Статья посвящена проблемам нейронно-машинного перевода, степени его качества и особенно адекватности перевода специальной лексики (на примере нефтегазовой терминологии ). В статье дается краткий обзор истории машинного перевода, основных его видов, выделяемых на основе различных критериев. Особое внимание уделяется нейронно-машинному переводу, его основным характеристикам, основным критериям оценки качества нейронно- машинного перевода. Также авторы уделяют внимание классификации ошибок, которые могут возникнуть в процессе перевода. В практической части статьи авторы сравнивают качество перевода статьей, посвященных нефтегазовой тематике, и осуществленного при помощи систем Яндекс и Гугл. В результате анализа авторы приходят к выводу, что обе системы за исключением сложных случаев достаточно качественно справляются с переводом, тем не менее, существующие ошибки связаны с терминологией нефтегазовой области, омонимичной с терминами иной области знаний, когда машинный переводчик делает выбор в пользу более часто встречаемого термина, что приводит к выводу о насущной необходимости как составления наиболее полных глоссариев терминов научной области перевода, помощи экспертов для наиболее качественного обучения машинного переводчика, а также повышения роли степени и качества осведомленности самого переводчика в той области научного знания, в которой он (она) работают.