Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Машинный и автоматизированный перевод. Учебное пособие.pdf
Скачиваний:
0
Добавлен:
06.09.2026
Размер:
2 Мб
Скачать
Часть 1

2.3. Годы инноваций и великой эйфории

Большой успех эксперимента Л. Достера и IBM привел к тому, что иссле-
дования в сфере МП были поддержаны американским правительством. Аме­риканское правительство инвестировало двадцать миллионов долларов в разработки в области МП. И в Советском Союзе в результате этой успешной презентации достижений автоматических систем перевода привели к органи­зации исследовательских групп [29, с. 72].
Позже интерес к данной отрасли научных знаний возник и в других стра-
нах мира. В Европе, Азии, и Латинской Америке появились исследовательские группы, занимавшиеся разработками автоматизированных систем МП. Про­водились многочисленные научные конференции по всему миру. Возникли и другие смежные исследовательские сферы. В 1956 году, например, зародилось направление искусственного интеллекта. Однако научное оживление длилось лишь до 1960 [22, с. 6].

2.4. Годы разочарований

11
В 1959 году Бар-Гиллел представил доклад о состоянии машинного пе-
ревода в США и Великобритании. Сначала доклад не привлек себе должного внимания. Тогда Бар-Гиллел расширил свой доклад обзором исследований по МП в СССР. В 1960 году его доклад был опубликован в журнале Advances in Computers и его идеи были донесены до широкой общественности. В своем докладе он выразил убеждение, что высококачественный машинный перевод невозможен не только в ближайшем будущем, но и вообще представляет со­бой недостижимую цель. Он предложил, поставить перед собой более реали­стичные цели и сосредоточиться на системах автоматизированного перевода, поддерживаемых человеком, а не заменяющим его. Это заявление привело к всеобщему разочарованию не только среди исследователей, но и – и это главное – среди спонсоров. Становилось все очевиднее, что лингвистические проблемы МП гораздо глубже, чем представлялось сначала [25, с. 31].

2.5. Доклад ALPAC и его последствия

В 1964 году американское правительство поставило задачу изучить состо-
яние МП и его перспективы перед специально учрежденным комитетом На­циональной академии наук. Комитет (Automatic Language Processing Advisory Committee – ALPAC) состоял из семи членов. Для вынесения своего вердикта комитет исследовал различные аспекты МП. С одной стороны, рассматрива­лась потребность в системах машинного перевода, с другой стороны, возмож­ность использования существовавших тогда систем автоматического перево­да. Кроме того, комитет анализировал коммерческую выгоду от применения систем МП по сравнению с использование труда обычных переводчиков. Ре-
Часть 1
зультаты были ошеломляющими. Опубликованный в 1966 году доклад ALPAC свидетельствовал о нецелесообразности применения МП в связи с низким качеством и необходимостью привлечения специалистов для его постредак­тирования, в результате продукт перевода оказывался не дешевле, а дороже, чем в случае применения услуг переводчиков [28, с. 22].
Доклад ALPAC сыграл весомую роль в развитии МП. Он привел не только к
почти полному прекращению поддержки исследований американским прави­тельством, но и к всеобщему разочарованию идеей, на которую ранее возла­гались большие надежды [12, с. 14]. Доклад нанес вред отрасли не столько с финансовой точки зрения, сколько с моральной [28, с. 23].
В США вследствие потери финансирования стремительно сократилось чис-
ло исследовательских направлений в МП. Так, к 1970 году существовало лишь несколько проектов по МП. Несмотря на это, исследования продолжались. Инициативу перехватили у США другие страны мира. Так, например, после известного доклада ALPAC исследовательские группы появились в Канаде и в Западной Европе. Канадская группа TAUM разработала систему METEO (авто­матический перевод сообщений о погоде). В СССР, во Франции (GETA-Gruppe) и в Германии (SUSY-Gruppe) появились новые исследовательские центры [12, с. 15].
12

2.6. Возвращение МП на научную арену

С середины 70-х годов возрождение интереса к МП стало ощутимым. Это
время ознаменовалось тремя важными изменениями. Во-первых, исследова­тели стали рассматривать возможности МП более реалистично и взвешенно, чем первоначально. Во-вторых, возрос спрос на системы МП, в-третьих, поя­вились новые подходы.
Таким образом, доклад ALPAC направил исследователей на новую более
реалистичную стезю. Вместо того, чтобы стремиться к разработке универсаль­ных систем, стали разрабатываться системы, применимые к определенным сферам знаний и связанные с соответствующей терминологией. Примером тому служит весьма эффективная система METEO, разработанная в 1976 году по заданию правительства канадской группой исследователей (TAUM) исклю­чительно для машинного перевода [28, с. 23]. Одновременно рос спрос на си­стемы. Прежде всего, потребность в применении автоматических систем пере­вода возникла в общественных организациях и международных предприятиях [25, с. 33]. Так, Комиссия Европейских сообществ закупила версию перевод­ческой системы SYSTRAN с языковой парой английский-французский. Позже в систему были интегрированы другие многочисленные языковые комбинации [28, с. 23].
SYSTRAN использовался Европейской комиссией до 2010 года. По реше-
нию Европейского суда от 16.12.2010 Европейская комиссия должна была выплатить компенсацию группе SYSTRAN за нарушение авторских прав и пе-
13
Часть 1
редачу данных третьим лицам в размере свыше 12 миллионов евро. После вынесения судебного решения Европейская комиссия отказалась от дальней­шего сотрудничества с группой SYSTRAN [30].
Наряду с SYSTRAN в то время были известны и другие системы, как напри-
мер, TITUS, инструмент для перевода аннотаций, или CULT, система для пере­вода математических текстов с китайского на английский [25, с. 34]. Помимо SYSTRAN Комиссия Европейских сообществ начала в конце 70-х годов амби­циозный исследовательский проект EUROTRA, в котором были задействованы исследовательские группы различных стран ЕС [23, с. 7].
Еще одной важной вехой того времени было появление нового научного
подхода. После того как ни созданные в ранние годы системы прямого перево­да, ни разработанные на их основе более поздние версии не принесли желае­мого результата, в конце 70-х годов произошло переосмысление исследований МП. Отказавшись от прежних подходов прямого перевода, стали применять системы, основанные на трансфере. Таким образом, например, Центром линг­вистических исследований Техасского университета Остина (LRC) была разра­ботана трансферная система перевода METAL [28, с. 23].
Наряду с концепцией Макото Нагао профессор Г. Г. Белоногов предложил
в 1975 году другую идею, названную им позже концепцией фразеологического машинного перевода [8, с. 6], [29, с. 32]. В основе его концепции лежит мысль о том, что наименования понятий, существующие в языке, передаются не от­дельными словами, а словосочетаниями, фразами. И это следует учесть при разработке систем МП. Именно фразы, а не отдельные слова, способны опи­сывать типовые ситуации и понятия. Фразы, выражающие понятия, Г. Г. Бело­ногов называет фразеологическими сочетаниями, а перевод, основанный на них, фразеологическим МП (ФМП) [8, с. 7]. Профессор Г. Г. Белоногов убежден, что устойчивыми единицами смысла являются понятия, которые служат стро­ительными блоками семантического представления. Они занимают централь­ное место в языке и речи и являются теми базовыми строительными блоками, на основе которых формируются смысловые единицы более высоких уров­ней. Поэтому основными при автоматической смысловой обработке текстов должны быть процедуры их семантико-синтаксического анализа. Для осущест­вления качественного перевода научно-технических текстов системе МП, по утверждению Г. Г. Белоногова, необходимы лингвистические ресурсы (терми­нологические словари), которые покрывают переводимые тексты не менее, чем на 99%. Согласно концепции ФМП память МП должна содержать перево­дные эквиваленты не только для отдельных слов, но и для частотных словосо­четаний. Алгоритм подбора эквивалентов при переводе таков: сначала пред­принимается попытка найти эквивалент для целого исходного предложения, в случае неудачи происходит поиск эквивалентов для отдельных словосочета­ний и только затем переводятся отдельные слова, не вошедшие в переведен­ные фразы. Чтобы подобранные фразы и слова согласовывались друг с другом грамматически, необходима процедура морфологического и синтаксического
14
Часть 1
синтеза. Такие процедуры позволяют рассматривать ФМП его как гибридную систему, включающую наряду с возможностями традиционного перевода так­же возможности систем статистического перевода и систем типа Тranslation Мemory (ТМ) [8, с. 47-49].
80-е годы 20 века ознаменовались, прежде всего, коммерциализацией си-
стем МП. Этот факт имел место, поскольку крупные предприятия и организа­ции остро нуждались в автоматических системам как вспомогательном сред­стве для перевода объемных корпусов текстов. Как уже было выше упомянуто, Комиссия Европейских сообществ разработала в конце 70-х годов систему SYSTRAN. Но лидером в разработке и использовании систем МП была Япония. Это объясняется тем, что после обнародования доклада ALPAC исследования в сфере МП в Японии в отличие от других стран не были приостановлены. К середине 80-х годов Япония располагала уже 12 системами МП [29, с. 77].
Так, в 1984 году руководитель японской государственной программы по
машинному переводу профессор Макото Нагао из университета Киото опубли­ковал научную статью, в которой он предложил новую концепцию МП. Для совершенствования технологии МП он предлагал формировать корпуса ис­ходных текстов и их переводов и вводить их в многопроцессорную ЭВМ. Про­цесс МП предполагал выборку из всего массива текстов аналогов фрагментах в нужной языковой паре. Этот подход М. Нагао назвал перевод, основанный на примерах (Example based translation), а традиционный, основанный на пра­вилах – перевод по правилам (Rule based translation). Таким образом, М. На­гао заложил фундамент для развития широко известной в настоящее время концепцией «Translation Memory» (память переводов) или «Sentence Memory» (память предложений).
Концепция основанного на примерах МП, по М. Нагао, состоит в предва-
рительном накоплении параллельных корпусов перевода преимущественно специальных текстов, выполненных квалифицированными переводчиками вручную. Затем параллельные корпуса текстов вводятся в ЭВМ. ЭВМ осущест­вляет их разбивку на сегменты и тогда переводчику становятся доступны эк­виваленты необходимых для перевода предложений. Отсутствующие в базе данных фрагменты переводятся вручную. Для некоторых отсутствующих в базе переводов фрагментов машина предлагает подсказки (приближенный пере­вод). Базу данных можно постоянно пополнять сделанным вручную перево­дом, что, в свою очередь, обогащает базу данных и совершенствует ее для будущей более быстрой и качественной работы.
Достоинство концепции М. Нагао состоит в локальной эффективности па-
мяти переводов. Метод хорошо работает для однотипных текстов узкой специ­ализации. К недостаткам относится трудоемкость создания и обогащения баз данных массивами двуязычных текстов (билингв) [3, с. 35].
В 80-е годы стали развиваться машинные системы, основывающиеся на
знаниях. Этот подход базировался на искусственном интеллекте и основах се­мантических или прагматических методах анализа языков. Виднейшими пред-
15
Часть 1
ставителями этого подхода являются Йорик Вилкс из Стзнфордского универси­тета и Джеймс Карбонелл из университета Карнеги Меллон в Питсбурге. Они полагали, что при МП необходимо исходить из лингвистической составляющей и так называемой семантической сети, т. е. встраивать в систему МП автома­тические процессы распознавания, т. к. только через понимание текстов через призму знаний о мире возможен их адекватный перевод [28, с. 24].

2.7. История становления и развития МП в советском и постсоветском пространстве

Человек всегда пытался облегчить свое существование. К мысли машини-
зировать такую напряжённую умственную деятельность как перевод, а значит упростить, человек приходит с течением времени. Во многих источниках да­той начала становления МП считаются 40-е гг. двадцатого века, некоторые на­зывают началом все-таки 50-е гг., а именно «Джорджтаунский эксперимент». В рамках этой акции в январе 1954 г. впервые были публично продемонстри­рованы возможности машинного перевода, это был перевод текста с русского языка на английский, сделанный при помощи компьютера ИБМ-701. Пресса не оставила это событие без внимания, сообщение об этом во втором номере опубликовал журнал «Компьютерс и Анимасьон» в 1954 году. Вслед за этим появилась и публикация Д. Ю. Панова в десятом номере советского научного журнала «Математика» «Перевод с одного языка на другой при помощи ма­шины: отчет о первом успешном испытании», в которой в общих чертах излага­лись основные моменты эксперимента. В условиях холодной войны эта публи­кация не могла не вызвать ответной реакции советских ученых и дала толчок к развитию прогрессивных исследований в данной области. Поставленные руководством задачи инициативной группой (Бельская И. К., Трифонов Н. П., Королев Л. Н. и другие сотрудники Института научной информации – ИНИ, в настоящее время – Всероссийский институт научной и технической информа­ции (ВИНИТИ)) были решены уже к концу 1955 года. Активно разрабатывались методология построения словарей для МП. Эта научная проблема была на­правлена одновременно и на разработку в Математический институт АН СССР. Руководитель научной группы Ляпунов А. А. пригласил своих учеников и аспи­рантов (Кулагина О. С., Вентцель Т. Д., Рикко Н. Н.). Свои исследования эта груп­па проводила на материале французского языка с использованием компьюте­ра «Стрела».
Базой для МП того времени послужили алгоритмы последовательного
перевода, а именного слово за словом. Во многом, продуктивность первых систем МП зависела от доступных размеров словарей, что в свою очередь обуславливалось объёмами памяти компьютера. Из-за отсутствия возмож­ности использовать смысловые связи тексты переводились отдельными предложениями, а именно согласно алгоритмов систем прямого перевода. Важно также подчеркнуть, что со временем эти прямые системы смени-
16
Часть 1
лись другими с возможностью учета синтаксических структур, например, с использованием определенного набора операций с возможностью анали­за правил грамматики входного языка. Таким образом появилась возмож­ность перестроить переводимое предложение согласно правилам другой грамматики, а затем составить выходное предложение и наполнить его необходимыми словами из словаря. Эти системы получили название Т­системы, в основу которого легло английское слово “transfer”. Практически параллельно с ними развивается и еще один подвид систем, так называ­емые И-системы, к которым относят все последующие поколения систем МП. Основу термина составляет «интерлингва». В процессе работы с этими системами заложен принцип смыслового представления исходного текста, его последующего семантического анализа и по окончании синтеза выход­ного текста.
Многие ученые во главе с А. А. Ляпуновым говорят о необходимости пе-
ревода путем извлечения смысла переводимого текста и представления его на входном языке. Однако всем становится ясно, что решать все проблемы одним махом не технологично, поэтому советские ученые пытаются разби­раться с комплексом возникающих проблем поэтапно. С одной стороны, тра­диционное языкознание на тот момент не удовлетворяло запросы специали­стов ни по части семантики, ни по части синтаксиса. Наряду с этим не было работ, в которых были бы описаны лексическая сочетаемость или взаимо­заменяемость, а также отсутствовали описания алгоритмов синтаксических конструкций и предложений. Это обусловило возникновение и развитие в конце 50-х годов прошлого века нового направления в лингвистическом зна­нии – структурной, прикладной, математической лингвистики. Это направле­ние мы связываем, прежде всего, с именами таких исследователей, как Ля­пунов А. А., Успенский В. А., Кулагина О. С., Розенцвейг В. Ю., Кузнецов П. С. и др. Центральное место занимает подход к изучению языка как абстрактной знаковой системы, в то время как конечной целью являлась, конечно же, раз­работка конкретных алгоритмов перевода. Формальной теорией грамматик занимались, например, Кузнецов В. П., Кулагина О. С., Хомский Н. и др. Под формальной грамматикой или грамматикой в теории формальных языков (Хомский Н.) в рамках этого подхода понимается способ описания какого-то формального языка, вычленение из некоторого множества всех слов опреде­лённой последовательности цепочек. При этом выделяют «порождающие» и «распознающие» или «аналитические» грамматики. Первые позволяют по­строить любое слово языка, а вторые – проверить, входит ли оно в состав языка. Конечный язык согласно этому подходу можно описать как простое перечисление его цепочек.
В последующие 20 лет разработкой лингвистических проблем и проблем
математической лингвистики занималась группа исследователей, возглавил которую Белоногов Г. Г., профессор ИНИ. Результатом многолетней работы в середине 80-х годов явились, как уже упоминалось выше, коммерческие про-
17
Часть 1
дукты для персональных компьютеров, которые являлись прямыми системами и использовали большие по объёму словари. В 1993 году была создана про­мышленная версия системы RETRANS [33, с. 158], использованная различными министерствами для переводов на английский и на русский языки.

2.8. Новейшие разработки: состояние вопроса

В 80-е годы стал развиваться статистический машинный перевод. Основа-
телем этого подхода считается В. Вивер, описавший его теоретические основы в 1949 году. Однако в то время развитие этого направления не представлялось возможным с технической точки зрения [17, с. 79].
Ученый IBM (International Business Machines) Питер Браун вернулся к этой
идее спустя почти 40 лет, презентовав свою теорию статистического МП удив­ленной публике на Второй конференции TMI университета Карнеги Меллона в 1988 году [32, с. 9].
Это идея была значительной вехой в дальнейшей истории МП. Сейчас по-
нятно, что наука того времени не была готова к такому подходу. В 0-е годы на­учная мысль была сфокусирована главным образом на системах, основанных на анализе синтаксиса, т. е. на системах Interlingua, а статистический подход не был изучен в достаточной степени. Только в 2000 году положение изменилось, и статистический подход стал динамично развиваться. Этому способствовали несколько факторов. С одной стороны, DARPA, Управление перспективных ис­следовательских проектов Министерства обороны США, финансирующее ис­следовательские проекты, проявило большой интерес к статистическому МП и начались разработки программ TIDES und GALE. Также террористическая атака 11 сентября заставила обратить внимание на автоматический перевод иноя­зычных текстов для предотвращения возможной террористической угрозы в будущем.
Важными факторами подъема в сфере исследований статистического пе-
ревода оказались технический прогресс в области компьютерной техники и сохранения данных, а также все возрастающая доступность текстов в элек­тронной форме благодаря сети интернета. В то время над разработками ста­тистических систем МП работали многие исследовательские направления, что привело к открытию большего числа предприятий в сфере МП. Основанное в 2002 году предприятие Language Weaver считается первым сконцентрировав­шемся целиком и полностью на статистическом переводе. Другие коммерче­ские системы статистического перевода разрабатывались такими предприяти­ями как IBM, Microsoft oder Google [24, с. 17].
На сегодняшний день существуют два вида систем: системы, основанные
на правилах и на статистическом переводе. Известнейшей системой МП, осно­ванной на правилах, является SYSTRAN. К программам, основанным на стати­стическом переводе, разработанным в последние десятилетия относятся сре­ди прочих GIZA++, SRILM, Moses und Thot [24, с. 24].
18
Часть 1
С начала истории МП статистический перевод прошел несколько этапов
развития. Но у всякой прогрессивной идеи есть свой предел развития. На сегодняшний день исследователи занимаются разработкой так называемых гибридных систем, сочетающих в себе достоинства каждой из двух систем [32, с. 7].

3. Современные стратегии МП

За годы своей истории развития МП сформировался ряд методов и под-
ходов, на которых базируются современные автоматизированные переводче­ские системы. Важнейшими из них являются лингвистический подход, осно­ванный на правилах, и статистический подход, основанный на вероятностях. Часто их рассматривают как конкурирующие. Однако в последнее время появ­ляется все больше гибридных систем.
То, что действительно должно обеспечиваться программами МП, во мно-
гом зависит от цели использования. Если МП применяется для перевода ма­териалов коммерческой, политической или юридической тематики, то необ­ходимо, чтобы перевод был правильным. Примерами такого внедрения МП являются веб-сайты международных компаний или протоколов междуна­родных политических конференций и заседаний. Так или иначе переводчи­кам в любом случае приходится редактировать текст, а использование про­грамм МП существенно экономит время. Домены приложений в основном очень специфичны, всем априори знакомы и зачастую ведут собственные базы данных с проверенными переводами фраз, предложений и разделов текста, к которым программа МП может получить доступ и повторно исполь­зовать (так называемые накопители переводов). Программы перевода могут быть специально адаптированы к соответствующим доменам приложений и предварительно настроены для них. Исключение составляют, например, суб­титры к фильмам, которые могут затрагивать самые разные области. Постав­щиками программ МП, которые в первую очередь ориентированы на этот рынок, являются, прежде всего, такие как Omniscien Technology, SDL, Яндекс или Systran. Они предлагают два серверных решения, в рамках которых за­казчик – для надежности и из соображений конфиденциальности – может работать напрямую или через облачные сервисы. Машинный перевод имеет значительное преимущество в экономическом смысле для этих приложений, т. к. в противном случае придётся оплачивать расходы на профессиональных переводчиков и учитывать сроки.
С другой стороны, такие провайдеры, как Google, Microsoft, DeepL или так-
же Facebook и Amazon, предоставляют перевод текста – как услугу для поль­зователя Интернет и социальных сетей, например, для путешественника, которого интересует рейтинг отелей или для домохозяйки, которая решила приготовить вкусный пибимпап, отведанный во время последнего отпуска в Азии. Такие программы МП должны охватывать все возможные области, но
Часть 1
как правило достаточно, если они могут передать значение исходного текста. В этой сфере применения, помимо экономической выгоды, можно разглядеть и социальное преимущество, поскольку значительно упрощается коммуника­ция, устраняются языковые барьеры и, в частности, информация, представлен­ная в Интернете к примеру, на английском языке, становится доступной для большего количества людей.
Необходимо упомянуть в этой связи и сферы использования программ МП,
как область деятельности полицейских и военных. В рамках борьбы с терро­ризмом в общении на иностранных языках должно производиться цензуриро­вание и автоматизированный поиск признаков подозрительного поведения, которые выходят за рамки отдельных ключевых слов.
Благодаря распространению международных и кросс-языковых компаний
приложения социальных сетей создают сильную «Application Pull» (тягу к при­ложениям), которая усиливается и подкрепляется «Technology Push» (техноло­гическим толчком) за счет радикального дальнейшего развития алгоритмов глубокого обучения и нейронных сетей.
Алгоритмы перевода, которые в настоящее время дорабатываются, пред-
ставляют собой самообучающиеся системы без предопределенных языковых правил, которые способны рассматривать более чем одно отдельное слово в контексте. Для этого они используют одну и ту же базу текстов, параллельно доступную на нескольких языках (принцип Розеттского камня). Обычно клю­чевым компонентом такой базы данных является архив Организации Объеди­ненных Наций с миллиардами слов на многих языках.
19

3.1. МП, основанный на правилах

Традиционные системы МП, основанные на правилах, считаются на сегод-
няшний день классическими системами. На них основывается большинство коммерческих систем современности. В их основе лежит анализ, установле­ние и применение языковых правил. Результаты в работе этих систем рази­тельно отличаются в зависимости от языковой пары, типа текста и степени раз­работанности терминологической базы в определенной специальной области [32, с. 8].
В целом в МП выделяют два подхода, основанных на правилах: системы
прямого и непрямого перевода. Системы непрямого перевода также делятся на два вида: базирующиеся на межъязыковом методе и на методе трансфера. [28, с. 26]. Все три метода различаются сложностью устройства. При этом пря­мой метод самый простой, а межъязыковой самый сложный [32, с. 8].

3.2. Прямой перевод

С исторической точки зрения, прямой перевод первый и простейший тип
МП. Из названия явствует, что исходный текст переводится на целевой язык
Часть 1
непосредственно, т. е. прямо. Сущность этого подхода состоит в том, что ис­ходный текст на входном языке постепенно преобразуется в текст целевого языка. Преобразования происходят путем замены слова или словосочетания на входном языке на его эквивалент на выходном языке. Для работы систем прямого МП вполне достаточно правил словарных соответствий. В некоторых случаях проводится анализ контекста для перевода фраз, включенных в слова­ри системы. Необходимо учесть, что при прямом машинном переводе нет раз­личий между пониманием (анализом) и синтезом (порождением), поскольку они отсутствуют в алгоритмах МП [4, с. 2]. Анализируются только корневые морфемы и словоформы с флексиями. Речь, таким образом, идет о пословном переводе.
Системы прямого перевода ориентированы на конкретные языковые
пары. Качество их перевода зависит от использованных словарей и морфоло­гического анализа. По вышеизложенным причинам такие системы не находят широкого применения. [28, с. 26]. В переводах обнаруживается множество ошибок лексического и синтаксического характера. Поэтому возникла необхо­димость усовершенствования системы, что привело к разработке систем не­прямого МП [23, с. 72].
20

3.3. Непрямой перевод

В отличие от прямого перевода здесь переводческий процесс проходит не-
сколько этапов. Поскольку процесс непрямого перевода подразумевает ряд последовательных преобразований с обязательным сохранением или воссоз­данием смысла, каждое предложение подвергается обработке. Эта обработка включает три этапа: анализ, синтез, трансфер, каждый из которых – сложная система промежуточных преобразований.
На этапе анализа осуществляется структурное описание предложения из
входного текста. На этапе трансфера производится попытка преобразования структур входных предложений в структуры переводного предложения. Этап синтеза охватывает процессы построения правильного предложения на языке перевода.
Существенная модификация стратегии «прямого перевода», что не сводит-
ся только к замене лексем входного языка на словарные соответствия выходно­го языка включает в себя дополнительный промежуточный этап межъязыковых операций. Наличие этапа трансфера предполагает построение «промежуточ­ного» или «внутреннего» представления, которое далее «приспосабливается» к структуре предложения выходного языка. В отличие от первой стратегии, в архитектуре систем МП с трансфером анализ (понимание) 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 (ср. систему TAUM). [9]
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]