Системы машинного перевода (МП) используются для обработки текста, при этом выделяют 2 типа систем: электронные словари и программы-переводчики.
Электронные словари оптимизируют процесс понимания иноязычных слов. Программы-переводчики производят более или менее адекватный перевод иностранных текстов, при этом необходимо участие человека в процессе перевода. По существу, системы МП выдают не перевод, а «подстрочник», который требует дальнейшей литературной обработки, достигающей для художественного текста 100 % всего объема, причем смысл порой полностью изменяется. Для технических текстов существует проблема неоднозначности слов для разных предметных областей.
Идея МП впервые пришла в голову еще в середине 19 века англичанину Чарльзу Бэббиджу, впервые разработавшему проект цифровой аналитической машины. В 1948 году было предложено правило разбиения слова на основу и окончание, которое продолжает активно использоваться современными системами МП.
В СССР работы, связанные с МП начались в 70-е годы под руководством проф. Белоногова.
В 1996 году первая российская система МП получила патент и была зарегистрирована под названием Retrans. В 1991 г. основана российская компания ПРОМТ, которая занимается исследованиями в области прикладной лингвистики, разработки технологий и систем МП для европейских языков.
Основная сложность систем МП состоит в том, что естественные языки плохо поддаются формализации. Сегодня существует 3 подхода к процессу МП: перевод, основанный на правилах; статистический перевод; подход Translation Memory.
Для перевода по правилам используется алгоритм, напоминающий процесс мышления человека, заключающийся в последовательности действий над входным предложением:
- морфологический анализ - поиск частей речи, определение входных словоформ (рода, числа, падежа, спряжения);
- поиск идиом, фразеологизмов для данной предметной области и исключение их из дальнейшего анализа;
- синтаксический анализ - разбор структуры, нахождение членов предложения - подлежащего, сказуемого, дополнения, обстоятельства. При этом общепризнанно, что системе МП легче переводить английский текст, так как в нем порядок слов в предложении жестко фиксируется. Русский язык поддерживает свободный порядок слов в предложении, что значительно усложняет процесс его формализации;
- лексический анализ - отделение однозначных входных слов (лексем) от многозначных (имеющих несколько переводных эквивалентов);
- грамматический анализ - доопределение грамматической информации с учетом данных выходного языка;
- синтез выходного предложения (перевода).
Статистический метод МП заключается в анализе колоссального массива параллельных текстов и выборе для перевода наиболее часто совпадающие варианты. Никаких грамматических правил в программу не заложено. На основе такой технологии построен сервис от компании Google - отдельные словосочетания при статистическом переводе получаются более точными и изящными, но грамматика хромает: иногда предложения настолько несогласованны, что невозможно понять их смысл.
Технология Translation Memory использует правила перевода и сравнивает входной документ с текстами из постоянно пополняющейся базы переводов. Находя совпадения, программа предлагает ранее одобренный вариант.
Признавая существующие недостатки производители систем МП подчеркивают, что их программы не ориентированы на создание художественного текста. И заменить человека они не смогут даже в долгосрочной перспективе - пока не будет создан полноценный искусственный интеллект. Но системы МП являются хорошим подспорьем для специалистов различных профилей, нуждающихся в оперативных переводах иноязычной информации.
Список литературы
- Соколова С. Как переводит компьютер. - http://www.promt.ru/company. technology /articles/article_sokolova.php.
- Селегей В. Электронные словари и компьютерная лексикография. - http://www.lingvoda.ru/transforum/articles/selegey_a1.asp.
Библиографическая ссылка
Карасев И.В., Артюшина Е.А. СИСТЕМЫ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА // Успехи современного естествознания. – 2011. – № 7. – С. 117-118;URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=27117 (дата обращения: 03.12.2024).