- •Оглавление
- •1. Понятие прикладной лингвистики. Основные проблемы и направления.
- •2. Денотатные модели содержания текста. Понятие о денотатной структуре текста.
- •3. Принципы формального описания языков. Формальные грамматики.
- •4. Разрешение семантической неоднозначности. Основные методы.
- •5. Вероятностное моделирование лингвистических процессов
- •6. Моделирование как основной метод прикладной лингвистики. Типы моделей
- •7. Тема-рематическое структурирование текста. Понятие темы и ремы. Формальный анализ.
- •10. Типы и виды диалогов. Модели управления диалогом
- •11. Понятие политической лингвистики. Специфика речевого общения в политической сфере коммуникации.
- •12. Проблемы квантитативной лингвистики
- •13. Принципы морфологической разметки в корпусе русского литературного языка (narusco).
- •14. Корпусная лингвистика. Типы корпусов.
- •15. Аннотирование корпусов. Виды разметки корпусов.
- •18. Оптимизация обработки информации с помощью компьютера
- •20. Характеристика основных программ анализа звучащей речи (Praat, CoolEditPro, WinPitch) (основные действия, для чего, основные принципы анализа)
- •21. Основы современных программ распознавания речи. Марковские цепи
- •22. Характеристика программ распознавание письменного текста.
- •24. Дешифровка текста и диагностика искажений в словах.
- •25. Экспертные системы. Лингвистическое обеспечение экспертных систем
- •26. Автоматический семантический анализ. Проблемы и достижения. Поверхностные и глубинные уровни семантического анализа
- •27. Семантические сети. Принципы организации и применение. WordNet, RusNet
- •28. Автоматический морфологический анализ. Словарные и бессловарные методы. Тэггинг
- •29. Моделирование речевой деятельности. Модели порождения речи.
- •30. Автоматический синтаксический анализ. Парсинг. Деревья зависимостей.
- •31. Модели восприятия речи. Соотношение восприятия и понимания.
- •32. Основные проблемы терминоведения. Терминологические словари. Представление терминологии в информационных системах.
- •33. Мультимедийные и онлайновые словари. Компьютерная лексикография.
- •34. Проблемы компьютерной лингводидактики. Типы обучающего по.
- •35. Основные проблемы преподавания иностранных языков. Этапы и типы обучения ия. Структурный и коммуникативный подходы.
- •37. Обучающие и образовательные технологии и системы. Проблема эффективности компьютерных обучающих средств.
- •39. Проблемы речевого взаимодействия: коммуникативные стратегии, тактики, постулаты, импликатуры.
- •41. Пропозициональный анализ текста как одно из направлений формально-логического анализа.
- •44. Типология текстов и особенности перевода различных типов текста (Художественный и специальный перевод).
- •45. Формальный подход к переводческой эквивалентности. Методы. Особенности реализаций.
- •46. Понятие машинного перевода, классификация систем мп.
- •47. Понятие эквивалентности в теории перевода. Типы и уровни эквивалентности.
- •48. Формальный подход к оценке качества перевода. Методы. Особенности реализаций.
- •49. Системы прямого перевода, алгоритм прямого перевода.
- •50. Системы статистического перевода, особенности формирования массива переводческих пар.
- •51. Системы автоматизированного перевода. Назначение, классификация, особенности реализации.
- •52. Моделирование как метод исследования перевода. Языковые и коммуникативные модели.
- •I этап: 40-ые гг. «Первые шаги»
- •II этап: 50-ые гг. «Первое разочарование»
- •III этап: 60-ые гг. «Низкий старт»
- •IV этап: 70-80-ые гг. «Новый импульс»
- •V этап: Современное состояние:
- •53. Судебная (юридическая) лингвистика как одно из актуальных направлений прикладной лингвистики. Предмет, цели, задачи
- •55. Методология и методика лингвистической экспертизы.
- •56. Основные понятия когнитивной лингвистки. Общая характеристика когнитивного подхода к языку и речевой деятельности.
- •57. Модель концептуальной зависимости р. Шенка. Применение в пл.
- •59. Теория концептуальной метафоры Дж. Лакоффа.
- •60. Модель «смысл - текст» и.А. Мельчука. Применение в пл.
52. Моделирование как метод исследования перевода. Языковые и коммуникативные модели.
Наука о переводе начала складываться во второй половине ХХ века. Одной из причин выделения переводоведения в отдельную науку стало появление ЭВМ и попытки научить ЭВМ переводить.
Немного из истории машинного перевода:
В 1933 году изобретатель П.П. Смирнов-Троянский (СССР) запатентовал механическую «машину для подбора и печатания слов при переводе с одного языка на другой». Эта машина имела автоматический двуязычный словарь и схему кодирования межъязыковых грамматических соответствий, рабочим языком был эсперанто, однако, создателям не удалось расширить возможности работы данной машины с естественными языками. Дальнейшее развитие машинного перевода можно условно разделить на 5 этапов:
I этап: 40-ые гг. «Первые шаги»
Теоретической основой начального периода работ по МП был взгляд на язык, как кодовую систему.
1947 год – У. Уивер (Weaver, специалист по криптографии) – в письме Норберту Винеру впервые поставил задачу машинного перевода, сравнив ее с задачей дешифровки.
Идеи Уивера дегли в основу подхода к МП, основанного на концепции Interlingva: стадия передачи информации разделена на два этапа:
исходное предложение переводится на язык посредник (созданный на базе упрощенного английского языка);
Результат этого перевода представляется средствами выходного языка
Первый перевод с русского на английский
1952 год – первая конференция по машинному переводу в Массачусетском технологическом университете
II этап: 50-ые гг. «Первое разочарование»
Причины невысокого качества МП в 50-ые гг.:
ограниченные возможности аппаратных средств (малый объем памяти, низкая скорость доступа к И)
невозможность полноценного использования языков программирования высокого уровня
отсутствие теоретической базы по компьютерной лингвистике
Системы МП первого поколения – системы прямого перевода (СПП) – представляли собой программно-аппаратные комплексы, анализирующие текст пословно без синтаксической и смысловой целостности.
III этап: 60-ые гг. «Низкий старт»
И.А. Мельчук, Ю.Д. Апресян – лингвистический процессор ЭТАП (Лингвистический процессор ЭТАП-3 – это компьютерная система, обладающая большим объемом знаний о Естественном Языке вообще и о русском и английском языках в частности. Благодаря этим знаниям и соответствующим алгоритмам ЭТАП-3 может анализировать тексты, написанные на этих языках, и самостоятельно строить такие тексты по исходному смысловому заданию. На основе ЭТАПа-3 осуществлены четыре прикладные разработки - система машинного перевода, конвертор/деконвертор семантического языка UNL), компьютерный учебник лексики и синтаксически размеченный корпус русских текстов СинТагРус.)
IV этап: 70-80-ые гг. «Новый импульс»
Новый подъем исследований в области МП был связан с серьезными достижениями в области искусственного интеллекта, а создание систем машинного перевода было осмыслено в 1970-ые годы как одна из частных задач этого нового исследовательского направления
Исследователи ставили целью развитие «реалистических» систем МП, предполагавших участие человека на различных стадиях процесса перевода.