Машинный перевод. 5

О Г Л А В Л  Е Н И Е 

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

Теоретическая часть……………………………………………………………..6

1. Машинный перевод…………………………………………………………...6

1. Определение машинного перевода………………………………………..6
2. Из истории машинного перевода…………………………………………7

1.2.1 Развитие машинного перевода в СССР…………………………………..10

2. Системы машинного  перевода……………………………………………..12

2.1. Основные принципы работы программ машинного перевода…………..12

2.2  Современные системы машинного перевода……………………………..12

2.3. Описание программ………………………………………………………...16

2.3.1. Promt………………………………………………………………………..16

2.3.2. Pragma………………………………………………………………………19

2.3.3. Google Translate…………………………………………………………...20

Практическая  часть……………………………………………………………23

3. Перевод текстов  различных функциональных  стилей с помощью  систем машинного  перевода…………………………………………………..23

3.1 Понятие функционального стиля речи…………………………………….23

3.2. Классификация функциональных стилей речи…………………………...25

3.3. Сравнительный анализ перевода текстов публицистического и научного стиля, выполненного программами машинного перевода Promt, Pragma и Google Translate…………………………………………………………………..28

Заключение ……………………………………………………………………...37

Библиография…………………………………………………………………...39

Приложение  А

Приложение  Б

    Введение

    Создание  эффективно работающих систем машинного  перевода, способных обеспечить приемлемое качество переводимого текста, то есть достаточное для его понимания  и дальнейшего практического  использования, - одна из актуальных и  перспективных областей не только в  современной лингвистике, но также  и в других прикладных науках.

    Возросший в настоящее время интерес  к данной области знания, сопровождается многочисленными спорами о целесообразности применения подобных систем, а также о качестве получаемого перевода, обусловленной недостаточной, на наш взгляд, проработкой методики анализа и критериев оценки качества машинного перевода. Эти вопросы повлияли на наш выбор темы исследования и ее актуальность.

    Целью данной работы является определение целесообразности и перспективности использования современных систем машинного перевода, доступных на сегодняшний день массовому потребителю, не владеющему в достаточной мере английским языком, а также анализ качества и эффективность выполнения машинного перевода.

    Целью исследования продиктовано решение  следующих конкретных задач в данной работе:

1. Рассмотреть историю развития машинного перевода, современное состояние дел в данной области.
2. Представить современную классификацию систем машинного перевода.
3. Провести анализ качества машинного перевода текстов , относящихся к различным функциональным стилям с точки зрения грамматики и лексики.
4. Выявить наиболее характерные ошибки в машинном переводе.
5. Определить критерии оценки качества машинного перевода.

    Объектом  исследования является перевод, получаемый при использовании современных общедоступных систем машинного перевода, а именно Promt, Pragma, Google Translate.

    Материалами исследования послужили образцы текстов, относящиеся к различным функциональным стилям речи, а именно: публицистический и деловой.

    Работа  состоит из введения, теоретической  и практической части, заключения, библиографии и приложений.

    В теоретической части рассматриваются первые два параграфа работы:

    - определение машинного перевода;

    - история машинного перевода;

    - развитие машинного перевода в СССР;

    -системы  машинного перевода, доступные на  сегодняшний день с примерами программ.

    В практической части мы изучили определение функционального стиля, для того, чтобы далее в работе использовать два текста различного стиля для перевода при помощи программам, описанных в теоретической части работы. Далее мы выполнили анализ переводов при помощи систем машинного перевода, таких как Promt, Pragma и Google Translate, выявили наиболее грубые и частые ошибки, и предприняли попытки подобрать критерии успешности выполнения машинного перевода.

    В заключении приводятся основные выводы, сделанные при анализе результатов проведенной работы.

    Библиография содержит список использованной научной литературы, а также материалов по данной тематике, представленных в сети Интернет.

    В приложениях мы предлагаем оригиналы рассматриваемых нами текстов, а также переводы, полученные при переводе программами машинного перевода. 
 
 

      Теоретическая часть

    1. Машинный перевод

1. Определение машинного перевода

   Под машинным переводом или автоматическим переводом (aнгл.: machine translation, automatic translation) понимают выполняемое компьютером действие по преобразованию текста на одном естественном языке в текст на другом естественном языке при сохранении эквивалентности содержания, а также результат такого действия [4, с. 250 - 251].

   Д.Э.Розенталь дает следующее определение машинного перевода: «Автоматический перевод текста с одного языка на другой при помощи электронных машин на основе заданной программы». Автор также утверждает, что положительные результаты достигнуты в настоящее время только при переводе текстов с чисто логическим содержанием. Попытки перевода текстов художественной литературы успехом пока не увенчались[19].

   В  Большой Советской энциклопедии различают два направления исследований по машинному переводу: 1) прикладное (промышленная реализация машинного перевода научно-технических текстов, автоматизация информационного дела и т. п.), 2) теоретическое (моделирование речевой деятельности людей как один из методов её исследования; разработка математических формализмов для лингвистических описаний; поиск алгоритмов переработки языковых объектов; исследование соотношения между человеческим мышлением и машинами и т. п.) [9].

   Известные исследователи в области компьютерной лингвистики и машинного перевода, такие как Нелюбин Л.Л., а также Марчук Ю.Н. говорят о машинном переводе как о «процессе перевода текстов (письменных, а в идеале и устных) с одного естественного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы» [6, c.24 ].

   В данной работе мы не будем рассматривать  машинный перевод с точки зрения компьютерной лингвистики, поэтому  определив понятие машинного  перевода, перейдем к его истории.  

1.2. Из истории 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. В марте 1947 г. Уоррен Уивер (Warren Weaver), директор отделения естественных наук Рокфеллеровского фонда (Rockefeller Foundation), в переписке с Эдрю Бутом (Andrew D. Booth) и Норбертом Винером (Norbert Wiener) впервые сформулировал концепцию машинного перевода, которую несколько позже развил в своем меморандуме [7]. 

      В 1949 г. Уоррен Уивер опубликовал специальный меморандум, теоретически обосновывавший возможность реализации предложенной им идеи машинного перевода. Мысли, высказанные в этом меморандуме, вызвали очень активный интерес международных ученых и инженеров и легли в основу «концепции «interlingva», согласно которой процесс перевода делился на два этапа: 1) перевод исходного текста на промежуточный язык (в основе которого лежал упрощенный вариант английского языка), 2) оформление промежуточного перевода средствами конечного языка[13].

      В 1952 г. состоялась первая конференция  по машинному переводу в Массачусетском технологическом университете, а  в 1954 г в Нью-Йорке была представлена первая система машинного перевода — IBM Mark II, разработанная компанией IBM совместно с Джоржтаунским университетом. Была представлена очень ограниченная в своих возможностях программа, которая имела словарь в 250 единиц и 6 грамматических правил, и осуществляла перевод с русского языка на английский.

    Как указывает автор статьи «История машинного перевода», в 50-х годах 20 века целый ряд исследовательских групп в США и в Европе работали в области машинного перевода. Однако, существовали некоторые причины невысокого качества машинного перевода..в результате чего первые системы машинного перевода сводились к пословному (word-for-word) переводу текстов без какой-либо синтаксической и смысловой целостности [18].

      В 1959 г. философ Й. Бар-Хиллел (Yohoshua Bar-Hillel) выступил с утверждением, что высококачественный полностью автоматический машинный перевод (FAHQMT) не может быть достигнут в принципе. Однако Бар-Хиллел не отрицал идею машинного перевода как таковую, считая перспективным направлением разработку машинных систем, ориентированных на использование их человеком-переводчиком (своего рода "человеко-машинный симбиоз"). 

      Это выступление самым неблагоприятным  образом отразилось на развитии машинного  перевода в США. В 1966 г. специально созданная  Национальной Академией наук комиссия ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee), основываясь в том числе и на выводах Бар-Хиллела, пришла к заключению, что машинный перевод нерентабелен: соотношение стоимости и качества машинного перевода было явно не в пользу последнего, а для нужд перевода технических и научных текстов было достаточно человеческих ресурсов [9].

      Следующие десять лет разработка систем машинного  перевода осуществлялась в США университетом  Brigham Young University в Прово, штат Юта (ранние коммерческие системы WEIDNER и ALPS) и финансировалась Мормонской церковью, заинтересованной в переводе Библии; в Канаде группами исследователей, в числе которых TAUM в Монреале с ее системой METEO;  в Европе — группами GENA (Гренобль) и SUSY (Саарбрюкен). 

     О возрождении машинного перевода в 70-80-е гг. свидетельствуют следующие  факты: Комиссия Европейских общин (CEC) покупает англо-французскую версию Systran, а также систему перевода с русского языка на английский (последняя развивалась после доклада ALPAC и продолжала использоваться ВВС США и НАСА); кроме того, CEC заказывает разработку франко-английской и итальянско-английской версий. В то время благодаря CEC были заложены основы проекта EUROTRA, основанного на разработках групп SUSY и GETA. Одновременно происходит быстрое расширение деятельности по созданию систем машинного перевода в Японии; в США Панамериканская организация здравоохранения (PAHO) заказывает разработку  испано-английского направления (система SPANAM); ВВС США финансируют разработку системы машинного перевода (МП) в Лингвистическом исследовательском центре при Техасском университете в Остине; группа TAUM в Канаде достигает заметных успехов в разработке своей системы METEO, которая использовалась в основном для перевода метеорологических сводок. Целый ряд проектов, начатых в 70-80-е гг. впоследствии развились в полноценные коммерческие системы. [14]

1.2.1  Развитие машинного  перевода в СССР

      Советские ученые также занимались изучением  и развитием машинного перевода. В 1954 году 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, 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 и др.

        В 1974 в СССР в качестве головной организации по машинному переводу был определен Всесоюзный центр переводов научно-технической литературы и документации (ВЦП), взявший на себя координацию работ в масштабе страны. В ВЦП были созданы промышленные системы машинного перевода с английского языка на русский АМПАР, 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 машинного перевода для персональных компьютеров семейства СПРИНТ[4,с. 251].

      В ВПЦ была также разработана система  машинного перевода с русского языка  на английский АСПЕРА. Большой вклад  в разработку промышленных систем машинного  перевода внесла ленинградская общесоюзная группа «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 целом, история становления машинного  перевода насчитывает чуть больше 50 лет. За все это время одни системы  машинного перевода сменялись другими  – начиная с программ, основанных на ресурсах первых прототипов современных  компьютеров и заканчивая коммерческими  системами, предлагаемыми конечным пользователям и использующими  мощные ресурсы онлайн-серверов и  персональных компьютеров. В ходе устранения технических недостатков, становилось  очевидным, что перевод текстов  с одних языков на другие не ограничивается примитивной перекодировкой слов. Основные трудности, возникающие в процессе перевода, должны устраняться путем  автоматизированного представления  смыслового содержания текста, а также  фоновых знаний о понятиях той  предметной области, к которой относится  исходный текст.

     2. Системы машинного  перевода

2.1.  Основные принципы работы программ машинного перевода.

    Система машинного перевода обычно состоит из лингвистического описания входного и выходного языков (то есть автоматических словарей и грамматик формальных всех уровней) и алгоритма (то есть инструкции по использованию этих словарей и грамматик, ориентированной только на их форму), на основе которого выполняется сам перевод. Полный процесс машинного перевода состоит из следующих основных этапов:

    1) анализ текста на входном языке  (поиск слов в словаре, морфологический  и синтаксический анализ —  моделируется понимание текста);

      2) преобразование (переход от структуры текста на входном языке к структуре текста на выходном языке);

    3) синтез текста на выходном  языке (синтаксическое и морфологическое  оформление текста — моделируется  построение текста)[9].

    Более подробно принципы работы машинного  перевода будут рассматриваться  в главе «Современные системы  МП».

    2.2.Современные системы машинного перевода

      С новым веком в обиходе переводчиков стали появляться все более и  более усовершенствованные программы  для автоматического перевода. И  на сегодняшний день существует множество  программ, написанных специально для  машинного перевода. Безусловно, появление  электронных словарей можно считать  величайшим достижением, которое значительно  облегчает работу переводчика. По мнению специалистов, изучающих сферу МП, системы автоматизированного перевода пока играют лишь вспомогательную роль, так как обладают возможностью лишь удовлетворительно декодировать текст и перевести лишь несложные синтаксические и лексические конструкции. Системам машинного перевода пока не под силу разобраться в многозначности, всевозможных аллюзиях и недомолвках, присущих большинству неадаптированных текстов.

      На  современном рынке информационных технологий существует несколько принципов автоматизированного перевода информации. Приведем существующую на сегодняшний день классификацию систем машинного перевода [11]:

• Программы на основе технологии Мachine Тranslation
• Системы перевода с функцией Translation Memory
• Контролируемый язык и машинный перевод на основе базы знаний
• Онлайн переводчики
• Онлайн словари

      К системам машинного перевода можно отнести программы, осуществляющие полностью автоматизированный перевод. Программы, разработанные на основе технологии Мachine Тranslation, осуществляют связный перевод текста, используя определенные лингвистические алгоритмы. Сначала система анализирует структурные элементы входного предложения, затем преобразует его в соответствии со структурой языка и синтезирует окончательный вариант. Кроме того, для повышения качества перевода программа должна уметь распознавать устойчивые выражения, а также иметь большой словарный запас. Для перевода тематических текстов обычно требуется подключать специализированные словари. С помощью систем с технологией Machine Translation можно мгновенно получить черновой вариант перевода, когда необходимо быстро уловить общий смысл текста.

      Системы перевода с функцией Translation Memory (TM) предоставляют средства для так называемого Machine Assisted Human Translation (MAHT) - перевода, выполняемого человеком с помощью машины. "Не переводить один и тот же текст дважды," - основная идея Translation Memory. Эта технология перевода базируется на сравнении документа, который нужно перевести, с данными, хранящимися в предварительно созданной базе переводов. Когда система перевода находит сегмент, соответствующий заранее установленным критериям, то его перевод берется из базы переводов Translation Memory. Такой принцип работы наиболее эффективен при переводе повторяющихся текстов, сходных по тематике и структуре [15].

Авторы  статьи [15] приводят в пример список наиболее известных систем ТМ:

    - Transit швейцарской фирмы Star,

    - Trados (США),

    - Translation Manager, производитель IBM,

    - Eurolang Optimizer французской фирмы LANT,

    - DejaVu, производитель ATRIL (США),

    - WordFisher (Венгрия).

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

      Службы  онлайн перевода, как и онлайн словари выполняют перевод непосредственно в окне Web-браузера, не требуя установки программы-переводчика на компьютер пользователя. Как правило, существует ограничение на объем вводимого текста, которое варьируется в пределах 500-3000 символов. С появлением Интернета основные поставщики систем машинного перевода 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, электронной корреспонденции и онлайновых разговорных сеансов [20].

      Учитывая  указанную классификацию систем машинного перевода, необходимо обладать  определенной информацией о способах работы человека и программ автоматического перевода. Правильное взаимодействие переводчика и программы позволит получить качественные результаты перевода, а также в большой степени ускорит и облегчит сам процесс. Этапы взаимодействия компьютера и человека при машинном переводе представлены в обобщенном виде в Таблице 1.1[11].

      Таблица 1. 1 Формы организации взаимодействия компьютера и человека при машинном переводе

      Несомненно, учитывая этапы, описанные в Таблице 1.1, совместная работа переводчика и компьютера будет выполняться качественнее и в более краткие сроки. 

2.3.Описание программ машинного перевода

    Говоря  о современных программах для  автоматического перевода, нельзя не заметить, что с каждым годом, если не чаще, программное обеспечение  совершенствуется и достигает все  больших результатов. В данной работе мы предлагаем описание трех наиболее популярных и востребованных как в автономном, так и онлайн режиме программ.

      2.3.1. Система машинного перевода Promt

    Ознакомившись с результатами рейтинга существующих программ автоматического перевода текста, и мнением, как переводчиков-специалистов, так и массовых пользователей данная программа считается одной из лучших известных на сегодняшний день [19]. Она предоставляет собой системы перевода с различными функциональными возможностями. Ниже представлены основные характеристики   системы машинного перевода Promt:

1. Алгоритмическая основа «translation engines», обеспечивает высокое качество перевода.
2. Настройки системы перевода предоставляют пользователю широкий, интуитивно понятный набор инструментов для коррекции системы и обеспечивают использование правильной терминологии при переводе. Также возможна настройка синтаксических и семантических правил, учитывающих структуру и формат текста в документе.
3. Программа Promt  включает в себя две технологии перевода - машинного перевода МП и технологию Translation Memory. Синергетический эффект от взаимного применения двух технологий позволяет обеспечить практически 100%-ное качество перевода при работе с повторяющимися текстами.
4. Программа полностью интегрирована для работы не только с операционными системами семейства Microsoft Windows, но и с Macintosh, Linux  и Windows Mobile.

      Модуль  системы Promt основан на «описании грамматики в виде расширенных сетей переходов - ATN (Augmented Transition Network Grammar)» [15]. Это означает, что программа работает с использованием информации, заданной в словарных статьях слов и выражений в словарях системы - части лингвистической базы данных. Принцип работы и основные компоненты модуля перевода, а также компоненты лингвистической базы показаны в Таблице 1.2.

      Таблица 1.2 Основные компоненты модуля перевода и лингвистической базы.

      В работе переводчика Promt важным является то, что Система словарей, используемых при переводе, имеет трехуровневую иерархию - генеральный словарь, специализированные словари, а также словари, разработанные пользователем самостоятельно. Такая трехуровневая структура позволяет легко настраивать систему на работу в различных предметных областях.

      Генеральный словарь для одной языковой пары содержит от 40 до 200 тысяч словарных  статей, которые в свою очередь  содержат структурированное описание различной лингвистической информации, необходимой системе для работы сложнейших алгоритмов анализа и  синтеза текста. Словари по тематикам  содержат специфические слова и  выражения, характерные для предметной области. Например, для англо-русской  и русско-английской систем разработаны  специализированные словари, охватывающие более 50 различных тематик. В настоящее время системы PROMT выполняют перевод для 24 языковых направлений.