Системы автоматизированного и автоматического перевода текстов

Перевод с одного языка на другой человеком происходит пу­тем восприятия и понимания исходного текста и последующей передачи его смысла средствами выходного языка. При этом пе­реводятся не слова и словосочетания, а понятийные образы, по­рождаемые в сознании переводчика под их воздействием. Одна­ко если в настоящее время пока еще нет возможности моделиро­вать работу человека-переводчика, то, по крайней мере, нужно стремиться оперировать теми единицами языка и речи, которые позволяют наиболее точно передавать содержание текста, напи­санного на одном языке, средствами другого языка. Такими еди­ницами являются, прежде всего, фразеологические обороты и терминологические словосочетания и. во вторую очередь, от­дельные слова. Если в настоящее время полностью автоматиче­ский высококачественный научно-технический перевод практи­чески невозможен, то автоматизированный человеко-машинный перевод вполне реален.

Обобщенная технология работы системы машинного перевода

Процесс машинного перевода текстов с одного естественно­го языка на другой может быть в крупном плане разделен на три этапа (рис. 4.14).

Текст на входном языке поступает в систему перевода, на этапе с е м а н т и к о - с и н т а к с и ч е с к о г о анализа выявля­ется его грамматическая структура, распознаются наименования понятий и устанавливаются отношения между понятиями.

На этапе трансфера производится переход от наименований понятий и структуры текста на входном языке к наименованиям понятий и структуре текста на выходном языке. В результате семантико-синтаксического синтеза на основании полученных эквивалентов получается текст на выходном языке (его грамматическое оформление), который выдается в качестве результата.

				Трансфер

Наименование понятий

Семантико- синтаксический анализ текста

Наименование понятий

Структура текста

Семантико- синтаксический анализ текста

 

Действующие системы машинного перевода 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. Информация может быть представлена как в декларативной (описательной), так и в процедурной (учитывающей потребности алгоритма) форме.

Входной язык

Отношения между понятиями Рис. 4.14. Обобщенная технология систем машинного перевода

Выходной язык

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, большую часть работы по переводу и отысканию переводных эк­вивалентов и переводных соответствий машина берет на себя,
оставляя человеку лишь контроль и исправление ошибок, в то время как компьютерный словарь в помощь человеку — это чис­то вспомогательное средство.

Основные проблемы машинного перевода

Для создания систем, работающих со всем естественным языком без потери глубины анализа, в настоящий момент не хватает либо технических возможностей (быстродействия, памя­ти), либо теоретической базы. Однако в коммерческих системах, ввиду того, что предназначаются они для большого количества пользователей, разных предметных областей, принята концеп­ция поверхностного анализа, к тому же и производится такой анализ значительно быстрее.

Исторически машинный перевод является первой попыткой использования компьютеров для решения невычислительных за­дач (Джорджтаунский эксперимент в США в 1954 г.; работы по машинному переводу в СССР, начавшиеся в 1954 г.). Развитие электронной техники, рост объема памяти и производительно­сти компьютеров создавали иллюзию быстрого решения этой за­дачи. Практическая цель была простой: загрузить в память ком­пьютера максимально возможный словарь и с его помощью из иноязычных текстов получать текст на родном языке в удобочи­таемом виде. Однако первоначальная эйфория по поводу того, что столь трудоемкую работу можно поручить ЭВМ, сменилась разочарованием в связи с абсолютной непригодностью получае­мых текстов.

Конечно, системы, настроенные на определенную предмет­ную область, дают гораздо более приемлемые результаты. Однако в этом случае системы перевода получаются очень узко ориенти­рованными, и попытка использовать их даже в смежных пред­метных областях дает совершенно непредсказуемые результаты.

Возникают эти проблемы из-за принципиально разных под­ходов к переводу человека и машины. Квалифицированный пе­реводчик понимает смысл текста и пересказывает его на другом языке словами и стилем, максимально близкими к оригиналу. Для компьютера этот путь выливается в решение двух задач:

• перевод текста в некоторое внутреннее семантическое представление;

• генерация по этому представлению текста на другом языке.

Поскольку не только не решена сама по себе ни одна из этих задач, и даже нет общепринятой концепции семантического представления текстов, при автоматическом переводе приходит­ся фактически делать «подстрочник», заменяя по отдельности слова одного языка на слова другого и пытаясь после этого при­дать получившемуся предложению некоторую синтаксическую согласованность. Смысл при этом может быть искажен или без­возвратно утерян.