Машинный перевод

Министерство образования  и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Уральский Государственный Экономический  Университет

 

 

 

 

 

 

 

Курсовая работа по дисциплине:

«Интеллектуальные информационные системы»

 

Тема: Машинный перевод

 

 

 

 

 

 

 

                                                        Выполнил: студентка группы ПрИЭ - 07

                                                               Юдакова Н.А.

                           Проверил: Крылов В.Г.

 

 

 

Каменск – Уральский

                                                    2009

 

Содержание

 

Введение

1 Машинный перевод………………………………………………………………

1.1 Как формировалась школа машинного перевода………………….

1.2 Классификация систем машинного перевода……………………...

1.3 Как работает машинный переводчик………………………………

2 Система машинного перевода МП PROMT XT………………………………..

2.1 Основные особенности………………………………………………

2.2 Профессиональная система перевода PROMT

Translation Office 2000…………………………………………………..

2.3 Ошибки, возникающие  при переводе……………………………...

3 Советы по улучшению качества перевода……………………………………...

Заключение………………………………………………………………………….

Список литературы…………………………………………………………………

 

Введение

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 группы: электронные словари и системы машинного перевода. Системы машинного перевода обеспечивают  связный перевод текстов, учитывающий морфологические, синтаксические и семантические связи членов предложения. Сегодня программы-переводчики умеют строить осмысленные фразы, и за последние несколько лет качество перевода улучшилось. Однако компьютер еще плохо разбирается в грамматических нюансах, поэтому его главное назначение – переводы деловых бумаг, руководств, писем из электронной почты, Web-страниц.

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, если учесть тот факт, что именно в настоящее время Россия все более интегрируется в международное сообщество и что, наряду с экономическими и политическими барьерами, препятствуют этому во многом барьеры языковые. 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 максимально автоматизировать процесс перевода, осуществляемого человеком, чтобы, с одной стороны, максимально облегчить нелегкий труд человека-переводчика, а с другой – сделать этот труд максимально эффективным. Осуществить подобное можно, лишь максимально интегрировав усилия специалистов в областях кибернетики, программирования, психологии, а главное – лингвистики.

Цель данной работы – определение того, насколько можно использовать современные программные продукты для осуществления перевода, а также выявление наиболее перспективных, на наш взгляд, направлений исследований в области его автоматизации.

В соответствии с поставленной целью, задачами исследования являются:

• определение максимально эффективного способа организации электронных словарей;
• уяснение различий между разнообразными системами МП и классификации последних;
• анализ работы систем машинного перевода на примере программы PROMT XT.

Объектом исследования данной работы являются машинный перевод.

При написании  данной курсовой работы была изучена учебная, научная, справочная и периодическая литература, а также информация в сети Интернет.

Наибольший интерес  тема «Машинный перевод» представляет для программистов и инженеров, а также в среде самых разнообразных пользователей, включая лингвистов, переводчиков и специалистов, нуждающихся в оперативном переводе иноязычной информации.

 

1. Машинный перевод

1.1 Как формировалась школа машинного перевода

Датой рождения машинного  перевода обычно считают конец 40-х  годов. Одним из первых о машинном переводе заговорил Уоррен Вивер, директор отделения естественных наук Рокфеллеровского фонда. В 1949 году он опубликовал документ, который имел весьма громкое название: "Решение мировой проблемы перевода". В 1952 году состоялась первая конференция, на которой обсуждались подходы к созданию систем машинного перевода, а уже в 1954 году компания IBM разработала первую систему, содержавшую словарь из 250 слов и 6 синтаксических правил и обеспечивавшую перевод заранее отобранных предложений. Этот эксперимент дал старт интенсивным десятилетним исследованиям, на которые правительство США истратило почти 40 млн. долл.

Однако в начале 60-х  пришлось констатировать, что поставленная задача оказалась слишком сложной  и что системы автоматического  перевода не смогут в обозримом будущем  обеспечить приемлемое качество перевода. Начатые работы не привели к практическим результатам, однако выявили многие проблемы перевода текстов, такие как многозначность слов и синтаксических конструкций, практическая невозможность глобального описания семантической структуры мира даже в ограниченной предметной области, отсутствие эффективных формальных методов описания лингвистических закономерностей и др.

Интерес к системам машинного  перевода вновь был проявлен только к 70-м годам, в период интенсивного развития теории искусственного интеллекта и теории "обучения компьютеров пониманию языка", но 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.

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.

 

1.2 Классификация систем машинного перевода

С практической точки зрения, имея в виду качество результирующего текста и его  соответствие исходному, программы  машинного перевода подразделяют на три категории:

- полностью автоматический перевод;

- автоматизированный машинный перевод при участии человека;

- перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера.

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 основываясь на контексте. Более поздние исследования при анализе текстов опираются больше на теории вероятности. Тем не менее, полностью автоматизированный машинный перевод текстов с обширной тематикой все еще является невыполнимой задачей.

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.

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.

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.

В настоящее время  ведутся разработки по усовершенствованию систем ТМ. Например, ядро системы Transit фирмы Star реализовано на основе технологии нейронных сетей.

Несмотря на широкий  ассортимент систем TM, они имеют  несколько общих функций:

- Функция сопоставления (Alignment). Одно из преимуществ систем ТМ – это возможность использования уже переведенных материалов по данной тематике. База данных ТМ может быть получена путем посегментного сопоставления файлов оригинала и перевода.

- Наличие фильтров  импорта – экспорта. Это свойство обеспечивает совместимость систем ТМ с множеством текстовых процессоров и издательских систем и дает переводчику относительную независимость от заказчика.

- Механизм поиска нечетких или  полных совпадений. Именно этот  механизм и представляет собой основное достоинство систем ТМ. Если при переводе текста система встречает сегмент, идентичный или близкий к переведенному ранее, то уже переведенный сегмент предлагается переводчику как вариант перевода текущего сегмента, который может быть подкорректирован. Степень нечеткого совпадения задается пользователем.

- Поддержка тематических словарей. Эта функция помогает переводчику  придерживаться глоссария. Как правило, если в переводимом сегменте встречается слово или словосочетание из тематического словаря, то оно выделяется цветом  и предлагается его перевод, который можно вставить в переводимый текст автоматически.

- Средства поиска фрагментов  текста. Этот инструмент очень  удобен при редактировании перевода. Если в процессе работы был найден более удачный вариант перевода какого-либо фрагмента текста, то этот фрагмент может быть найден во всех сегментах ТМ, после чего в сегменты ТМ последовательно вносятся необходимые изменения.