods of teaching translation in the context of business English. The work includes a theoretical aspect with its subsequent application in practice. The experimental part of the study is devoted to testing traditional and innovative methods of teaching translation among students.