Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Виды морфологического анализаСодержание книги
Похожие статьи вашей тематики
Поиск на нашем сайте
• морф анализ со словарем основ; • морф анализ со словарем словоформ; • морф анализ м-дом логич умножения; • морф анализ без словаря, с пом табл. Наиб распр видом автоматич морф анализа явл-ся анализ со словарем основ, исп-мый для большинства европ языков. В этом виде анализа исп-ся словарь основ слов и ряд вспомогательных табл. В словарь вкл-ны основы прост и сложн слов без внутр флексии. Если слово имеет неск форм основ, то в словарь, как правило, вкл-ны все формы основ слов. Каждой основе словаря ставится в соотв-ие сочетание кода основоизменит класса и кода флективного класса, а омонимичной основе - серия сочетаний таких кодов. Так устроен словарь в системе, описываемой Г.Г. Белоноговым. Морф анализ слова нач-ся с его флективного анализа. Последний производится с целью правильного выделения еro основы, замены букв состава основы ее порядковым номером по словарю и опр-я грам инф-ции слова. Алгоритм морфологич анализа состоит из 32 блоков и учитывает все шаги морфологич анализа с пом словаря основ, возможные варианты анализа при отклонении процесса от однозначных правил, переход к следующим ступеням анализа. Морфологический анализ со словарем словоформ также довольно распространен. Из общих соображений он применяется тогда, когда морфология дан яз достаточно бедна. Кроме того, на первый взгляд предст-ся, что алгоритм анализа со словарем словоформ проще, чем алгоритм работы со словарем основ: не надо осущ-ть членение входной словоформы на морфемы с последовательным поиском по словарю и пр. Но на самом деле при анализе со словарем словоформ остаются след проблемы: анализ не найденных в словаре слов. Опр-е нек инфы для слова, не обнаруженного в словаре, явл-ся необх-м для послед анализа: напр, если мы не нашли дан слова, то по крайней мере д опр-ть его ч. р., чтобы не искл-ть возм-ти дальнейшего грам (синтаксич) анализа; отождествление разн словоформ одного и того же слова. Если каждая словоформа будет выступать как самост лексич ед-ца, то это существенно затруднит весь послед анализ и синтез. Словоформы одного слова д б обозначены как таковые. Это означает, что сис-ма морф анализа со словарем словоформ д иметь список аффиксов, корней (основ) слов и др необх-е атрибуты для идентификации разн словоформ одной и той же лексич единицы. Эти требования фактич-и сводят на нет преимущества анализа со словарем словоформ и поэтому анализ со словарем основ применяется значительно чаще. Особое положение занимает сп-б автоматич морф анализа м-дом логич умножения. С.Я. Фитиаловым положены начала формал морфологии (Фитиалов 1961). F-ция, определенная на словоформах и сопоставляющая каждой словоформе нек инфу, наз-ся словарной f-цией. Всегда имеется возм-ть задать значения словарной f-ции в виде табл - словаря словоформ. Однако сущ-т более экономичные сп-бы задания этой f-ции. Так, ее можно представить в виде след последоват-ти 4 операций: 1) словоформа как цепочка букв членится на морфемные сегменты; 2) словоформа как цепочка морфемных сегментов заменяется неупорядоченным мн-вом нов эл-тов - морфем; 3) словоформе как мн-ву морфем приписывается нек инфа; 4) эта инфа преобраз-ся в требуемую окончательную инфу о словоформе. Каждой морфеме м сопоставить инфу, получаемую в рез-те объединения инфы о словоформах, в кот входит дан морфема. Такого рода объединение инфы соотв-т дизъюнкции в логич интерпретации. Инфа о словоформе получается как пересечение, или логич конъюнкция, инфа о морфемах, входящих в дан словоформу. Тем самым f-ция, опр-ная на морфемах-множествах, заменяется f-цией, определенной на морфемах-элементах. Морф анализ м-дом логич умножения применяется к флективным языкам и предусм-т наличие словаря основ. Сущность м-да и применение его к конкр яз м видеть на примере алгоритма анализа рус словоформ, предложенного венгерским специалистом Д. Варгой (Варга 1964). Сначала производится поиск слова в словаре основ. Если слова, имеющие окончания, не находятся в словаре, тогда от каждого такого слова отбрасывается по одной букве справа и поиск повторяется. При отриц ответе отбрасывается след буква и т.д. Отброшенные буквы образ-т окончание и фиксир-ся. Каждая отброшенная буква считается элементарной ед-цей морф анализа. Ей приписывается булевый вектор – совокуп-ть нулей и единиц, компонентов этого вектора. Число компонентов этого вектора равно числу грам категорий, кот м б выражены окончанием, частью кот явл-ся дан буква. Поскольку предварительно был произведен поиск по словарю основ и установлена часть речи анализируемого слова, имеется возм-сть одинаковым буквам, входящим в окончания разных ч. р. (напр, буква -м в окончании существительного и прилагательного) приписывать разн векторы. Пусть, напр, треб-ся опр-ть, в каком числе и падеже стоит сущ «столом». После поиска в словаре устанав-ся, что основа стол - сущ, буквы, входящие в состав окончания, о и м. Буква м встречается среди букв окончаний сущ в Тв. п. ед. ч. м. и ср. р., а также в Д. п. и Тв. п. мн. ч. всех 3 родов. Приписываем букве м такой булевый вектор, в кот на месте компонентов, соотв-щих падежам, в кот-х она встречается, стоят ед-цы, а на месте др компонентов -нули. Таким же образом поступаем и с др буквой окончания. Произведя логич умножение векторов букв о и м, получим в результирующем векторе ед-цу на месте разряда той грам категории, в окончании кот встречается одновременно и буква о, и буква м, а именно в разряде, соответствующем Тв. п. ед. ч. Морф анализ без словаря, или так называемый «независимый» анализ, производится без обращения к словарю, только за счет исп-я таблиц аффиксов и особого списка не имеющих грам значения слов. Такой сп-б исп-ся достаточно редко. Современное состояние морфологического анализа характеризуется тем, что сильно увеличились требования к качеств показателям сис-м автоматич переработки т-та. Теперь задача создания быстродействующего алгоритма морф анализа ставится след образом: • основу сис-мы д сост-ть мощный политематич словарь, обеспечивающий покрытие т-тов по любой тематике не менее чем на 98-99%; • алгоритм анализа д б словоизменительным, что позволит при одном и том же объеме распознавать примерно в 8 раз больше словоформ (для рус яз), чем кол-во лексич единиц в словаре; • «новые» слова д обрабат-ся наряду со словами, содержащимися в словаре. При этом объем инфы для новых слов д б таким же, как и для словарных единиц, а вероятность их правильного определения не менее 90-95 %; • скорость обработки т-тов д б, при прочих равных усл-ях, по крайней мере на порядок выше, чем у существующих процедур; • на объем исходного т-та не должно накладываться никаких ограничений; • сис-ма д сохр-ть свою работоспособность в усл-х дефицита ресурсов ЭВМ; • сис-ма д б обучаемой, т.е. д иметь ср-ва для пополнения имеющихся словарей и настройки их на различн предметные обл-ти; • процедурная часть сис-мы д достаточно легко приспосабливаться к меняющимся ресурсам ЭВМ с целью их наиб оптимального исп-я, а также иметь возм-ть работы с различными входными и выходными форматами; • следует иметь синтаксич ср-ва контроля и корректировки грам инфы к «новым словам» с учетом микроконтекста; • д б разработаны спец инфо стр-ры для представления данных и м-ды доступа к ним более эффективные, чем стр-ры и м-ды, входящие в состав операционных сис-м ЭВМ. Массивы т.о. подобранных данных имеют по состоянию на сегодняшний день след измерения: политематич словарь словоизменительных основ слов содержит более 100 000 лексич ед-ц и обеспечивает оч высокое покрытие научно-технич лексики практич-ки любой тематики. Этот словарь был создан в рез-те обработки т-тов обьемом свыше 30 млн слов. Словарь словоформ, составленный по т-там, вкл-т 46 тыс. лексич ед-ц, он составлен по т-там объемом более 3 млн слов. Два этих словаря имеют тщательно выверенные наборы грам инфы, дающие детальное предст-е о морфологич стр-ре слов и их синтаксич св-вах (Зеленков 1988). Эл-ты морф анализа довольно сильно выражены даже в яз с грам строем, существенно отличающимися от строя европ яз-в. МП с китайского яз, напр, предусм-т процедуру анализа односложных и двусложных кит. слов на ур-не, близком к ур-ню морфем (Зелко 1991). Автоматич морф анализ вызвал к жизни спец тип словарей. Лексич ед-цы яз упорядочиваются в соотв-вии с формой и правилами порождения и образ-я словоформ, по словоизменительным и словообразовательным классам. Одним из видов словарей такого типа, т.е. специально учитывающих требования морф анализа, явл-ся обратные словари, применение кот началось от спец требований лингвистич дешифровки и кот в наст время широко прим-ся в МП для опр-я грам хар-к не найденных в словаре слов, при анализе словоформ флективных языков. (Штиндлова 1966, Белоногов 1971, Козьмина 1988 и пр.) Особенностью обратных словарей явл-ся предст-ие слов словника: сначала идут слова, оканчивающиеся на первую букву алфавита, затем на вторую и т.д. При совпадении послед букв учит-ся предпослед буквы, далее - третьи от конца и т.д. Т.о. слова расположены в алфавитном порядке, начиная от конца слова. При этом, естественно, объединяются слова, относящиеся к единому словобразовательному или словоизменительному типу, сложн слова с одинаковой последней составляющей. Обратные словари м решать достаточно широкий круг задач. Они наглядно предст-т морфологич характ-ки дан яз. Если грам описания часто содержат утверждения о том, что слова с такими-то окончаниями обладают опр св-вом, то обратный словарь, в кот содержатся списки одинаково оканчивающихся слов, позв-т установить все слова, кот обладают тем или иным св-вом, а также те, кот этим св-вом не обладают. На основе обратного словаря м б получены списки слов, относящиеся к одному словоизменительному типу. М также выявить все слова, имеющие одинак строение концов, но разн грам характ-ки, и получить данные о соотношении между окончанием слова и его принадлежностью к опр словоизменительному типу. Возникает возм-ть опр-ть синонимию и омонимию формантов, их сочетаемость, количеств хар-тики отд формантов и их сис-мы. Морф анализ в своем удельном весе в сис-ме автоматич обработки т-тов существенно зависит от типа анализируемого яз. Ясно, что флективные яз несут больше инфы в морфологич формантах, чем яз аналитич типа, выр-щие синтаксич отн-я главным образом с пом порядка слов. Попытки классифицировать яз по их отн-ю к нек единому общему алгоритму морфологич анализа оказались не плодотворными, поскольку такой алгоритм обладал бы нулевой универсальностью. Сис-ма морфологич признаков (декларативные знания) тесно связана с сис-мой знаний процедурных - самим алгоритмом.
Перевод как прикладная лингвистическая дисциплина. Виды пер-да (синхрон-й, послед-ный, 1осторон-й, 2сторон-й, буквальный, филол-й, реферативный, с-мы прямого пер-да, ч/з яз-посредник), типология и области исп-ния с-м машин-го пер-да, действующие с-мы машин-го пер-да. Термин перевод многозначен: с 1й стороны, он обозн-т деят-ть, заключ-ся в передаче содерж-я т-та (в шир понимании) на одном яз ср-ми др-го яз, а с другой — сами рез-ты этой деят-ти. Наука о пер-де включ неск-ко напр-ний, среди кот-х выд-тся теория пер-да, анализ пер-да, методика обучения пер-ду. Особое место занимает машинный пер-д — научная и одновременно технол-кая дисц-на, связ-я и с наукой о пер-де и с комп-й лингв-кой. Пер-д междисциплинарен, т.к. связан не т-ко с лингв-кой, но и с литературовед-м, когнит-ми науками и культ-й антропологией Междисципл-ть теории пер-да и ее практ-ких приложений указ-т на то, что пер-д явл-ся не чисто яз-м, а довольно сложным когнит-м феноменом. Переводя с 1го яз на др, ч-к исп-т как свои яз-е знания и спос-ти, так и самые разн экстралинг-кие знания (о физ-кой природе мира, об общ-ве и его культуре, о ситуациях, в кот-х был порожден переводимый т-т и будет восприн-ся его пер-д и т. д.), причем этапы понимания и синтеза т-та принц-но различ-ся.. Виды перевода. По хар-ру перев-кой деят-ти традиц-но выд-ся устный и письменный пер-д. В рамках устного пер-да выдел-ся синхронный и послед-ный пер-д. При синхр пер-де звучащий т-т перев-ся практ-ки одновр-но с его произнесением (maxно допустимое запаздывание-10 сек). При послед-ном пер-де перев-к прослуш-т довольно значит-й фрагмент т-та - до 15 мин - фиксирует его в той или иной форме и пер-дит на соотв-щий яз. + пер-д разд-ют на 1сторонний (унилатеральный) и 2сторонний (билатеральный). 1сторонний пер-д осущ-ся т-ко с яз-источника (l1) на язык-цель (L2), в отличие от 2стор-го, предпол-го пер-д с L1 на L2 и наоборот. Обычно 2сторонний пер-д явл-ся послед-ным (переговоры). Все рассм-мые типы пер-да выдел-ся на основе формально-организац-х хар-тик коммун-и - устная vs. письм-ая ком-ция, быстрота пер-да (синхронность vs. послед-ть), направление пер-да (т-ко с L1 на L2 или + наоборот). Содержат-я сторона пер-да вкл-т мн-во др-х параметров, по кот-м м-т проводится класс-ция. Так, по цели выдел-ся и др типы пер-да: (а) «пословный» пер-д, в рез-те кот-го создается подстрочник, (б) буквальный пер-д (в англ традиции - grammar translation), (в) филологический пер-д (документальным), и (г) адаптивный (и как частный случай реферативный) пер-д. В подстрочнике т-т – послед-ть слов, " из кот-х имеет самост-ю ценность. =>Слова в пер-де сохр-ся в той же послед-ти и в тех же формах, что и в ориг-ле. То, что на выходе получ-ся некорректные, часто совер-но непонятные выск-ния, не расм-ся как недостаток. Такой пер-д широко исп-ся как инструмент лингв-го описания и пер-да поэзии. Буквальный пер-д предл-т рассм-ть т-т не как послед-ть отд-х слов, а как послед-ть предл-й. Обеспечение связности т-та, сохр-ние его воздейс-щего эффекта не входит в задачи буквального пер-да. Этот тип пер-да исп-ся в 1ю оч-дь как инструмент овладения иностр-м яз-м (на опред-м этапе изуч-я яз от учащегося треб-ся умение порождать грам-ки корректные и содерж-но адекв-е предл-я - упражнений на буквальный пер-д). Цель филол-кого пер-да в том, чтобы maxно «приблизить читателя к автору». Много чуждых реалий, непривыч-х образов и даже с опред-ми нарушениями узуальных конвенций яз-цели рассм-ся как достоинство, т.к. утв-ся, что высшим критерием кач-ва пер-да явл-ся верность автор-му стилю и сохр-е худож-ных особ-тей ориг-ла (сфера применения филол-го пер-да –иск-но худ. т-ты, в особ-ти лит-ные памятники) (ex, передача патронимов). Адаптивный пер-д предпол-т приспособление текста-рез-та к потреб-стям польз-ля. Чаще всего он связан с сокр-нием т-та ориг-ла, извлечением из него важнейшей инфо, т.е. созд-м реферата (др название этого типа пер-да — реферативный), аннотации на др яз. В последнее t этот тип пер-да получает все >ее распр-ние, что связано с повыш-м удельного веса деловых, научных, техн-х и т.п. пер-дов. Отдельные типы перевода могут выступать как в чистом виде, так и в комбинации. Машинный перевод (МП), или автоматический перевод (АП),— интенсивно развив-ся область науч-х иссл-й, эксперим-ных разработок и уже f-щих с-тем (СМП), в кот-х к процессу пер-да с 1го ест-го яз (ЕЯ) на др-й привлекается ЭВМ. СМП открывают быстрый и систематич-й доступ к инфо на иностр-м яз, обеспечивают оперативность и единообразие в пер-де больших потоков т-тов, в основном научно-технических. Работающие в промышленном масштабе СМП опираются на большие терминол-кие банки данных и, как правило, требуют привлечения ч-ка в кач-ве пред-, интер- или постредактора. Совр-ные СМП, в особ-ти те, кот-е опираются при пер-де на базы знаний в опред-ной предметной области, относят к классу систем искус-го интеллекта (ИИ). Истор-ки МП является 1й попыткой испол-ния компьютеров для решения невычислит-х задач (знаменитый 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 созд-ли иллюзию быстрого решения этой задачи. Практ-я цель была простой: загрузить в память компьютера maxно возможный словарь и с его помощью из иноязычных т-тов получать т-т на родном яз в удобочитаемом виде. Но! 1начальная эйфория сменилась разочар-нием в связи с абсолютной непригодностью получ-х т-тов. 1947 - дата рождения МП, как научного напр-я. Уоррен Уивер, директор отделения ест-ных наук Рокфел-кого фонда, написал меморандум, в кот-м рассм-л задачу пер-да т-тов с 1х яз на др, как еще 1у область применения техники дешифрования. 1947 - Бут и Бриттен разраб-ли подробный "код" для пословного МП. 1952 - первая конференция по МП в в Массачусетском технологическом институте. 1954 - представлена первая система МП - IBM Mark II - русско-английская, имела словарь в 250 единиц и 6 грамматических правил. Последовавшее за этим десятилетие было временем бурного развития МП. 1967 - специально созданная в США Комиссия Национальной АН, исходя из реальной ситуации с пер-дами в США и показателей стоимости разл-х сп-бов пер-да, пришла к выводу, что машинный перевод нерентабелен. 70 -е годы - новый подъем работ в области МП. С развитием вычислительной техники появились новые возможности машинной реализации лигвистических алгоритмов. 80 -е годы - время работы персональных компьютеров значительно подешевело, машинный перевод наконец-то стал экономически выгодным. 90-е годы - отмечается очередной рост интереса к машинному переводу, что связано с появлением и бурным развитием Internet. Сейчас 2 основных направления МП: 1) перевод смысла безотносительно формы (т-т – смысл – т-т); 2) перевод на ур-не переводных яз-х соответствий. 1ые системы МП характеризуются стратегией «прямого перевода»: с ущность этого подхода к построению МП заключ-ся в том, что исходный т-т на L1 постепенно ч/з ряд этапов преобразуется в т-т на L2 - слово (словосочетание) на входном яз заменяется на его словарный эквивалент на выходном яз. Для работы таких с-тем оказ-ся вполне достаточно правил словарных соответствий. В редких случаях проводится анализ контекста для перевода неоднословных выражений, опять-таки представленных в словаре системы. Стратегия прямого перевода не делает различий между пониманием (анализом) и синтезом (порождением), поск-ку они факт-ки исключены из преобр-ний по правилам словарных соотв-вий. Прямой пер-д всегда привязан к конкретной паре яз-в. По tным рамкам с-емы 1го поколения в основном создавались в период с конца 40-х до середины 60-х гг. Один из типичных примеров с-мы такого типа —программа GAT. Существенная модификация стратегии «прямого перевода» обнар-ся в с-мах с «трансфером» — этапом межъязыковых операций, не сводимых только к замене лексем L1 на словарные соответствия L2. Наличие этапа трансфера предполагает построение «промежуточного» или «внутреннего» представления, которое далее «приспосабливается» к стр-ре предл-я L2. В отличие от 1й стратегии, в архитектуре с-тем МП с трансфером анализ и синтез существуют как особые процедуры и обслуживаются различными алгоритмами. В некотором смысле системы с трансфером оказываются промежуточным звеном между стратегией прямого перевода и последующей стратегией языка-посредника. «стратегия языка-посредника»: г лавная особ-ть этой стратегии в том, что м/у стр-ми L1 и стр-ми L2 находится 1 или несколько промежуточных яз-в, на кот-е по соотв-щим правилам послед-но «переписываются». Анализ и синтез при использовании языка-посредника принципиально разделяются. Анализ ведется в категориях L1, а синтез - в категориях L2. В кач-ве яз (яз-в)- посредников м-т выступать яз-ки представления синт-кой и сем-ко-синт-кой стр-ры, чисто сем-кие яз-ки, языки глубинной сем-ки, приближ-ся к концептуальному представлению в категориях теории знаний (фреймов, сценариев, планов). Системы МП, основанные на знаниях (knowledge-based systems), возникшие в 80-х гг., рассм-ся как часть с-тем искус-го интеллекта. Достаточно условно эта стратегия соотв-т 2му поколению с-тем МП с тем уточнением, что с-мы 2го поколения исп-ют почти исключ-но синт-кие и сем-ко-синт-кие языки-посредники.- с-ма СЕТА. Послед-ное проведение идеи языка-посредника привело к возникновению стратегии "универсального семантического языка", независимого от конкр-го L1 и L2. Но! Совр-ное сост-ние сем-кой теории не оставляет надежд на успешную реализацию этой стратегии в ближайшем будущем. Как компенсация проблем, возникших со стратегией универс-го сем-го языка, развив-ся неск-ко промежуточных стратегий, позв-щих сущ-но улучшить параметры промышленных систем МП. Стратегия "сужения проблемной области" предлагает ориент-ся на узкие тематич-е сферы т-тов. Это позволяет суще-но облегчить словарь системы МП и огран-ся т-ко теми особ-ми устройства яз-й с-мы, кот-е реально представлены в данном подъязыке. Эта стратегия универс-на для многих сфер прикладной лингв-ки - от лексикографии до лингв-го обеспечения ИПС и с-тем AI. Стратегия "ограниченного машинного перевода" позволяет вкл-ть в технол-ю цепочку автом-го пер-да ч-ка - на этапе пред-, пост-редактирования или в режиме обработки текста (например, для разрешения синонимии и омонимии). В 1990 г. Ларри Чаилдс, специалист по машинному переводу, предложил следующую классификацию систем машинного перевода: FAMT (Fully-automated machine translation) - полностью автоматизированный машинный перевод; HAMT (Human-assisted machine translation) - машинный перевод при участии человека; MAHT (Machine-assisted human translation) - перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера. На смену прежнее концепции, связ-ной с эйфорией 1х рез-тов - "качественный МП", пришла новая - "качественный черновой МП". Классификация систем АП 1. Системы МП: - программы, осущ-щие полностью автоматиз-ный пер-д. Главным критерием программы явл-ся кач-во пер-да. + для польз-ля важными моментами явл-ся удобство интерфейса, лёгкость интеграции программы с другими ср-вами обработки док-тов, выбор тематики, утилита пополнения словаря. С появлением Internet основные поставщики с-тем МП включили в свои продукты Web-интерфейсы, обеспечив при этом их интеграцию с остальным прогр-ным обеспечением и Эл-ной почтой => примененение мех-мы МП для пер-да Web-страниц, Эл-ных писем и онлайновых разговорных сеансов. 2. Системы с функцией Translation Memory (TM): предоставляют средства для так наз-го Machine Assisted Human Translation (MAHT) – пер-да, выполн-го ч-ком с помощью машины. 1начальное предназначение с-тем ТМ - облегчение работы переводчиков при локализации программных продуктов и создании терминол-ких БД, в дальнейшем с-мы стали развиваться как вспомог-ный инструментарий перев-ка. 3. Контролир-мый яз и МП на основе базы знаний: в с-мах на основе контролир-мого яз реализован переход от свободного входного яз к контролир-му входному яз. Контроль входного яз предусм-ет опред-ные ограничения лексики, грам-ки, сем-ки. Контролир-мый входной яз используется для упрощения выражений исходного т-та, чтобы повысить кач-во пер-да. – с-ма KANT. 4. On-line перев-ки: службы онлайнового пер-да выполняют перевод прямо в окне браузера, не требуя установки программы на компьютер польз-ля. Достаточно большое кол-во ссылок на бесплатные сервисы МП с указаниями направлений пер-дов. 5. Словари on-line - LOGOS ONLINE DICTIONARY (англ, фран, нем, исп, итал, чешский), TRADOS MultiTerm…
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-19; просмотров: 683; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.220.200.33 (0.012 с.) |