Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника


Информационные системы машинного перевода.




С развитием общества возникает потребность общения между народами и странами. Но этот процесс тормозится языковыми барьерами. Обучение иностранным языкам и переводческая деятельность в какой-то мере облегчают эту проблему, но не решают ее. Более радикальным решением является создание систем автоматического перевода с одних естественных языков на другие. Такие системы создаются во многих развитых странах мира, однако качество автоматического перевода оставляет желать лучшего. Говоря о машинном переводе, мы подразумеваем лишь частично автоматизированную деятельность, в которой на разных ее этапах участвует человек.

Поскольку перевод специальных текстов при помощи компьютера может быть значительно проще и быстрее, системы машинного перевода стали полезным инструментов переводчика и важным фактором снижения затрат в этой области.

Человеческий перевод текстов с одних естественных языков на другие – это сложный мыслительный процесс. Он осуществляется на основе восприятия исходного текста и передачи его смысла средствами другого языка. При этом переводятся не слова и их последовательность, а понятие и мыслительные образы, порождаемые сознанием переводчика под их воздействием.

Системы машинного перевода текстов предназначены для моделирования работы человека переводчика. Но моделировать эту работу в полном объеме пока не удается. И нужно оперировать теми единицами языка и речи, которые позволяют наиболее точно передавать содержание текста, написано на одном языке, средствами другого языка. Такими единицами являются фразеологические обороты и терминологические словосочетания и, во вторую очередь, отдельные слова. Поэтому перспективные системы машинного перевода должны опираться на фразеологическое богатство естественных языков. Они должны быть системами фразеологического перевода.

С точки зрения пользователя системы машинного перевода делятся на три типа:

1) информативные, предназначены для доступа к информации на иностранном языке и для тех, кто готов пользоваться «грубым» переводом, но понятным. Такие системы имеют словари большого объема и не опираются на новейшие достижения в лингвистике и программировании.

2) Профессиональные, которые дают лишь черновые наброски переводов для профессиональных переводчиков и тем освобождают их от черновой работы. Такие системы используются все реже, - как правило, при большом объеме текущей переводческой работы.

3) Персональные – для авторов, желающих перевести свои статьи на иностранный язык, которым они не вполне владеют. Такие системы обычно работают в диалоге с пользователем и могут давать удовлетворительный перевод.

По применяемым лингвистическим методам системы машинного перевода можно разделить также на три типа:

1. Системы прямого перевода – наиболее многочисленные, поскольку начали создаваться еще в 50-60 годы для фиксированных пар языков. Эти системы выдавали пословные и лишь позднее переводы, основанные на анализе предложений входного языка.

2. Системы перевода с использованием языка-посредника, служащего для отображения «смысла» входного текста, который преобразуется в семантические и синтаксические представления. Этот метод применяется обычно при необходимости перевода исходного текста на несколько языков (в переводческих центрах Европейского сообщества, например).

3. Системы перевода с трансфертом являются более сложными, поскольку языки-посредники применяются дважды – 1 раз при переводе с входного языка, второй раз – при переводе на входной язык. За этот счет достигается более глубокий лингвистический анализ и синтез.

В последние годы все большее применение в машинном переводе находят методы искусственного интеллекта, которые при переводе учитывают семантику текста. Это означает, что они опираются не столько на грамматические, сколько на се­­­ман­­­тико-синтаксические категории. Однако и методы искусственного интеллекта пока не дают всей информации, необходимой для полноценного машинного перевода. В частности, проблемы возникают при переводе с английского языка на японский. «Понимание» английского текста не дает достаточной информации о состоянии пишущего и читающего, необходимой для адекватного перевода на японский язык.

Несмотря на все оговорки, связанные с несовершенством систем машинного перевода, существуют уже сотни достаточно широко используемых систем такого рода.


Поделиться:

Дата добавления: 2015-04-21; просмотров: 173; Мы поможем в написании вашей работы!; Нарушение авторских прав





lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2024 год. (0.007 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты