Рассматривается формульность немецкого языка как мнимая и реальная трудность в практике перевода с помощью нейросетей на русский язык. Цель статьи заключается в представлении немецкого языка как контролируемого для формульных структур в нейропереводчике DeepL: исследованы критерии, рестрикции, оценка результата. В качестве материалов привлекаются 120 примеров немецких формульных конструкций двух классов: глагольно-номинальных словосочетаний и парных формул. Материалы для анализа извлечены из Цифрового словаря немецкого языка (DWDS). Представлена авторская разработка: дизайн двухэтапного эксперимента с целью анализа переводческих решений для немецких формул (случайная выборка). Методы, используемые в статье, носят характер наблюдения над правилами лексического уровня для немецкого языка как контролируемого. Анализ лексических рестрикций в немецком контролируемом естественном языке для формульных конструкций используется в комбинации с контекстуальным методом для оценки качества перевода. В новейшем нейропереводчике DeepL выявлена особая стратегия для перевода устойчивых формульных выражений разной структуры. Установлено, что нейронный подход к машинному переводу стремится воспроизводить когнитивные модели человеческого мышления, однако использование наработанных переводческих решений расценено в статье как преимущество. Автор статьи подчеркивает, что не ставит задачу давать оценку исследуемому продукту — нейросетевому переводчику, так как он является коммерческой разработкой немецкой корпорации и предназначен для текстов определенной стилистической специфики.
