# data[].attributes.headline
Фраза для перекладу:

# data[].attributes.subject
Фраза для перекладу:

# data[].attributes.body
«Пошкоджений годинник привів до того, що вона запізнилася на зустріч.»

# data[].attributes.body
"The damaged watch caused her to be late for the meeting."

→ Правильний переклад.

# data[].attributes.body
"The broken clock caused her to be late for the meeting."

→ Також коректно.

# data[].attributes.body
"The damaged clock led to her being late for the meeting."

→ Можливо двозначність: “clock” (настінний годинник) замість “watch” (наручний).

# data[].attributes.body
"The damaged clock led to her being late for the meeting."

→ Аналогічна проблема з “clock” vs “watch”.

# data[].attributes.body
"The damaged clock caused her to be late for the meeting."

→ Схоже на попередні, без точного уточнення.

# data[].attributes.headline
Аналіз двозначності:

# data[].attributes.subject
Аналіз двозначності:

# data[].attributes.body
"Watch" — наручний годинник.

"Clock" — настінний/настільний. → Більшість перекладачів вибрали “clock”, хоча з контексту більш логічно “watch” (якщо йдеться про запізнення через особистий годинник).

# data[].attributes.headline
Оцінка сервісів (за точність перекладу):

# data[].attributes.subject
Оцінка сервісів (за точність перекладу):

# data[].attributes.body
Сервіс Оцінка

Google Translate 9

DeepL 9

Microsoft Translator 6

Bing Translator 6

Online-translator.com 6

# data[].attributes.headline
Список із 10 слів із амбівалентністю:

# data[].attributes.subject
Список із 10 слів із амбівалентністю:

# data[].attributes.body
Bat, Bark, Lead, Right, Spring, Rock, Watch, Light, Close, Match.

(Ці слова можуть мати різні значення в залежності від контексту. Наприклад, bat – "кажан" або "бита", lead – "свинець" або "вести".)

# data[].attributes.headline
«Методи ідентифікації та аутентифікації в системах безпеки на основі біометричних даних».​

# data[].attributes.subject
«Методи ідентифікації та аутентифікації в системах безпеки на основі біометричних даних».​

# data[].attributes.body
«Біометричні технології ідентифікації та автентифікації мають низку переваг перед традиційними методами захисту інформації. Вони базуються на унікальних фізіологічних або поведінкових характеристиках людини, що забезпечує високий рівень безпеки та зручність використання.»​

ela.kpi.ua

# data[].attributes.body
"Biometric identification and authentication technologies have a number of advantages over traditional information protection methods. They are based on unique physiological or behavioral characteristics of a person, which ensures a high level of security and ease of use."​

# data[].attributes.body
"Biometric identification and authentication technologies offer several advantages over traditional information protection methods. They are based on unique physiological or behavioral characteristics of individuals, providing a high level of security and user convenience."​

# data[].attributes.body
"Biometric identification and authentication technologies have a number of advantages over traditional information protection methods. They are based on unique physiological or behavioral characteristics of a person, ensuring a high level of security and ease of use."​

# data[].attributes.body
"Biometric identification and authentication technologies have a number of advantages over traditional information protection methods. They are based on unique physiological or behavioral characteristics of a person, ensuring a high level of security and ease of use."​

# data[].attributes.body
"Biometric identification and authentication technologies have a number of advantages over traditional information protection methods. They are based on unique physiological or behavioral characteristics of a person, which ensures a high level of security and ease of use."​

# data[].attributes.headline
🧠 3. Аналіз термінології:

# data[].attributes.subject
🧠 3. Аналіз термінології:

# data[].attributes.body
"Біометричні технології": усі сервіси коректно переклали як "Biometric technologies".​

"Автентифікація": перекладено як "authentication", що є правильним.​

"Фізіологічні або поведінкові характеристики": усі сервіси передали цю фразу точно.​

"Зручність використання": перекладено як "ease of use" або "user convenience", обидва варіанти прийнятні.​

Висновок: Усі сервіси впоралися з перекладом термінології на належному рівні, без суттєвих помилок.​

# data[].attributes.headline
📊 4. Оцінка сервісів (за 10-бальною шкалою):

# data[].attributes.subject
📊 4. Оцінка сервісів (за 10-бальною шкалою):

# data[].attributes.headline
📚 5. 10 термінів зі спеціальності (з поясненнями):

# data[].attributes.subject
📚 5. 10 термінів зі спеціальності (з поясненнями):

# data[].attributes.body
Biometric authentication – процес підтвердження особи за допомогою біометричних даних.​

Multimodal biometrics – використання кількох біометричних характеристик для ідентифікації.​

Liveness detection – технологія визначення, чи є біометричний зразок живим, а не підробкою.​

False Acceptance Rate (FAR) – показник, що відображає ймовірність неправильного прийняття неавторизованого користувача.​

False Rejection Rate (FRR) – показник, що відображає ймовірність неправильного відхилення авторизованого користувача.​

Template protection – методи захисту біометричних шаблонів від несанкціонованого доступу.​

Behavioral biometrics – біометричні характеристики, засновані на поведінці, наприклад, динаміка набору тексту.​

Physiological biometrics – біометричні характеристики, засновані на фізіології, наприклад, відбитки пальців.​

Iris recognition – технологія ідентифікації особи за малюнком райдужної оболонки ока.​

Facial recognition – технологія ідентифікації особи за рисами обличчя.​

# data[].attributes.headline
🧪 6. Переклад термінів 5-ма сервісами:

# data[].attributes.subject
🧪 6. Переклад термінів 5-ма сервісами:

# data[].attributes.headline
Вибрана ідіома:

# data[].attributes.subject
Вибрана ідіома:

# data[].attributes.body
"To kill two birds with one stone"

(укр. "Вибити двох зайців одним ударом")

# data[].attributes.headline
Переклад ідіоми п’ятьма машинними перекладачами:

# data[].attributes.subject
Переклад ідіоми п’ятьма машинними перекладачами:

# data[].attributes.body
DeepL — єдиний сервіс, який зрозумів ідіоматичне значення в українському контексті ("вибити двох зайців").

Google, Microsoft, Bing, Online — дослівно переклали англійську ідіому, що не відповідає українському фразеологізму.

# data[].attributes.headline
Ідіоматичне речення:

# data[].attributes.subject
Ідіоматичне речення:

# data[].attributes.body
"We decided to kill two birds with one stone and talk business at the party."

(Ми вирішили вибити двох зайців одним ударом і поговорити про бізнес на вечірці.)

# data[].attributes.headline
Переклад речення п’ятьма сервісами:

# data[].attributes.subject
Переклад речення п’ятьма сервісами:

# data[].attributes.headline
Оцінка правильності розуміння ідіоми (контексту):

# data[].attributes.subject
Оцінка правильності розуміння ідіоми (контексту):

# data[].attributes.headline
Ідіоми за спеціальністю (дипломатія/міжнародні відносини):

# data[].attributes.subject
Ідіоми за спеціальністю (дипломатія/міжнародні відносини):

# data[].attributes.headline
Переклад 3-х ідіом (наприклад):

# data[].attributes.subject
Переклад 3-х ідіом (наприклад):

# data[].attributes.body
1. Break the ice

Google: Розтопити лід

DeepL: Почати розмову

Microsoft: Розтопити лід

Bing: Розтопити лід

Online: Розтопити лід

Кращий переклад: DeepL

2. Speak with one voice

Google: Говорити одним голосом

DeepL: Говорити єдиним голосом

Microsoft: Висловлювати єдину позицію

Bing: Говорити одним голосом

Online: Говорити одним голосом

Кращий переклад: Microsoft

3. At the eleventh hour

Google: В одинадцятій годині

DeepL: В останню хвилину

Microsoft: В останню хвилину

Bing: В останню хвилину

Online: В останню хвилину

Кращий переклад: DeepL / Microsoft / Bing / Online (всі однаково добре)

# data[].attributes.headline
Вибране речення з граматичною помилкою:

# data[].attributes.subject
Вибране речення з граматичною помилкою:

# data[].attributes.body
"The team have been working hard, but there's still many things to do."

Граматична помилка:

В британській англійській "team" може бути як одниною, так і множиною, але у формальному стилі та в американській англійській має бути:

"The team has been working hard..."

Також некоректно: "there's still many things", бо "there's" = "there is", а "many things" — множина.

Правильно: "there are still many things to do."

# data[].attributes.headline
Переклад цього речення п’ятьма сервісами:

# data[].attributes.subject
Переклад цього речення п’ятьма сервісами:

# data[].attributes.body
Аналіз:

Всі переклади не показують граматичних помилок, бо автоматично виправили "have" на "працювала", а "there's many" — на логічне "багато чого".

Жоден переклад не зберіг граматичну некоректність оригіналу.

# data[].attributes.headline
Додаткові три речення з граматичними помилками (але які можуть виглядати граматично правильними у перекладі):

# data[].attributes.subject
Додаткові три речення з граматичними помилками (але які можуть виглядати граматично правильними у перекладі):

# data[].attributes.body
(1) She don't like coffee in the mornings.

(Правильно: She doesn't like...)

(2) He go to school every day by bus.

(Правильно: He goes to school...)

(3) There is many people at the meeting.

(Правильно: There are many people...)

# data[].attributes.headline
(1) She don't like coffee in the mornings.

# data[].attributes.subject
(1) She don't like coffee in the mornings.

# data[].attributes.body
Усі сервіси виправили помилку "don't" → "не любить" — виглядає граматично правильно.

# data[].attributes.body
Усі сервіси виправили "He go" → "їздить" — граматично правильно, але англійський оригінал некоректний.

# data[].attributes.headline
(3) There is many people at the meeting.

# data[].attributes.subject
(3) There is many people at the meeting.

# data[].attributes.body
"There is many" → "багато людей" — у перекладі звучить граматично правильно, але в оригіналі це помилка.

# data[].attributes.headline
Оцінка машинних перекладів за шкалою (1–10):

# data[].attributes.subject
Оцінка машинних перекладів за шкалою (1–10):

# data[].attributes.headline
Позначення фраз, де переклад виглядає граматично правильно, але є некоректним в оригіналі:

# data[].attributes.subject
Позначення фраз, де переклад виглядає граматично правильно, але є некоректним в оригіналі:

# data[].attributes.body
She don't like coffee → "Вона не любить каву" (виправлено)

He go to school → "Він їздить..." (виправлено)

There is many people → "Багато людей..." (виправлено)

# data[].attributes.headline
"Роль біоінформатики в розшифруванні геномного коду людини"

# data[].attributes.subject
"Роль біоінформатики в розшифруванні геномного коду людини"

# data[].attributes.body
Ось фрагмент тексту з низькочастотною лексикою:

"Bioinformatics plays a pivotal role in deciphering the human genome by integrating computational tools, such as sequence alignment algorithms, gene annotation platforms, and data visualization frameworks. These tools help identify single nucleotide polymorphisms (SNPs), predict gene expression levels, and understand epigenetic modifications that contribute to phenotypic variability."

# data[].attributes.body
Біоінформатика відіграє ключову роль у розшифруванні людського геному, інтегруючи обчислювальні інструменти, такі як алгоритми вирівнювання послідовностей, платформи анотації генів і структури візуалізації даних. Ці інструменти допомагають ідентифікувати однонуклеотидні поліморфізми (SNP), прогнозувати рівні експресії генів і розуміти епігенетичні модифікації, які сприяють фенотиповій варіативності.

# data[].attributes.body
Біоінформатика відіграє вирішальну роль у розшифруванні людського геному, використовуючи обчислювальні інструменти, такі як алгоритми вирівнювання послідовностей, платформи анотації генів і засоби візуалізації даних. Ці інструменти допомагають виявити однонуклеотидні поліморфізми (SNP), передбачити рівні експресії генів і зрозуміти епігенетичні модифікації, які впливають на фенотипову мінливість.

# data[].attributes.body
Біоінформатика відіграє вирішальну роль у розшифруванні людського геному, інтегруючи обчислювальні інструменти, такі як алгоритми вирівнювання послідовностей, платформи анотації генів і інструменти візуалізації даних. Ці інструменти допомагають виявити однонуклеотидні поліморфізми (SNP), передбачити рівні експресії генів і зрозуміти епігенетичні модифікації, що сприяють фенотиповій варіативності.

# data[].attributes.body
Біоінформатика відіграє ключову роль у розшифруванні геному людини, використовуючи обчислювальні інструменти, такі як алгоритми вирівнювання послідовностей, платформи анотації генів і засоби візуалізації даних. Ці інструменти допомагають виявити однонуклеотидні поліморфізми (SNP), передбачити рівень експресії генів і зрозуміти епігенетичні зміни, що впливають на фенотип.

# data[].attributes.body
Біоінформатика грає важливу роль у розшифруванні генома людини, використовуючи комп’ютерні інструменти, такі як алгоритми вирівнювання послідовностей, платформи для анотації генів і структури для візуалізації даних. Ці інструменти дозволяють ідентифікувати однонуклеотидні поліморфізми, передбачити експресію генів і зрозуміти епігенетичні модифікації, які впливають на фенотипічну мінливість.

# data[].attributes.headline
Оцінка перекладів і визначення помилок:

# data[].attributes.subject
Оцінка перекладів і визначення помилок:

# data[].attributes.headline
Неправильні або сумнівні переклади:

# data[].attributes.subject
Неправильні або сумнівні переклади:

# data[].attributes.body
Bing: "епігенетичні зміни" замість "епігенетичні модифікації" — може втратити наукову точність.

Online: "комп’ютерні інструменти" — краще "обчислювальні інструменти" для наукового контексту.

# data[].attributes.headline
Низькочастотна лексика зі спеціальності (міжнародні відносини/дипломатія):

# data[].attributes.subject
Низькочастотна лексика зі спеціальності (міжнародні відносини/дипломатія):

# data[].attributes.headline
Переклад 3-ох термінів у 5 сервісах:

# data[].attributes.subject
Переклад 3-ох термінів у 5 сервісах:

# data[].attributes.headline
Вибрані 5 фраз/виразів, що мають культурне значення та можуть бути неправильно сприйняті

# data[].attributes.subject
Вибрані 5 фраз/виразів, що мають культурне значення та можуть бути неправильно сприйняті

# data[].attributes.body
Аналіз: Усі переклади — дослівні. Не враховано, що в Східних культурах білий — траур.

# data[].attributes.body
Аналіз: Зміст зрозумілий, але культурний контекст Сходу не відображено.

# data[].attributes.body
Аналіз: Переклад — буквальний, без урахування, що в Азії чорне може не асоціюватися з жалобою.

# data[].attributes.body
Аналіз: Ідіоматичний вираз залишився без пояснення, що в Ісламі зелений — святий.

# data[].attributes.body
Аналіз: Усі переклади нейтральні, немає відображення культурних нюансів, таких як символ влади чи зради.

# data[].attributes.headline
Оцінка перекладачів (1–10) з урахуванням культурного контексту:

# data[].attributes.subject
Оцінка перекладачів (1–10) з урахуванням культурного контексту:

# data[].attributes.headline
Висновок про культурний контекст:

# data[].attributes.subject
Висновок про культурний контекст:

# data[].attributes.body
Жоден із сервісів не врахував культурні відмінності.

Всі перекладачі дали буквальні чи нейтральні переклади.

Фрази про колір у культурі вимагають роз’яснення вручну або адаптованого контексту, чого машинний переклад не забезпечує.