Другие системы машинного перевода.

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 машинного перевода считается хорошим тоном спросить, к какому типу относится система PROMT, не было разработано еще не одной реальной системы, основанной на принципе INTERLINGUA.

Система PROMT не является исключением, и на этот вопрос мы отвечаем: наша система выполняет перевод типа TRANSFER. Но это очень простой ответ, он практически не отражает особенностей архитектуры системы PROMT. А особенности состоят в том, что этот метод (TRANSFER) применен в системе не в соответствии с лингвистическим стандартным подходом.

Тем не менее, система перевода, как правило, работает в условиях не полностью описанных данных, ведь в язык - это живая система, которая развивается очень быстро: постоянно появляются новые слова, новые функции старых слов, и, вместе с новыми сущностями, новые значения. В этих условиях определяющим структурным свойством алгоритмов перевода становится их устойчивость к произвольным входным данным, и в основу алгоритмов, выполняющих перевод в системе PROMT, вместо последовательного TRANSFER'а был заложен иерархический подход, разделяющий процесс перевода на взаимосвязанные TRANSFER'ы для разных единиц анализа.

В системе выделяется уровень лексических единиц, уровень групп, уровень простых предложений и уровень сложных предложений. Все эти процессы связаны и взаимодействуют иерархически в соответствии с иерархией текстовых единиц, обмениваясь синтезируемыми и наследуемыми признаками. Такое устройство алгоритмов позволяет использовать разные формальные методы для описания алгоритмов разных уровней.

Рассмотрим уровень лексических единиц: лексическая единица - это слово или словосочетание, которое является единицей самого низкого уровня. И в случае входного, и в случае выходного языка слово описывается как совокупность основы и окончания. Это обеспечивает возможность, с одной стороны, распознавания входных слов и анализа входной морфологии и, с другой стороны, удобного синтеза выходных слов по их морфологической информации (основа, тип словоизменения и адрес окончания в массиве окончаний этого типа). Таким образом, если ввести правила преобразования входной морфологической информации в выходную морфологическую информацию, осуществляется TRANSFER на морфологическом уровне.

Уровень групп рассматривает структуры более сложные: группы существительных, прилагательных, наречий и сложные глагольные формы. Этот уровень при анализе, основываясь на формальных сетевых грамматиках, умеет соединять группы в синтаксические единицы, каждая из которых характеризуется синтезированной структурной информацией и главным элементом группы. По входной структуре, полученной в терминах непосредственных составляющих, вместе с синтезированными признаками формируется выходная группа как набор лексических единиц со значениями морфологических признаков, которые могут наследоваться исходя из результатов анализа группы. Таким образом, реализуется TRANSFER на уровне групп.

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 по 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.

 

История развития систем машинного перевода и их современное состояние.

Е: первые шаги

 

История машинного перевода как научно-прикладного направления началась в конце 40-х годов прошлого века (если не считать механизированное переводное устройство П. П. Смирнова-Троянского, своего рода лингвистический арифмометр, изобретенный в 1933 году). Теоретической основой начального (конец 1940-х – начало 1950-х годов) периода работ по машинному переводу был взгляд на язык как кодовую систему. Пионерами МП были математики и инженеры. Описания их первых опытов, связанных с использованием только что появившихся ЭВМ для решения криптографических задач, были опубликованы в США в конце 1940-х годов. 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.

Тот же Уивер после ряда дискуссий составил в 1949 г. меморандум, в котором теоретически обосновал принципиальную возможность создания систем машинного перевода. У. Уивер писал: «I have a text in front of me which is written in Russian but I am going to pretend that it is really written in English and that it has been coded in some strange symbols. All I need to do is strip off the code in order to retrieve the information contained in the text» («У меня перед глазами текст, написанный по-русски, но я собираюсь сделать вид, что на самом деле он написан по-английски и закодирован при помощи довольно странных знаков. Все, что мне нужно, — это взломать код, чтобы извлечь информацию, заключенную в тексте»). Аналогия между переводом и дешифрованием была естественной в контексте послевоенной эпохи, если учитывать успехи, которых достигла криптография в годы Второй мировой войны.

Идеи Уивера легли в основу подхода к МП, основанного на концепции interlingva: стадия передачи информации разделена на два этапа. На первом этапе исходное предложение переводится на язык-посредник (созданный на базе упрощенного английского языка), а затем результат этого перевода представляется средствами выходного языка.

Меморандум Уивера вызвал самый живой интерес к проблеме МП. В 1948 г. А. Бут и Ричард Риченс (Richard Richens) произвели некоторые предварительные эксперименты (так, Риченс разработал правила разбиения словоформ на основы и окончания). Вскоре началось финансирование исследований. На ранних этапах разработка МП активно поддерживалась военными, при этом в США основное внимание уделялось русско-английскому направлению, а в СССР — англо-русскому.

Помимо очевидных практических нужд важную роль в становлении машинного перевода сыграло то обстоятельство, что предложенный в 1950 г. английским математиком А. Тьюрингом знаменитый тест на разумность («тест Тьюринга») фактически заменил вопрос о том, может ли машина мыслить, на вопрос о том, может ли машина общаться с человеком на естественном языке таким образом, что тот не в состоянии будет отличить ее от собеседника-человека. Тем самым вопросы компьютерной обработки естественно-языковых сообщений на десятилетия оказались в центре исследований по кибернетике (а впоследствии по искусственному интеллекту), а между математиками, программистами и инженерами-компьютерщиками с одной стороны и лингвистами – с другой установилось продуктивное сотрудничество.

В 1952 г. состоялась первая конференция по МП в Массачусетском технологическом университете, а в 1954 г. в Нью-Йорке была представлена первая система МП — IBM Mark II, разработанная компанией IBM совместно с Джоржтаунским университетом (это событие вошло в историю как Джорджтаунский эксперимент). Была представлена очень ограниченная в своих возможностях программа (она имела словарь в 250 единиц и 6 грамматических правил), осуществлявшая перевод с русского языка на английский. В том же 1954-м первый эксперимент по машинному переводу был осуществлен в СССР И. К. Бельской (лингвистическая часть) и Д. Ю. Пановым (программная часть) в Институте точной механики и вычислительной техники Академии наук СССР, а первый промышленно пригодный алгоритм машинного перевода и система машинного перевода с английского языка на русский на универсальной вычислительной машине были разработаны коллективом под руководством Ю. А. Моторина. После этого работы начались во многих информационных институтах, научных и учебных организациях страны. Казалось, что создание систем качественного автоматического перевода вполне достижимо в пределах нескольких лет (при этом акцент делался на развитии полностью автоматических систем, обеспечивающих высококачественные переводы; участие человека на этапе постредактирования расценивалось как временный компромисс). Профессиональные переводчики всерьез опасались в скором времени остаться без работы...

Е: первое разочарование

 

К началу 50-х годов целый ряд исследовательских групп в США и в Европе работали в области МП. В эти исследования были вложены значительные средства, однако результаты очень скоро разочаровали инвесторов. Одной из главных причин невысокого качества МП в те годы были ограниченные возможности аппаратных средств: малый объем памяти при медленном доступе к содержащейся в ней информации, невозможность полноценного использования языков программирования высокого уровня. Другой причиной было отсутствие теоретической базы, необходимой для решения лингвистических проблем, в результате чего первые системы МП сводились к пословному (word-to-word) переводу текстов без какой-либо синтаксической (а тем более смысловой) целостности.

В 1959 г. философ Й. Бар-Хиллел (Yohoshua Bar-Hillel) выступил с утверждением, что высококачественный полностью автоматический МП (FAHQMT) не может быть достигнут в принципе. В качестве примера он привел проблему нахождения правильного перевода для слова pen в следующем контексте: John was looking for his toy box. Finally he found it. The box was in the pen. John was very happy (Джон искал свою игрушечную коробку. Наконец он ее нашел. Коробка была в манеже. Джон был очень счастлив). Pen в данном случае должно переводиться не как «ручка» (инструмент для письма), а как «детский манеж» (play-pen). Выбор того или иного перевода в этом случае и в ряде других обусловлен знанием внеязыковой действительности, а это знание слишком обширно и разнообразно, чтобы вводить его в компьютер. Однако Бар-Хиллел не отрицал идею МП как таковую, считая перспективным направлением разработку машинных систем, ориентированных на использование их человеком-переводчиком (своего рода «человеко-машинный симбиоз»).

Это выступление самым неблагоприятным образом отразилось на развитии МП в США. В 1966 г. специально созданная Национальной Академией наук комиссия ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee), основываясь в том числе и на выводах Бар-Хиллела, пришла к заключению, что машинный перевод нерентабелен: соотношение стоимости и качества МП было явно не в пользу последнего, а для нужд перевода технических и научных текстов было достаточно человеческих ресурсов. За докладом ALPAC последовало сокращение финансирования исследований в области МП со стороны правительства США — и это несмотря на то, что в то время как минимум три различные системы МП регулярно использовались рядом военных и научных организаций (в числе которых ВВС США, Комиссия США по ядерной энергии, Центр Евроатома в Италии).

Е: низкий старт

 

Следующие десять лет разработка систем МП осуществлялась в США университетом Brigham Young University в Прово, штат Юта (ранние коммерческие системы WEIDNER и ALPS) и финансировалась Мормонской церковью, заинтересованной в переводе Библии; в Канаде группами исследователей, в числе которых TAUM в Монреале с ее системой METEO; в Европе — группами GENA (Гренобль) и SUSY (Саарбрюкен). Особого упоминания заслуживает работа в этой области отечественных лингвистов, таких, как И. А. Мельчук и Ю. Д. Апресян (Москва), результатом которой стал лингвистический процессор ЭТАП. В 1960 г. в составе Научно-исследовательского института математики и механики в Ленинграде была организована экспериментальная лаборатория машинного перевода, преобразованная затем в лабораторию математической лингвистики Ленинградского государственного университета.

Е: новый импульс

 

Новый подъем исследований в области МП начался в 1970-х годах и был связан с серьезными достижениями в области компьютерного моделирования интеллектуальной деятельности. Соответствующая область исследований, возникшая несколько позже МП (датой ее рождения обычно считают 1956 г.), получила название искусственного интеллекта, а создание систем машинного перевода было осмыслено в 1970-е годы как одна из частных задач этого нового исследовательского направления.

При этом несколько сместились акценты: исследователи теперь ставили целью развитие «реалистических» систем МП, предполагавших участие человека на различных стадиях процесса перевода. Системы МП из «врага» и «конкурента» профессионального переводчика превращаются в незаменимого помощника, способствующего экономии времени и человеческих ресурсов.

За период 1978-93 гг. в США на исследования в области МП истрачено 20 миллионов долларов, в Европе — 70 миллионов, в Японии — 200 миллионов.

Можно выделить два основных стимула к развитию работ по машинному переводу в современном мире. Первый – собственно научный; он определяется комплексностью и сложностью компьютерного моделирования перевода. 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, для перевода характерна обратная связь и возможность сразу проверить теоретическую гипотезу об устройстве тех или иных языковых уровней и эффективности предлагаемых алгоритмов. Эта характеристическая черта перевода вообще и машинного перевода в частности привлекает внимание теоретиков, в результате чего продолжают возникать все новые теории автоматизации перевода и формализации языковых данных и процессов. Вместе с тем разработки в области МП стимулировали развитие не только лингвистики. Результаты работ по МП способствовали началу и развитию исследований и разработок в области автоматизации информационного поиска, логического анализа естественно-языковых текстов, экспертных систем, способов представления знаний в вычислительных системах и т.д.

Второй стимул – социальный, и обусловлен он возрастающей ролью самой практики перевода в современном мире как необходимого условия 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. С этой точки зрения можно утверждать, что альтернативы переводу нет, так что разработка качественных и высокопроизводительных систем машинного перевода способствует разрешению важнейших социально-коммуникативных задач.

Одной из новых разработок этого периода стала технология TM (translation memory), работающая по принципу накопления: в процессе перевода сохраняется исходный сегмент (предложение) и его перевод, в результате чего образуется лингвистическая база данных; если идентичный или подобный исходному сегмент обнаруживается во вновь переводимом тексте, он отображается вместе с переводом и указанием совпадения в процентах. Затем переводчик принимает решение (редактировать, отклонить или принять перевод), результат которого сохраняется системой. А в конечном итоге «не нужно дважды переводить одно и то же предложение!». В настоящее время разработчиком известной коммерческой системы, основанной на технологии TM, является система TRADOS (основана в 1984 г.).

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.

От 90-х к XXI веку

 

90-е годы принесли с собой бурное развитие рынка ПК (от настольных до карманных) и информационных технологий, широкое использование сети Интернет (которая становится все более интернациональной и многоязыкой). Все это сделало возможным, а главное востребованным, дальнейшее развитие систем МП. Появляются новые технологии, основанные на использовании нейронных сетей, концепции коннекционизма, статистических методах.

В настоящее время несколько десятков компаний занимаются разработкой коммерческих систем МП, в их числе: Systran, IBM, L&H (Lernout & Hauspie), Language Engineering Corporation, Transparent Language, Nova Incorporated, Trident Software, Atril, TRADOS, Caterpillar Co., LingoWare; Ata Software; Lingvistica b.v. и др. В настоящее время в Российской Федерации продолжаются в незначительных масштабах некоторые работы по системам МП, основанным на подходе «текст-смысл-текст», не всегда явно проговариваемым лозунгом которого в момент обоснования этого подхода в 1960-х годов был «машинный перевод без перевода, без машин, без алгоритмов». Идея подхода заключалась в том, что от лингвиста требуется только декларативное описание фактов языка (т.е. лингвистическая теория, претендующая, правда, на особую точность и формализованность), а алгоритмы перевода составят программист и математик. В рамках этих исследований были получены значительные теоретико-лингвистические результаты (в частности, создана теория так называемых лексических функций, нашедшая применение в лексикографии), однако для создания практических систем подобного рода подход оказался недостаточно эффективным. Все практические системы без исключения используют идею переводных соответствий, т.е. в их основе лежит модель «текст-текст», и они реализуют краткую схему перевода. Неизмеримо выросшие за последние десятилетия возможности вычислительной техники и новые программистские подходы никак не могут помочь реализовать идеи анализа и синтеза, основанные на приоритете выявления только синтаксической структуры с последующим переходом к смыслу.

За рубежом эксплуатируется целый ряд систем машинного перевода. Наиболее известной из их числа является система Systran, разработанная и поддерживаемая компанией Systran Software Inc, используемая службой машинного перевода при комиссии Европейского союза.

Появилась возможность воспользоваться услугами автоматических переводчиков непосредственно в Сети: www.alphaworks.ibm.com/ aw.nsf/html/mt; www.freetranslation.com; www.transtlate.ru; www.logomedia.net/text.asp; www.foreignword.com/Tools/transnow.htm; babelfish.altavista.com/translate.dyn; infinit.reverso.net/traduire.asp; www.t-mail.com.

С начала 1990-х годов на рынок систем ПК выходят отечественные разработчики.

В июле 1990 года на выставке PC Forum в Москве была представлена первая в России коммерческая система машинного перевода под названием PROMT (PROgrammer’s Machine Translation). В 1991 г. было создано ЗАО «ПРОект МТ», и уже в 1992 г. компания «ПРОМТ» выиграла конкурс NASA на поставку систем МП (ПРОМТ была единственной неамериканской фирмой на этом конкурсе).

Несмотря на такую долгую историю, фактически всеми системами осуществляется перевод только на уровне поверхностного синтаксиса, поскольку еще не разработаны (по всей видимости) эффективные модели формального представления смысла, носителем которого должен выступать язык-посредник – интерлингва, хотя для отдельных узких отраслей такие модели строятся (например, METEO и LingoWare). Специалисты связывают построение адекватных систем МП с развитием искусственного интеллекта: машина сможет переводить с одного языка на другой, когда научится думать, как человек.

Другой путь совершенствования МП, более доступный на современном этапе, – составить корпус соответствий на двух языках. Можно предположить, что такие работы ведутся, и многими разными командами, но их действия не скоординированы, и потому результат слишком мал.

Критики современных систем МП полагают, что установка на жанровую ограниченность (научить машину сначала понимать совсем простые, специально отобранные тексты) на практике привела к тому, что задача моделирования естественного языка фактически уступила место задаче моделирования ограниченных (и крайне примитивных) подъязыков отдельных отраслей знания. При этом наилучшего результата на этом пути, как известно, достигла канадская система TAUM-METEO, отлично выполняющая задачу англо-французского перевода сводок погоды. Простейшим видом систем такого рода являются автоматические разговорники для туристов, предлагающие пользователю более или менее разнообразные «меню» стандартных вопросов и ответов на двух или нескольких языках.

Существующий в настоящее время «словоцентрический» подход (когда машина выбирает и переводит главным образом отдельные слова) объясняется тем, что выделяется то, что легко выделить (слова разделены пробелами), и, соответственно, это переводится. Однако человек (в том числе тот, который занимается переводом) имеет дело с текстом, когда отдельное предложение приобретает смысл как часть более широкого контекста: соседние предложения определяют и объясняют многие невыраженные или неоднозначные элементы каждого отдельного высказывания. На настоящем же этапе часто самыми удобными для понимания оказываются такие системы МП, которые выполняют перевод пословно: фраза корявая, но видно, как она получилась, и, если есть поддержка в виде знания исходного языка, легко догадаться, что же было в оригинале, и увидеть, какие слова переведены неверно. Те системы, которые переводят текст пословно, зачастую оказываются удобнее: видно, откуда фраза взялась. Если хотя бы поверхностно знать язык оригинала, можно понять, что же было в первоначальном варианте, и какие слова переведены неверно. Системы МП, которые обрабатывают фразу синтаксически, избегая «корявости», часто выдают гладкие, но совершенно невразумительные переводы.

 

Заключение.