Ирина Эланс

Автор который поможет с любыми образовательными и учебными заданиями

Машинный перевод

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………..3

ГЛАВА1. МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД……………….......................................5

ГЛАВА 2. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА………...6

2.1 Электронные словари ……………………………………………….… 9

Компьютер на месте переводчика ………………………………………9

2.3 Как переводит компьютер …………………………………………….. 12

ГЛАВА 3. СЛОВАРЬ ……………………………………………………… 12

Грамматика …………………………………………..…………………. 14

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………..…....17

ЛИТЕРАТУРА ………………………………………………..……………..19

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 и 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 перевода¹. Коммуникативная эквивалентность нового текста по отношению к оригиналу обеспечивается выполнением трех основных требований:

текст перевода должен в возможно более полном объеме передавать содержание оригинала, что прежде всего означает недопустимость произвольного опущения или добавления информации;
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;
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. В данной работе мы рассмотрим те из них, с которыми мы можем столкнуться при машинном переводе. Понятно, что в данном случае, если перевод не соответствует этим нормам, винить некого, поскольку машинный перевод еще не предназначен для самостоятельного перевода, он требует редактирования. Что же касается других видов этой деятельности, и письменный, и устный, переводчики должны отдавать себе отчет в том, что «их работу замечают скорее тогда, когда они терпят неудачу, чем когда перевод идет нормально». Круг деятельности, охватываемой понятием «перевод», очень широк. Переводятся с одного языка на другой стихи, художественная проза, научные и научно-популярные книги из различнейших областей знания, дипломатические документы, деловые бумаги, статьи политических деятелей и речи ораторов, газетные материалы, беседы лиц, разговаривающих на разных языках и вынужденных прибегать к помощи посредника – «толмача», дублируются кинофильмы. Перевод может осуществляться:

с одного языка на другой – неродной, родственный, близкородственный;

с литературного языка на его диалект и наоборот, или с диалекта одного языка на другой литературный язык;
с языка древнего периода на данный язык в его современном состоянии (например, с древнерусского языка на современный русский, со староанглийского на современный английский и т.д.).

Следует заметить, что для машинного перевода характерен лишь пункт 1, поскольку, как мы знаем из экономики, спрос рождает предложения. Я думаю, никто не будет отрицать, что спрос на программу-переводчик, скажем, с английского или немецкого языка на русский намного превышает спрос на перевод с какого-нибудь праязыка.

Итак, развитие кибернетики сделало возможным машинный перевод, т.е. перевод, строящийся на использовании машиной 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 группы²: электронные словари и системы машинного перевода. Сегодня программы-переводчики умеют строить осмысленные фразы, и за последние несколько лет качество перевода улучшилось. Однако компьютер еще плохо разбирается в грамматических нюансах и жаргоне, поэтому его главное назначение – переводы деловых бумаг, руководств, писем из электронной почты, страничек из Интернета (Web-страниц). Это если вам достаточно лишь общего понимания текста. Другое применение систем – облегчение рутинной работы переводчиков, выполнение за них подстрочного перевода, который можно легко подправить.

ГЛАВА 1. МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД

В последнее время знание иностранных языков может понадобиться не только в путешествии или на приеме гостей из-за рубежа, но и в собственном доме, например, при просмотре популярных голливудских кинолент, при чтении инструкции по использованию заморских товаров или Web-страниц, которые разыскивает по всему свету неутомимый броузер. Таким образом, оказывается, что даже не покидая родных стен, мы нуждаемся в услугах переводчика. Однако необходимую помощь нам вполне может оказать домашний компьютер. Системы машинного перевода (МП) давно перестали быть диковинкой. Они постепенно выходят из младенческого возраста и вместо бессвязного детского лепета начинают изъясняться на вполне понятном, "человеческом" языке. До последнего времени такие программы были не только очень дороги, уступая в цене разве что мощным графическим и издательским системам, но и весьма сложны и капризны в работе. И вот появились первые переводчики, пригодные для использования на домашнем ПК. Давайте познакомимся с ними поближе и узнаем, на что они способны. Но начнем, конечно же, с истории развития МП.

ГЛАВА 2. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА

По свидетельству биографов, еще выдающийся математик XIX века Чарльз Бэббидж пытался убедить британское правительство в необходимости финансировать его исследования по разработке “вычислительной машины”. В числе прочих благ он обещал, что когда-нибудь эта машина сможет автоматически переводить разговорную речь. Но, хотя сегодня Бэббидж и считается признанным автором множества идей, лежащих в основе работы компьютера, он так и не сумел ни построить свою машину, ни выполнить обещания по поводу МП. И сегодня эта идея по-прежнему остается в значительной степени нереализованной. Однако в последнее время благодаря появлению Интернет как платформы глобальной связи она вновь начала привлекать широкое внимание и инвестиции. Вообще, первые программы МП появились в 50-х годах, всего несколько лет спустя после рождения компьютера, но до широкого распространения ПК МП был скорее интересным объектом научных исследований, чем важной сферой использования вычислительной техники, по двум причинам: дороговизна времени работы компьютера и коллективное пользование его ресурсами. Последнее обстоятельство часто не позволяло немедленно обратиться к электронному помощнику, сводя на нет важнейшее преимущество МП перед обычным – его оперативность. Датой рождения МП (как области исследований) принято считать 1947 г., и все началось с письма Уоррена Уивера, 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. За этим письмом последовало множество дискуссий, появился меморандум о целях, и наконец, были выделены средства на исследования. И в 1952 г. состоялась первая конференция, организованная знаменитым математиком Бар-Хиллелем, на которой исследователи обменялись мыслями относительно организации множества синтаксических правил языка, способов описания семантики, морфологических структур, структуры словарей для систем перевода. Достижения в академических исследованиях стимулировали коммерческий интерес к проблеме МП, и фирма IBM совместно с Джорджтаунским университетом в США в 1954 г. сумела показать первую систему, базирующуюся на словаре из 250 слов и 6 синтаксических правил и обеспечивающую перевод 49 заранее отобранных предложений. Этот эксперимент положил начало исследовательскому буму: в следующие 10 лет правительство и военные ведомства США затратили на исследования в области МП около 40 млн. долларов. От эйфории, связанной с первыми результатами, до практически полного отрицания осуществимости МП прошло всего восемь лет. К подобному выводу пришли на основании обзора, выполненного специальным комитетом по прикладной лингвистике (ALPAC) Национальной Академии наук США. В нем констатировалось, что системы автоматического перевода не смогут обеспечить приемлемое качество в обозримом будущем. Этот отчет драматически повлиял на развитие МП, так как были практически прекращены какие бы то ни было исследования из-за отсутствия финансирования, по крайней мере, в США и Европе. И лишь в конце 70-х годов занятия МП возобновились вместе с возрастанием интереса со стороны проектировщиков и исследователей к лингвистическим проблемам искусственного интеллекта и компьютерного поиска информации. И только с начала 80-х годов, когда ПК уверенно и мощно начали завоевывать мир, время их работы, естественно, подешевело и доступ к ним можно было получить в любую минуту. А значит, МП наконец-то стал экономически выгодным. К тому же в эти и последующие годы совершенствование программ позволило достаточно точно переводить многие виды текстов, однако некоторые проблемы МП остались нерешенными и по сей день. 90-е годы можно считать подлинной эпохой возрождения в развитии МП, что связано не только с высоким уровнем возможностей персональных компьютеров, появлением сканеров³ и программ OCR⁴, но и с распространением Интернет/интранет (Internet/intranet), обусловивших реальный спрос на МП. Он вновь стал привлекательной областью вложения капиталов как для частных инвесторов, так и для государственных структур. И хотя технологии МП по-прежнему страдают множеством недостатков, многие организации вновь стали серьезно относиться к обещанию Бэббиджа. “Машинный перевод все еще далек от совершенства, но любой желающий с его помощью сможет, по крайней мере, понять основной смысл документа”, — считает Луи Монье, технологический директор Alta Vista, крупного поискового Web-узла, который начал эксперимент с МП в онлайновом режиме. Страны Европейского Союза потратили за последние 15 лет более 70 млн. долл. на исследования по этой проблеме, а японские государственные организации — более 200 млн. долл. По словам T.Р.Педтке (представителя правительства США), сделавшего очень интересный доклад на MT SUMMIT VI о стратегической важности МП для его страны, одну из главных ролей в развитии этого направления продолжает играть правительство. Проблема МП рассматривается как ключевая в вопросах продвижении высоких технологий и обеспечении конкурентоспособности США в глобальном информационном пространстве.

2.1 Электронные словари

Электронные словари (ЭС) начали разрабатываться значительно раньше, чем альтернативные им системы МП, поэтому в настоящее время на рынке программного обеспечения имеется чрезвычайно широкий выбор словарей — от самых простейших (например, DIC) до мощных систем, объединяющих в одной программной оболочке несколько лексических баз данных — специализированных тематических словарей, последовательность подключения которых определяется пользователем (LINGVO). Выбор того или иного программного продукта зависит исключительно oт аппаратных возможностей компьютера, которым располагает пользователь, финансовых соображений и конкретных условий, в которых работает переводчик. Потенциальную аудиторию этих программ можно определить совершенно точно – это учащиеся и студенты, использующие словарь как одно из пособий при изучении иностранного языка, а также домашние и бизнес-пользователи, которым нужен универсальный и простой в применении словарь-справочник для эпизодического перевода.

2.2 Компьютер на месте переводчика

Вычислительная техника, как известно, хорошее подспорье человеку в рутинной работе. Относится ли к таким занятиям перевод текстов? И да, и нет. С одной стороны, труд переводчика во многом формален, а с другой – перевод не может быть выполнен чисто формально. Есть, например, технический перевод, где важно знать принятые за рубежом стандарты обозначений тех или иных понятий. И есть литературный перевод, когда требуется получить текст, по художественной ценности максимально близкий к оригиналу. Возможно ли поручить подобную работу компьютеру? Говоря о МП, следует прежде всего помнить, что компьютер — создание бездушное. Он не понимает языковых нюансов, намеков в тексте, того, что называется тонкой игрой слов. Да и, собственно, понять содержание текста в полной мере ему не под силу. Мышления как такового при МП не происходит: предложение расчленяется на части речи, в нем выделяются стандартные конструкции, слова и словосочетания переводятся по находящимся в памяти машины словарям. Затем переведенные части речи собираются по правилам другого языка. Но этого, согласитесь, недостаточно для полноценного перевода. В зависимости от того или иного стиля и назначения текста одно и то же слово нередко имеет разные значения. В какой-то мере эта особенность учитывается в системах МП: предусмотрены сменные словари, иногда для каждого вида текста предусмотрен свой словарь. Если лексики одного машинного словаря не хватает и применяются несколько словарей одновременно, можно указать системе, из какого словаря нужно брать слово, если есть несколько вариантов его перевода. Наконец, программа сама может предлагать на выбор пользователю несколько вариантов перевода, и он выбирает подходящий вариант, так сказать, вручную. Могут возникнуть и проблемы с переводом слов в устойчивых словосочетаниях и фразеологизмах, но это вполне по силам компьютеру. Наряду с установленными правилами построения предложения в каждом языке существуют и свои неписаные законы, которые иногда называются красотами языка. Например, предложение на английском языке «This is my book» дословно переводится «Это есть моя книга», и формально это будет правильным, но по-русски так не говорят. В данном случае можно сказать, что предложение «написано так, будто его составил иностранец». Конечно, приведенный пример является простейшим, и возможность исключения слова «is» очень просто отражается в программе МП. Но на практике получившийся перевод похож на текст, написанный иностранцем. Текст также может содержать слова, которые нужно понимать в контексте образа жизни людей в конкретной стране. Например, под словом «демократ» в США подразумеваются политики, выступающие за большее вмешательство государства в экономику, а в России те, кто выступает за большую свободу рынка. Это разные понятия. Заглавные буквы и сокращения таят в себе и другие подвохи. Когда слово начинается с большой буквы, его перевод будет начинаться тоже с большой буквы. Слово, целиком состоящее из таких букв, также будет в переводе записано заглавными. В англоязычной литературе достаточно часто встречаются внешне эффектные аббревиатуры, которые могут быть прочитаны как одно слово. Такая аббревиатура и будет переведена единым словом. Таким образом, результаты МП часто требуют редактирования. Насколько адекватными можно считать результаты перевода на компьютере? Это определяется не только качеством системы МП, но и качеством последующего редактирования. Нередко систему МП использует в качестве подспорья специалист, которому нужно быстро перевести, например, техническую документацию. Тогда проблема корректного употребления терминов решается сама собой. Однако МП – это такая специфическая область применения компьютеров, в проблемах которой почти каждый ощущает себя более или менее специалистом. Давайте рассмотрим, каким образом осуществляется перевод.

2.3 Как переводит компьютер

Во-первых, всем ясно, что чем больше словарь, тем лучше перевод, значит, первая проблема – проблема создания больших словарей для систем. Во-вторых, ясно, что система должна переводить такие предложения: «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 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)⁵ - очень хороший объект, чтобы продемонстрировать, каким образом эти проблемы могут решаться эффективно.

ГЛАВА 3. 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?

3.1 Грамматика

С развитием МП как области прикладной лингвистики появилось множество лингвистических работ, предлагавших структуру описания свойств живого слова в словарной статье машинного словаря. При этом совершенно отдельно появлялись исследования, описывающие, например, "структуру именной группы" или "способы выражения прямого дополнения для глаголов говорения". Например, на основе признака "принадлежность к части речи" описывалась грамматика такого типа:

• именная группа - это существительное

• именная группа - это прилагательное + именная группа

• глагольная группа - это глагол + именная группа

• предложение - это именная группа + глагольная группа

Понятно, что некоторая часть предложений естественного языка описывается такой грамматикой, но эта часть очень незначительна, и на ее основе нельзя правильно анализировать и переводить хоть сколько-нибудь реальный текст. Но зато можно использовать эффективные методы построения преобразователя по заданной грамматике или, на худой конец, написать программу, которая путем перебора построит деревья зависимостей для ограниченного множества предложений.

Стало принятым 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 МП считается хорошим тоном спросить, к какому типу относится ваша система, не было разработано еще не одной реальной системы, основанной на принципе INTERLINGUA. Поэтому анализ простых предложений как структур, состоящих из синтаксических единиц, выполняется на основе фреймовых предикатных структур, которые позволяют эффективно выполнять преобразования. Глагол считается для простых предложений главным элементом и его валентности определяют заполнение соответствующего фрейма. Для каждого типа фреймов существует некоторый закон преобразования в выходной фрейм и оформление актантов. Таким образом, осуществляется TRANSFER на уровне предложений. Анализ сложных предложений требуется в случае формирования согласования времен и правильного перевода союзов. Хотелось бы надеяться, что эти сведения позволят потенциальным пользователям систем перевода понять, что создание системы МП – задача не такая уж простая, и, что называется, наукоемкая. А, следовательно, количество действительно пригодных к использованию систем перевода, которое может появляться в единицу времени, принципиально ограничено. В любом случае, стилистические и грамматические огрехи машинного перевода компенсируются потрясающей скоростью получения его чернового варианта.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Стремительные потоки информационного обмена между высокоразвитыми промышленными странами, лавина научно-технической документации, поступающая от производителей товаров и современных технологий, требуют совершенно нового подхода к проблеме перевода технической литературы. Выход один: максимально автоматизировать процесс, оставив человеку его творческую редакционную часть. В этом помогает система машинного перевода. Ее параметры должны удовлетворять четырем основным требованиям:

• оперативность;

• гибкость;

• скорость;

• точность.

Оперативность машинных систем — это возможность постоянного пополнения словарного запаса и создания новых тематических словарей. В этом параметре они значительно опережают привычные типографские издания различных словарей.

Гибкость — это возможность "грубой настройки" на конкретную предметную область (для этой цели служат специализированные словари) и "тонкой настройки" на конкретный текст, книгу или группу документов (модифицируемые пользовательские словари).

Скорость — возможность автоматического ввода и обработки текстовой информации с бумажных носителей. Только одна система оптического ввода текстов (OCR-System) ежедневно заменяет более десяти классных машинисток.

Точность — стилистически и грамматически правильная адекватная передача смысла исходного текста на язык перевода. Это наиболее "уязвимое" место систем машинного перевода. Однако столь явное улучшение качества перевода в поздних версиях систем машинного перевода, как например, PROMT 98, вселяет уверенность, что вскоре компьютер полностью примет на себя всю рутинную часть перевода.

В ходе данной работы мы выяснили, что машинный перевод — это эффективное средство для просмотра и поиска информации на иностранном языке, и именно эта функция является главной при работе в Internet. Далее, в результате настройки на предметную область и интеграции с другими программами обработки документов средство машинного перевода позволяет автоматизировать получение перевода. И наконец, — это уникальный гуманитарный инструмент, позволяющий преодолевать проблемы общения в системах, работающих на разных языках. И пожалуй, самый главный, поистине революционный для прикладной лингвистики вывод состоит в том, что многие разработчики осознали: при создании программы машинного перевода кроме хорошо реализованной лингвистики необходима достойная программная реализация. Несомненно, средства машинного перевода никогда не смогут улавливать все смысловые нюансы оригинального текста. Различия в синтаксисе и семантике, особенно между западными и восточными языками, - скажем английским и китайским - слишком велики для этого. Даже сторонники машинного перевода признают, что он способен в лучшем случае передать основную суть документа.

Но нельзя забывать, что ошибки часто случаются и у обычных переводчиков, и наивно ожидать от системы машинного перевода, что она способна исправить ошибки оригинала и выдаст грамотный перевод. Безусловно, тезис о том, что мозг человека совершенней компьютера, не требует никаких доказательств. Хотя честно сказать, после общения на выставках с некоторыми пользователями в этом появляются сомнения.

ЛИТЕРАТУРА

Англо-русский словарь. Под рук. Мюллера В.К. – М.% Русский язык, 1985.
Аристов Н.В. Основы перевода. – М.: изд-во литер. на иностр. языках, 1959.
Архипов А.Ф. Самоучитель перевода с немецкого языка на русский. – М.: Высш. шк., 1991.
Бархударов Л.С. Язык и перевод. – М.: Международные отношения, 1975.
Бреус Е.В. Основы тории и практики перевода с русского языка на английский. – М.: УРАО, 1998.
Ванников Ю.В. Языковая сложность текста как фактор трудности перевода (Методическое пособие). – М.: Всесоюзный центр переводов, 1988.
Вейзе А.А, Киреев Н.Б., Мирончиков К. Перевод технической литературы с ангилийского языка на русский. – Минск, 1997.
Вейзе А. А., Мирончиков И. К. Перевод технического текста с английского языка на русский. – Мн.: МГЛУ, 1995.
Васильев А. (Компьютер на месте переводчика). // Подводная лодка. – 1998, № 6.
Винокуров А.А.,Чуканов В.О.Новый метод оценки машинного перевода.// Информационные технологии и системы. Hardware Software Security. Тенденции и перспективы – Сборник статей: М., Международная академия информатизации, 1997.
Гвишиани Н.Б. Язык научного общения (вопросы методологии). –М.: Высш. шк.; 1986.
Левин А. Самоучитель работы на компьютере. – 4-е изд., испр. И доп. М.: Ноллидж, 1997.
Каничев М. (Встреча компьютерных толмачей). // Мир ПК. – 1998, № 8.
Климзо Б.Н. Перевод патентов. – М.: МГПИИЯ им. М.Тореза, 1976.
Рецкер Я.И. Теория перевода и переводческая практика. – М.: Международные отношения, 1974.
Русско-английский словарь. Под рук.Смрницкого А.И. – М.: Русский язык, 1997.
Рыбакин А. И. Словарь английских личных имен. – 2-е изд.- М.: Рус. яз., 1989.
Система перевода текста Magic Goody для Windows. Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1999.
Система перевода текста PROMT Internet. Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1999.
Система перевода текста STYLUS для Windows. Версия 2.51. Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1996.
Система перевода текста WebTranSite 98. Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1998.
Система перевода текста WebView Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма "ПРОМТ", 1998.
Система электронных словарей LINGVO для DOS и Windows. Версия 4.0. Руководство пользователя. — М.: фирма "БИТ", 1995.
Скороходько Э.Ф. Вопросы перевода английской технической литературы. – К.: изд-во Киевского Университета, 1963.
Судовцев В.А. Научно-техническая информация. – М.: Высш. школа, 1989.
Тетради новых терминов № 6 (Англо-русские патентные термины). – 2-е изд., испр. и доп. – Москва, ВЦП, 1975.
Федоров А.В. Введение в теорию перевода. – М.: ищд-во литер. на иностр. языках, 1958.
Федоров А.В. Основы общей теории перевода. – М.: Высш. шк., 1968.
Флорин Сидер. Муки переводческие. – М.: Высш. школа, 1983.

¹ По определению А.Ф.Архипова.

² А.А.Вейзе, Н.Б.Киреев, К. Мирончиков. Перевод технической литературы с английского языка на русский. – Минск, 1997.

³ Устройство для оптического ввода графической информации.

⁴ Программы оптического ввода и распознавания текстов (Optical Character Recognition).

⁵ Компания ПРОМТ основана в 1991 году. Компания специализируется в разработке систем автоматического перевода для европейских языков и является лидером в этой области. В 1993-97 годах ПРОМТ была признана одной из 100 Наиболее Влиятельных Компаний в компьютерном бизнесе России. В 1995 и 1998 годах компания получила награду за значительный вклад в развитие информационных технологий России.