МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД
Маши́нный перево́д — процесс перевода текстов (письменных, а в идеале и устных) с одного естественного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы. Так же называется направление научных исследований, связанных с построением подобных систем.
Содержание
- 1 Формы организации взаимодействия ЭВМ и человека при машинном переводе
- Автоматизированный перевод
- 2 Статистический машинный перевод
- 3 История машинного перевода
- 4 Качество перевода
- 5 См. также
- 6 Примечания
- 7 Ссылки
·
Формы организации взаимодействия ЭВМ и человека при машинном переводе
§ С постредактированием: исходный текст перерабатывается машиной, а человек-редактор исправляет результат.
§ С предредактированием: человек приспосабливает текст к обработке машиной (устраняет возможные неоднозначные прочтения, упрощает и размечает текст), после чего начинается программная обработка.
§ С интерредактированием: человек вмешивается в работу системы перевода, разрешая трудные случаи.
§ Смешанные системы (например, одновременно с пред- и постредактированием).
Автоматизированный перевод
Вместо «машинный » иногда употребляется слово автоматический, что не влияет на смысл. Однако термин автоматизированный перевод имеет совсем другое значение — при нём программа просто помогает человеку переводить тексты.
Автоматизированный перевод предполагает такие формы взаимодействия:
§ Частично автоматизированный перевод: например, использование переводчиком-человеком компьютерных словарей.
§ Системы с разделением труда: компьютер обучен переводить только фразы жёстко заданной структуры (но делает это так, чтобы исправлять за ним не требовалось), а всё, не уложившееся в схему, отдаёт человеку.
В англоязычной терминологии также различаются термины
1. machine translation (MT) (полностью автоматический перевод)
2. machine-aided или англ. machine-assisted translation (MAT) (автоматизированный);
3. если же надо обозначить и то, и другое, пишут M(A)T.
Существуют два принципиально разных подхода к построению алгоритмов машинного перевода:
| rule based - основанный на правилах | Традиционный, используется большинством разработчиков систем машинного перевода (ПРОМТ в России, SYSTRAN во Франции, Linguatec в Германии и др.)[1] |
| statistical based - статистический, или основанный на статистике | Популярный сервис Переводчик Гугла[2], а также новый сервис от ABBYY [3] |
Статистический машинный перевод
Статистический машинный перевод — это разновидность машинного перевода текста, основанная на сравнении больших объёмов языковых пар. Языковые пары — тексты, содержащие предложения на одном языке и соответствующие им предложения на втором, могут быть как вариантами написания двух предложений человеком — носителем двух языков, так и набором предложений и их переводов, выполненных человеком. Таким образом статистический машинный перевод обладает свойством «самообучения». Чем больше в распоряжении имеется языковых пар и чем точнее они соответствуют друг другу, тем лучше результат статистического машинного перевода. Под понятием «статистического машинного перевода» подразумевается общий подход к решению проблемы перевода, который основан на поиске наиболее вероятного перевода предложения с использованием данных, полученных из двуязычной совокупности текстов. В качестве примера двуязычной совокупности текстов можно назвать парламентские отчеты, которые представляют собой протоколы дебатов в парламенте. Двуязычные парламентские отчеты издаются в Канаде, Гонконге и других странах; официальные документы Европейского экономического сообщества издаются на 11 языках; а Организация объединенных наций публикует документы на нескольких языках. Как оказалось, эти материалы представляют собой бесценные ресурсы для статистического машинного перевода.
История машинного перевода
Мысль использовать ЭВМ для перевода была высказана в 1947 году в США, сразу после появления первых ЭВМ. Первая публичнаядемонстрация машинного перевода (так называемый Джорджтаунский эксперимент) состоялась в 1954 году. Несмотря на примитивность той системы (словарь в 250 слов, грамматика из 6 правил, перевод нескольких простых фраз), этот эксперимент получил широкий резонанс: начались исследования Англии, Болгарии, ГДР, Италии, Китае, Франции, ФРГ, Японии и других странах; в том же 1954 году и в СССР.
К середине 1960-х в США для практического использования были предоставлены две системы русско-английского перевода:
§ MARK (в Департаменте иностранной техники ВВС США);
§ GAT (разработка Джорджтаунского университета, использовалась в Национальной лаборатории атомной энергии в Окридже и в центре Евратома в г. Испра, Италия).
Однако созданная для оценки подобных систем комиссия ALPAC пришла к выводу, что в силу низкого качества переведённых машинной текстов эта деятельность в условиях США нерентабельна. Хотя комиссия рекомендовала продолжать и углублять теоретические разработки, в целом её выводы привели к росту пессимизма, снижению финансирования, часто к полному прекращению работ по этой тематике.
Тем не менее, в ряде стран исследования продолжались, чему способствовал постоянный прогресс вычислительной техники. Особенно существенным фактором стало появление мини- и персональных компьютеров, а с ними всё более сложных словарных поисковых и т. п. систем, ориентированных на работу с естественно языковыми данными. Росла и необходимость в переводе как таковом ввиду роста международных связей. Все это привело к новому подъёму этой области, наступившему примерно с середины1970-х. В 1980-е наступило время широкого практического использования переводческих систем, сложился рынок коммерческих разработок по этой теме.
Впрочем, мечты, с которыми человечество полвека назад взялось за задачу машинного перевода, в значительной мере остаются мечтами: высококачественный перевод текстов широкой тематики по-прежнему недостижим. Однако несомненным является ускорение работы переводчика при использовании систем машинного перевода: по оценкам конца 1980-х, до пяти раз.
В настоящее время существует множество коммерческих проектов машинного перевода. Одним из пионеров в области машинного перевода была компания Systran. В России большой вклад в развитие машинного перевода внесла группа под руководством проф.Р. Г. Пиотровского (Российский государственный педагогический университет имени А. И. Герцена, Санкт-Петербург).
Качество перевода
Качество перевода зависит от тематики и стиля исходного текста, а также грамматической, синтаксической и лексической родственности языков, между которыми производится перевод. Машинный перевод художественных текстов практически всегда оказывается неудовлетворительного качества. Тем не менее для технических документов при наличии специализированных машинных словарей и некоторой настройке системы на особенности того или иного типа текстов возможно получение перевода приемлемого качества, который нуждается лишь в небольшой редакторской корректировке. Чем более формализован стиль исходного документа, тем большего качества перевода можно ожидать. Самых лучших результатов при использовании машинного перевода можно достичь для текстов, написанных в техническом (различные описания и руководства) и официально-деловом стиле.
Применение машинного перевода без настройки на тематику (или с намеренно неверной настройкой) служит предметом многочисленных бродящих по Интернету шуток. Из пространных примеров наиболее известен текст «Гуртовщики Мыши», заявленный как «перевод компьютерной документации программой Poliglossum на основе медицинского, коммерческого и юридического словарей»[4]. Из кратких — фраза «Our cat gave birth to three kittens — two whites and one black », которую онлайн-переводчик «ПРОМТ» (версия 7.0, 2007) превращал в «Наш кот родил трёх котят — двух белых и одного афроамериканца».[5] Если «афроамериканца» ещё можно было сделать «чёрным», написав «black kitten », то «коту» так и не получалось сменить пол: например, female cat переводился как «самка кот».
Чаще всего подобные шутки связаны с тем, что программа не распознаёт контекст фразы и переводит термины дословно, к тому же не отличая собственных имён от обычных слов. Тот же переводчик ПРОМТ превращает «bra-ket notation» в «примечание Кети лифчика», «Lie algebra» — в «алгебру Лжи», «eccentricity vector» — в «вектор оригинальности», «Shawnee Smith» в «индеец племени шони Смит» и т. п. Переводчик Google, наоборот, слово «rice » часто принимал за фамилию госсекретаря США.
§ Лингвистическое программное обеспечение
§ ABBYY Lingvo
§ Apertium
§ Dicto
§ Ectaco
§ Google Translate
§ PROMT
§ GoldenDict
§ StarDict
§ Википедия:Онлайн-автопереводчики
§ Список новых перспективных технологий
Примечания
1. ↑ Машинный перевод: правила против статистики
2. ↑ Переводчик Google
3. ↑ Новый подход ABBYY к переводу текстов
4. ↑ Впрочем, это не так: Polyglossum (sic) — это электронный словарь, программа того же класса, что и Lingvo, самостоятельно переводить не способная [1]. В то время он существовал в версиях для DOS и Windows 3.x и, уступая Lingvo и Context по качеству общего словаря, имел рекордный объём специализированных словарей. К тому же отдельные ошибки перевода выдают подделку — после машинного перевода текст редактировался вручную [2]: «Замечательный пример текста, полученного якобы при помощи медико-биологического словаря в результате перевода руководства по работе с драйверами мыши, называется „Гуртовщики Мыши“ … не верю в чистоту эксперимента: наверняка там не обошлось без поправок, внесенных в текст рукой человека.»
5. ↑ Наш кот родил трех котят — двух белых и одного афроамериканца
[править]
§ О. С. Кулагина. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, стр. 5—50. Библиография из 140 названий. ISBN 5-02-014323-5.