Компьютерный перевод

1.2 Системы машинного перевода и их классификация

В 1990 г. Ларри Чаилдс, специалист по машинному переводу, предложил следующую классификацию систем машинного перевода:

1. FAMT (Fully-automated machine translation) - полностью автоматизированный машинный перевод;
2. HAMT (Human-assisted machine translation) - машинный перевод при участии человека;
3. MAHT (Machine-assisted human translation) - перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера. (Вейзе 1997: 47).

Работа над программой, которая переводит с одного языка на другой, в свою очередь разбивается на три очевидные подзадачи:

1. создать достаточно полный словарь или набор тематических словарей;
2.   научить систему распознавать не только слова, но и устойчивые обороты;
3. формализовать правила перевода с учетом грамматики языков.

Также, с практической точки зрения (имея в виду качество результирующего текста и его соответствие исходному), программы машинного перевода подразделяют на три категории:

1) полностью автоматический перевод;

2) автоматизированный машинный перевод при участии человека;

3) перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера. (Федоров 1999: 27).

Рассмотрим перечисленные категории более подробно.

1. Полностью автоматизированный машинный перевод.

Этот вид машинного перевода и подразумевается большинством людей, когда они говорят о машинном переводе. Смысл здесь прост: в компьютер вводится текст на одном языке, этот текст обрабатывается и компьютер выводит этот же текст на другом языке. К сожалению, реализация такого вида автоматического перевода сталкивается с определенными препятствиями, которые еще предстоит преодолеть.

Основной проблемой является сложность языка как такового. Возьмем, к примеру, значения слова "can". Помимо основного значения модального вспомогательного глагола, у слова "can" имеется несколько официальных и жаргонных значений в качестве существительного: "банка", "тюрьма". Кроме этого, существует архаичное значение этого слова – "знать или понимать". Если предположить, что у выходного языка для каждого из этих значений имеется отдельное слово, каким образом может компьютер их различить?

Определенные успехи были достигнуты в сфере разработки программ перевода, различающих смысл и основывающихся на контексте. Более поздние исследования при анализе текстов в большей степени опираются на теории вероятности. Тем не менее, полностью автоматизированный машинный перевод текстов с обширной тематикой все еще является невыполнимой задачей.

2. Автоматизированный машинный перевод при участии человека.

Этот вид машинного перевода теперь вполне осуществим. Говоря о машинном переводе при участии человека, обычно подразумевают редактирование текстов как до, так и после их обработки компьютером. Люди-переводчики изменяют тексты так, чтобы они были понятны машинам. После того, как компьютер сделал перевод, люди снова редактируют грубый машинный перевод, делая текст на выходном языке правильным. Помимо такого порядка работы, существуют системы МП, во время перевода требующие постоянного присутствия человека-переводчика, помогающего компьютеру делать перевод особенно сложных или неоднозначных конструкций.

Экономичность использования машинного перевода с помощью человека – вопрос спорный. Сами программы обычно достаточно дорогостоящи, а для работы некоторых из них требуется специальное оборудование. Предварительному и последующему редактированию необходимо обучаться, да и работа эта не из приятных. Создание и поддержание в рабочем состоянии баз данных слов – процесс трудоемкий и зачастую требует специальных навыков. Однако для организации, переводящей большие объемы текстов в четко-определенной тематической сфере, машинный перевод с помощью человека может оказаться достаточно экономичной альтернативой традиционному человеческому переводу.

3. Перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера.

При этом подходе человек-переводчик ставится в центр процесса перевода, в то время как программа компьютера расценивается в качестве инструмента, делающего процесс перевода более эффективным, а перевод – точным. Это обычные электронные словари, которые обеспечивают перевод требуемого слова, возлагая на человека ответственность за выбор нужного варианта и смысл переведенного текста. Такие словари значительно облегчают процесс перевода, но требуют от пользователя определенного знания языка и затрат времени на его осуществление. И все же сам процесс перевода значительно ускоряется и облегчается. (Федоров 1999: 28).

Среди систем, помогающих переводчику в работе, важнейшее место занимают так называемые системы Translation Memory (TM). Системы ТМ представляют собой интерактивный инструмент для накопления в базе данных пар эквивалентных сегментов текста на языке оригинала и перевода с возможностью их последующего поиска и редактирования. Эти программные продукты не имеют целью применение высокоинтеллектуальных информационных технологий, а наоборот, основаны на использовании творческого потенциала переводчика. Переводчик в процессе работы сам формирует базу данных (или же получает ее от других переводчиков или от заказчика), и чем больше единиц она содержит, тем больше отдача от ее использования.

Системы ТМ позволяют исключить повторный перевод идентичных фрагментов текста. Перевод сегмента осуществляется переводчиком только один раз, а затем каждый следующий сегмент проверяется на совпадение (полное или нечеткое) с базой данных, и, если найден идентичный или похожий сегмент, то он предлагается в качестве варианта перевода.

Особенно удобно использовать системы ТМ при переводе таких документов, как руководства пользователя, инструкции по эксплуатации, конструкторская и деловая документация, каталоги продукции и другой однотипной документации с большим количеством совпадений. (Марцатто 2007: 2).

1.3 Как осуществляется машинный перевод

FAMT- и НАМТ-системы машинного  перевода находятся в шаге  от того, чтобы именоваться системами  искусственного интеллекта, поскольку  они уже выполняют отдельные  функции человеческого мозга: в  частности, конструируют текст на  переводящем языке на основе исходного, пользуясь сводом определенных правил, заданных в виде структур данных и алгоритмов. 
         Алгоритм перевода – это последовательность однозначно и строго определенных действий над текстом, необходимых для нахождения оптимальных переводных соответствий в данной паре языков при заданном направлении перевода.

Абсолютно универсальных алгоритмов, конечно, не существует ни для FAMT- и НАМТ-, ни даже для МАНТ-систем, поскольку разные продукты базируются на различных подходах к переводу. Однако некую общую схему составить можно.

1. Человек вводит текст в компьютер и выполняет ручную настройку: определяет параметры исходного и переводящего языков, выбирает базовую тематику и терминологические словари для перевода специальной лексики, задает ограничения на перевод встречающихся в тексте имен собственных и т.п.
2. Программа выполняет поиск словоформ в словаре исходного языка, а также морфологический анализ входной информации. В процессе анализа (по статистической, фразеологической или МТ-технологии) могут быть получены и другие сведения.
3. Программа производит поиск соответствий. Сначала выполняется перевод идиом, фразеологических единств и штампов данной предметной области. Затем – определение основных грамматических характеристик остальных элементов текста на языке оригинала (например, числа существительных, времени глаголов и пр.). Обычно на этом этапе однозначные слова отделяются от многозначных, после чего однозначные слова переводятся по спискам эквивалентов, а для перевода многозначных слов используются специализированные словари. Завершают процедуру лексический анализ входной информации и собственно перевод. Затем программа выполняет грамматический анализ полученного чернового перевода, в ходе которого с учетом данных выходного языка доопределяется недостающая грамматическая информация (например, выясняется, какое из трех времен русского глагола в данном контексте лучше соответствует «настоящему продолженному» времени глагола английского).
4. Выполняется синтез выходных словоформ и текста в целом.
5. За работу снова берется человек, который исправляет ошибки и сглаживает недочеты в выполненном машиной переводе. (Винокуров 1997: 36).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выводы по Главе I

 

Глава I «Теоретические основы машинного перевода» данной курсовой работы была посвящена изучению машинного перевода в современном мире с теоретической точки зрения. Исследовав и изучив материал этой главы, мы можем сделать следующие выводы.

1. Машинный перевод – это перевод текстов (письменных и устных) с одного естественного языка на другой при помощи компьютера.
2. Мысль использовать ЭВМ для перевода была высказана в 1946 году, сразу после появления первых ЭВМ. Первая публичная демонстрация машинного перевода состоялась в 1954 году. Несмотря на примитивность той системы, этот эксперимент получил широкий резонанс: начались исследования в Англии, Болгарии, Италии, Китае, и других странах, в том числе и СССР.
3. Работа над программой, которая переводит с одного языка на другой, разбивается на три очевидные подзадачи:

1. создать достаточно полный словарь или набор тематических словарей;
2. научить систему распознавать не только слова, но и устойчивые обороты;
3. формализовать правила перевода с учетом грамматики языков.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава II.  Основные особенности машинного перевода

2.1. Сравнительный анализ переводов  художественного текста, сделанного  системой машинного перевода  и человеком

Чтобы лучше понять принципы действия систем МП, методы использования словарей, анализа грамматики и синтеза структур на выходном языке, необходимо на практике провести несколько опытов и перевести тексты (желательно разные по стилям и тематике), используя одну из систем машинного перевода. (Ножов 2002: 19).

Для компьютерного перевода художественного текста нами была использована система машинного перевода PROMT XT. Также был взят перевод этого текста, выполненный А.Шаровым, и произведен сравнительный анализ результатов.

Был взят отрывок из сказки «Маленький Принц» на английском языке:

«The little prince went away, to look again at the roses.

"You are not at all like my rose," he said. "As yet you are nothing. No one has tamed you, and you have tamed no one. And the roses were very much embarrassed.

"You are beautiful, but you are empty," he went on. "One could not die for you. To be sure, an ordinary passerby would think that my rose looked just like you - the rose that belongs to me. But in herself alone she is more important than all the hundreds of you other roses. And he went back to meet the fox. "Goodbye," said the fox. "And now here is my secret, a very simple secret: It is only with the heart that one can see rightly; what is essential is invisible to the eye."

"What is essential is invisible to the eye," the little prince repeated, so that he would be sure to remember.

"It is the time you have wasted for your rose that makes your rose so important."

"It is the time I have wasted for my rose..." said the little prince, so that he would be sure to remember.

"Men have forgotten this truth," said the fox. "But you must not forget it. You become responsible, forever, for what you have tamed. You are responsible for your rose..."

"I am responsible for my rose," the little prince repeated, so that he would be sure to remember». (Woods 2002: 7).

Вот перевод этого отрывка, сделанный переводчиком:

Маленький принц пошел взглянуть на розы.     

- Вы  ничуть не похожи на мою  розу, - сказал он им. - Вы еще  ничто. Никто вас не приручил, и вы никого не приручили. Таким  был прежде мой Лис. Он ничем  не отличался от ста тысяч  других лисиц. Но я с ним  подружился, и теперь он - единственный  в целом свете.  
     Розы очень смутились.     

- Вы  красивые, но пустые, - продолжал  Маленький принц. - Ради вас не  захочется умереть. Конечно, случайный  прохожий, поглядев на мою розу, скажет, что она точно такая  же, как вы. Но мне она одна  дороже всех вас. Ведь это ее, а не вас я поливал каждый  день. Ее, а не вас накрывал  стеклянным колпаком. Ее загораживал  ширмой, оберегая от ветра. Для  нее убивал гусениц, только двух  или трех оставил, чтобы вывелись  бабочки. Я слушал, как она жаловалась  и как хвастала, я прислушивался  к ней, даже когда она умолкала. Она - моя.     

 И  Маленький принц возвратился  к Лису.     

- Прощай... - сказал он.     

- Прощай, - сказал Лис. - Вот мой секрет, он очень прост: зорко одно  лишь сердце. Самого главного  глазами не увидишь.     

- Самого  главного глазами не увидишь, - повторил Маленький принц, чтобы  лучше запомнить.     

- Твоя  роза так дорога тебе потому, что ты отдавал ей всю душу.  
     - Потому что я отдавал ей всю душу... - повторил Маленький принц, чтобы лучше запомнить.      

- Люди  забыли эту истину, - сказал Лис, - но ты не забывай: ты навсегда  в ответе за всех, кого приручил. Ты в ответе за твою розу.  
     - Я в ответе за мою розу... - повторил Маленький принц, чтобы лучше запомнить. (Галь 2008: 12).

В некоторых предложениях переводчику пришлось поменять порядок слов. Несколько слов были «выброшены» из перевода, так как их отсутствие или присутствие не влияет на смысл и стилистику перевода. Но в то же время может «резать слух» потому что «по-русски» так не говорят. А вот как сделан перевод того же отрывка системой PROMT XT.

«Маленький принц ушел, снова смотреть на розы.