Идеологи первый машинный перевод его особенности. Машинный перевод: преодолевая языковые барьеры

Действие по преобразованию текста на одном естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом языке, а также результат такого действия. Современный машинный, или автоматический перевод осуществляется с помощью человека: пред-редактора, который тем или иным образом предварительно обрабатывает подлежащий переводу текст, интер-редактора, который участвует в процессе перевода, или пост-редактора, который исправляет ошибки и недочеты в переведенном машиной тексте.

Для осуществления машинного перевода в компьютер вводится специальная программа, реализующая алгоритм перевода, под которым понимается последовательность однозначно и строго определенных действий над текстом для нахождения переводных соответствий в данной паре языков L 1 – L 2 при заданном направлении перевода (с одного конкретного языка на другой). Система машинного перевода включает в себя двуязычные словари, снабженные необходимой грамматической информацией (морфологической, синтаксической и семантической) для обеспечения передачи эквивалентных, вариантных и трансформационных переводных соответствий, а также алгоритмические средства грамматического анализа, реализующие какую-либо из принятых для автоматической переработки текста формальных грамматик. Имеются также отдельные системы машинного перевода, рассчитанные на перевод в рамках трех и более языков, но они в настоящее время являются экспериментальными.

Наиболее распространенной является следующая последовательность формальных операций, обеспечивающих анализ и синтез в системе машинного перевода:

1. На первом этапе осуществляется ввод текста и поиск входных словоформ (слов в конкретной грамматической форме, например дательного падежа множественного числа) во входном словаре (словаре языка, с которого производится перевод) с сопутствующим морфологическим анализом, в ходе которого устанавливается принадлежность данной словоформы к определенной лексеме (слову как единице словаря). В процессе анализа из формы слова могут быть получены также сведения, относящиеся к другим уровням организации языковой системы.

2. Следующий этап включает в себя перевод идиоматических словосочетаний, фразеологических единств или штампов данной предметной области (например, при англо-русском переводе обороты типа in case of , in accordance with получают единый цифровой эквивалент и исключаются из дальнейшего грамматического анализа); определение основных грамматических (морфологических, синтаксических, семантических и лексических) характеристик элементов входного текста (например, числа существительных, времени глагола, синтаксических функций словоформ в данном тексте и пр.), производимое в рамках входного языка; разрешение омографии (конверсионной омонимии словоформ – скажем, англ. round может быть существительным, прилагательным, наречием, глаголом или же предлогом); лексический анализ и перевод лексем. Обычно на этом этапе однозначные слова отделяются от многозначных (имеющих более одного переводного эквивалента в выходном языке), после чего однозначные слова переводятся по спискам эквивалентов, а для перевода многозначных слов используются так называемые контекстологические словари, словарные статьи которых представляют собой алгоритмы запроса к контексту на наличие/отсутствие контекстных определителей значения.

3. Окончательный грамматический анализ, в ходе которого доопределяется необходимая грамматическая информация с учетом данных выходного языка (например, при русских существительных типа сани , ножницы глагол должен стоять в форме множественного числа, при том что в оригинале может быть и единственное число).

4. Синтез выходных словоформ и предложения в целом на выходном языке.

В зависимости от особенностей морфологии, синтаксиса и семантики конкретной языковой пары, а также направления перевода общий алгоритм перевода может включать и другие этапы, а также модификации названных этапов или порядка их следования, но вариации такого рода в современных системах, как правило, незначительны. Анализ и синтез могут производиться как пофразно, так и для всего текста, введенного в память компьютера; в последнем случае алгоритм перевода предусматривает определение так называемых анафорических связей (такова, например, связь местоимения с замещаемым им существительным – скажем, местоимения им со словом местоимения в самом этом пояснении в скобках).

Действующие системы машинного перевода ориентированы на конкретные пары языков (например, французский и русский или японский и английский) и используют, как правило, переводные соответствия либо на поверхностном уровне, либо на некотором промежуточном уровне между входным и выходным языком. Качество машинного перевода зависит от объема словаря, объема информации, приписываемой лексическим единицам, от тщательности составления и проверки работы алгоритмов анализа и синтеза, от эффективности программного обеспечения. Современные аппаратные и программные средства допускают использование словарей большого объема, содержащих подробную грамматическую информацию. Информация может быть представлена как в декларативной (описательной), так и в процедурной (учитывающей потребности алгоритма) форме.

Современный машинный перевод следует отличать от использования компьютеров в помощь человеку-переводчику. В последнем случае имеется в виду автоматический словарь, помогающий человеку быстрее подбирать нужный переводной эквивалент. Хотя и в том, и в другом случае компьютер работает вместе с человеком (переводчиком или редактором), в содержание термина «машинный перевод» входит представление о том, что главную, бóльшую часть работы по переводу и отысканию переводных эквивалентов и переводных соответствий машина берет на себя, оставляя человеку лишь контроль и исправление ошибок, в то время как компьютерный словарь в помощь человеку – это чисто вспомогательное средство для быстрого нахождения переводных соответствий; при этом, однако, в такого рода словарях в ограниченной степени могут быть реализованы и некоторые функции, присущие системам машинного перевода.

В практике переводческой деятельности и в информационной технологии различаются два основных подхода к машинному переводу. С одной стороны, результаты машинного перевода могут быть использованы для поверхностного ознакомления с содержанием документа на незнакомом языке. В этом случае он может использоваться как сигнальная информация и не требует тщательного редактирования. Другой подход предполагает использование машинного перевода вместо обычного «человеческого». Это предполагает тщательное редактирование и настройку системы перевода на определенную предметную область. Здесь играют роль полнота словаря, ориентированность его на содержание и набор языковых средств переводимых текстов, эффективность способов разрешения лексической многозначности, результативность работы алгоритмов извлечения грамматической информации, нахождения переводных соответствий и алгоритмов синтеза. На практике перевод такого типа становится экономически выгодным, если объем переводимых текстов достаточно велик (не менее нескольких десятков тысяч страниц в год), если тексты достаточно однородны, словари системы полны и допускают дальнейшее расширение, а программное обеспечение удобно для пост-редактирования. Такого рода системы машинного перевода используются в организациях, потребности которых в оперативных и качественных переводах достаточно велики.

Теоретической основой начального (конец 1940-х – начало 1950-х годов) периода работ по машинному переводу был взгляд на язык как кодовую систему. Пионерами МП были математики и инженеры. Описания их первых опытов, связанных с использованием только что появившихся ЭВМ для решения криптографических задач, были опубликованы в США в конце 1940-х годов. Датой рождения машинного перевода как исследовательской области обычно считают март 1947; именно тогда специалист по криптографии Уоррен Уивер в своем письме Норберту Винеру впервые поставил задачу машинного перевода, сравнив ее с задачей дешифровки.

Тот же Уивер после ряда дискуссий составил в 1949 меморандум, в котором теоретически обосновал принципиальную возможность создания систем машинного перевода. Вскоре началось финансирование исследований; в 1952 состоялась первая конференция по машинному переводу, организованная логиком и математиком Й.Бар-Хиллелом.

Помимо очевидных практических нужд важную роль в становлении машинного перевода сыграло то обстоятельство, что предложенный в 1950 английским математиком А.Тьюрингом знаменитый тест на разумность («тест Тьюринга») фактически заменил вопрос о том, может ли машина мыслить, на вопрос о том, может ли машина общаться с человеком на естественном языке таким образом, что тот не в состоянии будет отличить ее от собеседника-человека. Тем самым вопросы компьютерной обработки естественноязыковых сообщений на десятилетия оказались в центре исследований по кибернетике (а впоследствии по искусственному интеллекту), а между математиками, программистами и инженерами-компьютерщиками, с одной стороны, и лингвистами – с другой установилось продуктивное сотрудничество.

В 1954 общественности были предъявлены первые результаты: фирма IBM совместно с Джорджтаунским университетом (США) успешно осуществили первый эксперимент (вошедший в историю под названием Джорджтаунского), в ходе которого система, использовавшая словарь из 250 слов и грамматику из 6 синтаксических правил, осуществила перевод 49 заранее отобранных предложений. В том же 1954 первый эксперимент по машинному переводу был осуществлен в СССР И.К.Бельской (лингвистическая часть) и Д.Ю.Пановым (программная часть) в Институте точной механики и вычислительной техники Академии наук СССР, а первый промышленно пригодный алгоритм машинного перевода и система машинного перевода с английского языка на русский на универсальной вычислительной машине были разработаны коллективом под руководством Ю.А.Моторина. После этого работы начались во многих информационных институтах, научных и учебных организациях страны.

Идея машинного перевода стимулировала развитие исследований в теоретическом и прикладном языкознании во всем мире. Появились теории формальных грамматик, большое внимание стало уделяться моделированию языка и отдельных его аспектов, языковой и мыслительной деятельности, вопросам языковой формы и количественных распределений лингвистических явлений. Возникли новые направления лингвистической науки – вычислительная, математическая, инженерная, статистическая, алгоритмическая лингвистика и ряд других отраслей прикладного и теоретического языкознания. В течение 1950-х годов в учебных центрах многих стран мира были открыты отделения прикладной лингвистики и машинного перевода. Так, в СССР такие отделения были созданы в Москве (МГУ им. М.В.Ломоносова, МГПИИЯ им. М.Тореза – ныне МГЛУ), в Минском МГПИИЯ, в Ереване, Махачкале, Ленинградском университете, в университетах Киева, Харькова, Новосибирска, ряда других городов. Исследования и разработки по машинному переводу развернулись также во Франции, Англии, США, Канаде, Италии, Германии, Японии, Нидерландах, Болгарии, Венгрии и других странах, а также в международных организациях, где велик объем переводов с различных языков. В настоящее время исследования по МП ведутся и в таких странах, как Малайзия, Саудовская Аравия, Иран и др.

Исследования по машинному переводу за свою пятидесятилетнюю историю переживали как подъемы, так и спады. В начале 1960-х годов завершился первоначальный эйфорический этап в развитии МП, чему в сильнейшей степени способствовала публикация так называемой «Черной книги машинного перевода» – доклада Специального комитета по прикладной лингвистике (ALPAC) Национальной академии наук США, в котором была констатирована невозможность создания в обозримом будущем универсальных систем высококачественного машинного перевода. Следствием этой публикации было сокращение финансирования и общее снижение интереса к проблематике МП, однако полного сворачивания исследований, в особенности теоретических, не произошло.

Новый подъем исследований в области МП начался в 1970-х годах и был связан с серьезными достижениями в области компьютерного моделирования интеллектуальной деятельности. Соответствующая область исследований, возникшая несколько позже МП (датой ее рождения обычно считают 1956), получила название искусственного интеллекта , а создание систем машинного перевода было осмыслено в 1970-е годы как одна из частных задач этого нового исследовательского направления.

Можно выделить два основных стимула к развитию работ по машинному переводу в современном мире. Первый – собственно научный; он определяется комплексностью и сложностью компьютерного моделирования перевода. Как вид языковой деятельности перевод затрагивает все уровни языка – от распознавания графем (и фонем при переводе устной речи) до передачи смысла высказывания и текста. Кроме того, для перевода характерна обратная связь и возможность сразу проверить теоретическую гипотезу об устройстве тех или иных языковых уровней и эффективности предлагаемых алгоритмов. Эта характеристическая черта перевода вообще и машинного перевода в частности привлекает внимание теоретиков, в результате чего продолжают возникать все новые теории автоматизации перевода и формализации языковых данных и процессов.

Второй стимул – социальный, и обусловлен он возрастающей ролью самой практики перевода в современном мире как необходимого условия обеспечения межъязыковой коммуникации, объем которой возрастает с каждым годом. Другие способы преодоления языковых барьеров на пути коммуникации – разработка или принятие единого языка, а также изучение иностранных языков – не могут сравниться с переводом по эффективности. С этой точки зрения можно утверждать, что альтернативы переводу нет, так что разработка качественных и высокопроизводительных систем машинного перевода способствует разрешению важнейших социально-коммуникативных задач.

В ходе развития идей и создания промышленных систем машинного перевода были разработаны способы автоматического морфологического анализа для основных европейских языков, методы автоматического обнаружения синтаксических структур, сформулированы требования к семантическим компонентам систем. В рамках эффективного международного сотрудничества и обмена терминологией созданы большие автоматические словари с разнообразной лексической информацией, банки терминологических данных по разным тематическим областям (например, словарь ЕВРОДИКАТОМ и ряд других словарей, тематика которых определялась тем обстоятельством, что практический машинный перевод чаще всего имеет дело с научными и техническими текстами). Результаты работ по МП способствовали началу и развитию исследований и разработок в области автоматизации информационного поиска, логического анализа естественно-языковых текстов, экспертных систем, способов представления знаний в вычислительных системах и т.д.

В СССР в качестве головной организации по машинному переводу был в 1974 определен Всесоюзный центр переводов научно-технической литературы и документации (ВЦП), взявший на себя координацию работ в масштабе страны. Под его эгидой был проведен ряд крупных международных научных конференций (1975, 1979, 1983, 1985, 1989) по машинному переводу и проблемам научно-технического перевода. В ВЦП были созданы промышленные системы машинного перевода с английского языка на русский АМПАР (на основе исследований и разработок коллектива Ю.А.Моторина), с немецкого языка на русский НЕРПА, с французского языка на русский ФРАП, автоматические терминологические словари в помощь человеку-переводчику. Система АМПАР длительное время находилась в промышленной эксплуатации; впоследствии на ее базе были созданы более эффективные системы МП для персональных компьютеров семейства СПРИНТ. В ВПЦ была также разработана система МП с русского языка на английский АСПЕРА. Большой вклад в разработку промышленных систем МП был сделан ленинградской общесоюзной группой «Статистика речи» под руководством Р.Г.Пиотровского, а также группами специалистов по компьютерной лингвистике в Минске (А.В.Зубов), Кишиневе (В.А.Чижаковский), Махачкале (А.И.Чапля), Чимкенте (К.Б.Бектаев), Самарканде (Х.А.Арзикулов) и др. На базе исследований и научно-практического подхода группы «Статистика речи» были впоследствии разработаны и сейчас находятся в коммерческом использовании такие системы машинного перевода, как Stylus, Socrat и другие.

В настоящее время в Российской Федерации продолжаются в незначительных масштабах некоторые работы по системам МП, основанным на подходе «текст-смысл-текст», не всегда явно проговариваемым лозунгом которого в момент обоснования этого подхода в 1960-х годов был «машинный перевод без перевода, без машин, без алгоритмов» (см. обзор работ этого направления, принадлежащий Л.Н.Беляевой и М.И.Откупщиковой). Идея подхода заключалась в том, что от лингвиста требуется только декларативное описание фактов языка (т.е. лингвистическая теория, претендующая, правда, на особую точность и формализованность), а алгоритмы перевода составят программист и математик. В рамках этих исследований были получены значительные теоретико-лингвистические результаты (в частности, создана теория так называемых лексических функций, нашедшая применение в лексикографии), однако для создания практических систем подобного рода подход оказался недостаточно эффективным. Все практические системы без исключения используют идею переводных соответствий, т.е. в их основе лежит модель «текст-текст» и они реализуют краткую схему перевода Неизмеримо выросшие за последние десятилетия возможности вычислительной техники и новые программистские подходы никак не могут помочь реализовать идеи анализа и синтеза, основанные на приоритете выявления только синтаксической структуры с последующим переходом к смыслу. Выявление содержания текста в рамках человеко-машинного интерфейса может производиться, как и во всякой прикладной задаче, только с использованием как декларативных, так и процедурных знаний и при значительной опоре на лексику. Эта точка зрения обоснована, в частности, в недавних работах отечественного специалиста по программированию и искусственному интеллекту А.С.Нариньяни.

За рубежом эксплуатируется целый ряд систем машинного перевода. Наиболее известной из их числа является система SYSTRAN, разработанная и поддерживаемая компанией SYSTRAN Software Inc. и используемая службой машинного перевода при комиссии Европейского союза. Данная служба, объем переводов в которой составляет около 2,5 млн. страниц в год, использует систему SYSTRAN для перевода с английского на немецкий, французский, испанский, греческий и итальянский языки, а также с французского на английский, испанский и итальянский. В практической эксплуатации находится ряд практических систем исследовательского центра Гренобля (Франция), систему CULT (Гонконг, ныне КНР) и ряд других. На рынке коммерческого машинного перевода предлагаются системы таких фирм, как Logos Corp., Globalinc Inc., Toshiba Corp., CompuServe и др., в том числе и санкт-петербургская компания ПроМТ, выпустившая под названием PROMT 98 усовершенствованную версию популярной системы Stylus.

Проблематика машинного перевода находит свое отражение в регулярно проводимых международных конференциях по вычислительной лингвистике COLING, а также на международных конференциях по машинному переводу MT SUMMIT.

Технические инновации 1990-х годов (значительное расширение возможностей персональных компьютеров, появление качественных и доступных массовому пользователю сканеров и эффективных программ оптического распознавания текста, а также развитие глобальной компьютерной сети Internet и средств доступа к ней) придали новый стимул работам по МП, привлекли в данную область новые значительные инвестиции и увенчались серьезными практическими результатами – появлением достаточно эффективных систем машинного перевода и компьютерных словарей для работы на персональном компьютере (в том числе продуктов отечественных компаний ПроМТ, «Бит», «Арсеналъ», отчасти уже упомянутых выше); объединением систем МП с системами оптического распознавания текста и проверки орфографии; созданием специальных средств МП для работы в Internet, обеспечивающих либо перевод текстов на серверах соответствующих компаний, либо онлайновый перевод Web-страниц. В сочетании с пониманием ограничений МП и реалистической формулировкой целей его использования (прежде всего, это ознакомительно-реферативные цели, что хорошо соответствует базовой идеологии Internet как средства «навигации в информационном море») все это позволяет говорить об органичном встраивании систем МП в общий процесс формирования глобального информационного общества.

Эффективность работы современной системы МП в решающей степени зависит от ее удачной настройки на конкретный подъязык (или микроподъязык) естественного языка, на определенную лексику и ограниченный набор грамматических средств, характерных для текстов данной предметной области, а также на определенные типы документов. Учение о подъязыках с точки зрения машинного перевода было впервые сформулировано Н.Д.Андреевым (Ленинградский университет) в 1967, хотя представления о языковых регистрах, стилях, жанрах письменного текста и т.п. были хорошо известны и в традиционной лингвистике. Подъязык, с точки зрения МП, определяется в первую очередь некоторым исходным набором текстов, в рамках которого определяется входной и выходной словари, степень распространения и характер лексической неоднозначности лексем, характер и распространенность синтаксических конструкций, способы их перевода в данной языковой паре и пр. Большую роль играют параллельные тексты и словари-конкордансы, с помощью которых можно достаточно эффективно изучить и использовать в составлении алгоритмов лексическую сочетаемость и дистрибуцию (распределение) языковых элементов в речи (дискурсе, тексте). Статистические характеристики подъязыков помогают упорядочить структуру соответствующих алгоритмов анализа и синтеза. Выходной словарь, ориентированный на потребности синтеза и передачи основных видов соответствий в конкретной языковой паре, обеспечивает приемлемый выходной текст. В любом из современных видов машинного перевода необходимо участие человека-редактора, удобство работы которого обеспечивается качеством и надежностью соответствующего программного обеспечения.

Перспективы развития машинного перевода связаны с дальнейшей разработкой и углублением теории и практики перевода, как машинного, так и «человеческого». Для развития теории важны результаты сопоставительного языкознания, общей теории перевода, теории закономерных соответствий, способов представления знаний, оптимизации и совершенствования лингвистических алгоритмов. Новые и более эффективные словари с необходимой словарной информацией, строгие теории терминологизации лексики, теория и практика работы с подъязыками помогут повысить качество перевода лексических единиц. Формальные грамматики, ориентированные на перевод, дадут возможность оптимизировать алгоритмы нахождения переводных соответствий в данной коммуникативной ситуации, которая может быть описана в рамках соответствующих прикладных теорий представления знаний. Наконец, новые возможности программирования и вычислительной техники также будут вносить свой вклад в совершенствование и дальнейшее развитие теории и практики машинного перевода.

Концевой Даниил Сергеевич,
ЧОУ ВО «Омская юридическая академия», г. Омск

Переводчик в сфере профессиональных коммуникаций - это человек, активно владеющий иностранным языком профессиональной сферы, умеющий логически верно, аргументировано и ясно строить иноязычную устную и письменную речь, а главное, владеть техникой использования систем машинного перевода, ведь даже профессионалы не могут обойтись без обращения к электронным переводчикам.

Машинный перевод - выполняемый на компьютере, или ином электронном устройстве процесс по преобразованию текста одного языка на эквивалентный по содержанию текст другого языка, а также результат такого действия. Так как не существует полностью автоматизированных электронных переводчиков, способных точно и верно по смыслу переводить текст, специалист-переводчик должен этот текст подготовить, или же исправить ошибки и недочеты уже в обработанном машиной тексте.

Существуют четыре формы организации взаимодействия компьютера и человека при осуществлении машинного перевода:

• предредактирование: человек подготавливает текст к обработке компьютером (упрощает смысл текста, устраняет неоднозначные прочтения, размечает текст), после чего производится машинный перевод;
• интерредактирование: человек непосредственно вмешивается в работу системы перевода, разрешая проблемные вопросы;
• постредактирование: исходный текст целиком подвергается машинной обработке, а человек исправляет полученный результат путем редактирования переведенного текста;
• смешанная система.

Современные электронные переводчики способны производить адекватный для восприятия перевод отдельных фраз и предложений, они служат для облегчения работы человека-переводчика, для избавления его от рутинной работы поиска значений определенных слов и словосочетаний в словарях.

Для освоения систем машинного перевода необходимо хотя бы в общих чертах понимать технологии электронного перевода. В машинном переводе их несколько:

1) Прямой машинный перевод

Прямой машинный перевод является самым старым подходом машинного перевода. При таком способе перевода текст на исходном языке не подвергается структурному анализу за пределами морфологии. Такой перевод использует большое количество словарей и является пословным, если не считать небольшой грамматической корректировки, например, касательно порядка слов и морфологии. Система прямого перевода предназначена для особых пар языков. Лексикон представляет собой хранилище информации о специфике слов. Эти системы зависят от качества подготовки словарей, морфологического анализа и программного обеспечения по обработке текста. Примером системы прямого перевода может служить Systran.

2) Машинный перевод, основанный на правилах, использует объемное хранилище лингвистических правил и двуязычных словарей для каждой языковой пары. Типами машинного перевода, основанного на правилах, можно назвать принцип Interlingua (Интерлингва) и машинный перевод типа Transfer (Перенос).

• Машинный перевод Интерлингва

При машинном переводе, основанном на принципе Interlingua, перевод осуществляется через промежуточную (семантическую) модель текста исходного языка. Interlingua являет собой не зависящую от конкретного языка модель, из которой может быть сгенерирован перевод на любой язык. Принцип Interlingua допускает возможность трансформации текста на исходном языке в модель, общую для нескольких языков.

• Машинный перевод Transfer основан на идее Interlingua с использованием сопоставительного анализа двух языков. Три этапа данного процесса: анализ, перенос и генерирование. Сначала текст на исходном языке переводится в абстрактную или промежуточную модель исходного языка, которая затем преобразуется в модель целевого языка, чтобы потом окончательно оформиться в текст на целевом языке. Данный принцип проще, нежели Interlingua, но зато здесь сложнее избежать неоднозначности.

3) Машинный перевод на корпусах текстов

Корпусный подход в машинном переводе использует совокупность (корпус) параллельных двуязычных текстов. Главным преимуществом систем машинного перевода с корпусным подходом является их самонастройка, т.е. они способны запоминать терминологию и даже стилистику фраз из текстов предыдущих переводов. Статистический машинный перевод и машинный перевод, основанный на примерах, представляют собой варианты корпусного подхода.

• Статистический машинный перевод

Это разновидность машинного перевода текста, основанная на сравнении больших объемов языковых пар. Этот переводческий подход использует модели статистического перевода. Один из применяемых подходов - теорема Байеса. Построение моделей статистического перевода - процесс довольно быстрый, но эта технология в большой степени зависит от наличия многоязычного корпуса текстов. Требуется минимум 2 миллиона слов для каждой отдельной области, если речь идет о языке в целом. Статистический машинный перевод требует наличия специального оборудования, для того чтобы «усреднять» переводческие модели. Примером статистического машинного перевода служит Google Translate.

• Машинный перевод на примерах

Системы машинного перевода, основанного на примерах, базируются на принципе параллельного двуязычного корпуса текстов, в котором в качестве примеров содержатся пары предложений. Каждое предложение дублируется на другом языке. Статистический машинный перевод обладает свойством "обучения". Чем больше в распоряжении текстов (примеров), тем лучше результат машинного перевода.

Каждый переводчик в сфере профессиональной коммуникации столкнется с проблемой выбора надлежащей программы для перевода. Исключая платные сервисы, считаем нужным проанализировать наиболее известные системы.

Большой популярностью пользуется электронный переводчик Google Translate, который разработан компанией Google в середине 2000-х годов. Данная услуга предназначена для перевода текстов и перевода сайтов "на лету". Переводчик использует самообучающийся алгоритм машинного перевода на основе языкового анализа текстов.

В отличие от большинства машинных переводчиков, которые используют технологию SYSTRAN, Google использует собственное программное обеспечение. Google Translate на данный момент является наиболее популярным переводчиком благодаря своей простоте и многофункциональности (а также прямой связи с разработчиком программного обеспечения для компьютеров - Microsoft). Благодаря этому, данная система машинного перевода очень быстро развивается и оптимизируется под нужды пользователей. Поэтому сейчас из функций данного переводчика можно наблюдать: перевод всей веб-страницы; одновременный поиск информации с переводом на другой язык; перевод текста на изображениях; перевод произнесенной фразы; перевод с рукописным вводом; перевод диалога.

Из особенностей данной системы машинного перевода можно выделить:

1. Варианты перевода контролируются статистическим алгоритмом.

Пользователи всегда могут предлагать собственные варианты перевода тех или иных слов и/или выбирать один из вариантов перевода как наиболее подходящий. Недостатком подобного алгоритма могут служить заведомо неверные варианты перевода, в том числе нецензурные слова.

1. Охват мировых языков.

То есть сейчас программа работает более чем со ста языками, включая суахили, китайский и валлийский языки. Так, Google Translator в силах осуществить перевод с одного поддерживаемого языка на другой поддерживаемый, но в большинстве случаев перевод выполняется через английский. Минус такого механизма очевиден - страдает качество перевода.

На российском рынке машинных переводчиков лидирующую позицию занимает PROMT, разработанный в 1991 году.

PROMT, равно как и Google Translate, использует собственное программное обеспечение, которое в 2010 году заметно обновилось. Отныне PROMT осуществляет перевод, основываясь на гибридной технологии. Её суть заключается в том, что вместо одного варианта перевода программа производит около сотни переводов одного и того же предложения в зависимости от многозначности слов, конструкций и статистических результатов. Затем машина подбирает наиболее вероятный из предложенных переводов. Таким образом, переводчик способен быстро обучаться, но имеет те же минусы, что и все переводчики, основанные на статистических методах обработки текста.

Из возможностей переводчика можно выделить: перевод слов, словосочетаний и текстов, в том числе с помощью «горячих» клавиш; перевод выделенной области экрана с графическим текстом; перевод документов разных форматов: doc(x), xls(x), ppt(x), rtf, html, xml, txt, ttx, pdf (в том числе отсканированные), jpeg, png, tiff; использование, редактирование и создание специализированных словарей и профилей перевода; подключение баз Translation Memory и глоссариев; интеграция в офисные приложения, веб-браузеры, корпоративные порталы и сайты.

Недостатками переводчика являются: небольшое количество языковых пар, с которыми работает программа; сложный интерфейс; неточности в переводах профессиональной лексики (что, впрочем, устраняется благодаря подключению тематических словарей).

Тем не менее, PROMT признавался лучшим англо-русским переводчиком в рамках ежегодного семинара по статистическому машинному переводу под эгидой Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL) в 2013 и в 2014 годах.

Существует множество других систем машинного перевода, но они, так или иначе, копируют различные особенности отечественного переводчика PROMT или американского Google Translate.

Таким образом, переводчик в сфере профессиональной коммуникации, зная технологии машинного перевода, умеющий правильно выбрать электронный переводчик для тех или иных целей, будет подкован для осуществления успешной профессиональной деятельности, ведь на данном этапе развития компьютерных технологий думать о полностью автоматическом машинном переводе еще рано. Человек-переводчик мыслит образами и исходит из цели: донести конкретную мысль до слушателя/читателя. Пока сложно представить компьютерную программу с такими возможностями. Современные машинные переводчики носят вспомогательную роль. Они призваны избавить человека от рутинной работы в процессе перевода. Век бумажных словарей окончен, а в помощь профессионалам-переводчикам (и не только) приходят системы машинного перевода.

Список использованной литературы

1. www.promt.ru
2. www.translate.google.com
3. Белоногов Г.Г. Зеленков Ю.Г. Интерактивная система русско-английского и англо-русского машинного перевода, ВИНИТИ, 1993.
4. Вестник Московского Университета. Сер.19 Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2004. № 4, с.51.

Ваша оценка: Пусто

1947 - дата рождения машинного перевода (МП) как научно­го направления. Уоррен Уивер, директор отделения естественных наук Рокфеллеровского фонда, написал письмо Норберту Вине­ру, в котором рассматривал задачу перевода текстов с одних язы­ков на другие как еще одну область применения техники дешиф­рования. За этим письмом последовало множество дискуссий.

1947 - А. Бут и Д. Бриттен разработали подробный «код»
для пословного машинного перевода.

1948 - Р. Риченс предложил правила разбиения словоформ
на основу и окончание.

1952 - первая конференция по МП в Массачусетском тех­нологическом институте.

1954 - представлена первая система МП - IBM Mark II - русско-английская, которая имела словарь в 250 единиц и 6

грамматических правил. Последовавшее за этим десятилетие было временем бурного развития МП.

1967 - специально созданная в США Комиссия Националь­ной Академии наук, исходя из реальной ситуации с переводами в США и показателей стоимости различных способов перевода, пришла к выводу о том, что машинный перевод нерентабелен. Доклад существенно затормозил развитие МП в целом.

70-е годы - возрождение интереса к работам в области МП. С развитием вычислительной техники появились новые воз­можности машинной реализации лингвистических алгоритмов.

80-е годы - время работы персональных компьютеров зна­чительно подешевело, машинный перевод наконец-то стал эко­номически выгодным.

90-е годы - отмечается очередной рост интереса к машинному переводу, что связано с появлением и бурным развитием Internet/ Intranet. Преимущества использования машинного перевода осо­бенно очевидны при получении онлайнового перевода.

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

FAMT (Fully-automated machine translation) - полностью ав­
томатизированный машинный перевод;

НАМТ (Human-assisted machine translation) - машинный
перевод при участии человека;

МАНТ (Machine-assisted human translation) - перевод, осу­
ществляемый человеком с использованием компьютера.

Как переводит компьютер

Машинный перевод - это такая специфическая область применения компьютеров, в проблемах которой почти каждый ощущает себя более или менее специалистом.

Во-первых, очевидно, что чем больше словарь, тем лучше перевод, значит, первая проблема - проблема создания боль­ших словарей для систем.

Во-вторых, ясно, что система должна переводить предложе­ния типа «Привет, как дела?». Значит, еще одна проблема - на­учить систему распознавать устойчивые обороты.

В-третьих, понятно, что предложение для перевода пишется по определенным правилам, по определенным правилам пере­водится, а значит, есть еще одна проблема: записать все эти пра­вила в виде программы. Вот, собственно, и все.

Самое интересное, что эти проблемы действительно явля­ются основными при разработке систем машинного перевода, другое дело, что методы их решения известны далеко не всем и отнюдь не так просты, как может показаться.

Словарь

Методы организации больших баз данных достаточно хоро­шо разработаны, но для перевода не менее, а может быть, и бо­лее важно правильно структурировать информацию, которая приписывается элементу базы, правильно выбрать этот самый элемент. Сколько, например, записей в словаре должно соот­ветствовать обыкновенному русскому слову «программа»? И вообще, большой словарь - это словарь, который содержит много словарных статей, или словарь, который позволяет рас­познать много слов из текста?

При ближайшем рассмотрении оказывается, что, например, существительные в русском языке изменяются по падежам и по числам, т.е. для одного существительного может существовать до 12 разных форм, а для глаголов и прилагательных, как прави­ло, существует еще большее количество различных форм (более тридцати). Следовательно, чтобы переводить предложения, со­держащие слова «программу», «программе», «программы» и т.д., хорошо было бы иметь способ соотнесения словарной статьи из автоматического словаря для слова «программа» с соответству­ющей словоформой из текста. Поэтому для описания и входно­го, и выходного языка в системе должен существовать некото­рый формальный метод описания морфологии, на котором ос­новывается выбор единицы словаря.

Однако разработка описания морфологии позволяет решить только проблему того, что является заголовком словарной ста­тьи, по которому происходит идентификация единицы текста и единицы словаря. Но ведь идентификация слова из текста со словарной статьей происходит не ради идентификации, она не­обходима для выполнения программой собственно процедур перевода. Какая же информация нужна в словарной статье и как должны быть описаны правила перевода для того, чтобы про­грамма переводила?

Грамматика

Тут необходимо сделать небольшое историческое отступле­ние, поскольку машинный перевод как область прикладной лингвистики имеет драматическую историю. В 1950-х годах прак­тически с появлением первых вычислительных машин возник­ла идея машинного перевода, кстати, сам термин «машинный перевод» существует именно с тех времен. Кажущаяся простота задачи породила некоторую лингвистическую эйфорию, и было начато несколько глобальных проектов по созданию систем пе­ревода для разных языков. Ни один из них не привел к созда­нию работающих систем, и в 1967 г. специальная комиссия На­циональной Академии наук США объявила машинный перевод неперспективным и не заслуживающим финансирования. Толь­ко в начале 80-х годов лингвисты более или менее оправились от столь сурового вердикта и возобновили исследования в обла­сти МП. Конечно, во многом это оживление было связано с развитием вычислительной техники вообще и с интересом к проблемам искусственного интеллекта как области применения компьютеров в частности.

Глобальные проекты по-прежнему были ориентированы на решение задачи перевода в целом. В них рассматривались раз­работка описания лексических единиц в словаре и разработка алгоритмов перевода как разные задачи. Появилось множество лингвистических работ, предлагающих структуру описания свойств живого слова в словарной статье машинного словаря. Не появ-

лялось только реальных коммерческих систем, в которых эти исследования хоть как-то соединялись бы. Все системы, кото­рые так или иначе существовали, имели скромное дополнение «экспериментальная» или «прототип». Но реально ни одна из таких систем никогда не была доработана до системы массового использования. Это происходило потому, что применяемые ме­тоды описания перевода при переносе их в естественную среду (т.е. при применении к произвольным текстам) приходили в противоречие с методами, предлагаемыми для формирования словарных статей.

В то же время локальные проекты были ориентированы на решение только узких задач. Установкой разработчиков было получение хоть каких-то практических результатов.

Хотя оба эти подхода не дали коммерческих систем, работы, которые проводились в этом направлении, позволили осознать сложность задачи и, по крайней мере, установить узкие места в подобных разработках. Так или иначе, но именно из локальных проектов появились системы перевода, которые сейчас предла­гаются конечному пользователю.

Оказалось, что очень продуктивно рассматривать систему перевода не как транслятор, задачей которого является перевод текста, допустимого с точки зрения входной грамматики, а как некоторую сложную систему, задачей которой является получе­ние результата при произвольных входных данных, в том числе и для текстов, которые не являются правильными для грамма­тики, с которой работает система.

Вместо принятого лингвистического подхода, предполагаю­щего выделение последовательных процессов анализа и синте­за предложения, в основу архитектуры систем было положено представление процесса перевода как процесса с объектно-ори­ентированной организацией, основанной на иерархии обрабатыва­емых компонентов предложения.

Сначала поясним некоторые определения. Вместе с разви­тием машинного перевода как области прикладной лингвисти­ки появились и классификации систем. Стало принято делить системы перевода на системы типа TRANSFER и системы типа

INTERLINGUA. Это разделение основано на особенностях ар­хитектурных решений для лингвистических алгоритмов.

Алгоритмы перевода для систем типа TRANSFER строятся как композиция трех процессов: анализ входного предложения в терминах структур входного языка, преобразование этой структу­ры в аналогичную структуру выходного языка (TRANSFER) и за­тем синтез выходного предложения по полученной структуре.

Системы типа INTERLINGUA предполагают априори нали­чие некоторого метаязыка структур (INTERLINGUA), на кото­ром можно описать все структуры как входного, так и выходно­го языков в общем случае. Поэтому алгоритм перевода в систе­ме типа INTERLINGUA предполагается как более простой: анализ входного предложения в терминах метаязыка и затем синтез из метаструктуры соответствующего предложения вы­ходного языка. «Единственная» сложность в этом случае - раз­работать сам метаязык и описать естественный язык в соответ­ствующих терминах.

Несмотря на то что эта классификация существует и в среде разработчиков машинного перевода считается хорошим тоном спросить, к какому типу относится ваша система, не было раз­работано еще ни одной реальной системы, основанной на принципе INTERLINGUA.

Хотелось бы надеяться, что эти сведения позволят потенци­альным пользователям систем перевода понять, что создание системы машинного перевода - задача не такая уж простая и, что называется, наукоемкая. Следовательно, количество дей­ствительно пригодных к использованию систем перевода, кото­рое может появляться в единицу времени, принципиально ог­раничено.

2.2.3. Классификация систем

1. Системы машинного перевода (МП)

Системы машинного перевода - программы, осуществ­ляющие полностью автоматизированный перевод. Главным

критерием программы является качество перевода. Кроме этого, для пользователя важным является удобство интер­фейса, легкость интеграции программы с другими средствами обработки документов, выбор тематики, утилита, пополне­ния словаря. С появлением Интернета основные поставщики систем МП включили в свои продукты web-интерфейсы, обеспечив при этом их интеграцию с остальным программ­ным обеспечением и электронной почтой, что позволило применять механизмы МП для перевода web-страниц, элек­тронных писем и онлайновых разговорных сеансов.

2. Системы с функцией Translation Memory (TM)

Системы с функцией Translation Memory (TM) предостав­ляют средства для так называемого Machine-assisted human translation (МАНТ) - перевода, выполняемого человеком с помощью машины.

Они основаны на технологии Translation Memory (TM) в противоположность МП, машинному переводу. Идея зак­лючается в хранении базы данных переводов, сделанных профессиональным переводчиком, для того чтобы в процес­се перевода предлагать человеку уже готовый перевод фразы или куска текста, если он уже был однажды переведен. При­чем совпадение фразы не обязательно должно быть букваль­ным, а может определяться критериями «похожести», зало­женными в программу, с возможностью их настройки пользо­вателем. ТМ-программы очень полезны в ситуациях, в кото­рых необходимо сделать перевод обновленной версии доку­мента, переведенного ранее. Такая необходимость возника­ет при поддержке мультиязычных сайтов. Программа быст­ро обнаружит в документе места, подвергшиеся изменениям со времени предыдущей версии документа, и человеку оста­нется перевести только эти изменившиеся части. ТМ-про­граммы значительно повышают эффективность работы пе­реводчика, избавляя его от рутинной, повторяющейся рабо­ты. Во многих фирмах, занимающихся переводом, владение одной из таких программ является существенным критери­ем при приеме на работу.

3. Контролируемый язык и машинный перевод на основе базы знаний

В системах на основе контролируемого языка реализован пе­реход от свободного входного языка к контролируемому входно­му языку. Контроль входного языка предусматривает определен­ные ограничения лексики, грамматики, семантики. Контроли­руемый входной язык используется для упрощения выражений исходного текста, чтобы повысить качество перевода.

4. On-line переводчики

Службы онлайнового перевода выполняют перевод прямо в окне броузера, не требуя установки программы на компью­тер пользователя. Достаточно большое количество ссылок на бесплатные сервисы машинного перевода с указаниями на­правлений переводов приведено по адресу http://rivendel. com/~ric/resources/free. html.

Как правило, существует ограничение на объем вводимо­го текста.

Бесплатный онлайновый перевод можно сделать также по адресам:

Http://www.t-mail.com/;

Http://www.freetranslation.com/.

5. Словари on-line

Наиболее полный список словарей представлен по адре­су http://members.aol.com/Mgierhake/trans.html. В словарях on-line существует возможность поиска, есть строка ввода и меню для выбора входного и выходного языка. Среди слова­рей данного вида известны LOGOS ONLINE DICTIONARY (английский, французский, немецкий, испанский, итальян­ский, чешский), TRADOS MultiTerm, Langenscheidt"s New College Dictionary on-line и т.д.

6. Услуги по переводу в Интернете

Практически каждая компания - производитель систем МП предлагает услуги по переводу. Например, на странице

Languge Partners International (http://www.languagepartners. com/reg-forms/inq-trans.html) организована служба перево­дов, которая обрабатывает любой электронный документ с помощью систем МП и отправляет обратно без редактиро­вания. Пользователь может предоставить термины для по­полнения словаря по своей тематике (за дополнительную плату) или сам его создать. Скорость перевода - 1 рабочий день. Стоимость - 0,04 доллара за слово (приблизительно 8 долларов за страницу). За дополнительную плату предос­тавляются услуги по сканированию. Направления перевода: английский-французский-английский, английский-не­мецкий-английский, английский-итальянский-английс­кий, английский-испанский-английский, английский- португальский -английский, английский-японский-анг­лийский, английский-русский-английский. Однако чаще всего пользователю предоставляется возможность выбора: получить только машинный перевод, либо машинный пере­вод с последующим редактированием профессиональным переводчиком, либо перевод, выполненный профессио­нальным переводчиком. Такого рода сервис можно встре­тить по адресу http://www.plustranslation.com/ (сервис ком­пании Transparent Language). Цена варьируется от 0,01 дол­лара за слово при машинном переводе до 0,38 при переводе с участием переводчика. Подобные услуги есть у SYSTRAN, L&H, Langscheidt, Language Engineering Corporation.

2.2.4. Инновационные технологии компании ПРОМТ

Ведущие сотрудники компании ПРОМТ начали заниматься исследованиями в области прикладной лингвистики и изучать модели построения систем машинного перевода более 20 лет на­зад, в конце 1970-х годов. Исследования велись в лаборатории ин­женерной лингвистики ЛГПИ им. А.И. Герцена (ныне педагоги­ческий университет). Накопленный теоретический багаж лег в основу технологий МП, разрабатываемых в компании ПРОМТ.

За 10 лет с момента основания компании ПРОМТ удалось создать передовые технологии МП, в основе которых заложены современные лингвистические алгоритмы, разработки в облас­ти математического моделирования и нейронных сетей. На базе этих технологий были разработаны системы машинного пере­вода, которые по качеству на 30% превосходят ведущие миро­вые аналоги.

В 2000 г. компания ПРОМТ выпустила семейство систем МП на основе нового ядра перевода. В новом ядре реализованы тех­нологии расширенных сетей переходов и формализма нейрон­ных сетей, что вывело машинный перевод на качественно но­вый уровень, а также последние разработки в области алгорит­мов семантического анализа и синтаксического разбора.

Новым шагом в развитии МП компании ПРОМТ стало ис­пользование технологии F2F, обеспечивающей сохранение всей форматной информации в процессе перевода, что позволило осуществлять перевод сложноформатированных документов без потери форматных признаков.

Помимо развития собственно технологии машинного пере­вода, были приложены специальные усилия к тому, чтобы реа­лизовать в новых системах возможность лингвистической на­стройки, которая обеспечивает значительное улучшение каче­ства перевода для специализированных текстов.

В частности, появление поддержки тематик в новом ядре позволило кардинально изменить подход к переводу специали­зированных текстов. Использование тематик решило проблему лингвистической настройки системы на специализированные тексты и обеспечило эффективность их сохранения.

Легкость и удобство лингвистического администрирования систем МП было реализовано на базе следующих технологий:

AutoDetect для реализации автоматического определения
темы документа;

SmartFolders для предварительного задания тематики пере­
вода всем документам, находящимся в определенной папке;

KeyWords - выбор тематики на основе предварительного за­
данного списка ключевых слов;

SmartURL - возможность предварительного задания тема­тики перевода для конкретного URL.

Компания ПРОМТ предлагает онлайновые сервисы перево­да текста, web-страниц и электронных писем для английского, немецкого, французского, испанского, итальянского и русско­го языков. Для перевода специализированных текстов можно подключать тематические словари.

Перевод текста. Позволяет переводить любые тексты, на­бранные в окне перевода или скопированные из буфера обмена (Clipboard).

Перевод web-страниц. Позволяет полностью переводить web-страницы, включая гиперссылки, с сохранением исходного форматирования.

Перевод электронной почты. Позволяет переводить и от­правлять электронные письма непосредственно в онлайне.

WAP-переводчик. Новый сервис перевода для пользователей мобильных телефонов.

August 21st, 2016

В 1954 году занимающему несколько комнат компьютеру IBM 701 хватило словарного запаса в 250 слов и нескольких простых правил, чтобы точно перевести 60 фраз с русского на английский. Это достижение (знаменитый Джорджтаунский эксперимент) широко освещалось в СМИ, и власти США поверили в светлое будущее - машинный перевод текстов врага на английский уже через десять лет.

Однако этого не случилось. И вот почему...

Обратимся сначала к истории.

История машинного перевода берет начало в XVII веке, когда такими философами, как Лейбниц и Декарт было выдвинуто предположение о существовании некоего кода, соединяющего между собой слова разных языков. Все предположения носили гипотетический характер, и никому не удавалось в действительности создать машину для перевода.

Первые заявления на получение патента на «переводческую машину» были поданы в середине 30-х годов ХХ века. Одно заявление было подано французским изобретателем Ж. Арцруни, просто создавшим автоматический двуязычный словарь на перфоленте. Другое было сделано советским ученым Петром Троянским, чье изобретение было более детальным. Оно включало в себя, как двуязычный словарь, так и способы работы с грамматическими ролями между двумя языками на основе Эсперанто. Данная система представляла собой три этапа: первый заключался в следующем – редактор, носитель языка, должен был связать слова исходного языка (ИЯ) в логические формы в соответствии с синтаксическими функциями; на втором этапе машина должна была «перевести» все эти формы на язык перевода (ПЯ); а на третьем этапе носитель языка перевода занимался редактированием полученного результата. Его схема оставалась неизвестной до конца 50-х годов, когда появились ЭВМ.

Первый план по созданию машин для перевода на базе компьютеров был предложен Уорреном Уивером, исследователем Фонда Рокфеллера, в его меморандуме от июля 1949 года. Данные предложения базировались на теории информации, получившей успех во время Второй Мировой войны в связи с криптографией и распространения идеи об универсальных принципах естественных языков.

Несколько лет спустя, во всех университетах США началась исследовательская деятельность, связанная с машинным переводом. 7 января 1954 года фирма IBM совместно с Джорджтаунским университетом (США) успешно осуществили первую демонстрацию новой системы машинного перевода, которая проходила в Нью-Йорке в головном офисе IBM. Результаты демонстрации были освещены в печати и привлекли большой общественный интерес. Система сама по себе была не более чем, по сегодняшним меркам, игрушечной, поскольку она использовала словарь из 250 слов и осуществила перевод с русского на английский 49 заранее отобранных предложений, имеющих химическую тематику. Однако демонстрация стимулировала распространение идеи о неотвратимости появления машинного перевода, а в частности привлечение финансирования в исследовательские институты не только на территории США, но и по всему миру.

Ранние системы использовали большие двуязычные словари и запрограммированные вручную правила, по выстраиванию на выходе слов в правильном порядке. В конечном итоге, такой способ был признан ограниченным, и развитие лингвистических наук, например, генеративной лингвистики или трансформационной грамматики, было нацелено на улучшение качества перевода.

В это время устанавливались операционные системы. Военно-воздушные силы США пользовались программой, разработанной компанией IBM и Вашингтонским университетом, в то время как комиссия по атомной энергии США и Евроатом в Италии пользовались системой, разработанной Джорджтаунским университетом. И хотя качество выхода было низким, система пользовалась популярностью среди потребителей, в связи с увеличением скорости перевода.

Вернемся к Джорджтаунскому эксперименту. Разумеется, у шоу-эксперимента, помимо научной, была и политическая сторона. Испытание советской атомной бомбы в 1949-м и запуск спутника в 1957-м показали США, что СССР не намерен уступать в научной гонке. Кроме того, чтобы понять, что вообще происходит за железным занавесом, не помешал бы быстрый перевод множества открытых и секретных документов на английский. Проект машинного перевода возник на пересечении интересов американских ученых, гражданских и военных, которые хотели читать советские научные публикации, и сотрудников разведки. Авторы проекта надеялись, что «научный русский», с его простыми фразами и ясной лексикой, позволит вычислительным машинам освоить и столь сложный, вариативный обычный русский язык.

Русские пишут!

К 1948 году на русском языке издавалось 33 процента научной литературы. На немецкий язык в золотые годы «тевтонской» науки приходилось 40 процентов. В частности, если в 1913 году русские тексты составляли 2,5 процента учитываемых Химической реферативной службой (Chemical Abstracts Service) публикаций, то в 1958-м - 17 процентов, заметно обойдя немецко- (10 процентов) и франкоязычные (5 процентов). Уже в 1944 году редактор издания предупреждал читателей о необходимости учить русский.

В конце XIX века американские ученые и инженеры научились читать по-немецки. Но кто же мог подумать, что за каких-то пять лет войны немецкий уйдет на периферию и придется осваивать таинственные кириллические символы! В 1953 году из 400 тысяч опрошенных ученых и инженеров свободно читали по-русски всего 400 человек.

Одна из перфокарт с фразой на русском

Ситуация осложнилась еще из-за политики Сталина. Борясь с «низкопоклонством перед Западом» и утечкой информации, в 1947 году в СССР закрыли все научные журналы на иностранных языках (Comptes rendus АН СССР, Acta Physicochimica и Journal of Physics of the USSR). Более того, перестали публиковать содержание журнала и резюме статей на иностранных языках - и теперь не знающие русского западные ученые даже не могли понять, чему вообще посвящены новые публикации.

С конца 1940-х и особенно после запуска советского спутника Конгресс США выделял десятки миллионов долларов на обучение русскому языку. Чтобы упростить задачу, сами исследователи выдвинули концепцию «научного» или «технического» русского, далекого от непостижимого языка Пушкина и Достоевского. Международная лексика, изобилие формул, простая грамматика должны были максимально облегчить обучение. Но особого прогресса в освоении русского не наблюдалось. Вот тут американцы и обратили свои взоры на новейшие технологии - вычислительные машины.

Машины, на помощь!

Пионером машинного перевода парадоксальным образом стал человек, далекий как от структурной лингвистики, так и от вычислительной техники - личный переводчик генерала Эйзенхауэра Леон Достер (Leon Dostert). Он родился в 1904 году во Франции. В Первую мировую, в годы германской оккупации Леон быстро выучил немецкий и был привлечен к работе в качестве переводчика. То же самое произошло, когда его родной город Лонгви заняли американцы: оценив таланты юного переводчика, офицеры оплатили его обучение в США. В 1939 году он уже был профессором французского в Джорджтаунском университете. После поражения Франции в 1940-м Достер принял американское гражданство и прошел войну в штабе Эйзенхауэра, дослужившись до полковника.

В 1945-м Достер на Международном военном трибунале в Нюрнберге фактически изобрел синхронный перевод - поскольку последовательный недопустимо удлинил бы и без того растянутый процесс. Ему принадлежит идея закрыть переводчиков в «аквариуме» и вести трансляцию речей к каждому из участников процесса индивидуально, через наушники. Все оборудование бесплатно представил приятель Достера Томас Уотсон, будущий президент IBM. Организовав аналогичную систему в ООН, Достер вернулся в университет на должность президента нового Института языков и лингвистики.

Неудивительно, что этот полиглот, судьбу которого радикально изменили две мировые войны, хотел предотвратить третью. Выступая в 1951 году на страницах ARMOR, журнала бронетанковых войск США, Достер скептически отозвался о боеспособности блока НАТО - именно из-за неспособности разноязычных солдат стран-участниц понимать друг друга.

Леон Достер

Спасение пришло с неожиданной стороны. Еще в годы войны перфокартные счетные машины IBM применялись не только для расчета траекторий снарядов и решения логистических задач, но и в криптографии. Это и навело Уоррена Уивера, сотрудника Фонда Рокфеллера, на идею машинного перевода. В 1947 году он написал письмо отцу кибернетики Норберту Винеру: «Проблему перевода можно решить как проблему криптографии. Когда я вижу статью на русском, я говорю себе: "На самом деле она написана на английском, но зашифрована странными символами, которые я декодирую"». Винер, владеющий несколькими языками, разгромил проект, указав на до сих пор не решенную проблему - у слов естественных языков, в отличие от цифр, слишком много смутных и неоднозначных значений, чтобы переводить механическим образом.

Но Уивер получал от Фонда достаточно средств, чтобы и дальше продвигать свои идеи. В 1952 году он спонсировал первую конференцию по машинному переводу, где были озвучены главные технические и философские проблемы этого проекта. Участвовал в симпозиуме и Достер - и быстро смекнул, что для успеха машинного перевода надо не спорить о фундаментальных проблемах, а сконструировать аппарат, который докажет всем осуществимость этой затеи.

Машина Достера опиралась на шесть базовых операций («правил») и, следовательно, могла переводить только предложения, где те применялись. Каждое из 250 слов лексикона кодировалось двумя числами, которые определяли бинарное дерево принятия решений. Компьютер выбирал между прямым и непрямым порядком слов, а также одним из двух словарных значений. При всей ограниченности средств результаты впечатляли: русские фразы латиницей забивались в машину (на перфокартах), и примерно через десять минут выдавался результат:

KRAXMAL VIRABATIVAYETSYA MYEKHANYICHYESKYIM PUTYEM YIZ KARTOFYELYA
Starch is produced by mechanical methods from potatoes

VYELYICHYINA UGLYA OPRYEDYELYAYETSYA OTNOSHYENYIYEM DLYINI DUGI K RADYIUSU
Magnitude of angle is determined by the relation of length of arc to radius

MI PYERYEDAYEM MISLYI POSRYEDSTVOM RYECHYI
We transmit thoughts by means of speech

Чем опасны деньги от ЦРУ

Сенсационный успех демонстрации 1954 года привлек к проектам Достера внимание ВМФ, ЦРУ и других подобных ведомств. Но силовики не спешили раскошеливаться. Тут неожиданную помощь оказал СССР. На статью о Джорджтаунском эксперименте обратил внимание отец советской кибернетики Алексей Ляпунов и вскоре создал в Математическом институте исследовательскую группу. За ним последовал Дмитрий Панов из Института точной математики и вычислительной техники, а к 1958 году машинным переводом занимались уже 79 различных учреждений.

Достер и его коллеги, указав на необходимость «догонять СССР», наконец получили щедрое финансирование - сто тысяч долларов в год. Делу помогло еще и то, что старый фронтовой приятель Достера Аллен Даллес в 1956 году возглавил ЦРУ. Для обработки информации об СССР управлению не хватало русскоязычных аналитиков, и Достер уверил Даллеса, что его машины скоро придут на помощь. За 1956-1958 годы джорджтаунская группа получила от ЦРУ около миллиона трехсот тысяч долларов (10 миллионов по курсу 2016 года). Ни один научный коллектив того времени, кроме физиков-ядерщиков, и мечтать не мог о таких суммах. В коды на перфокартах перевели почти восемь тысяч терминов органической химии. Достер также подписал контракт на перевод советских документов по атомной энергетике.

Достер и Уотсон (справа) во время Джорджтаунского эксперимента

Однако к середине 1960-х над проектом сгустились тучи. Философ Иегошуа Бар-Хиллел, первый в стране специалист по машинному переводу, пришел к выводу о его невозможности даже в будущем. Компьютер, согласно известному примеру Бар-Хиллела, не понимает различия между фразами The box in the pen (коробка в манеже) и The pen is in the box (ручка в коробке) - только человек интуитивно понимает, когда pen значит «манеж», а когда - «ручка».

В 1963 году Достеру удалось отбиться от нападок конгрессменов, которые провели специальные слушания по вопросу автоматического перевода. Но в 1964-м Комитет по прикладной лингвистике Национальной академии наук США констатировал «отсутствие прогресса» - никакого машинного перевода реальных, не адаптированных статей с русского на английский не было и в помине. ЦРУ также прекратило финансирование (без объяснения причин).

Машины - в отставку

Фактически именно сногсшибательный успех Джорджтаунского эксперимента вырыл проекту могилу. Первые фразы были слишком хороши, а переводы более сложных текстов оказались неточными, корявыми или вообще непонятными без дополнительного редактирования.

По словам Гордина, фатальной ошибкой Достера было невнимание к потребителям машинных переводов. Он ориентировался исключительно на госструктуры, которые в любой момент могли прекратить финансирование (что они и сделали).

Впрочем, проблему «тайн советской науки» в США все-таки решили, причем достаточно экономичным способом. Частные издатели создали серию журналов (например, Journal of general chemistry of the USSR), где статьи из советских журналов переводились сплошняком. Сначала эти издания нашли благодарную аудиторию среди американцев, не желающих учить русский, но уже через пару лет львиная доля тиража уходила иностранным специалистам. Ученые из Франции, Японии, Индии или Бразилии, желающие знать, что исследуется и изобретается в СССР, не учили русский, а покупали американские реферативные журналы. Так революционный прогресс советской науки и техники помог утверждению английского как монопольного международного языка ученых.

Публикация отчета в большей степени повлияла на исследования машинного перевода в США и в гораздо меньшей в СССР и Великобритании. По крайней мере, в США такого рода исследования были остановлены на целое десятилетие. В Канаде, Франции и Германии исследования все-таки продолжались. В США главными исключениями стали основатели компаний Systran (Питер Тома)

Если в 60е годы упор был на определенные языковые пары и ввод, то требованием в 70е годы стали малые затраты на системы, способные переводить ряд текстов технической и коммерческой направленности. Спрос был спровоцирован ростом глобализации и спрос на перевод в Канаде, Европе и Японии.

80-е начало 90-х годов

К 80-м годам разнообразие и число программ для машинного перевода увеличилось. Использовались такие переводческие системы, основывающиеся на технологии универсальной вычислительной машины, как Metal.

В результате увеличения пригодности микрокомпьютеров, появился рынок бюджетных программ машинного перевода. Многие компании Европы, Японии и США воспользовались данной возможностью. Системы были представлены на рынке Китая, Восточной Европы, Кореи и СССР.

В 80-е годы в Японии был большой ажиотаж, связанный с машинным переводом. С появлением компьютеров пятого поколения Япония планировала прыгнуть выше всех в области техники и программирования, проект, связанный с созданием программ для перевода с/на английский, заинтересовал многие компании (Fujitsu, Toshiba, NTT, Brother, Catena, Matsushita, Mitsubishi, Sharp, Sanyo, Hitachi, NEC, Panasonic, Kodensha, Nova, Oki).

Исследования 80-х годов основывались на переводе лингвистических единиц при помощи морфологического, синтаксического и семантического анализа.

Первые коммерческие продукты машинного перевода, нашедшие практическое использование в России, появились в середине 80-х годов. Они были реализованы на персональных компьютерах и являлись системами прямого перевода, возможности которых базировались на огромных (по сравнению с первыми системами) словарях, а не на умении анализировать и синтезировать тексты.

Современные коммерческие продукты машинного перевода предлагают отечественные фирмы:

- "Виста Текнолоджиз" и "Адвентис", образованные в 1991 г. коллективом разработчиков, выделившихся из ВИНИТИ;
- ПРОМТ, образованная в 1991 г.;
- "Медиа Лингва".

Например в словарях Retrans Vista хранятся миллионы понятий, к которым относятся не только традиционные устойчивые фразеологические обороты, но, прежде всего, словосочетания, используемые в повседневной речи. Кроме того, есть программа концептуального анализа, автоматически выделяющая из текста новые словосочетания и включающая их в словарь. Основные словари системы Retrans Vista содержат термины и фразеологические единицы по естественным и техническим наукам, экономике, бизнесу и политике. Объем политематического машинного словаря - около 3,4 млн. слов (1,8 млн. в русско-английской части, 1,6 млн. - в англо-русской), причем 20% из них являются словами, а 80% - устойчивыми словосочетаниями со средней "длиной" в 2,2 слова.

В конце 80-х годов произошел рост числа методов, используемых при машинном переводе. Система, разработанная компанией IBM, базировалась на статистическом методе. Другие группы использовали методы, основывающиеся на большом числе примеров переводов, такая техника называется машинный перевод на основе примеров. Определяющая черта обоих подходов стал недостаток семантических и синтаксических правил и опора на манипуляции с корпусами текстов.

В 90-х годах после успеха программ по распознаванию речи и ее синтеза и с развитием Verbmobil, начались разработки по переводу речи.

В результате появления бюджетных и более мощных компьютеров вырос спрос на программы машинного перевода. Именно в начале 90х годов перевод стал осуществляться не громоздкими ЭВМ, а персональными компьютерами и дисплейными терминалами. Одна из компаний, которая стояла во главе рынка ПК на тот момент были Systran.

Недавние исследования

За последние несколько лет машинный перевод пережил значительные изменения. В настоящий момент большое количество исследований ведется в области статистического машинного перевода и машинного перевода на базе примеров перевода. Сегодня немногие компании используют статистический машинный перевод в коммерческих целях, например, Microsoft (использует свою собственную патентованную статистическую программу МП для перевода статей базы). Возобновился интерес к гибридизации, исследователи совмещают синтаксические и морфологические (т. е. лингвистические) знания в статистических системах с уже существующими правилами.

источники

В отличии от систем Автоматизированного перевода, системы Машинного Перевода производят перевод текстов в автоматическом режиме без участия человека.

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).
* 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 отдает человеку.

В англоязычной терминологии различаются термины machine translation (MT, полностью автоматический перевод) и machine-aided или machine-assisted translation (MAT, автоматизированный перевод); если же надо обозначить и то, и другое, пишут M(A)T.

История машинного перевода

Мысль использовать ЭВМ для перевода была высказана в 1946 году, сразу после появления первых ЭВМ. Первая публичная демонстрация машинного перевода (так называемый Джорджтаунский эксперимент) состоялась в 1954 году. Несмотря на примитивность той системы (словарь в 150 слов, грамматика из 6 правил, перевод нескольких простых фраз), этот эксперимент получил широкий резонанс: начались исследования в 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 машинно переведённых 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 естественноязыковыми данными. Росла и необходимость в переводе как таковом ввиду роста международных связей. Все это привело к новому подъёму этой области, наступившему примерно с середины 1970-х. В 1980-е наступило время широкого практического использования переводческих систем, сложился рынок коммерческих разработок по этой теме.

Впрочем, мечты, с которыми род людской взялся полвека назад 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 им. Герцена, Санкт-Петербург).

Качество перевода

Качество перевода зависит от тематики и стиля исходного текста. 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» (перевод компьютерной документации программой Poliglossum на основе медицинского, коммерческого и юридического словарей); из кратких - фраза «My cat has given birth to four kittens, two yellow, one white and one black», которую программа ПРОМТ превращает в «Мой кот родил четырёх котят, два жёлтых цвета, одно белое и одного афроамериканца».

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. Та же программа ПРОМТ превращает «bra-ket notation» в «примечание Кети лифчика», «Lie algebra» - в «алгебру Лжи», «eccentricity vector» - в «вектор оригинальности» и т. п.