Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

Введение

Машинный перевод - процесс перевода текстов (письменных, а в идеале и устных) с одного естественного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы. Так же называется направление научных исследований, связанных с построением подобных систем.

Вместо "машинный" иногда употребляется слово автоматический, что не влияет на смысл. Однако не стоит путать машинный перевод с автоматизированным, он имеет совсем другое значение - при нём программа просто помогает человеку переводить тексты.

Мысль использовать электронные вычислительные машины (ЭВМ) для перевода была высказана в 1947 году в США, сразу после появления первых ЭВМ. Первая публичная демонстрация машинного перевода состоялась в 1954 году. Несмотря на примитивность той системы, этот эксперимент получил широкий резонанс.

К середине 1960-х в США для практического использования были предоставлены две системы русско-английского перевода:

• · MARK
• · GAT

Однако созданная для оценки подобных систем комиссия ALPAC пришла к выводу, что в силу низкого качества машинно переведённых текстов эта деятельность в условиях США нерентабельна. Хотя комиссия рекомендовала продолжать и углублять теоретические разработки, в целом её выводы привели к росту пессимизма, снижению финансирования, часто к полному прекращению работ по этой тематике.

Тем не менее, в ряде стран исследования продолжались, чему способствовал постоянный прогресс вычислительной техники. Особенно существенным фактором стало появление мини- и персональных компьютеров, а с ними всё более сложных словарных, поисковых систем, ориентированных на работу с естественно-языковыми данными. Росла и необходимость в переводе как таковом ввиду роста международных связей. Все это привело к новому подъёму этой области. Наступило время широкого практического использования переводческих систем, сложился рынок коммерческих разработок по этой теме.

Впрочем, высококачественный перевод текстов широкой тематики по-прежнему недостижим. Однако несомненным является ускорение работы переводчика при использовании систем машинного перевода.

1. Основная часть

Системы машинного перевода делятся на три категории:

• -системы на основе грамматических правил (Rule-Based Machine Translation, RBMT),
• -статистические системы (Statistical Machine Translation, SMT)
• -гибридные системы , сочетающие преимущества тех и других (являются наиболее перспективными)

Машинный перевод на основе правил - общий термин, который обозначает системы машинного перевода на основе лингвистической информации об исходном и переводном языках. Они состоят из двуязычных словарей и грамматик, охватывающих основные семантические, морфологические, синтаксические закономерности каждого языка. Такой подход к машинному переводу еще называют классическим . На основе этих данных исходный текст последовательно, по предложениям, преобразуется в текст перевода. Принцип работы таких систем - связь структуры входного и выходного предложения. перевод компьютерный машинный

RBMT системы делятся на три группы :

• · системы пословного перевода;
• · трансферные системы (Transfer) - преобразуют структуры входного языка в грамматические конструкции выходного языка;
• · интерлингвистические системы (Interlingua)- промежуточный язык описания смысла.

Основным достоинством систем на основе трансфера является высокая полнота охвата текстов при приемлемом уровне качества перевода, а также низкий уровень затрат на первичную разработку и модернизацию.

Компоненты типичной RBMT:

• · Лингвистические базы данных: - двуязычные словари; - файлы имен, транслитерации; - морфологические таблицы.
• · Модуль перевода: - грамматические правила; - алгоритмы перевода.
• · Преимущества RBMT систем :
  • - синтаксическая и морфологическая точность;
  • - стабильность и предсказуемость результата;
  • - возможность настройки на предметную область.
• · Недостатки RBMT систем :
• - трудоемкость и длительность разработки;
• -необходимость поддерживать и актуализировать лингвистические БД;
• -"машинный акцент" при переводе.

Статистический машинный перевод - разновидность машинного перевода, где перевод генерируется на основе статистических моделей, параметры которых являются производными от анализа двуязычных корпусов текста (text corpora).

Статистический машинный перевод противопоставляют системам машинного перевода, основанным на правилах, Rule-Based Machine Translation (RBMT), и на примерах, Example-Based MT (EBMT).

Первые идеи статистического машинного перевода были опубликованы Уорреном Уивером (Warren Weaver) в 1949 году. "Вторая волна" - начало 1990-х, IBM. "Третья волна" - Google, Microsoft, Language Weaver, Яндекс.

Статистические модели перевода:

• · по словам (Word-based translation - WBT)
• · по фразам (Phrase-based translation - PBT)
• · по синтаксису (Syntax-based translation - SBT)
• · по иерархическим фразам (Hierarchical phrase-based translation - HPBT)

Преимущества SMT:

• · Быстрая настройка
• · Легко добавлять новые направления перевода
• · Гладкость перевода

Недостатки SMT:

• · "Дефицит" параллельных корпусов
• · Многочисленные грамматические ошибки
• · Нестабильность перевода

Разработчики систем машинного перевода для улучшения качества вводят некоторые "сквозные" правила, тем самым превращая чисто статистические системы в Гибридный машинный перевод. Добавление некоторых правил, то есть создание гибридных систем, несколько улучшает качество переводов, особенно при недостаточном объёме входных данных, используемых при построении индекса машинного переводчика.

Гибридный машинный перевод - интеграция разных подходов машинного перевода из возможных вариантов МП:

• · Rule-based machine translation (RBMT) - Машинный перевод на основе правил.
• · Corpus-based machine translation (CBMT) - Машинный перевод на корпусах текстов.
• · Example-based machine translation (EBMT) Машинный перевод на примерах.
• · Statistical machine translation (SMT) - Статистический машинный перевод.

Ожидается, что с помощью гибридной архитектуры удастся объединить преимущества этих подходов.

Гибридная технология перевода предполагает использование статистических методов для построения словарных баз автоматическим путем на основе параллельных корпусов, формирования нескольких возможных переводов, как на лексическом уровне, так и на уровне синтаксической структуры предложения выходного языка, применения постредактирования в автоматическом режиме и выбор лучшего (наиболее вероятного) перевода из возможных на основе языковой модели, построенной по определенному корпусу выходного языка.

Статистический МП стремится использовать лингвистические данные, а системы с "классическим" подходом, основанном на правилах, применяют статистические методы. Добавление некоторых "сквозных" правил, то есть создание гибридных систем, несколько улучшает качество переводов, особенно при недостаточном объеме входных данных, используемых при построении индексных файлов хранения лингвистической информации машинного переводчика, базирующегося на N-граммах.

Архитектура Гибридной технологии "SMT и RBMT" [

RBMT-система дополнена двумя компонентами: модулем статистического постредактирования и модулем языковых моделей. Статистическое постредактирование позволяет сгладить RB-перевод, приближая его к естественному языку и при этом сохраняя четкую структуру синтезируемого текста. Языковые модели используются для оценки гладкости и грамматической правильности вариантов перевода, порождаемых гибридной системой.

Типичная архитектура HMT :

• · Параллельный корпус;
• · Обучение;
• · Языковая модель;
• · Данные для постредактирования;
• · Правила синтеза;
• · Словарь терминологии.

Преимущества гибридного перевода:

• · Быстрая автоматическая настройку на основе Translation Memories заказчика;
• · Терминологическая точность перевода, а также единство стиля;
• · Получение дополнительных полезных данных - двуязычного терминологического словаря.

Заключение

Главное преимущество машинного перевода в том, что он позволяет быстро справиться с очень большими объёмами текста и поэтому иногда оказывается экономически выгоднее перевода вручную. При этом следует помнить, что качество машинного перевода всегда будет уступать человеческому. Поэтому использовать его целесообразно лишь в определённых случаях.

Многие типы материалов в принципе не предназначены для машинного перевода. Так, нельзя доверять машине тексты, где неточность перевода может поставить под угрозу здоровье человека, работоспособность сложного прибора или крупный контракт - сэкономленное время здесь не оправдывает риска. Любые документы, подразумевающие юридическую ответственность, требуют контроля человека. Машинный перевод непригоден для маркетинговых материалов, где текст фактически переосмысливается в новом культурном контексте и создается заново.

Приемлемого качества можно ожидать при переводе строго формализованных технических текстов, в то время как художественные и рекламные тексты машинному переводу не поддаются.

Прибегая к машинному переводу, важно не только чётко представлять себе желаемый результат и понимать ограничения этого метода, но и учитывать ещё один фактор. Системы МП обычно требуют сложной индивидуальной настройки и доработки, в том числе "обучения" по конкретной тематике - без этого они показывают гораздо худшие результаты. В связи с этим машинный перевод имеет смысл использовать, только если предстоит перевести огромные объёмы однотипных текстов. В этом случае будет экономически целесообразно затратить определённое время на обучение системы, затем применить машинный перевод и получить на выходе текст, пригодный для постредактирования. Если же речь идёт о нескольких десятках страниц, пытаться внедрить машинный перевод бессмысленно и попросту убыточно.

Таким образом, машинный перевод с постредактированием может оказаться действительно выгодным, если переводятся тексты подходящего типа в очень больших объёмах. Поскольку большие объёмы переводов проходят через переводческие компании, которые часто специализируются в конкретных предметных областях, внедрение достаточно эффективных, но дорогих систем машинного перевода последнего поколения экономически оправдано именно в таких компаниях: ни поставщики контента, пусть даже крупные, ни индивидуальные переводчики не смогут самостоятельно эффективно использовать машинный перевод.

Используемая литература

• 1. http://www.logrus.ru
• 2. http://www.moluch.ru/
• 3. https://www.academia.edu
• 4. http://study-english.info/

Лекция 13. Машинный перевод текста. Компьютерные языковые словари

Основы машинного перевода

Перевод - это вид языкового посредничества, который ориентирован на иноязычный оригинал. Перевод рассматривается как иноязычная форма существования сообщения, содержащегося в оригинале. Межъязыковая коммуникация, осуществляемая через посредство перевода, в наибольшей степени воспроизводит процесс непосредственного речевого общения, при котором коммуниканты пользуются одним и тем же языком.

Машинный перевод – это автоматическое извлечение знаний и текстов, написанных на естественном языке с помощью компьютерных программ с опорой на лингвистическое обеспечение.

Процесс машинного перевода – это действия компьютера по преобразованию текста на одном естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом языке, а также результат такого действия.

Система автоматического понимания текста , исходит из того, что текст на естественном языке, построенный в соответствии со словарями, грамматикой и алгоритмами естественного языка, опирающийся на семантическую сеть, фреймы и тезаурусы, понимается пользователем благодаря тому, что у него существуют лингвистические знания - синтактико-семантические структуры, а также специальные знания.

Большинство систем автоматической обработки языка ставят своей задачей анализ текстов, заранее разбитых на предложения. Однако языковые данные доступны нам чаще всего в виде текстов, размеченных на абзацы, главы и другие более крупные единицы. Поэтому для их эффективного автоматического анализа необходимы соответствующие алгоритмы сегментации.

Задачи при создании системы автоматического понимания текста:

· анализ исходного естественного текста, который обеспечивает построение лингвистических структур, в том числе разных семантических структур, полных, частичных, сжатых, стремящихся представить содержание текста в форме баз данных,

· сравнение лингвистических структур текста со специальными или индивидуальными знаниями, также представленными в форме базы данных

· генерализация текстов на основе информации, заключенной в традиционных реляционных базах данных, а также в концептуальных текстовых структурах или в индивидуальных базах данных.

Для осуществления машинного перевода в компьютер вводится специальная программа, реализующая алгоритм перевода, под которым понимается последовательность однозначно и строго определенных действий над текстом для нахождения переводных соответствий в заданной паре языков при заданном направлении перевода (с одного конкретного языка на другой). Имеются также отдельные системы машинного перевода, рассчитанные на перевод в рамках трех и более языков, но они в настоящее время являются экспериментальными.

Современный машинный, или автоматический перевод осуществляется с помощью человека: пред-редактора, который тем или иным образом предварительно обрабатывает подлежащий переводу текст, интер-редактора, который участвует в процессе перевода, или пост-редактора, который исправляет ошибки и недочеты в переведенном машиной тексте.

Система машинного перевода включает в себя двуязычные словари, снабженные необходимой грамматической информацией (морфологической, синтаксической и семантической), которые обеспечивают передачу эквивалентных, вариантных и трансформационных переводных соответствий, толковые и специальные тематические словари, а также алгоритмические средства грамматического анализа, реализующие какую-либо из принятых для автоматической переработки текста формальных грамматик.

Наиболее распространенной является следующая последовательность формальных операций, обеспечивающих анализ и синтез в системе машинного перевода:

· ввод текста и поиск входных словоформ во входном словаре с сопутствующим морфологическим анализом, в ходе которого устанавливается принадлежность данной словоформы к определенной лексеме. В процессе анализа из формы слова могут быть получены также сведения, относящиеся к другим уровням организации языковой системы.

· перевод идиоматических словосочетаний, фразеологических единств или штампов данной предметной области, определение основных грамматических характеристик элементов входного текста, разрешение омографии, лексический анализ и перевод лексем. Обычно на этом этапе однозначные слова отделяются от многозначных, после чего однозначные слова переводятся по спискам эквивалентов, а для перевода многозначных слов используются так называемые контекстологические словари, словарные статьи которых представляют собой алгоритмы запроса к контексту на наличие/отсутствие контекстных определителей значения.

· Окончательный грамматический анализ, в ходе которого доопределяется необходимая грамматическая информация с учетом данных выходного языка.

· Синтез выходных словоформ и предложения в целом на выходном языке.

Анализ и синтез могут производиться как пофразно, так и для всего текста, введенного в память компьютера; в последнем случае алгоритм перевода предусматривает определение так называемых анафорических связей.

Качество машинного перевода зависит от:

· объема словарей,

· объема информации, приписываемой лексическим единицам,

· тщательности составления и проверки работы алгоритмов анализа и синтеза,

· эффективности программного обеспечения.

Однако ни от одной из программ пока нельзя ожидать «правильного», литературного перевода текста, состоящего из сложных фраз.

Современные аппаратные и программные средства допускают использование словарей большого объема, содержащих подробную грамматическую информацию. Информация может быть представлена как в декларативной (описательной), так и в процедурной (учитывающей потребности алгоритма) форме.

Совершенствование программ по машинному переводу связано с концепцией мягкого понимания текста, согласно которой разные пользователи извлекают свою информацию и свой индивидуальный смысл из одного и того же текста. Модель мягкого понимания текста состоит в способности порождать различные осмысленные интерпретации исходного объекта в зависимости от разных условий и составляющих его восприятия.

Более частные "машинные средства" в помощь переводчику и редактору - это автоматические словари и терминологические базы данных, компьютерные тезаурусы, средства экранного редактирования, системы орфографической, терминологической и грамматической коррекции текстов.

Современный машинный перевод следует отличать от использования компьютеров в помощь человеку-переводчику. В последнем случае имеется в виду автоматический словарь , помогающий человеку быстрее подбирать нужный переводной эквивалент. Хотя и в том, и в другом случае компьютер работает вместе с человеком (переводчиком или редактором), в содержание термина «машинный перевод» входит представление о том, что главную, бóльшую часть работы по переводу и отысканию переводных эквивалентов и переводных соответствий машина берет на себя, оставляя человеку лишь контроль и исправление ошибок.

Компьютерный словарь в помощь человеку – это вспомогательное средство для быстрого нахождения переводных соответствий; при этом, в такого рода словарях в ограниченной степени могут быть реализованы и некоторые функции, присущие системам машинного перевода.

В информационной технологии различаются 2 основных подхода к машинному переводу:

· поверхностное ознакомление с содержанием документа на незнакомом языке

· использование машинного перевода вместо обычного «человеческого». Это предполагает тщательное редактирование и настройку системы перевода на определенную предметную область.

Здесь играют роль полнота словаря, ориентированность его на содержание и набор языковых средств переводимых текстов, эффективность способов разрешения лексической многозначности, результативность работы алгоритмов извлечения грамматической информации, нахождения переводных соответствий и алгоритмов синтеза.

Как вид языковой деятельности перевод затрагивает все уровни языка – от распознавания графем (и фонем при переводе устной речи) до передачи смысла высказывания и текста. Кроме того, машинный перевод предоставляет возможность проверять теоретические гипотезы об устройстве тех или иных языковых уровней и эффективности предлагаемых алгоритмов.

Необходимость в совершенствовании машинного перевода постоянно возрастает, так как это является важнейшим условием обеспечения межъязыковой коммуникации, объем которой возрастает с каждым годом.

Другие способы преодоления языковых барьеров на пути коммуникации – разработка или принятие единого языка, а также изучение иностранных языков – не могут сравниться с переводом по эффективности.

Датой рождения машинного перевода как исследовательской области обычно считают март 1947; именно тогда специалист по криптографии Уоррен Уивер в своем письме Норберту Винеру впервые поставил задачу машинного перевода, сравнив ее с задачей дешифровки.

Проблемами машинного перевода занимается компьютерная лингвистика , которая родилась в январе 1954 года, когда в Джорджтаунском университете (США) был проведен первый в мире публичный эксперимент по машинному переводу. В те же времена под руководством крупнейшего математика и кибернетика Алексея Ляпунова начались активные работы по машинному переводу и в Москве. В начале 1956 года в Институте прикладной математики (ИПМ) им.М.В.Келдыша начала работать первая отечественная система машинного перевода с французского на русский язык.

Лидеры среди современных программ машинного перевода в России - система PROMT (разработка компании ПРОМТ, www.e-promt.ru) и система СОКРАТ (разработка компании «Арсеналъ», www.ars.ru).

В последней версии PROMT появилась принципиально новая функциональность, «Ассоциированная Память». Механизм «Ассоциированной Памяти» позволяет обучать систему. С его помощью можно сохранить удовлетворяющий вас перевод текста в базе знаний и в дальнейшем использовать его фрагменты при переводе похожих текстов.

СОКРАТ пытается найти однозначное решение и не дает вариантности в терминах: слово, отсутствующее в словаре, остается в исходном написании. PROMT же обычно предлагает несколько вариантов перевода слов и словосочетаний.

Машинный перевод, прошедший несколько стадий своего развития, в настоящее время сконцентрирован на идее моделирования действий человека-переводчика . Процесс перевода очень труден, а правильное использование преимуществ программного обеспечения во многом определяет качество перевода. Современные системы машинного перевода включают в себя множество дополнительных словарей. Основываясь на особенностях архитектурных решений для лингвистических алгоритмов, системы подразделяются на два типа - "Трансфер" и "Интерлингва". Программы автоматического перевода строятся в соответствии с данным разделением. Так, например программа "Сократ" переводит намного лучше, чем скажем "Мэджик Гудди" потому, что лингвистическое обеспечение первой программы намного сильнее, а словари намного больше по объему.

Результаты машинного перевода всегда приходится редактировать. Так, например, в программе "Парс" предусмотрена функция дополнительного подключения словарей различной тематики. Ведь от качества обеспечения программы зависит и качество выдаваемого машиной перевода. Но даже тонкая настройка системы под лексику переводимого текста не учитывает всех его особенностей, поэтому переведенные слова, имеющие несколько синонимов, помечаются звездочкой, либо приводятся в скобках как вариант.

Интернет-технологии дали новое развитие машинному переводу, помогли вывести его на новую стадию развития. Машинный перевод - это эффективное средство для просмотра и поиска информации на иностранном языке, а именно эта функция является главной при работе в Интернете. Современное состояние машинного перевода позволяет получать относительно корректный текст перевода веб-страниц с большинства языков. И хотя полностью автоматический высококачественный перевод невозможен, уже имеется программное обеспечение, которое облегчает сам процесс перевода.

В результате настройки на предметную область и интеграции с другими программами обработки документов машинный перевод позволяет автоматизировать получение переводного текста.

Основной проблемой всех программ машинного перевода является правильный выбор тематического словаря, а также выстраивание вспомогательных словарей.

Перевод частично зависит и от уровня подготовки пользователя (знание языка, навыки работы с программами, чувство языка), а также в большей степени его умения правильно работать с текстовым редактором, вспомогательными утилитами, словарями и фразеологическими справочниками. Варианты переводов, производимых с подключением тематических словарей, дает хороший перевод, правильный выбор значения слова и употребление фраз в тексте. Это объясняется тем, что машина настраивает свой словарь на выбор тех синонимов, которые бы соответствовали в большей степени тематике входящего языка, и переводила бы в соответствии с тематикой выходного языка.

2 подхода к проблеме развития машинного перевода :

· установка на использование универсального языка смысла, прямой подход к переводу, преобразование текста оригинала в текст перевода

· установка на промежуточный язык, моделирование человеческого владения языком

Проблема состоит в том, что смысл текста на естественном языке зависит не только от самого предложения, но также и от контекста, который связан с многозначностью слов и синтаксических конструкций, практической невозможностью глобального описания семантической структуры мира даже в ограниченной предметной области, отсутствием эффективных формальных методов описания лингвистических закономерностей.

Нерешенные проблемы машинного перевода – это

· решение неоднозначности формального синтаксического анализа изолированных предложений текста

· преодоление структурной и смысловой неполноты участков (фрагментов) текста

· организация гибкого подключения разных предметных областей

· необходимость понимания текста как целого образования

Программы машинного перевода лучше обрабатывают научные, технические и образовательные тексты, которым присуще строгое изложение материала.

Разговорный и публицистический стиль, где много специфических оборотов, но большинство слов используется в прямом смысле, пригодны для ознакомительного перевода, однако для получения грамотного выходного текста требуется ручная правка. Получаемый перевод является неким ознакомительным текстом, где передается лишь общая тематическая направленность текста.

Перевод же художественной литературы и поэзии не соответствует требованиям машины. Смысл текста, построенного на иносказательных выражениях, при машинном переводе искажается и недоступен даже для ознакомления. Машина не понимает многозначности, что в свою очередь приводит к неправильной интерпретации переводимого текста, который превращается в бессмыслицу.

Постараться минимизировать такие недоразумения можно, соблюдая следующие правила :

· правильно выстраивать тематические словари

· проверять текст оригинала на стадии предподготовки его перевода

· редактировать на конечной стадии перевода

· правильно использовать программы словарей

· хорошо знать грамматику и лексику, а также тематику исходного текста

· правильно оперировать словарным запасом, клише и словоформами

· своевременно пополнять специальные словари новыми терминами

Машинный, а точнее, компьютерный перевод - это также письменный перевод, поскольку в результате мы получаем письменный текст. Однако осуществляет его не переводчик, а особая компьютерная программа. Современные компьютерные программы перевода достаточно совершенны, но они до сих пор не могут разрешить самую сложную задачу процесса перевода: выбор контекстуально необходимого варианта, который в каждом тексте обусловлен многими причинами. В настоящее время результат этого вида перевода может быть использован как черновой вариант будущего текста, который будет редактировать переводчик, а также как средство, чтобы и крайней ситуации отсутствия переводчика получить общее представление о теме и содержании текста.

Еще более сложную задачу представляет перевод устного текста с помощью компьютерных программ, так как проблема распознавания устной речи находится лишь на начальном этапе своего решения. До сих пор непреодолимым препятствием является индивидуальная окраска звучания сегмента речи - на любом языке такая речь плохо формализуется.

Предварительное редактирование синтаксической структуры может заключаться в:

· разбиении сверхдлинного предложения (более 40 слов) на несколько более коротких, добавляя при этом (если необходимо) связочные элементы;

· введении в английский текст артиклей там, где это необходимо или грамматически оправдано;

· повторении элементов при сочинительной связи словосочетаний в предложении;

· введении союзов при использовании бессоюзной связи между предложениями;

· устранении конструкций в скобках в середине именной группы или в середине предложения;

· замене окказиональных аббревиатур на полные наименования либо введении специальных символов, не допускающих их перевод;

· устранении лексических и логических эллипсисов, неформальных конструкций и метафор;

· приведении к единому виду конструкций или сложных слов, которые могут встречаться в тексте в слитном, дефисном и свободном написании.

Отредактированный вручную текст затем автоматически обрабатывается в системе МП.

25. Общая схема машинного перевода.

Во всем мире использование систем машинного перевода, несмотря на все их слабые стороны, давно стало элементом профессиональной работы переводчика, который должен уметь использовать компьютер не только как пишущую машинку. Понятие автоматизированного рабочего места переводчика, включающего комплекс резидентных словарей, тезаурусов, систем проверки орфографии, систем доступа к информации по различным сетям передачи данных должно войти в обиход специалиста_филолога.

Система машинного перевода (МП) текстов может использоваться как часть такого автоматизированного рабочего места переводчика, обеспечивая при этом получение высококачественного перевода, жестко ориентированного на конкретную предметную область, задачи пользователя и тип документации. Кроме того, такая система может помочь пользователю, не знающему иностранный язык, очень быстро и с небольшими затратами получить приблизительный (грубый) перевод текстов в интересующей его области знаний, перевод, достаточный для понимания информации, передаваемой текстом на иностранном языке.

Общие требования к практическим системам

машинного перевода (МП)

· Устойчивость работы системы . Система МП должна давать результат, который можно использовать даже в случае дефектов исходного материала и неполноты словарного обеспечения.

· Тиражируемость системы . Система должна иметь достаточно простые программные и лингвистические средства для расширения областей ее применения.

· Адаптируемость системы . Система МП должна иметь средства настройки на потребности конкретных пользователей и особенности обрабатываемых документов.

· Оптимальность временных параметров . Скорость перевода текстов должна соответствовать либо объему поступающей в единицу времени информации, либо нормам работы пользователей.

· Комфорт пользователя . Сервисные средства системы должны обеспечивать удобство работы пользователя во всех возможных в системе режимах работы.

При работе с конкретной системой машинного перевода нужно помнить, что перевод осуществляется на нескольких соподчиненных уровнях реализации системы.

К таким уровням в общем случае относятся:

· уровень автоматического предредактирования текста;

· уровень лексико-морфологического анализа;

· уровень контекстного анализа и анализа групп;

· уровень анализа функциональных сегментов;

· уровень анализа предложений;

· уровень синтеза выходного текста;

· уровень автоматического постредактирования.

Каким образом осуществляется работа программы переводчика?

В ее основе лежит алгоритм перевода - последовательность однозначно и строго определенных действий над текстом для нахождения соответствий в данной паре языков L1 - L2 при заданном направлении перевода (с одного конкретного языка на другой). Обычные словари и грамматики разных языков не применимы для машинного перевода, так как описывают значения слов и грамматические закономерности в нестрогой форме, никак не приемлемой для «машинного» использования. Следовательно, нужна формальная грамматика языка, т.е. логически непротиворечивая и явно выраженная (безо всяких подразумеваний и недомолвок). Как только начали появляться формальные описания различных областей языка - прежде всего морфологии и синтаксиса, - наметился прогресс и в разработке систем автоматического перевода. Чтобы успешно работать, система машинного перевода включает в себя, во-первых, двуязычные словари, снабженные необходимой информацией (морфологической, относящейся к формам слова, синтаксической, описывающей способы сочетания слов в предложении, и семантической, т.е. отвечающей за смысл), а во-вторых - средства грамматического анализа, в основе которых лежит какая-нибудь из формальных, т.е. строгих, грамматик. Наиболее распространенной является следующая последовательность формальных операций, обеспечивающих анализ и синтез в системе машинного перевода.

• 1. На первом этапе осуществляется ввод текста и поиск входных словоформ (слов в конкретной грамматической форме, например дательного падежа множественного числа) во входном с сопутствующим морфологическим анализом, в ходе которого устанавливается принадлежность данной словоформы к определенной лексеме (слову как единице словаря). В процессе анализа из формы слова могут быть получены также сведения, относящиеся к другим уровням организации языковой системы, например, каким членом предложения может быть данное слово. Для машины совмещение двух этих операций - и грамматического разбора, и обращения к смыслу слов - задача трудная. Лучше сделать синтаксический анализ не зависящим от смысла слов, а словарь использовать на других этапах перевода.
• 2. Что такое независимый синтаксический анализ, можно понять, если попытаться разобрать фразу, из которой «убраны» значения конкретных слов. Блестящим образцом фразы такого рода является придуманное академиком Л.В. Щербой предложение: Глокая куздра штетко будланула бокра и кудрячит бокрёнка. Бессмысленная фраза? Как будто да: в русском языке нет слов, из которых она состоит (кроме союза и). И все же в какой-то степени мы ее понимаем.
• 3. То есть машина осуществляет синтаксический анализ предложения без опоры на значения составляющих его слов, с использованием информации только об их грамматических свойствах. В результате синтаксического анализа возникает синтаксическая структура, которая изображается в виде дерева зависимостей: «корень» - сказуемое, а «ветви» - синтаксические отношения его с зависимыми словами. Каждое слово предложения записывается в своей словарной форме, а при ней указываются те грамматические характеристики, которыми обладает это слово в анализируемом предложении.
• 4. 2. Следующий этап включает в себя перевод идиоматических словосочетаний, фразеологических единств или штампов данной предметной области (например, при англо-русском переводе обороты типа in case of, in accordance with получают единый цифровой эквивалент и исключаются из дальнейшего грамматического анализа); определение основных грамматических (морфологических, синтаксических, семантических и лексических) характеристик элементов входного текста (например, числа существительных, времени глагола, их роли в данном предложении и пр.), производимое в рамках входного языка; разрешение неоднозначности (скажем, англ. round может быть существительным, прилагательным, наречием, глаголом или же предлогом); анализ и перевод слов. Обычно на этом этапе однозначные слова отделяются от многозначных (имеющих более одного переводного эквивалента в выходном языке), после чего однозначные слова переводятся по спискам эквивалентов, а для перевода многозначных слов используются так называемые контекстологические словари, словарные статьи которых представляют собой алгоритмы запроса к контексту на наличие / отсутствие контекстных определителей значения.
• 5. 3. Окончательный грамматический анализ, в ходе которого доопределяется необходимая грамматическая информация с учетом данных выходного языка.
• 6. 4. Синтез выходных словоформ и предложения в целом на выходном языке. Здесь не получится обойтись простым переводом «узлов» дерева на другой язык. Синтаксис каждого языка устроен на свой лад: то, что в русском предложении - подлежащее, в другом языке может (или должно) быть выражено дополнением, а дополнение, наоборот, должно преобразоваться в подлежащее; то, что в одном языке обозначается группой слов, переводится на другой всего одним словом и т.д. Такой переход от структуры к реальному предложению называется синтаксическим синтезом.
• 7. В зависимости от особенностей морфологии, синтаксиса и семантики конкретной языковой пары, а также направления перевода общий алгоритм перевода может включать и другие этапы, а также модификации названных этапов или порядка их следования, но вариации такого рода в современных системах, как правило, незначительны. Для решения проблемы многозначности слова используется анализ контекста. Дело в том, что каждое из нескольких значений многозначного слова в большинстве случаев реализуются в своем наборе контекстов. То есть у каждого из «конкурирующих» (при интерпретации) значений - свой набор контекстов. И именно вот эта зависимость значения от окружения позволяет слушающему понять высказывание правильно. Для правильного понимания высказывания необходимо в полной мере учитывать также правила обусловленности выбранного значения лексическим окружением (действующие при «фразеологической» интерпретации слова), правила обусловленности выбранного значения семантическим контекстом (так называемые законы семантического согласования) и правила обусловленности выбранного значения грамматическим (морфолого-синтаксическим) контекстом.
• 8. Действующие системы машинного перевода, как правило, ориентированы на конкретные пары языков (например, французский и русский или японский и английский) и используют, как правило, переводные соответствия либо на поверхностном уровне, либо на некотором промежуточном уровне между входным и выходным языком. Качество машинного перевода зависит от объема словаря, объема информации, приписываемой лексическим единицам, от тщательности составления и проверки работы алгоритмов анализа и синтеза, от эффективности программного обеспечения. Современные аппаратные и программные средства допускают использование словарей большого объема, содержащих подробную грамматическую информацию. Информация может быть представлена как в декларативной (описательной), так и в процедурной (учитывающей потребности алгоритма) форме.
• 9. В практике переводческой деятельности и в информационной технологии различаются два основных подхода к машинному переводу. С одной стороны, результаты машинного перевода могут быть использованы для поверхностного ознакомления с содержанием документа на незнакомом языке. В этом случае он может использоваться как сигнальная информация и не требует тщательного редактирования. Другой подход предполагает использование машинного перевода вместо обычного «человеческого». Это предполагает тщательное редактирование и настройку системы перевода на определенную предметную область. Здесь играют роль полнота словаря, ориентированность его на содержание и набор языковых средств переводимых текстов, эффективность способов разрешения лексической многозначности, результативность работы алгоритмов извлечения грамматической информации, нахождения переводных соответствий и алгоритмов синтеза. На практике перевод такого типа становится экономически выгодным, если объем переводимых текстов достаточно велик (не менее нескольких десятков тысяч страниц в год), если тексты достаточно однородны, словари системы полны и допускают дальнейшее расширение, а программное обеспечение удобно для постредактирования.