Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Машинный и автоматизированный перевод. Учебное пособие.pdf
X
- •Оглавление
- •2.1. Машинный перевод до изобретения компьютера
- •2.2. Пионеры машинного перевода
- •Теоретические вопросы машинного перевода
- •1. Понятие машинного перевода
- •1.1. Определения машинного перевода
- •1.2. Первые шаги в истории развития машинного перевода
- •1.3. Машинные помощники переводчика
- •1.4. Автоматизированный перевод
- •1.5. Автоматический перевод
- •2. История машинного перевода
- •2.3. Годы инноваций и великой эйфории
- •2.4. Годы разочарований
- •2.5. Доклад ALPAC и его последствия
- •2.6. Возвращение МП на научную арену
- •2.7. История становления и развития МП в советском и постсоветском пространстве
- •2.8. Новейшие разработки: состояние вопроса
- •3. Современные стратегии МП
- •3.1. МП, основанный на правилах
- •3.2. Прямой перевод
- •3.3. Непрямой перевод
- •3.3.1.Метод перевода с языком посредником (Interlingua)
- •3.3.2. Метод трансфера
- •4. Эмпирические методы
- •4.1. Статистический перевод
- •4.1.1. Принцип работы
- •4.1.2. Типы статистического машинного перевода
- •4.1.2.1. Статистический перевод на уровне слова
- •4.1.2.2. Фразеологический статистический МП
- •4.2. Статистические и основанные на правилах системы МП
- •4.3. Другие подходы
- •4.3.1. Нейронный машинный перевод (NMT)
- •4.3.2. Перевод, основанный на примерах
- •4.3.3. Контекстуальный подход
- •4.3.4. Подход, основанный на знаниях
- •4.3.5. Гибридные системы
- •5. Современные системы машинного перевода
- •5.1. PROMT Professional 7.0
- •5.2. SYSTRAN
- •5.3. GOOGLE-переводчик (или Google Translate)
- •5.4. Яндекс. Переводчик
- •5.5. ЭТАП-3 (Россия)
- •6. Системы автоматизированного перевода («КОШКИ»)
- •6.1. Smartcat
- •6.2. Memsource
- •6.3. SDL Trados Studio
- •6.4. memoQ
- •7. Оценка качества МП
- •8. Практические аспекты работы переводчика с МП
- •8.1. Алгоритм работы переводчика с машинным переводом
- •8.2. Пользовательский словарь переводчика при работе с МП
- •Контрольные вопросы и практические задания
- •1. Контрольные вопросы
- •3. Задания для самостоятельной работы
- •Список литературы

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]
