 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
|
|
||
|
Study-English.info
|
|
|
|
Машинный (компьютерный, автоматический) перевод
Машинный перевод противопоставляется переводу, сделанному человеком без использования информационных технологий – «ручному» переводу. Первые алгоритмы машинного перевода использовали перекодирование текста исходного языка (ИЯ) на текст языка перевода (ПЯ). В специальной литературе преобразование исходного текста в конечный стало называться трансфер [1]. В 1947 г. в США, после появления первых ЭВМ, была высказана идея использовать их для перевода. В 1954 г. прошла первая демонстрация возможностей машинного перевода. Несмотря на несовершенство использовавшейся системы (около 250 слов в словаре, 6 правил грамматики), эксперимент получил широкий резонанс: начались исследования в Англии, Болгарии, ГДР, Италии, Китае, Франции, ФРГ, Японии и в СССР [2]. Формы организации взаимодействия человека и ЭВМ при машинном переводе
1. С постредактированием: исходный текст перерабатывается машиной, а человек-редактор исправляет результат. Автоматический перевод с постредактированием: включает работу с «грубым» переводом предварительно нередактированного текста, сделанным машиной, с целью привести его в соответствие с нормами языка перевода; 2. С предредактированием: человек приспосабливает текст к обработке машиной (устраняет возможные неоднозначные прочтения, упрощает и размечает текст), после чего начинается программная обработка. Преобразование текста перед его вводом в систему перевода осуществляется таким образом, чтобы отредактированный текст на лексико-семантическом и грамматическом уровнях приближался к языку перевода или к конструкциям языка-источника, правила преобразования которых формализованы и известны используемой системе; 3. С интерредактированием: человек вмешивается в работу системы перевода, разрешая трудные случаи. Подразумевает взаимодействие человека и машины в процессе самого перевода; человек при этом разрешает трудные случаи «онлайн» (например, при переводе лексически неоднозначных единиц определяет, какую именно единицу следует употребить в каждом случае). Смешанные системы (например, одновременно с пред- и постредактированием) [2, 3].
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: 1. Частично автоматизированный перевод: например, использование переводчиком-человеком компьютерных словарей. 2. 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 machine translation, MT (полностью автоматический перевод) и machine-aided или machine-assisted translation (MAT) (автоматизированный); если же надо обозначить и то, и другое, пишут M(A)T. Существуют два принципиально разных подхода к построению алгоритмов машинного перевода: основанный на правилах (rule-based) и статистический, или основанный на статистике (statistical (phrase-based)). Первый подход является традиционным и используется большинством разработчиков систем машинного перевода (ПРОМТ в России, SYSTRAN во Франции, Linguatec в Германии и др.). Ко второму типу относится популярные переводные сервисы от Яндекс и Google [2].
Качество перевода
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. Стало ясно, что он, хотя и не заменил собой переводчика-человека, все же может быть ему полезен [1]. Современные компьютерные программы перевода достаточно совершенны, но они до сих пор не могут разрешить самую сложную задачу процесса перевода: выбор контекстуально-необходимого варианта, который в каждом тексте обусловлен многими причинами. В результате начальную эйфорию сменили более уравновешенные взгляды на возможности машинного перевода. В настоящее время результат этого вида перевода может быть использован как черновой вариант будущего текста, который будет редактировать переводчик, а также как средство, чтобы в крайней ситуации отсутствия переводчика получить общее представление о теме и содержании текста [1]. 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 шуток [2]. Ошибки обусловлены тем, что компьютер не может думать образами и не имеет возможности оперировать реалиями разных культур и эпох так, как это способен делать человеческих мозг [4]. Лексические анализы переведенных текстов показали, что по большей части электронные переводчики адекватно переводят простые части речи, но допускают ошибки в переводе падежей, принадлежности прилагательных, речевых оборотов, построения предложения. Недостатком некоторых переводчиков является неточность перевода слов, имеющих несколько значений. Для более адекватного перевода в перспективе можно предложить более глубокий эвристический анализ грамматического построения предложения, с улучшением качества перевода различных частей речи и их грамматических характеристик, а так же исключить конфликт словарей при переводе специализированных текстов. Грамматический анализ текстов показывает, что электронный переводчик справляется с переводом слов во множественном и единственном числе, но имеется определенная трудность в переводе падежей и постановки глаголов в нужное число. Это объясняется различной интерпретацией падежей в русском и английском языках: в русском – через окончание, в английском – через предлоги [5]. Наряду с установленными правилами построения предложения в каждом языке существуют и свои неписаные законы, которые иногда называются красотами языка. Например, предложение на английском языке «This is my book» дословно переводится «Это есть моя книга», и формально это будет правильным, но по-русски так не говорят. В данном случае можно сказать, что предложение «написано так, будто его составил иностранец». Конечно, приведенный пример является простейшим, и возможность исключения слова «is» очень просто отражается в программе машинного перевода. Но на практике получившийся перевод похож на текст, написанный иностранцем. Текст также может содержать слова, которые нужно понимать в контексте образа жизни людей в конкретной стране. Например, под словом «демократ» в США подразумеваются политики, выступающие за большее вмешательство государства в экономику, а в России те, кто выступает за большую свободу рынка. Это разные понятия [6]. В настоящее время сфера использования машинного перевода сводится к промышленному переводу. Он может помочь в рутинной переводческой работе, когда быстрота выполнения перевода важнее его качества. Например, он может оказаться кстати для специалиста, не владеющего тем или иным иностранным языком, на котором ему нужно прочитать интересующий его текст. Хотя машинный перевод, как правило, оказывается полным ошибок и неувязок, человек вполне может получить общее представление о содержании текста, что поможет ему решить, стоит ли заказывать более качественный перевод или попытаться отредактировать полученный. Таким образом, машинный перевод позволяет получить то, что И. С. Алексеева условно назвала «сигнальным переводом» [1]. С 1976 г. машинный перевод используется для перевода прогнозов погоды с английского языка на французский в Канаде. Система работает со скоростью 1000 слов в минуту. Каждый день машины переводят до 30000 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 [1]. Таким образом, результаты машинного перевода почти всегда требуют редактирования. А то, насколько адекватными можно считать результаты перевода на компьютере, определяется не только качеством системы машинного перевода, но и качеством последующего редактирования [6]. Источники:
|
|
|||||||