- •Содержание
- •Введение
- •I Глава « Теоретические основы машинного перевода»
- •1.1. Искусство перевода
- •1.2. Значение перевода
- •1.3. История развития машинного перевода
- •По возможностям расширения словарной базы
- •1.4. Электронные словари
- •1.4.1. Классификация электронных словарей По используемой операционной системе
- •По способу загрузки
- •По режиму перевода
- •1.5. Анализ машинного перевода
- •1.6.Основные проблемы программ машинного перевода
- •1.6.1. Словарь
- •1.6.2. Грамматика
- •Виды программ машинного перевода
- •1.7.1.Офисный переводчик
- •1.7.2.Домашний переводчик
- •1.7.3.Машинный перевод в Internet
- •1.8.Преимущества программ машинного перевода
- •1.9.Практические советы
- •1. Исход работы в значительной мере решается еще до ее начала.
- •2. Бойтесь опечаток!
- •3. Хороший словарь – половина успеха.
- •4. Строим "пирамиду".
- •5. Не надо спешить!
- •6. Различайте общее и частное!
- •Вывод по I Главе « Теоретические основы машинного перевода»
- •II Глава «Практическое применение программ машинного перевода»
- •Вывод по II Главе «Практическое применение программ машинного перевода»
- •Заключение
- •Список литературы
1.6.Основные проблемы программ машинного перевода
Чем больше словарь, тем лучше перевод, значит, первая проблема – проблема создания больших словарей для систем.
Система должна переводить такие предложения: «Привет, как дела?». Значит, еще одна проблема - научить систему распознавать устойчивые обороты.
Предложение для перевода пишется по определенным правилам, по определенным правилам переводится, а значит, есть еще одна проблема: записать все эти правила в виде программы.
Эти проблемы являются основными при разработке систем МП, другое дело, что методы их решения известны далеко не всем и отнюдь не так просты, как может показаться.
Системы МП семейства PROMT (PROgrammer's Machine Translation) - очень хороший объект, чтобы продемонстрировать, каким образом эти проблемы могут решаться эффективно.
1.6.1. Словарь
Для качественного перевода очень важно, чтобы практически все слова исходного текста легко было найти и в словаре системы. А те из них, которых в нем нет, переносятся в текст непереведенными уже на выходе из системы, и их впоследствии переводят вручную при редактировании результатов перевода. Такие слова могут повлиять на качество перевода предложения. Дело в том, что для определения, к какой части речи относится рассматриваемое слово, система производит анализ всего предложения в целом. При этом имитируется мыслительная деятельность человека (такую систему принято называть системой с элементами искусственного интеллекта). Если значение хотя бы одного слова в предложении не определено, то это может исказить анализ всего предложения, а иногда и результаты всего перевода.
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, то есть 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.
В системах семейства PROMT разработано практически уникальное по полноте морфологическое описание для всех языков, с которыми системы умеют обращаться. Оно содержит 800 типов словоизменений для русского языка, более 300 типов как для немецкого, так и для французского языка, и даже для английского, который не принадлежит к флективным языкам, выделено более 250 типов словоизменений. Множество окончаний для каждого языка хранится в виде древесных структур, что обеспечивает не только эффективный способ хранения, но и эффективный алгоритм морфологического анализа.
Кроме того, используемая модель морфологии позволила разработать экспертную систему для пользователя – создателя словаря. Эта система фактически автоматизирует процедуру выделения основы и определения типа словоизменения при вводе новых словарных статей.
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, как это требуется в электронных словарях, она необходима для выполнения программой собственно процедур перевода. Какая же нужна информация в словарной статье и как должны быть описаны правила перевода для того, чтобы программа переводила?
