Існуючі системи машинного перекладу

Науменко Христина Олександрівна  група Па 16-13

Науменко Христина Олександрівна  група 16-13

Науменко Христина Олександрівна  Па 16-13

Науменко Христина Олександрівна  група Па 16-13

Міністерству освіти і  науки  
Київський національний лінгвістичний університет 
Факультет перекладачів

Реферат

«Роль машинного перекладу  в сучасному світі»

Виконала:студентка 1-го курсу групи Па 16-13 Наумененко Х.О. 
Перевірив:Липська Лариса Василівна

Київ 2013

Зміст:

Вступ 3

1 Розділ  перший.Розвиток машинного перекладу 5

1.1 Історія машинного перекладу 5

1.2. Машинний переклад у сьогоденні 8

Висновок  до розділу першого: 10

Розділ  другий Теорія машинного перекладу 12

. 2.1Загальні  відомості про  машинний переклад 12

2.3. Підходи до реалізації перекладу  СМП 14

Висновок  до другого розділу: 18

3. Існуючі системи машинного перекладу 19

3.1 Системи  автоматизованого перекладу 19

.3.2 Приклади систем машинного перекладу 22

Висновок  до третього розділу: 24

Висновок 25

Список  літератури: 26

Глосарій: 27

Рисунок 1Перший комп'ютер 6

Рисунок 2 Cучасний комп'ютер 10

Рисунок 3 Машинний переклад 17

ВСТУП

Характерними тенденціями  розвитку сучасного суспільства  є посилення процесів глобалізації та інформатизації, що призводять до збільшення й спрощення інтернаціональних  зв'язків і контактів. Розширення глобальної мережі Інтернет надає всі  умови для інтернаціонального спілкування - від традиційного листування до голосової  та відеокомунікації. Єдиною перешкодою на цьому шляху залишається мовний бар'єр, подолання якого за допомогою  традиційного перекладу не розв'язує проблеми повністю, оскільки обсяг  перекладів у світі постійно зростає, і навіть збільшення кількості перекладачів не в змозі повністю задовольнити потреби в перекладах. Тотальна комп'ютеризація всього світу та гонитва за новими потужностями серед розробників, удосконалення  й вихід нових версій програмних продуктів, спроби зробити програмне  забезпечення максимально сумісним із низкою інших приладів та програм, інші ноу-хау індустрії та технічного прогресу майже щодня виводять на ринок нові вироби, які мають бути описані й перекладені якомога  більшою кількістю мов для  донесення до кінцевого користувача  і збільшення обсягів продажу.  
Однією з можливостей подолання мовного бар'єру у спілкуванні є застосування систем машинного перекладу (СМП) як засобу підвищення продуктивності перекладацької праці. У теперішній час машинні перекладачі стають все більш доступні широким верствам населення багатьох країн, у зв'язку з чим людям все частіше доводиться стикатися з проблемою якості машинного перекладу.  Саме в цей час Україна все більше інтегрується в міжнародне співтовариство і, поряд з економічними та політичними бар'єрами, цьому перешкоджають мовні бар'єри. Разом з тим, професійних перекладачів, які здатні й бажають здійснювати подібний процес комунікації спільнот у всіх сферах науки і культури, не так багато, наслідком чого є той факт, що їх послуги не з дешевих. Тому саме зараз особливо актуальним є пошук шляхів надання максимальної допомоги перекладачам. І, якщо не повністю підмінити людину-перекладача програмами-перекладачами, то хоча б максимально автоматизувати процес перекладу, що здійснюється людиною, щоб, з одного боку, максимально полегшити нелегку працю людини-перекладача, а з іншого - зробити цю працю максимально ефективною. Здійснити подібне можна, лише максимально інтегруючи зусилля спеціалістів в галузі кібернетики, програмування, психології та лінгвістики.

1 Розділ перший.Розвиток машинного перекладу

1.1 Історія машинного перекладу

Вперше про розширення звичних можливостей перекладу  задумався англійський винахідник Чарльз Беббідж, що запропонував наприкінці 1830-х рр. проект першого в історії  комп'ютера. Суть роботи машини полягала у використанні потенціалу машинної пам'яті для зберігання словників. Однак втілити у життя свою ідею Беббіджу так і не вдалося. Через сто років, у 1947 р., директор відділення природничих наук Рокфеллеровского фонду Уоррен Уівер розробив меморандум, в якому визначив завдання текстового перекладу з одних мов на інші як ще одну область застосування техніки дешифрування. Слідом за цим пішло обговорення ідеї автоматизованого перекладу і теоретична розробка перших технологій. Висловлювалися припущення про повну заміну людини - перекладача електронними системами, і багато професійних перекладачів побоювалися у найближчому майбутньому залишитися без роботи. У 1954 р. відбувся "Джорджтаунський експеримент": публіці був представлений перший електронний перекладач - російсько - англійска система IBM Mark II, яка містила словник з 250 одиниць і 6 граматичних правил. Протягом наступних 10 років технології машинного перекладу (далі - МП) продовжували стрімко розвиватися, але незабаром стало ясно, що машина не зможе перекладати тексти так само бездоганно, як і людина. У 1967 р. члени Комісії Національної академії наук США виступили з доповіддю, в якій йшлося про нерентабельність машинної праці, виходячи з реальної ситуації в США і показників вартості різних способів перекладу. За підсумками виступу було прийнято рішення припинити подальше фінансування досліджень в області автоматизованого перекладу, щоб загальмувати розвиток МП на довгі роки. Тим не менше, незважаючи на офіційну відмову від розробки перекладацьких технологій, перші системи перекладу продовжували користуватися популярністю у військових та наукових установах СРСР. Новий етап розвитку технологій машинного перекладу пов'язаний з появою обчислювальної техніки в кінці 70-х - початку 80-х рр.. ХХ ст. Програмісти відмовилися від ідеї створення "ідеальної" машини-перекладача: нові системи розроблялися з метою багаторазового збільшення швидкості перекладу інформації, але з обов'язковою участю людини для досягнення ідеальної якості. Черговий виток досліджень в 90-х роках минулого століття пов'язаний з колосальним прогресом сучасних персональних комп'ютерів і появою Інтернету. Можливість перекладу в режимі онлайн дозволів би подолати мовний бар'єр і здійснювати навігацію по іноземним сайтам, але процес подолання мовного бар'єру за допомогою онлайн перекладачів продовжується і зараз. З допомогою систем з технологією Machine Translation можна миттєво отримати чорновий варіант перекладу, коли необхідно швидко вловити загальний зміст тексту. [5]В теперішній час вже розроблено дуже багато СМП, яки класифікуються за різними принципами.

Рисунок 1Перший комп'ютер 

1.2. Машинний переклад у сьогоденні

Переклад наукової, технічної, ділової, правової документації з однієї мови на іншу є невід'ємною частиною науково-технічного прогресу. Рiчнi обсяги перекладів, що виконуються у промислово розвинених країнах, досягають астрономічних цифр i продовжують постійно зростати. Наприклад, сучасне розширення Євросоюзу зумовить зростання кількості офіційних мов союзу до 23. У Європейській комісії підрахували, що обсяги перекладів тільки в її структурах у 2008 році склала 2 млн. 150 тисяч, а відповідні витрати - 305 млн. євро лише для комісії, а для всього ЄС - 697 млн. Нині в штаті Генерального директорату Єврокомісії з перекладу - найбільшій на планеті перекладацької структури - 1750 мовників і 600 допоміжних працівників, плюс перекладачі, що працюють за наймом. Згідно з розрахунками спеціалістів, к 2012 року ці цифри збільшаться приблизно на 50%.Більш того, в епоху міжнародних контактів, що поширюються, завданням особливої важливості стає переклад рiзноманiтної технічної та комерційної документації на мови країн-iмпортерiв продукції. Це завдання ускладнюється як специфікою перекладу на iноземнi мови, так i жорсткими вимогами до якості такого перекладу, що має в цих випадках міжнародне значення. Дж. Слокум, керівник проекту по обробці природно-мовної iнформацiї в рамках програми штучного інтелекту, що виконувалась в корпорації з мiкроелектронiки та обчислювальної техніки (США) , стверджує, що науковий робітник того часу фізично був неспроможний переглядати величезну кiлькiсть наукових i технічних документів, чимала частина яких надходила до нього на іноземних мовах. При цьому уважний аналіз усіх іншомовних документів виявляється малоефективним, тому що далеко не кожний такий документ має реальний інтерес для вченого, інженера.

 Дж. Слокум підкреслює, що англійська мова поступово  втрачає своє значення мови  міжнародного спілкування: все  частіше для опису наукових  i технічних досягнень використовуються iншi мови. Таким чином, володіння англійською фахiвцевi уже недостатньо для читання необхідного обсягу документації за спецiальністю. Щодо розповсюдження iнформацiї, то, як вважає Дж.Слокум, експортер продукції зобов'язаний, як правило, додавати до неї технічну документацію на мові країни, в яку здійснюється постачання. При цьому переклад великого обсягу документації має бути виконаний на дуже високому рiвнi - термiнологiчному i стилістичному.

Будучи фактично двомовною  країною, що в якійсь мiрi зближає її з такими державами, як Канада, Люксембург, Швейцарiя, Україна мусить вирішити як мiнiмум 2 комплекси проблем у галузі перекладу iнформацiї: переклад з мов міжнародного спілкування на українську та російську мови, а також з української та російської - на мови міжнародного спілкування; росiйсько - український i українсько - російський переклад.Актуальність i складність цих проблем важко переоцінити. Так, одним із завдань державної важливості є переклад державного патентного фонду України, що складає мільйони документів, на українську мову, для чого, в першу чергу, потрібно створити українські термiнологiчнi стандарти та 2-мовнi словники, а також істотно прискорити процес перекладу, інакше українська мова не зможе виконувати функцiї державної на свiтовому iнформацiйному ринку, а це, в свою чергу, ізолює країну від світового співтовариства. Щодо другої групи проблем, варто назвати хоча б одну ціль перекладу з російської мови на українську величезного масиву навчальної та методичної літератури, враховуючи недостачу такої на українському ринку. Як бачимо, в iнформацiйнiй практиці сформувалася очевидна проблема перекладу науково-технічної, комерційної, ділової iнформацiї. Вiдповiддю на соціальний запит подолання мовного бар'єру стало утворення в промислово розвинених країнах iндустрiї машинного перекладу (далі - МП) - галузі комп'ютерної лiнгвiстики, що формувалася з початку 70-х років (хоча перші кроки в цьому напрямі були зроблені в середині 50-х років у США i СРСР) Machine Translation¹ (MT)- це технологія перекладу текстів комп'ютерною програмою з однієї мови на іншу [9]. Iндустрiя МП характеризується такими ознаками:  постійно зростаючою кількістю користувачів i виробників систем МП (далі - СМП), широким залученням МП до реальних iнформацiйних процесів; рiзноманiтнiстю пiдходiв до побудови СМП i, вiдповiдно, опрацюванням великого числа оригінальних пакетів прикладних програм для МП;з використанням для реалiзацiї СМП передової обчислювальної техніки, в тому числі персональних комп'ютерів. Оцінюючи актуальність автоматизації перекладу, Дж. Слокум пише, що фахівця, який бажає бути в курсі подій у науковій, технiчнiй області, цілком задовольняє недорога СМП, яка здійснює швидкий, хоча й недосконалий переклад великих обсягів iнформацiї. В найгіршому випадку, тобто при одержанні від машини перекладу недостатньо високої якості, фахівець може вирішити, чи потрібний йому більш точний інтелектуальний переклад. Що ж стосується перекладу iнформацiї на iноземнi мови, то Дж. Слокум вважає, що вигiднiше користуватися системами машинного перекладу, якi допускають інтелектуальне постредагування, ніж робити повністю "ручний" переклад.

 Висновок до розділу першого:

Отже,як ми бачимо,машинний переклад й досі розвивається,не стоїть на місті,комп’ютерні компанії розробляють з кожним роком все нові і нові программи для того,щоб полегшети працю перекладача.Поки що автоматизований машинний переклад неможливий без участі людини . Але вже зараз МП.широко використовується для перекладу загалом.

Рисунок 2 Cучасний комп'ютер

Розділ другий Теорія машинного перекладу

. 2.1Загальні відомості  про  машинний переклад

Загальна теорія перекладу  основується на даних, які отримані при спостереженні об’єкту в  різних його проявах. Ці прояви можуть бути випадковими, нетиповими, і тоді вони не враховуються. Ці прояви можуть повторюватися, бути типовими, і тоді теорія вважає їх закономірними загалом або для того чи іншого виду перекладу зокрема. Довший час не викликала сумніву аксіома: міжмовні перетворення можуть здійснюватися лише людиною. Науково-технічний прогрес у ХХ столітті вніс в це положення суттєве уточнення: міжмовні перетворення може здійснювати як людина, так і машина. Так з’явилася перша основа для класифікації перекладу: механізми міжмовних перетворень. На цій основі було започатковано теорію машинного перекладу.Теорія машинного перекладу пройшла бурхливий період розвитку. За свій короткий вік вона зробила в загальну теорію перекладу не менший вклад, ніж існуючі теорії перекладу, здійснюваного людиною. Не можна, звичайно, забувати, що машинний переклад ввібрав у себе всі досягнення «домашинного» перекладу. Вирішальне значення в успіхах теорії машинного перекладу мало те, що його автори змушені були моделювати діяльність перекладача і забезпечити функціонування механізмів перекладу. Саме в машинному перекладі була виявлена необхідність окремо розглядати аналіз вихідного тесту і синтез тексту перекладу. На жаль, на відміну від перекладу, здійснюваного людиною, машинний переклад практичними результатами похвалитися не може. Але, можливо, це тільки наслідок недостатніх технічних можливостей, і отримання високоякісного машинного перекладу – це питання часу.Теорія машинного перекладу поки що існує як дещо єдине ціле. Це пов’язано із стабільністю умов процесу машинного перекладу і невисокою компетентністю машин. Інша справа людина. Їй не тільки доводиться працювати в різних умовах, їй доводиться в залежності від ситуації перекладати письмово або усно, сприймати оригінал очима або на слух. Важко не помітити різницю, що існує між письмовим перекладом, не обмеженим по часу, що дозволяє користуватися словниками і різноманітними довідниками, і усним перекладом, який виконується в екстремальних умовах функціонування розумових механізмів перекладача. Різниця, яка існує між письмовим і усним перекладом, пов’язана з умовами функціонування розумових механізмів, котрі, таким чином, є основою для класифікації перекладу, що здійснюється людиною.

2.2. Принципи класифiкацiї систем машинного перекладу

В основі iнженерно-лiнгвiстичного підходу до проблематики машинного  перекладу має лежати лiнгвiстична класифiкацiя систем МП.Щодо участі ЕОМ у процесі перекладу, обсягу роботи, яку вона "бере на себе", системи МП поділяються на:

а) автоматизовані та автоматичні. Першим в англiйськiй мові вiдповiдає термін MAT (machine-aided translation),, а другим - MT (machine translation),.

б) Ще однією характеристикою  системи МП є кiлькiсть мов, що їх "розуміє" система. Вiдповiдно до даного критерію будемо розрізняти двомовні та багатомовні системи. Перші здійснюють переклад для однієї мовної пари. Якщо ж система охоплює більше однієї мовної пари, вона є багатомовною.  
У розвиток цього пункту доцільно ввести також такий пiдроздiл систем МП, як оборотність (англійський термін - "two-way systems") i необоротність ("1-way systems"). Системи першого типу перекладають текст тільки "в один бік", а системи другого типу - "в обидві сторони" [7].

в) Важливою характеристикою  систем МП є також тип документів, на переклад яких орієнтована система. Зокрема, існують системи, якi працюють тільки з заголовками документів (наприклад, патентів); iншi - здебільшого з технічними специфiкацiями, тощо. Існують також унiверсальнi системи, якi можуть на однаковому рiвнi ефективності перекладати тексти рiзноманiтних типів (try-anything systems - термін Вероніки Лоусон) [7]

г) У залежності від підходу, на основі якого виконується машинний переклад, СМП поділяються на: статистичні (statistic) та традиційні - системи, які ґрунтуються на використанні лінгвістичних правил (rule-based).

2.3. Підходи до реалізації перекладу СМП

На основі розглянутих принципів класифікації можна запропонувати наступну типологію СМП:

 
При створенні СМП, які базуються  на використанні лінгвістичних правил потрібне знання розпізнавання ознак  тексту, що відносяться до сфери  прагматики: жанр та стиль (наприклад, це публіцистична стаття, вірш чи документ встановленого зразка); область знання, до якого текст відноситься (розпізнавання  термінології); зв'язаність частин тексту, що не завжди описується за допомогою синтаксичних чи лексико-семантичних критеріїв; і т.д. Можна вважати, що для адекватного перекладу автоматична система повинна: - знати внутрішні структури мов, між якими здійснюється переклад; - мати ясне уявлення про культуру, історію, мораль, переважні типи мислення народів, що є носіями мови; володіти по можливості більшим словниковим запасом, більш-менш структурованим по областях застосування слів (спеціальна термінологія, діалекти,ідіоматика, сленг²); - мати явний чи інтуїтивний тезаурус слів обох мов, тобто по даному слову вміти запропонувати семантичні функції від нього, такі як синонім,антонім, конверсив, класичний атрибут, а також уміти запропонувати похідні частини мови від даного слова, якщо такі існують (добро - добрий - добріше - подобрів і т.п.)..Двомовні системи автоматичного перекладу, тобто такі, у яких заздалегідь були задані вхідна і вихідна мови. Згодом стали з'являтися багатомовні системи, до яких відносяться і ті, що здатні перекладати тільки між двома мовами, але в обох напрямках . Двомовні системи дозволяють виконувати найбільш точний переклад, однак вже дуальні системи (тобто, наприклад, російсько-англійські та англо-російські) вимагають окремої розробки. Ріст кількості таких систем буде пропорційний факторіалу числа мов, між якими повинен здійснюватися переклад. Тому нерідко використовують методику мови-посередника чи "шлюзів".

Мова-посередник має на увазі транзитивний переклад замість прямого: якщо ми маємо, приміром, гарну систему англо-російського перекладу, то нам набагато простіше побудувати транзитивну англо-російсько-українську систему, ніж пряму англо-українську. "Шлюз" виникає (для даного прикладу), якщо вихідний текст спочатку перекладається, скажемо, з німецької мови на англійську, потім проходить англо-російський "шлюз", і потім перекладається на українську. Звичайно, якість перекладу помітно погіршується, але такий підхід виправданий своєї прагматичністю. Якщо ми маємо n мов, відповідних одному "виходу шлюзу", і k мов, відповідних іншому, то для перекладу з однієї групи в іншу нам необхідно будувати не n*k систем, а тільки (n+k-1), кожна з яких (крім самого "шлюзу"), через спорідненість, значно простіша, ніж будь-яка з цих n*k. Для взаємодії в середині груп може використовуватися одна мова посередник (наприклад, що бере участь у "шлюзі"); тоді число потрібних систем скоротитися з n! до (n -1).Таким чином, підходи, що використовують мову-перекладач і "шлюз", виглядають дуже привабливими.

 Наступним логічним  кроком напрошується створення  єдиної універсальної мови-посередника.  Саме створення, оскільки жодна  з реально існуючих мов не  годиться для повноцінного виконання  такої ролі. Ця гіпотетична мова - універсальний посередник - дістала  у літературі назву "інтерлінгва". Її створенням займалися багато  дослідницьких колективів; особливо слід зазначити гренобльську школу під керівництвом професора Буате. Зрозуміло, що інтерлінгва не має потреби в певному синтаксисі, тобто правилах перекладу значеннєвої структури в лінійний текст. Однак вона повинна, з іншого боку, бути ідеально пристосованою для вираження саме значеннєвої структури тексту. Звичайно, залучення семантичних характеристик розглядається не тільки в зв'язку з побудовою перекладу інтерлінгви. Усі діючі системи автоматичного перекладу тією чи іншою мірою використовують їх. Розроблено різні механізми відображення семантичної структури пропозиції і тексту - семантичні множники, понятійні класи, асоціативні мережі, семантичні функції і т.д. У радянській математичній лінгвістиці широкий резонанс мала робота , присвячена саме цій тематиці. Однак жодної системи автоматичного перекладу, що містить повноцінний етап семантичного аналізу, реалізовано не було. Семантична модель не виявилася спроможною повноцінно описати навіть одну мову, не говорячи вже про їх універсум. Ми уже відмічали, що поділ рівнів (етапів) аналізу тексту (речення) дуже умовний і не завжди виправданий. Очевидно, семантика не може бути відірвана від підпорядкованих їй рівнів деталізації тексту, а отже, і семантична модель не може бути незалежної від мови. Нарешті, формалізація семантики, не будучи внутрішньою властивістю її, приносить свої перекручування і проблеми. Ю.Д. Апресян писав у своєї праці: "При переході з одного рівня на іншій, більш глибокий, омонімія попереднього рівня дозволяється засобами наступного рівня, але на кожному більш глибокому рівні виникає своя омонімія. Надії на те, що використання семантичної, парадигмальної, ситуаційної, енциклопедичної чи будь-якої іншої складної інформації спростить і полегшить пошук правильної інтерпретації речення в множині формально бездоганних альтернативних інтерпретацій, ілюзорні.При статистичному підході проблема перекладу розглядається в термінах каналу з перешкодами. Уявимо собі, що нам потрібно перекласти пропозицію з англійської на російську. Принцип каналу з перешкодами пропонує нам таке пояснення відносин між англійським і російським словосполученням: англійська пропозиція являє собою не що інше, як російську пропозицію, викривлену якимось шумом. Для того, щоб відновити початкову російську пропозицію, нам потрібно знати, що саме люди зазвичай говорять по-російськи і як російські словосполучення спотворюються до стану англійської. Переклад здійснюється шляхом пошуку такої російської пропозиції, яка максимізує твори безумовної ймовірності російської пропозиції та ймовірності англійської пропозиції (оригіналу) за умови даного російської пропозиції. Згідно теореми Баєса, ця російська пропозиція є найбільш імовірним перекладом англійської:Таким чином, нам потрібна модель джерела і модель каналу, або модель мови та модель перекладу. Модель мови повинна привласнювати оцінку ймовірності будь-якій пропозиції кінцевої мови (у нашому випадку російської), а модель перекладу повинна привласнювати оцінку ймовірності пропозиції оригіналу за умови певної пропозиції на кінцеву мову.У загальному випадку система машинного перекладу працює в двох режимах:

 
В якості моделі мови в системах статистичного  перекладу використовуються переважно  різні модифікації n програмної моделі, яка стверджує, що граматичність вибору чергового слова при формуванні тексту визначається тільки тим, якщо (n - 1) слів йдуть перед ним, де n - ціле позитивне число. Ймовірність кожного n-грами визначається за його повторюваності у тренувальному корпусі.

Висновок  до другого розділу:

Отже,ми розглянули у другому  розділі різні типи машинного  перекладу,які допомагають перекладачам різного фаху використовувати системи  перекладу як їм потрібно. Але ж ,знову  ж таки,машнний переклад лише допомагая  людині ,а не замінює ії.Адже поки що є багато недоліків в цих  системах,адже мова та мовлення дуже складні  поняття.

 
3. Існуючі системи машинного перекладу

3.1 Системи автоматизованого перекладу

Почнемо огляд із систем автоматизованого перекладу, або, як їх ще називають, автоматизованих робочих  місць (далі - АРМ) перекладача.Початок опрацюванню АРМ перекладача покладено системами ALPS i Weidner . Розробники цих систем вважають, що машина в принципі не може забезпечити переклад високої якості, тому ЕОМ має допомагати перекладачеві, а не замінювати його. Сімейство Automatic Language Processing Systems.Розробники сiмейства ALPS (США, Канада) вважають, що істотним недоліком бiльшостi систем машинного перекладу є те, що вони розраховані на заміну перекладача машиною. В зв'язку з тим, що машинний продукт, одержаний засобом "роботи в нічну зміну", всеодно потребує стилістичного редагування, фiрма ALPS запропонувала у вигляді альтернативи системам МП автоматизоване робоче місце перекладача, що дозволяє підвищити продуктивність праці в чотири рази. До переваг таких систем, у першу чергу, відносяться якiснi показники перекладу та простота лiнгвiстичного забезпечення, яка спрощує, зокрема, тиражування системи. Робота в режимі діалогу з ЕОМ для перекладача потребує менше зусиль й більш цікава, ніж постредагування машинної "заготовки".

Сімейство ALPS надає різним установам можливість придбати одну з систем з апаратурним, лiнгвiстичним i програмним забезпеченням різного рівня складності чи замовити переклад. Фірма тиражує системи трьох рiвней: Selective Dictionary Lookup - система, що по слову, зазначеному користувачем, забезпечує миттєвий доступ до словникової iнформацiї. Automatic Dictionary Lookup (ADL) - система, що послівно надає перекладачеві перекладні еквіваленти з автоматичного словника i має блок морфологічного аналізу для ототожнення рiзноманiтних словоформ одного слова. Так, при появі у вхідному тексті словоформ write, wrote, written система ADL запропонує перекладачеві словникову iнформацiю по слову write. Перекладні еквіваленти, що пропонуються системою, автоматично вводяться в текст. Проте синтаксичне i морфологічне оформлення кожного речення i всього тексту на вихiднiй мові в цілому залишається за перекладачем. Система ADL передбачає переклад з англійської, французької, німецької, іспанської та iталiйської мов на ці та iншi мови латинського алфавіту.

Computer Translation System (CTS) - система, що перекладає текст по реченнях, використовуючи як словникову iнформацiю, так i правила узгодження, порядку слів тощо. Перекладач у діалоговому режимi редагує текст, одержаний від системи, уточнюючи вибір перекладних еквiвалентiв, а також стиль вихідного речення; CTS розпізнає в тексті складні конструкції та багатозначні слова й надає людині рiзноманiтнi можливості їх перекладу, а саме:

1. при перекладі багатозначних слів на екрані висвітлюється контекст цього слова; в словнику допускаються коментарі, що полегшує вибір перекладеного еквівалента. Якщо перекладача не задовольняє жоден із варiантiв, наданих йому машиною, він може тут же внести зміну в словник чи дати інший переклад слова, без корегування словникової статті;
2. при перекладі складних чи неоднозначних синтаксичних конструкцій система виявляє неоднозначний вислів i звертається за допомогою до перекладача, який набирає на клавiатурi правильний переклад i вводить його в машину. Після цього машина продовжує роботу над текстом до наступного "складного місця". Беззаперечною перевагою CTS є формування системою поточного словника, в якому запам'ятовуються тi переклади термiнiв, котрим перекладач віддає перевагу в даному сеансі, i виправлені помилки; система керується цією iнформацiєю до закінчення перекладу даного документу.

Системи сімейства Weidner-Системи Weidner були одними з перших АРМ перекладачів на світовому ринку. Ці системи також орiєнтованi на переклад "машина-людина" різного ступеня автоматизації, який бiльш продуктивний, ніж ручний, i, з точки зору розробників систем, на вiдмiну вiд машинного, забезпечує більш високу якість вихідного продукту.

Розроблені й функціонують в промисловому режимі три конфiгурацiї систем Weidner.  
Перша, найбільш проста, складається з текстового процесора i модему для телефонного зв'язку з головною ЕОМ. У цій конфiгурацiї використовуються персональні комп'ютери фірми IBM i програмне забезпечення теледоступу. Вхідний документ вводиться з клавіатури i передається в центральний процесор для перекладу. Залежно від вимог користувача, перекладацька фірма, в якій установлений центральний процесор, надає або грубий (машинний), або частково опрацьований людиною, або закінчений переклад вхідного тексту. Дана конфiгурацiя є найбільш рентабельною для органiзацiй, в яких обсяг текстів, що перекладаються, складає до 250 тис. слів на рік. Її використання доцільно також для попереднього іспиту можливостей системи, що дозволить прийняти обґрунтоване рішення про використання в цій органiзацiї більш складних її конфiгурацiй.  
Друга конфiгурацiя системи Weidner представляє собою самостійну систему автоматизованого перекладу, яка працює на персональному комп'ютері IBM. Текст вводиться або з диску, або вручну з клавіатури. "Грубий" машинний переклад з'являється на екрані поряд із вхідним текстом. Перекладач використовує запропонований переклад як заготовку, з якої він формує остаточний варіант, користуючись системними засобами додання, вилучення, перестановки та заміни слів i виразів. Система поставляється з автоматичним словником, що покриває 95% загальновживаної лексики. Користувач може доповнити словник спеціальною термiнологiєю. Обсяг словника складає понад 40 тис. слів i словосполучень. Третя, найбільш потужна конфiгурацiя системи Weidner працює на мiнi-ЕОМ VAX серiї Digital PDP/11, пов'язаних з будь-якою кiлькiстю персональних комп'ютерів IBM, якi виконують функції інтелектуальних термiналiв. Процес перекладу аналогічний роботі другої конфiгурацiї, але при цьому швидкість зростає в три рази. Передбачено підключення рiзноманiтних периферійних приладів - фотонабору, введення тощо. Персональні комп'ютери можуть самостійно використовуватися для процедур редагування, звільняючи на цей час центральний процесор. Переклад на базі мiнi-ЕОМ розрахований на обробку великого обсягу iнформацiї, до десятків мiльйонiв слів на рік. Ця конфiгурація є особливо ефективною при роботі у великих перекладацьких установах.  
Серед мов, з яких i на якi можливий переклад, розробники зазначають англійську, французьку, іспанську, німецьку, португальську, арабську та ін.  
Розробники систем Weidner бачать три напрямки розвитку своїх систем:  
- постійне вдосконалення програмного i лiнгвiстичного забезпечення, поширення словників, ускладнення апарату синтаксичного аналізу; збільшення кiлькостi мовних пар; - підключення системи перекладу до банків даних i автоматизованих систем управління.