Виды письменного п

Виды у.п.

Лингвистические проблемы при автоматическом переводе и способы их решения.

История

В СССР с середины 70-х годов были созданы промышленные системы машинного перевода с английского языка на русский АМПАР (на основе исследований и разработок коллектива Ю. А. Моторина), с немецкого языка на русский НЕРПА, с французского языка на русский ФРАП, автоматические терминологические словари в помощь человеку-переводчику. Система АМПАР длительное время находилась в промышленной эксплуатации; впоследствии на ее базе были созданы более эффективные системы МП для персональных компьютеров семейства СПРИНТ; была также разработана система МП с русского языка на английский АСПЕРА. На этих разработках основываются такие системы машинного перевода, как Stylus, Socrat и другие.

Интенсивность работ по МП в разные периоды времени различная. Нынешний период характеризуется некоторым спадом интереса к проблеме, по сравнению, например, с шестидесятыми годами. Мода на машинный перевод прошла, многие его энтузиасты давно занялись другими делами. Современное состояние машинного перевода, если его характеризовать несколько критически и в сопоставлении с тем, что имело место ранее, характеризуется некоторыми вялотекущими научными исследованиями, существованием определенного количества практически работающих и продающихся на рынке программного обеспечения систем МП в разных странах, и появляющимися время от времени сообщениями о разработке новых систем.

В настоящее время существует множество коммерческих проектов машинного перевода.

Примеры систем машинного перевода:

DEJA VU

Pragma 4.0

PROMT FAMILY

TRADOS 6 FREELANCE

У госпожи Лавриненко конспект лекции начинается по теме Лингвистическе проблемы автоматического перевода с:

Л. перевод -перевод информации, записанной на 1-м языке, средствами 2-го, т.е. перекодировка информ.

Переводы бывают устными и письменными.

1) Перевод с листа(речь исходного языка содержиться на листе в готовом варианте).

2) Последовательный.

3) Синхронный(общественные выступления, сопровождаемые переводом).

1) Полный.

2) Реферативный(только самое важное!).

3) Аннотационный(составление аннотации текста).

4) Перевод патентов - одновременный анализ графической и текстовой анализ.

5) Перевод заголовков.

Лингвистические проблемы при автоматическом переводе.

1 .Проблема словаря.

язык - это живая система, которая развивается очень быстро: постоянно появляются новые слова, новые функции старых слов, и, вместе с новыми сущностями, новые значения.

1) Имена собственные.

2) Географические названия.

3) Проблема неологизмов.

4) Проблема полисемии и амонимии.

Для перевода важно правильно структурировать информацию, которая приписывается элементу базы, правильно выбрать этот самый элемент.

2 .Проблема грамматики.

простые предложения система переводит (да и то, как мы

убедились - не все) почти без ошибок. Сложносочиненные, да и классические

примеры сложноподчиненных предложений тоже даются системе с относительной

легкостью. Однако как только возникает нестандартная ситуация (например,

одно придаточное предложение усложняется другим (или даже элементарное

вводной или пояснительной конструкцией) и, как следствие, разрывается) и

программа не находит подходящего алгоритма грамматического анализа - она

сразу забывает о синтаксисе и начинает элементарный пословный перевод,

формально (посредством флексий) пытаясь связать хотя бы рядом стоящие

слова. Эта попытка связать грамматически рядом стоящие слова вкупе

неправильным выбором значений некоторых слов еще более запутывает выходной

вариант.

Не разработана сопоставительная грамматика языков для автопревода.

3. Стилистические проблемы.

Качество перевода зависит от тематики и стиля исходного текста. Машинный перевод художественных текстов практически всегда оказывается неудовлетворительного качества. Тем не менее для технических документов при наличии специализированных машинных словарей и некоторой настройке системы на особенности того или иного типа текстов возможно получение перевода приемлемого качества, который нуждается лишь в небольшой редакторской корректировке. Чем более формализован стиль исходного документа, тем большего качества перевода можно ожидать. Самых лучших результатов при использовании машинного перевода можно достичь для текстов, написанных в техническом (различные описания и руководства) и официально-деловом стиле.

Язык образен и не поддается полной алгоритмизации, а посему проблема полной

автоматизации перевода сводится следующей проблеме: научить машину мыслить

и оперировать образами - а эта проблема уже из области проблем

искусственного интеллекта, создание которого все еще является чем-то из

области фантастики.

Говоря о наиболее перспективных путях развития систем

автоматизации перевода, следует, вероятно, сосредоточиться на том, что

выполнимо на данный момент, то есть на создании более эффективных

электронных словарей с как можно более эффективным механизмом поиска и

индексации, с как можно более интегрированной системой словарных статей.

Если же брать во внимание развитие систем Машинного Перевода, то наиболее

перспективным направлением здесь окажется совершенствование подсистем

грамматического анализа и синтеза, а также увеличение объема

контекстуального охвата текста и совершенствование семантических цепочек с

целью более точного подбора значений слов.

Дата добавления: 2015-04-24