Компьютерный перевод

БЕЛГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

(НИУ «БелГУ»)

 

 

Факультет романо-германской филологии

 

 

Кафедра теории и практики перевода

 

 

 

 

 

 

 

 

Компьютерный перевод

Курсовая работа

студентки дневного отделения 3 курса группы 030907

Шульгина Анастасия Евгеньевна

 

 

 

 

 

 

Научный руководитель:

кандидат филологических наук,

доцент Пупынина Елена Владимировна

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

БЕЛГОРОД 2012

 

Оглавление

 

Введение…………………………………………………………………….......... 3

Глава I. Теоретические основы машинного перевода

1.1 История развития машинного перевода………………………………… 6

1.2 Системы машинного перевода и их классификация………...................  9

1.3 Как осуществляется машинный перевод……………………………… 13

Выводы по главе I ……………………………………………………………… 15

Глава II. Основные особенности машинного перевода

2.1 Сравнительный анализ переводов художественного текста, сделанного системой машинного перевода и человеком ………………………………….16

2.2 Недостатки  компьютерного перевода ………………………………... 20

     2.3 Преимущества компьютерного перевода ……………………………... 21

Выводы по главе II ……………………………………………………….........  24

Заключение……………………………………………………………….........  25

Список использованной литературы …………………………………...…. 27

Список фактического материала …………………………………………..  29

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Перевод имеет долгую историю. Своими корнями он восходит к тем далеким временам, когда праязык начал распадаться на отдельные языки и возникла необходимость в людях, знавших несколько языков и способных выступать в роли посредников при общении представителей разных языковых общин.

Переводом называется процесс, а также результат создания на основе исходного текста (на одном языке) равноценного ему в коммуникативном отношении текста на другом языке. При этом коммуникативная равноценность, или эквивалентность, понимается как такое качество текста перевода, которое позволяет ему выступать в процессе общения носителей разных языков в качестве полноправной замены исходного текста (оригинала) в сфере действия языка перевода (Аристов 1999: 4).

Коммуникативная эквивалентность нового текста по отношению к оригиналу обеспечивается выполнением трех основных требований:

1. текст перевода должен в возможно более полном объеме передавать содержание оригинала, что прежде всего означает недопустимость произвольного опущения или добавления информации;
2. текст перевода должен соответствовать нормам языка перевода, так как их нарушение, по меньшей мере, создает помехи для восприятия информации, а иногда ведет и к ее искажению;
3. текст перевода должен быть примерно сопоставим с оригиналом по своему объему, чем обеспечивается сходство стилистического эффекта с точки зрения лаконичности или развернутости выражения.

Однако выполнение указанных требований к тексту перевода часто связано с преодолением разного рода объективно существующих трудностей. Круг деятельности, охватываемой понятием «перевод», очень широк. C одного языка на другой переводятся стихи, художественная проза, научные и научно-популярные книги из самых различных областей знания и так далее. (Бархударов 1997: 15).

Логично, развитие компьютерных систем сделало возможным именно машинный перевод, точнее компьютерный, - т.е. перевод, строящийся на использовании машиной (в данном случае компьютером) определенных и постоянных для данного вида материала соответствий между словами и грамматическими явлениями разных языков. В настоящее время имеется достаточно широкий выбор пакетов программ, облегчающих труд переводчика, которые условно можно подразделить на две основные группы: электронные словари и системы машинного перевода. (Васильев 1998: 3).

Таким образом, настоящую тему исследования можно считать вполне современной, поскольку история развития и внедрения в повседневную жизнь персональных компьютеров насчитывает едва ли более пятнадцати лет. Особую актуальность эта тема приобретает в том случае, если учесть тот факт, что именно в настоящее время Россия все более интегрируется в международное сообщество и что, наряду с экономическими и политическими барьерами, во многом этому препятствуют и языковые барьеры. Вместе с тем, профессиональных переводчиков, способных и желающих осуществлять подобный процесс коммуникации сообществ во всех сферах науки и культуры, не так много, следствием чего является тот факт, что услуги их недешевы. Поэтому именно сейчас особенно актуален поиск путей для автоматизации процесса перевода, осуществляемого человеком, чтобы, с одной стороны, максимально облегчить нелегкий труд человека-переводчика, а с другой – сделать этот труд максимально эффективным.

Объектом исследования данной работы является перевод текстов с английского языка на русский, а предметом – компьютерный перевод.

Целью данной работы является определение того, насколько можно использовать современные программные продукты для осуществления перевода, а также рассмотрение вопроса о целесообразности их использования в тех или иных областях перевода.

В соответствии с поставленной целью, задачами исследования являются:

1. определение максимально эффективного способа использования электронных переводчиков;
2. выявить сильные и слабые стороны компьютерного перевода в целом и электронных переводчиков в частности;
3. проанализировать работу систем машинного перевода на примере программы PROMT, сравнив его с переводом, выполненным человеком.

Теоретической базой для данной работы послужили труды таких ученых, как Н.В. Аристов, Л.С. Бархударов, Е.В Бреус, А.В. Федоров, А. Сокирко и других, а также статьи в сети Интернет. Немаловажным источником информации явился англо-русский словарь под руководством А. И. Смирницкого.

Также при составлении практической части был использован перевод «Маленького принца» (оригинал – А. де Сент-Экзюпери)  авторства Н. Галь.

В ходе написания работы были использованы следующие методы: описательный, анализа, классификации и сравнения.

Данная работа состоит из введения, основной части, состоящей из двух глав, заключения, списка использованной литературы и списка фактического материала.

 

Глава I.  Теоретические основы машинного перевода

1.1 История развития машинного перевода

Впервые мысль о возможности машинного перевода высказал Чарльз Бэббидж (1791-1871), разработавший в 1836-1848 гг. проект цифровой аналитической машины - механического прототипа электронных цифровых вычислительных машин, появившихся через 100 лет. Идея Бэббиджа состояла в том, что память объемом 1000 50-разрядных десятичных чисел (по 50 зубчатых колес в каждом регистре) можно использовать для хранения словарей. Чарльз Бэббидж привел эту идею в качестве обоснования для запроса у английского правительства средств, необходимых для физического воплощения аналитической машины, которую ему так и не удалось построить.

Однако датой рождения машинного перевода все-таки считают конец 40-х годов, а именно 1947 год: все началось с письма Уоррена Вивера, директора отделения естественных наук Рокфеллеровского фонда, к Норберту Винеру в марте того же года, в котором задача перевода сравнивалась с задачей дешифровки текстов. Последняя в то время уже стала выполняться на электромеханических устройствах. Немного позже, в 1949 году, Вивер опубликовал документ, который имел весьма громкое название: "Решение мировой проблемы перевода".

За этими двумя событиями последовало множество дискуссий, появился меморандум о целях, а в 1952 году состоялась первая конференция, на которой обсуждались подходы к созданию систем машинного перевода. Наконец, были выделены средства на исследования. Первая публичная демонстрация машинного перевода (так называемый Джорджтаунский эксперимент) состоялась в 1954 году. Несмотря на примитивность той системы, 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. На эти исследования

правительство США истратило в то время почти 40 млн. долларов. (Флорин 1998: 21).

Первое поколение систем машинного перевода базировалось на алгоритмах последовательного перевода «слово за словом», «фраза за фразой». Перевод текста осуществлялся отдельными предложениями, смысловые связи между ними никак не учитывались. Такие системы называют системами прямого перевода. На смену им со временем пришли системы последующих поколений, в которых перевод от языка к языку осуществлялся на уровне синтаксических структур. В алгоритмах перевода использовался набор операций, позволяющий путем анализа переводимого предложения построить его синтаксическую структуру по правилам грамматики языка входного предложения, а затем преобразовать ее в синтаксическую структуру выходного предложения и синтезировать выходное предложение, подставляя нужные слова из словаря. Такие системы называются Т-системами (от слова transfer) (Аристов 1999: 24).

Наиболее совершенным считается подход к построению систем машинного перевода на основе получения некоторого, независимого от языков, смыслового представления входного предложения путем его семантического анализа. Затем производится синтез выходного предложения по полученному смысловому представлению. Такие системы называют И-системами (от слова "interlingua"). Считается, что следующие поколения систем машинного перевода будут относиться к классу И-систем. (Чужакин 2004: 31).

Однако слишком много трудностей и неясностей было в том, как нужно формализовать и строить алгоритмы для работы с текстами, какие словари надо вводить в машину, какие лингвистические закономерности следует использовать при машинном переводе и каковы вообще эти закономерности.

Выяснилось, что традиционная лингвистика не располагает ни фактическим материалом, ни идеями и представлениями, нужными для построения систем машинного перевода, которые использовали бы смысл переводимого текста. Также она не могла дать исходные представления не только в части семантики, но и в части синтаксиса. Ни для одного языка в то время не существовало перечней синтаксических конструкций, не были изучены условия их сочетаемости и взаимозаменяемости, не были разработаны правила построения крупных единиц синтаксической структуры из более мелких. В сущности, ни на один вопрос, поставленный в связи с построением систем машинного перевода, традиционная лингвистика в 50-х годах не могла дать ответа. (Бреус 2001: 36).

К середине 1960-х годов в США для практического использования были предоставлены две системы русско-английского перевода:

1. MARK (в Департаменте иностранной техники ВВС США);
2. 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 переведенных текстов эта деятельность в условиях США нерентабельна. Хотя комиссия рекомендовала продолжать и углублять теоретические разработки, в целом ее 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. Это привело к новому подъему этой области, наступившему примерно с середины 1970-х, в период интенсивного развития теории искусственного интеллекта и теории "обучения компьютеров пониманию языка". (Лэнжвис 2007: 6).

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.

Однако только в 90-е – благодаря развитию систем искусственного интеллекта, а также персональных компьютеров и появлению реального спроса на машинный перевод – наступило реальное, а главное подкрепленное рыночными интересами возрождение интереса к системам машинного перевода.

После того как машинный перевод превратился в коммерческий продукт, большие усилия стали прилагаться к развитию функциональности системы, которая в программном продукте играет роль, не меньшую, чем наличие хорошо разработанной лингвистической базы.

На развитие машинного перевода стали выделяться крупные суммы. Так, за последние 15 лет только японские государственные организации потратили на решение этой проблемы несколько сотен миллионов долларов. (Федоров 1999: 16).

В настоящее время существует множество коммерческих проектов машинного перевода. Одним из пионеров в области машинного перевода была компания Systran.

В России подобных инвестиций в развитие систем машинного перевода не было, однако отечественным компаниям, прежде всего компаниям PROMT и "Арсеналъ", удалось добиться заметных успехов не только на российском, но и на мировом уровне. Также большой вклад в развитие машинного перевода в нашей стране внесла группа под руководством профессора Пиотровского (Российский государственный педагогический университет им. Герцена, Санкт-Петербург) (Сокирко 2002: 2).

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.