Языки народов зарубежных стран Европы, Азии, Африки | Филологический аспект №06 (122) Июнь 2025

Искусственный интеллект в переводе китайских шуток

Березина Анна Евгеньевна
магистрант 1 курса кафедры «Интегративная и цифровая лингвистика», Донской государственный технический университет, РФ, г. Ростов-на-Дону, Koneko60@gmail.com
Стрельцова Ольга Михайловна
магистрант 1 курса кафедры «Интегративная и цифровая лингвистика», Донской государственный технический университет, РФ, г. Ростов-на-Дону, hmnostr@gmail.com
Научный руководитель Руденко Елена Сергеевна
канд. филол. наук, доцент кафедры «Интегративная и цифровая лингвистика», Донской государственный технический университет, РФ, г. Ростов-на-Дону, erudenko@donstu.ru

Аннотация: Активное внедрение искусственного интеллекта в сферу переводческой деятельности ставит перед учеными новые задачи касательно улучшения качества получаемого на выходе продукта. В данной статье приводится сравнительный анализ двух промптов для перевода текстов юмористического характера с китайского на русский язык с использованием нейросетевой модели DeepSeek. Особое внимание уделяется культурной адаптации и сохранению юмористического эффекта. В результате проведенного исследования были выделены наиболее успешные подходы к формулировке промптов и даны рекомендации для улучшения переводов шуток с китайского языка.
Ключевые слова: искусственный интеллект, китайский язык, перевод юмора, игра слов, культурная адаптация, промпт-инжиниринг

Berezina Anna Evgenievna
Master's student of the 1st year of the Department of ‘Integrative and Digital Linguistics’, Don State Technical University, Russia, Rostov-on-Don
Streltsova Olga Mikhailovna
Master's student of the 1st year of the Department of ‘Integrative and Digital Linguistics’, Don State Technical University, Russia, Rostov-on-Don
Scientific supervisor Rudenko Elena Sergeevna
Cand. Sci. (Philology), assistant professor of the Department of ‘Integrative and Digital Linguistics’, Don State Technical University, Russia, Rostov-on-Don

Abstract: The active introduction of artificial intelligence into the field of translation poses new challenges for scientists in terms of improving the quality of the output product. This paper presents a comparative analysis of two prompts for translating humorous texts from Chinese into Russian using the DeepSeek neural network model. Special attention is paid to cultural adaptation and preservation of the humorous effect. As a result of the study, the most successful approaches to formulating prompts are highlighted and recommendations for improving translations of jokes from Chinese are given.
Keywords: artificial intelligence, Chinese language, translation of humor, word-play, cultural adaptation, prompt-engineering

Большие языковые модели могут быть эффективно использованы не только для генерации текстов, создания визуальных образов или имитации социального взаимодействия, но и в качестве инструмента перевода. Перевод с помощью нейросети отличает высокая скорость, экономия временных и денежных ресурсов и возможность общения в режиме реального времени. Однако несовершенство технологий прослеживается в способности передавать культурно-специфические элементы, включая идиомы, интерпретировать двусмысленные контексты, которые, в частности, являются составляющими юмористических текстов [9]. Особенно остро эта проблема проявляется при переводе с китайского языка, где значительное количество шуток основано на иероглифической и/или фонетической игре слов. Такие особенности создают серьезные трудности для перевода и требуют дополнительной адаптации при передаче на русский язык, поскольку многие элементы китайского юмора не имеют прямых аналогов в русской языковой и культурной системе. В настоящее время научное сообщество активно разрабатывает стратегии промпт-инжиниринга, направленные на создание запросов, учитывающих такие параметры, как контекст, стилистика, целевая аудитория и другие лингвистические и коммуникативные факторы.

Несмотря на растущий интерес к применению ИИ в области перевода, системные исследования, посвященные передаче юмористических элементов с китайского на русский язык, на сегодняшний день отсутствуют.

Целью настоящего исследования является оценка эффективности технологии промпт-инжиниринга при переводе шуток с китайского языка на русский.

Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи: рассмотреть особенности китайского юмора с социокультурной и лингвистической точек зрения, оценить эффективность двух различных промптов в контексте перевода шуток.

В ходе исследования применялись следующие методы: метод сравнительного анализа, описательный метод, метод промпт-инжиниринга.

Существуют три основные группы юмора: универсальный юмор, юмор, основанный на компоненте исходной культуры, лингвистический юмор [1]. Хотя восприятие юмора определяется рядом факторов, включая возраст, половую, религиозную, этническую принадлежность и социально-культурные параметры, однако универсальный юмор может быть понят представителями любой культурной и языковой общности, так в его основе лежат универсальные общечеловеческие реалии (шутки о семье, о работе и т.д.) [2]. Соответственно, сохранить юмористический эффект при переводе такого рода юмора не представляет особых трудностей. Юмор, основанный на компоненте исходной культуры, усложняет задачу переводчика, так как многим культурным компонентам ИЯ нет аналога в ПЯ. Соответственно, получатель перевода, не владеющий определенными знаниями, не сможет понять заложенный в тексте юмор. Например, в китайском юморе широко используются образы прецедентных персонажей и феноменов, стереотипы о японцах, различия между жителями севера и юга Китая, темы фэн-шуй и темы, касающиеся внешности: например, загорелой кожи. Все эти элементы, как правило, не находят отклика у русскоязычной аудитории [3].

В практике перевода подобных культурно-зависимых элементов применяются стратегии доместикации и форенизации. Доместикация направлена на сокращение культурных различий путем адаптации содержания к реалиям целевой аудитории, в то время как форенизация сохраняет оригинальный культурный контекст, даже если восприятие шутки может быть затруднено из-за ее специфики. Обе стратегии позволяют передать юмористическое содержание с учетом лингвокультурных различий между исходной и целевой аудиториями [9].

К третьей группе юмора относится лингвистический юмор, то есть юмор, основанный на каламбуре или игре слов. Особенно широко в китайском языке используется фонетическая и иероглифическая игра слов.

В своей работе О. И. Рукавишникова отмечает, что одной из ключевых проблем, возникающих при переводе юмористических текстов с китайского на русский язык, является как раз наличие лингвистических и культурных приемов, не имеющих прямых эквивалентов в русском языке [3]. Помимо национально-специфических реалий и лингвистических особенностей, автор выделяет когнитивные несоответствия (различия в использовании метафор, гипербол и других образных средств, создающих специфические коннотации, не всегда понятные носителям другой культуры).

Ранее уже предпринимались попытки оценить способность искусственного интеллекта к переводу и адаптации текстов юмористического характера. Так, было установлено, что переводы, выполненные с использованием ИИ, в ряде случаев признаются эквивалентными, а иногда даже превосходящими по качеству переводы, выполненные человеком [10]. Однако исследование также подчеркивает существующие ограничения ИИ в обработке сложных языковых особенностей, таких как игра слов, ирония, амбивалентность значений, а также трудности, связанные с передачей культурно-специфических реалий (включая местные традиции, исторический фон и идиоматические выражения). Кроме того, существенную роль играет восприимчивость целевой аудитории: отдельные темы, затрагиваемые в юмористических текстах, могут быть восприняты по-разному в зависимости от социокультурного фона реципиента.

В данном исследовании в качестве инструмента нейросетевого перевода была выбрана модель DeepSeek (深度求索). Выбор данной платформы обусловлен рядом ключевых факторов. Прежде всего, работа фокусируется на переводе с китайского языка на русский, а модель DeepSeek находится в свободном доступе как для пользователей Китая, так и для пользователей России, что делает ее удобной для практического применения в данной языковой паре. Во-вторых, DeepSeek – сравнительно новая разработка, составившая полноценную конкуренцию другим ведущим большим языковым моделям. На сегодняшний день большинство исследований в области машинного перевода и промпт-инжиниринга базируются на использовании таких платформ как ChatGPT 4-o (OpenAI). В то же время, эмпирических работ, связанных с использованием DeepSeek для решения переводческих задач, крайне мало, что определяет научную новизну и актуальность использования данной модели в рамках настоящего исследования.

Для проведения анализа мы выбрали два шаблона промптов:

1) Метод «цепочки мыслей» (Chain-of-Thought Prompting (CoT)). Данный метод заключается в предоставлении структурированных подсказок, которые будут направлять искусственный интеллект к принятию решения. Метод CoT демонстрирует высокую эффективность при работе с задачами, требующими логических рассуждений. Так, в экспериментах с моделями PaLM 540B и GPT-3 было показано, что применение CoT существенно увеличивает точность ответов. Например, на датасете GSM8K точность выросла с 17,9% до 56,9%, что свидетельствует о значительном улучшении результатов при использовании пошагового мышления [11]. CoT помогает модели явно формулировать логические шаги, что может стать ключевым моментом, который способствует сохранению юмористического эффекта. Кроме того, пошаговый подход позволяет более точно выявлять моменты, в которых модель может допускать ошибки при интерпретации или передаче юмористических и культурных элементов [11]. В настоящей статье мы используем промпт, предложенный Е. С. Руденко и М. Ю. Семеновой и представляющий собой адаптацию промпта Джейсона Вей и др. к задачам перевода [5]:

Ты – эксперт в переводе с китайского на русский язык. Твоя задача - сохранить при переводе шутки с китайского языка на русский игру слов, т.е. адекватный юмористический эффект. Если игру слов на китайском языке невозможно передать на русский язык через идентичный образ, подбери новый эквивалент на других основаниях, который позволил бы сохранить игру слов. Тебе нужно перевести следующую шутку с китайского языка на русский: «...» Ты должен повторить задание на китайском языке. Ты должен сделать анализ шутки, чтобы перевести её с китайского на русский язык. Ты должен должен пошагово выполнить задание. Ты должен представить переведенный текст в следующем формате: ‘Перевод шутки:'.

2) Промпт, обучающий принципам динамической эквивалентности [12]. Данный промпт был предложен японским ученым Масару Ямадой, который предлагает обучить ИИ принципам динамической эквивалентности Ю. Найды [13], что в нашем случае предполагает замену культурно-зависимых элементов, отраженных в китайском юморе, на понятные для русскоязычной аудитории элементы. Автор предлагает следующий шаблон промпта:

Динамическая эквивалентность – это стратегия перевода, основанная на том, чтобы реакция читателя на [исходный текст] и [целевой текст] была одинаковой. В приведенном ниже примере слово «Lamb» (ягненок) в оригинале при буквальном переводе сохранилось бы как «ягненок». Однако для жителей Исландии, где овец не разводят, такой перевод не передал бы нужную смысловую нагрузку. Чтобы добиться схожего восприятия, в этом контексте можно использовать слово «тюлень». Считается, что «Агнец Божий» в [исходном тексте] и «Печать Божья» в [целевом тексте] вызовут у читателей одинаковую реакцию.

[исходный текст] Агнец Божий

[целевой текст] Печать Божья

Следуя этой концепции и примеру, переведите следующий [исходный текст] на русский, используя динамическую эквивалентность. Подберите вариант, который будет интуитивно понятен в русскоязычной культуре.

[исходный текст]

Формулировка обоих промптов изначально выполнена на английском языке для языковых пар английский-китайский и английский-японский. С целью адаптации шаблонов для выполнения переводческих задач с китайского на русский язык было решено перевести тексты промптов на русский, чтобы исключить английский язык в роли языка-посредника и избежать спорных результатов (семантических, культурных и других искажений). Написание промпта на русском языке позволяет получить результаты, релевантные для целевой аудитории.

Алгоритмы работы с промптом был следующий: на первом этапе нейросеть получала запрос, содержащий текст промпта и исходный текст шутки, далее в соответствии с принципом итеративного метода осуществлялась поэтапная доработка результата – модели предлагалось проанализировать выполненный перевод и внести улучшения. Такой подход обеспечивал не только оценку качества перевода, но и позволял проследить, насколько эффективно модель способна самостоятельно оптимизировать текст. Для перевода отдельных слов и идиом в практической части был использован онлайн-сервис «Большой китайско-русский словарь» (БКРС) [14].

Для анализа были отобраны три шутки на китайском языке:

• шутка (1) основана на фонетической игре слов;
• шутка (2) содержит фонетическую игру слов и национально-специфичный компонент;
• шутка (3) основана на обыгрывании семантических различий слов. 

Обратимся к анализу первой шутки:  

(1) 你知道英文26个字母中，那个字母最重吗？答案是N.因为恩（N）重如山！– Дословный перевод: Ты знаешь, какая буква английского алфавита самая тяжелая? Ответ: N, потому что долг благодарности тяжелый как гора!

В данном примере юмористический прием основан на фонетической омонимии английской буквы «N» и китайского иероглифа 恩 (ēn), что создает юмористический эффект. Кроме того, в контексте используется чэнъюй 恩重如山 (ēn zhòng rú shān, букв. милость тяжела, как гора), который относится к устойчивым фразеологизмам китайского языка, выражающим глубокую благодарность за оказанную помощь или поддержку. Соответственно, текст сочетает в себе фонетическую игру и культурный компонент, что значительно усложняет задачу перевода.

В таблице 1 представлены результаты перевода данной шутки с использованием двух промптов (табл. 1).

Таблица 1. Варианты перевода шутки (1) с помощью DeepSeek

При ИИ-переводе произошла замена английской буквы N на русские буквы С и Ш соответственно. Таким образом, в обоих случаях ИИ выполнил требование культурной адаптации текста. Однако при таком подходе теряется комический эффект, который в тексте оригинала основан на омонимии между английской буквой N и китайским словом «благодарность». Кроме того, оба перевода демонстрируют различные стратегии перевода чэнъюя: первый вариант фокусируется на значении «благодарности», опуская коннотативное значение «веса» и «тяжести» (самая тяжелая буква заменена на самая благодарная). Однако семантика слова 恩 не ограничивается только благодарностью, но также включает такие понятия как любовь, доброта и сострадание, что отражает традиционную китайскую концепцию морали и этики. Важно отметить, что в русском языке спасибо воспринимается как вежливая формула (эквивалент китайскому слову 谢谢 (xièxie), которая в народном фольклоре часто интерпретируется в ироничном смысле (спасибо в карман не положишь; спасибо не кормит, не греет; из спасибо шубы не сшить и т.д.), поэтому полное значение исходной идиомы в данном примере сохранить не удалось. Второй перевод, содержащий выражение шапка Мономаха, представляет собой пример доместикации, где значение бремени передается через понятный русскоязычному реципиенту образ (тяжелый груз ответственности, которое несет правитель), связанный с русской историей. Такой прием позволяет сохранить часть значения, касающуюся веса заслуг, однако подобная замена неизбежно приводит к потере другого коннотативного значения.     

Обратимся к анализу второй шутки:

(2) 孙悟空掉进湖里，上岸之后他变成了六耳猕猴。原来他掉进的湖是贝加尔湖（被加耳湖）– Дословный перевод: Сунь Укун упал в озеро, выбрался на берег и превратился в шестиухую макаку. Оказывается, это было озеро Байкал (озеро, в котором прибавляются уши).

Пример (2) представляет сложную игру слов. С одной стороны, комический эффект достигается за счет замены топонима Байкал (贝加尔湖 –Bèijiā'ěr hú) на его каламбурный омоним «озеро, в котором прибавляются уши» (被加耳湖 – Bèi jiā ěr hú). Так происходит семантический сдвиг: фонетически ничего не меняется, а денотативное значение трансформируется, объясняя появление «дополнительных ушей» в визуальном образе персонажа. Шутка функционирует за счет игры значений при сохранении звучания, что типично для китайской омонимической лингвокультуры.

Помимо этого, большую роль здесь играет и культурный контекст –отсылка к одному из четырех великих произведений литературы Китая «Путешествие на Запад» (西游记), написанном в XVI веке У Чэнъэнем. Ключевым элементом является отсылка к персонажу Сунь Укуну (Царю обезьян), который символизирует бунтарский дух и непокорность. В одном из эпизодов появляется образ шестиухой макаки (六耳猕猴), который противопоставлен Сунь Укуну как его двойник и олицетворение «ложного Я». В данной шутке падение в озеро иронично трактуется как превращение в шестиухую макаку, то есть символическую появление двойника, подмену «Истинного Я» на «Ложного Я». Данная шутка заключает в себе абсурд, лингвистическую игру и литературную аллюзию. В таблице 2 представлены результаты запросов на перевод шутки (2) (табл. 2).

Таблица 2. Варианты перевода шутки (2) с помощью DeepSeek

В обоих вариантах перевода была сохранена отсылка к персонажу произведения (Сунь Укуна), что усложняет понимание шутки для реципиента. В первом варианте перевода наблюдаются лексические отклонения от исходного значения: 掉进 (упасть куда-либо) было переведено как нырнуть, что является не совсем корректным вариантом, так как в оригинале подразумевается, что действие произошло случайно, а не сознательно. Аналогично, 上岸 (выбраться на берег), которое было переведено как вынырнуть, не отражает факта перемещения на сушу. Помимо этого, произошла замена антропоморфного элемента (шестиухой макаки) на сюжетно обоснованное появление двойника, что делает восприятие шутки менее абсурдным для реципиента, однако ее нарратив все еще остается чужеродным: русскоязычный получатель перевода, не знакомый с сюжетом оригинальной истории, не сможет в полной мере понять смысл анекдота. Однако следует подчеркнуть интересную передачу каламбура: выдуманное слово раздвайкал демонстрирует механизм фонетической игры, лежащей в основе оригинального текста. Данное слово появилось путем сложения двух других: раздвоение, связанное с появлением двойника-антагониста, и Байкал – названия озера. Так, ИИ попытался адаптировать фонетическую игру слов под особенности русского языка. Однако сюжет шутки очень тесно связан с лежащим в его основе культурным компонентом. ИИ не удалось выполнить условие сохранения культурной адаптации, что делает шутку недоступной для широкой русскоязычной аудитории.

В результате применения второго промпта слово 猕猴 (макака) было генерализировано и переведено на русский как обезьяна. Также было изменено сюжетное обрамление анекдота: падение в озеро, связанное с порождением двойника, заменено падением в реку, ставшим причиной приобретения новой черты характера – лени. Данный прием был использован с целью сохранения способа передачи комического эффекта, выраженного в созвучии слов ленивый и Лена. Тем не менее, такая адаптация не исключает полностью культурный компонент (соответственно, установленное нами условие не выполнено) и одновременно с этим приводит к потере авторских аллюзий.

Обратимся к анализу третей шутки:

(3) 外国人对翻译说：“你们的中国太奇妙了，尤其是文字方面。譬如：‘中国队大胜美国队’，是说中国队胜了; ‘中国队大败美国队’，又是说中国队胜了。总之，胜利永远属于你们。” – Дословный перевод: Иностранец говорит переводчику: «Ваш Китай такой удивительный, особенно в плане языка. Например: «Китайская сборная победила сборную США» означает победу Китая; «Китайская сборная разгромила сборную США» тоже означает победу Китая. Выходит, победа всегда за вами!»

В третьем примере игровой подтекст заключается в противопоставлении двух слов: 大胜 и 大败. Обе лексемы переводятся как «побеждать, наносить кому-либо поражение», то есть являются синонимами, что и отражено в дословном переводе шутки. Юмористический эффект заключен на морфемном уровне: 胜 выражает семантику победы (побеждать, выигрывать), в то время как 败 несет еще и значение поражения (проигрывать, терпеть поражение/неудачу). Данное расхождение относится к энантиосемии – явлению, когда одно и то же слово (или морфема) способно выражать антонимические значения. Одной из причин энантиосемии в китайском языке ученый-лингвист В. А. Степанюк называет разновекторную интерпретацию ролей участников: «Одну и ту же ситуацию можно описать с точки зрения субъекта и с точки зрения реципиента (объекта) акции» [6]. В нашем случае значение слова 大败 зависит от того, как мы интерпретируем роли участников ситуации: если субъект активен, лексема принимает значение «наносить поражение»; если субъект пассивен – значение «потерпеть поражение». В случае с 大败 это явление прослеживается в наличии или отсутствии дополнения. Например, 我大败了你можно перевести как я победил тебя, а фраза 我大败了 переводится как я побежден. В контексте шутки иностранцу кажется, что Китай находится всегда в выигрышном положении, даже если используются противоположные слова. В таблице 3 представлены варианты перевода от DeepSeek (табл. 3).

Таблица 3. Варианты перевода шутки (3) с помощью DeepSeek

Оба переводческих решения используют замену названия страны Китай на Россию, а китайский язык на русский соответственно, тем самым адаптируя шутку для русских читателей. Основная сложность для перевода обусловлена грамматическими особенностями русского языка. В русском языке нет эквивалентов энантиосемии со словами, имеющими значение «победы» или «проигрыша». Например, в первом переводе слово обыграть противопоставляется слову проиграть: данные слова антонимичны друг другу, однако юмористический эффект не достигается из-за типологических различий в обоих языках: русский язык – флективный, и грамматические связи, определяющие роль субъекта или объекта выражены в изменении окончаний слов. В то же время, китайский язык – аморфный и в данном случае распределение ролей субъекта-объекта не является очевидным. В итоге, значения противопоставляемых друг другу фраз в переводе не отражают двойного смысла, который был заложен в оригинальном тексте, в связи с чем утрачивается комический эффект.

Во втором случае анализ выявил наличие переводческой интерполяции – нейросетевая модель добавила фразу, отсутствующую в оригинале. Этот прием известен в теории перевода как трансформация компенсации [7, c. 218]. Однако в данном случае семантическое ядро высказывания сохранить не удалось. Кроме того, искажается значение слова «отстать от», что вызывает непонимание со стороны реципиента перевода.

В итоге, в обоих случаях достижение максимального юмористического эффекта невозможно в связи с типологическими различиями обоих языков.

Стоит отметить, что проведенное исследование имеет ряд ограничений. Во-первых, это небольшая выборка материала, в связи с чем невозможно точно определить, какой промпт более эффективен. Во-вторых, работа была выполнена на основе одной конкретной модели нейросети (DeepSeek), поэтому полученные результаты оценивают работу только одной программы.

В результате исследования было выяснено, что несмотря на грамотно составленные промпты, большие языковые модели все еще не могут распознать механизм порождения комического эффекта. Перевод юмора – комплексная междисциплинарная задача, которая требует учета не только лингвистического, но и культурологического и когнитивного аспекта. В процессе перевода ИИ больше руководствуется поверхностными языковыми паттернами, не вникая в глубинный смысл текста. В связи с этим игра слов часто теряет комический эффект, а наличие культурного элемента создает дополнительный барьер.

1. Карасик А. В. Лингвокультурные характеристики английского юмора : дис. … канд. филол. наук : 10.02.04 / А. В. Карасик. – Волгоград, 2001.
2. Сергеева М. С. Вопросы литературоведения и теории перевода в контексте изучения проблем языкознания : сб. науч. ст. / М. С. Сергеева. – Чебоксары : Чуваш. гос. пед. ун-т им. И. Я. Яковлева, 2013.
3. Косинова Л. В. Китайский юмор: универсальное и национально-специфическое // Общество и государство в Китае. – 2013. – № 1. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kitayskiy-yumor-universalnoe-i-natsionalno-spetsificheskoe (дата обращения: 28.04.2025).
4. Рукавишникова О. И. Особенности передачи комического эффекта в сфере разговорного жанра с китайского на русский язык // Международный научно-культурный обзор (МНКО). – 2023. – № 4 (101). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-peredachi-komicheskogo-effekta-v-sfere-razgovornogo-zhanra-s-kitayskogo-na-russkiy-yazyk (дата обращения: 30.04.2025).
5. Руденко Е. С., Семенова М. Ю. Искусственный интеллект против естественного: кейс-стади перевода шуток, основанных на игре слов // Научный результат. Вопросы теоретической и прикладной лингвистики. – 2024. – Т. 10, № 4. – С. 53–93. – URL: https://rrlinguistics.ru/journal/annotation/3675/ (дата обращения: 29.04.2025).
6. Степанюк В. А. Лингвистические аспекты перевода юмора [Электронный ресурс]. – URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/308882/1/337-342.pdf (дата обращения: 27.04.2025).
7. Бархударов Л. С. Язык и перевод (Вопросы общей и частной теории перевода). – М. : Междунар. отношения, 1975. – 240 с.
8. Shahmerdanova R. Artificial Intelligence in Translation: Challenges and Opportunities // Acta Globalis Humanitatis et Linguarum. – 2025. – Vol. 2. – P. 62–70. – DOI: 10.69760/aghel.02500108.
9. Domestication and Foreignization of Humor Elements in the Translation of 2 Broke Girls // Scientific and Social Research. – 2024. – Vol. 6, № 10. – DOI: 10.26689/ssr.v6i10.8527.
10. Abu-Rayyash H. AI meets comedy: Viewers’ reactions to GPT-4 generated humor translation // Ampersand. – 2024. – Vol. 12. – P. 100162. – DOI: 10.1016/j.amper.2023.100162.
11. Wei J., Wang X., Schuurmans D. et al. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2022. – Vol. 35. – P. 24824–24837. – DOI: 10.48550/arXiv.2201.11903.
12. Yamada M. Machine Translation and Humor: Challenges in Cross-Cultural Adaptation // Proceedings of Machine Translation Summit XIX. – Macau SAR, China, 2023. – Vol. 2: Users Track. – P. 195–204.
13. Nida E. A. Toward a Science of Translating. – Leiden : Brill, 1964. – 331 p.

Список источников
14. Большой китайско-русский словарь [Электронный ресурс]. — URL: [https://bkrs.info] (дата обращения: 01.05.2025).