Semantic Preprocessing and Selective Translation of PowerPoint Slides using Embeddings and GPT-4o

Abstract

This article presents an artificial intelligence approach for automatic translation of presentation slides using semantic embedding’s and a lightweight neural network for intelligent preprocessing. The system aims to selectively translate only relevant slide content – excluding references, metadata, and technical terms – by semantically classifying text chunks before passing them to the GPT-4o model. The approach enhances translation quality, reduces token consumption, and maintains slide formatting integrity. The proposed method demonstrates significant gains in translation efficiency and contextual accuracy, especially for academic educational presentations. The obtained results confirm the potential of integrating semantic models and generative language systems in the field of automated translation of educational materials. Future research plans include extending the system for multilingual support and adaptation to various presentation formats. Figs.: 5. Ref.: 12 items.

У цій статті представлено підхід штучного інтелекту до автоматичного перекладу слайдів презентацій з використанням семантичного вбудовування та легкої нейронної мережі для інтелектуальної попередньої обробки. Система спрямована на вибірковий переклад лише релевантного вмісту слайдів, виключаючи посилання, метадані та технічні терміни, шляхом семантичної класифікації фрагментів тексту перед їх передачею до моделі GPT-4o. Цей підхід підвищує якість перекладу, зменшує споживання токенів та зберігає цілісність форматування слайдів. Запропонований метод демонструє значне підвищення ефективності перекладу та контекстної точності, особливо для академічних освітніх презентацій. Отримані результати підтверджують потенціал інтеграції семантичних моделей та генеративних мовних систем у сфері автоматизованого перекладу навчальних матеріалів. Майбутні плани досліджень включають розширення системи для багатомовної підтримки та адаптацію до різних форматів презентацій. Іл.: 5. Бібліогр.: 12 назв.