По задачам ресурсов и обработки данных были выполнены следующие работы и получены результаты: - разработан метода выравнивания параллельного корпуса с использованием словаря синонимов; - разработаны специализированные словари для казахского языка. Для инструментов автоматизированного постредактирования казахского языка были разработаны модули на основе подхода машинного обучения и реализованы следующие работы: - разработаны модули Full post-editing для англо-казахского и русско-казахского перевода на основе модели Seq2Seq (RNN, BRNN) и Transformer. - разработан алгоритм определения типа сложных предложений для постредактирования англо-казахского и русско-казахского машинного перевода; - разработан подход постредактирования сложных предложений англо-казахского и русско-казахского машинного перевода на основе формальных правил структур языка. Представлены практические результаты по разработке архитектуры и прототипа системы пост редактирования казахского языка. Проведенные за отчетный период исследования сопровождались программной разработкой подходов и тестированием алгоритмов. Полученные результаты были протестированы и оценены специальными метриками BLEU, TER и WER.