Машинный перевод

Однако  разработка описания морфологии позволяет  решить только проблему того, что является заголовком словарной статьи, по которому происходит идентификация единицы  текста и единицы словаря. Но ведь идентификация слова из текста со словарной статьей происходит не ради идентификации, как это требуется  в электронных словарях, она необходима для выполнения программой собственно процедур перевода. Какая же нужна  информация в словарной статье и  как должны быть описаны правила  перевода для того, чтобы программа  переводила?

 

3.1 Грамматика

 

С развитием МП как области прикладной лингвистики появилось множество  лингвистических работ, предлагавших структуру описания свойств живого слова в словарной статье машинного  словаря. При этом совершенно отдельно появлялись исследования, описывающие, например, "структуру именной  группы" или "способы выражения  прямого дополнения для глаголов говорения".     Например, на основе признака "принадлежность к части речи" описывалась грамматика такого типа:

• именная  группа - это существительное 

• именная  группа - это прилагательное + именная  группа

• глагольная группа - это глагол + именная группа

• предложение - это именная группа + глагольная группа

Понятно, что некоторая часть  предложений естественного языка  описывается такой грамматикой, но эта часть очень незначительна, и на ее основе нельзя правильно  анализировать и переводить хоть сколько-нибудь реальный текст. Но зато можно использовать эффективные  методы построения преобразователя  по заданной грамматике или, на худой  конец, написать программу, которая  путем перебора построит деревья  зависимостей для ограниченного  множества предложений.

Стало принятым делить системы перевода на системы  типа TRANSFER и системы типа INTERLINGUA. Это разделение основано на особенностях архитектурных решений для лингвистических алгоритмов.

Алгоритмы перевода для систем типа TRANSFER строятся как  композиция трех процессов: анализ входного предложения в терминах структур входного языка, преобразование этой структуры  в аналогичную структуру выходного  языка (TRANSFER) и затем синтез выходного  предложения по полученной структуре.    Системы типа INTERLINGUA предполагают априори наличие некоторого метаязыка структур (INTERLINGUA), на котором можно описать все структуры как входного, так и выходного языков в общем случае; поэтому алгоритм перевода в системе типа INTERLINGUA предполагается как более простой: анализ входного предложения в терминах метаязыка и затем синтез из метаструктуры соответствующего предложения выходного языка. "Единственная" сложность в этом случае – разработать сам метаязык и описать естественный язык в соответствующих терминах.        Несмотря на то, что эта классификация существует, и в среде разработчиков МП считается хорошим тоном спросить, к какому типу относится ваша система, не было разработано еще не одной реальной системы, основанной на принципе INTERLINGUA.    Поэтому анализ простых предложений как структур, состоящих из синтаксических единиц, выполняется на основе фреймовых предикатных структур, которые позволяют эффективно выполнять преобразования. Глагол считается для простых предложений главным элементом и его валентности определяют заполнение соответствующего фрейма. Для каждого типа фреймов существует некоторый закон преобразования в выходной фрейм и оформление актантов. Таким образом, осуществляется TRANSFER на уровне предложений. Анализ сложных предложений требуется в случае формирования согласования времен и правильного перевода союзов.      Хотелось бы надеяться, что эти сведения позволят потенциальным пользователям систем перевода понять, что создание системы МП – задача не такая уж простая, и, что называется, наукоемкая. А, следовательно, количество действительно пригодных к использованию систем перевода, которое может появляться в единицу времени, принципиально ограничено.         В любом случае, стилистические и грамматические огрехи машинного перевода компенсируются потрясающей скоростью получения его чернового варианта.

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Стремительные потоки информационного обмена между  высокоразвитыми промышленными странами, лавина научно-технической документации, поступающая от производителей товаров и современных технологий, требуют совершенно нового подхода к проблеме перевода технической литературы. Выход один: максимально автоматизировать процесс, оставив человеку его творческую редакционную часть. В этом помогает система машинного перевода. Ее параметры должны удовлетворять четырем основным требованиям:

•     оперативность;

•     гибкость;

•     скорость;

•     точность.

Оперативность машинных систем — это возможность постоянного пополнения словарного запаса и создания новых тематических словарей. В этом параметре они значительно опережают привычные типографские издания различных словарей.

Гибкость — это возможность "грубой настройки" на конкретную предметную область (для этой цели служат специализированные словари) и "тонкой настройки" на конкретный текст, книгу или группу документов (модифицируемые пользовательские словари).

Скорость — возможность автоматического ввода и обработки текстовой информации с бумажных носителей. Только одна система оптического ввода текстов (OCR-System) ежедневно заменяет более десяти классных машинисток.

Точность — стилистически и грамматически правильная адекватная передача смысла исходного текста на язык перевода. Это наиболее "уязвимое" место систем машинного перевода. Однако столь явное улучшение качества перевода в поздних версиях систем машинного перевода, как например, PROMT 98, вселяет уверенность, что вскоре компьютер полностью примет на себя всю рутинную часть перевода.

В ходе данной работы мы выяснили, что машинный перевод  — это эффективное средство для  просмотра и поиска информации на иностранном языке, и именно эта  функция является главной при  работе в Internet. Далее, в результате настройки на предметную область и интеграции с другими программами обработки документов средство машинного перевода позволяет автоматизировать получение перевода. И наконец, — это уникальный гуманитарный инструмент, позволяющий преодолевать проблемы общения в системах, работающих на разных языках. И пожалуй, самый главный, поистине революционный для прикладной лингвистики вывод состоит в том, что многие разработчики осознали: при создании программы машинного перевода кроме хорошо реализованной лингвистики необходима достойная программная реализация.           Несомненно, средства машинного перевода никогда не смогут улавливать все смысловые нюансы оригинального текста. Различия в синтаксисе и семантике, особенно между западными и восточными языками, - скажем английским и китайским - слишком велики для этого. Даже сторонники машинного перевода признают, что он способен в лучшем случае передать основную суть документа.

Но нельзя забывать, что ошибки часто случаются и у обычных  переводчиков, и наивно ожидать от системы машинного перевода, что  она способна исправить ошибки оригинала  и выдаст грамотный перевод. Безусловно, тезис о том, что мозг человека совершенней компьютера, не требует  никаких доказательств. Хотя честно сказать, после общения на выставках  с некоторыми пользователями в этом появляются сомнения.

 

ЛИТЕРАТУРА

1. Англо-русский словарь. Под рук. Мюллера В.К. – М.% Русский язык, 1985.
2. Аристов Н.В. Основы перевода. – М.: изд-во литер. на иностр. языках, 1959.
3. Архипов А.Ф. Самоучитель перевода с немецкого языка на русский. – М.: Высш. шк., 1991.
4. Бархударов Л.С. Язык и перевод. – М.: Международные отношения, 1975.
5. Бреус Е.В. Основы тории и практики перевода с русского языка на английский. – М.: УРАО, 1998.
6. Ванников Ю.В. Языковая сложность текста как фактор трудности перевода (Методическое пособие). – М.: Всесоюзный центр переводов, 1988.
7. Вейзе А.А, Киреев Н.Б., Мирончиков К. Перевод технической литературы с ангилийского языка на русский. – Минск, 1997.
8. Вейзе А. А., Мирончиков И. К. Перевод технического текста с английского языка на русский. – Мн.: МГЛУ, 1995.
9. Васильев А. (Компьютер на месте переводчика). // Подводная лодка. – 1998, № 6.
10. Винокуров А.А.,Чуканов В.О.Новый метод оценки машинного перевода.// Информационные технологии и системы. Hardware Software Security. Тенденции и перспективы – Сборник статей: М., Международная академия информатизации, 1997.
11. Гвишиани Н.Б. Язык научного общения (вопросы методологии). –М.: Высш. шк.; 1986.
12. Левин А. Самоучитель работы на компьютере. – 4-е изд., испр. И доп. М.: Ноллидж, 1997.
13. Каничев М. (Встреча компьютерных толмачей). // Мир ПК. – 1998, № 8.
14. Климзо Б.Н. Перевод патентов. – М.: МГПИИЯ им. М.Тореза, 1976.
15. Рецкер Я.И. Теория перевода и переводческая практика. – М.: Международные отношения, 1974.
16. Русско-английский словарь. Под рук.Смрницкого А.И. – М.: Русский язык, 1997.
17. Рыбакин А. И. Словарь английских личных имен. – 2-е изд.- М.: Рус. яз., 1989.
18. Система перевода текста Magic Goody для Windows. Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1999.
19. Система перевода текста PROMT Internet. Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1999.
20. Система перевода текста STYLUS для Windows. Версия 2.51. Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1996.
21. Система перевода текста WebTranSite 98. Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1998.
22. Система перевода текста WebView Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1998.
23. Система электронных словарей LINGVO для DOS и Windows. Версия 4.0. Руководство пользователя. — М.: фирма "БИТ", 1995.
24. Скороходько Э.Ф. Вопросы перевода английской технической литературы. – К.: изд-во Киевского Университета, 1963.
25. Судовцев В.А. Научно-техническая информация. – М.: Высш. школа, 1989.
26. Тетради новых терминов № 6 (Англо-русские патентные термины). – 2-е изд., испр. и доп. – Москва, ВЦП, 1975.
27. Федоров А.В. Введение в теорию перевода. – М.: ищд-во литер. на  иностр. языках, 1958.
28. Федоров А.В. Основы общей теории перевода. – М.: Высш. шк., 1968.
29. Флорин Сидер. Муки переводческие. – М.: Высш. школа, 1983.

¹ По определению А.Ф.Архипова.

² А.А.Вейзе, Н.Б.Киреев, К. Мирончиков. Перевод технической литературы с английского языка на русский. – Минск, 1997.

³ Устройство для оптического ввода графической информации.

⁴ Программы оптического ввода и распознавания текстов (Optical Character Recognition).

⁵ Компания ПРОМТ основана в 1991 году. Компания специализируется в разработке систем автоматического перевода для европейских языков и является лидером в этой области. В 1993-97 годах ПРОМТ была признана одной из 100 Наиболее Влиятельных Компаний в компьютерном бизнесе России. В 1995 и 1998 годах компания получила награду за значительный вклад в развитие информационных технологий России.