![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
Машинный перевод
Машинный перевод в типологической классификации перевода противопоставлен переводу естественному (ручному), осуществляемому человеком.
Практика машинного перевода связана с появлением компьютеров. В 1949 г. спустя пять лет после начала эксплуатации в США первого довольно мощного компьютера математик У. Вивер призвал ученое сообщество использовать ЭВМ для перевода. Собственно автоматический перевод был одной из первых областей, в которых предполагалось применять компьютер. Вначале идея такого перевода была принята на ура. Достижение поставленной цели показалось очень простым. Первые проекты машинного перевода строились на перекодировании текста ИЯ на текст ПЯ без учета грамматики, более поздние и современные, однако, представляли собой уже более сложные системы, построенные с учетом грамматики, семантики и даже экстралингвистической информации.
В машинном переводе используется трансформационный метод. В компьютерную программу закладываются слова и словосочетания ИЯ и ПЯ. Далее осуществляется так называемый пословно-пооборотный перевод. При этом неоднозначность соответствий единиц ИЯ и ПЯ заставила разработчиков программ машинного перевода предусмотреть алгоритм выбора правильного соответствия. Такие алгоритмы основаны на двух принципах: синтаксическом и семантическом. Программа, построенная на синтаксическом алгоритме, находит соответствия ИЯ и ПЯ, исходя из синтаксической роли, которую играет та или иная единица ИЯ в предложении. Это дает машине возможность, например, отделить run как существительное от run как глагола. Семантический алгоритм позволяет определить, какое из значений многозначных слов реализуется в данном тексте. Оба алгоритма применяются в комплексе. В более сложных программах к ним подключается и алгоритм выбора значений слов и оборотов по экстралингвистической информации. Однако такие трехалгоритмовые программы находятся еще в стадии разработки.
Основой любой программы машинного перевода является автоматический словарь. Некоторые словари снабжены функцией пополнения лексики. Автоматический словарь представляет собой программный модуль, который распознает слова и словосочетания, преобразует встречающиеся в тексте словоформы в словарный вид (gives преобразуется в give), истолковывает грамматическую информацию (-s понимается либо как показатель 3-го лица единственного, числа глагола, либо множественного числа существительного), содержит информацию о соответствиях данного слова / выражения в ПЯ, грамматических, семантических свойствах этих соответствий, формирует семантико-синтаксическое представление входного текста.
Преобразование исходного текста в конечный в специальной литературе называется трансфер. В процессе трансфера анализируется синтаксис и семантика входного текста, уточняется его структура, затем происходит преобразование структуры данного входного предложения в ядерную структуру по правилам машинной грамматики. Наконец, осуществляется синтез синтаксической структуры соответствующего выходного предложения.
В некоторых программах помимо схемы трансфера используется язык-посредник (interlingua, pivot language), представляющий собой некий универсальный код, объединяющий грамматическую и семантическую информацию о тексте на любом языке, через который происходит трансформация текста на ИЯ в текст на ПЯ.
После трансфера осуществляется лексический синтез выходного предложения по синтаксическим и семантическим признакам, затем синтезируются нужные словоформы ПЯ (в нужных падежах, лицах, числах, временах и т.п.).
Довольно популярными (в США и других странах) являются системы, базирующиеся на статистических моделях переводных соответствий. Принцип, стоящий за этими моделями, заключается в том, что любое слово одного языка может переводиться любым словом другого, но с разной вероятностью. При этом автомат с помощью параллельных текстов и сравнения оригинала с выполненными человеком переводами определяет вероятностные величины переводных соответствий. Регистрируются и синтаксические вероятностные величины переводных соответствий. В итоге создается словарь наиболее вероятных соответствий. На базе этого словаря и осуществляется автоматический перевод. Если словарь оказывается неполным, обрабатывается новый корпус параллельных текстов.
Обычно в качестве спонсоров проектов по разработке программ машинного перевода выступают такие организации, как Евратом и НАТО в Европе, НАСА и Пентагон в США. Например, в НАСА автоматический перевод на постоянной основе использовался для перевода рабочей документации при осуществлении совместного советско-американского космического проекта «Союз — Аполлон».
В США вообще (особенно во времена «холодной войны») уделялось много внимания переводу с русского языка на английский. Системы SYSTRAN и XONICS, например, были сориентированы на перевод с русского на английский. Кроме того, разрабатывались программы перевода с китайского языка на английский (в Калифорнийском университете в Беркли).
В Канаде с 1976 г. машинный перевод активно используется для перевода прогнозов погоды с английского языка на французский. Система работает со скоростью 1000 слов в минуту. При этом затраты составляют всего лишь треть от затрат на обеспечение естественного перевода того же объема материалов. Каждый день машины переводят до 30 000 слов, работая при этом всего полчаса в день. Успех программы объясняется тем, что в текстах метеорологических сводок используется ограниченная по тематике лексика, а также стандартные синтаксические конструкции. Люди привлекаются к осуществлению перевода лишь тогда, когда машина отвергает какое-либо предложение как непереводимое. Непереводимыми предложения оказываются из-за орфографических ошибок, слов, не зафиксированных в машинном словаре, и нарушений грамматики.
После первоначальной эйфории в истории машинного перевода было осознано, что перевод связан с объектом чрезвычайной сложности — с естественным языком, что с первоначально поставленной задачей разработки полноценного перевода при помощи машины справиться не так легко. К тому же перевод — это творческая деятельность, и уже хотя бы поэтому он не может быть в полной мере заменен машиной.
В результате начальную эйфорию сменили более уравновешенные взгляды на возможности машинного перевода. Сфера использования машинного перевода сведена в настоящее время к промышленному переводу, т.е. к переводу для специальных целей. Машинный перевод не разрабатывается для перевода художественных текстов, поэзии, Шекспира или Библии, но он может помочь в рутинной переводческой работе, когда быстрота выполнения перевода важнее его качества. Например, машинный перевод может оказаться кстати для специалиста в какой-либо области, не владеющего тем или иным иностранным языком, на котором ему нужно прочитать интересующий его текст. Хотя машинный перевод, как правило, оказывается полным грамматических и лексических ошибок, синтаксических неувязок, человек вполне может получить общее представление о содержании текста и о том, насколько этот текст интересен для него. Это поможет ему, например, решить, стоит ли заказывать более качественный перевод или предпринять попытку отре-|дактировать уже полученный. Таким образом, машинный перевод позволяет получить то, что условно называется сигнальным переводом.
Машинный перевод оказался очень интересным проектом с переводоведческой точки зрения, поскольку заставил ученых пристальнее всмотреться в то, как перевод осуществляется человеком. Стало ясно, что машинный перевод, хотя и не заменил собой переводчика-человека, все же может быть ему полезен.