Краткий исторический экскурс

История умалчивает о том, кому первому пришла в голову идея автоматизации перевода с одного языка на другой. Возможно, о чем-то подобном задумывались еще античные мыслители, выдвинувшие немало гениальных догадок на заре человеческой цивилизации. Известно, что такими мыслями задавался Лейбниц, однако состояние науки того времени не позволило этому выдающемуся ученому даже по-настоящему поставить задачу.

Впервые с действительно научных позиций к решению проблемы машинного перевода подошел Чарльз Бэббидж, разработавший в 1836--1848 гг. проект цифровой аналитической машины -- механического прототипа ЭВМ. Главная идея состояла в том, чтобы для хранения словарей использовать память объемом в тысячу 50 разрядных десятичных чисел (которые должны были определяться положением соответствующих зубчатых колес). Проект, к сожалению, так и не удалось претворить в жизнь, правда, сомнительно, что его воплощение на механической основе дало бы какие-то ощутимые результаты.

Первая успешная реализация системы машинного перевода связана с "Джорджтаунским экспериментом", осуществленным на машине IBM-701 в 1954 г. Программное и лингвистическое обеспечение этой попытки было весьма скромным: словарь состоял из 250 слов, а грамматика -- из 6 синтаксических правил. Интересно, что перевод делался с русского языка на английский, и, возможно, этим объясняется последующая резкая активизация разработок в данной области в СССР. Уже к концу 1955 г. в Институте научной информации Отделения прикладной математики МИАН СССР и некоторых других академических центрах были созданы и прошли тестирование программы машинного перевода на существовавшей тогда вычислительной базе (БЭСМ и "Стрела").

Первые успехи вызвали большое воодушевление среди специалистов и породили настоящую эйфорию. Было создано несколько глобальных научно-технических проектов, замахнувшихся на полное решение проблемы перевода для современных языков, и огромное количество небольших -- для отдельных направлений. К сожалению, сложность этой задачи оказалась значительно выше, чем предполагалось. Вскоре всеобщее разочарование привело к тому, что в 1967 г. специально созданная комиссия Национальной академии наук США объявила машинный перевод неперспективным и не заслуживающим финансирования.

Тем не менее интерес к данной тематике не угасал никогда, и новый всплеск разработок пришелся на 1980 е годы. Он прежде всего был связан с совершенствованием вычислительной техники, общим развитием кибернетики и особенно успехами в такой ее области, как искусственный интеллект . Опять появляются глобальные проекты с солидными бюджетами, среди которых можно назвать такие, как EU ROTRA (Европейское экономическое сообщество), ARIANE (Франция), METAL (США и Германия), KANT (США) и др. Однако, как и двумя десятилетиями раньше, ни одно из решений не было доведено до массового применения.

Показательно, что первые коммерческие продукты выросли как раз из локальных проектов, имевших менее амбициозные цели. Из первых действительно массовых систем можно назвать Power Translator (компания Globalink), Language Assistant (компания MicroTac) и TRANSEND (компания Intergraph). К этому же классу относится и хорошо знакомое отечественным пользователям семейство приложений STYLUS, разработки которого пришлись на стык 80--90-х годов прошлого столетия.

Как переводит компьютер

Если сегодня о машинном переводе слышали практически все, то совсем немногие имеют достаточно ясное представление о том, на чем же основана эта технология.

Первые системы базировались на алгоритмах последовательного перевода "слово за словом" или "фраза за фразой". Их возможности определялись размерами словарей, прямо зависящими от объема памяти компьютера. Перевод осуществлялся отдельными фразами, смысловые связи между которыми практически не учитывались. Такая методика получила название прямого перевода .

Естественно, основные усилия разработчиков в эпоху создания систем этого класса были направлены на оптимизацию структуры словарных статей и самих словарей и повышение эффективности доступа к ним. Однако в дальнейшем стало ясно, что наличие даже самого полного и совершенного словаря не решает проблемы. Оказалось, что для адекватного перевода необходимо работать на более высоком уровне синтаксических структур.

Между тем традиционная лингвистика того периода не располагала идеями и представлениями, нужными для построения систем машинного перевода, как в части синтаксиса, так и в части семантики. Ни для одного языка не существовало перечней грамматических конструкций, не были изучены условия их сочетаемости и взаимозаменяемости, не удалось формализовать правила построения крупных синтаксических единиц из более мелких. В сущности, ни на один вопрос, поставленный в связи с данной проблематикой, традиционная лингвистика 1950 х годов не могла дать ответа.

Потребность в создании теоретической базы машинного перевода привела к формированию нового направления в лингвистике, называемого прикладной или математической лингвистикой. Мы не будем здесь описывать основания этой дисциплины и ее научный аппарат, укажем лишь, что для компьютеризации перевода важное значение сыграла одна из областей математической лингвистики -- формальная теория грамматик. Ее развитие позволило не только решить многие практические и теоретические проблемы машинного перевода, но и дало возможность с совершенно новых позиций подойти к вопросам создания языков программирования и другим важным задачам искусственного интеллекта.

Вместе с развитием машинного перевода как области прикладной лингвистики возникла и глобальная классификация систем, согласно которой их принято делить на два типа -- Transfer и Interlingua. Это разделение основано на архитектурных особенностях.

Лингвистические алгоритмы перевода для систем типа Transfer строятся как композиция трех процессов: анализа исходного предложения в терминах входного языка, преобразования полученной структуры в аналогичную для выходного языка (собственно процесс Transfer, т. е. перенос) и затем синтеза результирующего предложения по ней.

В свою очередь системы типа Interlingua предполагают наличие некоторого метаязыка (в прямом смысле -- Interlingua, т. е. нечто вроде языка-посредника), на котором можно описать все структуры как входного, так и выходного языков. Поэтому алгоритм перевода в Interlingua выглядит более просто: анализ исходного предложения в терминах метаязыка и затем синтез по метаструктуре предложения на выходном языке. Главная проблема в этом случае состоит именно в разработке метаязыка и формального описания его в терминах языка естественного. Надо сказать, что пока не создано ни одной реально работающей системы типа Interlingua, но специалисты предполагают, что в будущем, по мере совершенствования знаний в данной области, они займут достойное место среди прочих технологий.

Перспективы машинного перевода тесно связаны с дальнейшим развитием таких научных направлений, как сравнительное языкознание, общая теория перевода, теория закономерных соответствий и способов представления знаний, а также с оптимизацией и совершенствованием лингвистических алгоритмов. Повысить качество перевода лексических единиц помогут строгие теории терминологизации лексики, а формальные грамматики, ориентированные на перевод, дадут возможность улучшить алгоритмы нахождения переводных соответствий в конкретном контексте, который может быть описан в рамках прикладных теорий представления знаний. И наконец, появление новых технологий программирования и очередных поколений вычислительной техники обязательно будет способствовать дальнейшему развитию теории и практики компьютерного перевода.

Классификация систем машинного перевода

Существует несколько подходов к классификации современных систем машинного перевода, исходя из разных критериев. Например, Ларри Чаилдс (Larry Childs), признанный специалист в данной области, предложил различать их в зависимости от степени участия человека в процессе перевода. Согласно этому критерию все системы делятся на три типа:

FAMT (Fully-Automated Machine Translation) -- полностью автоматизированный машинный перевод;

HAMT (Human-Assisted Machine Translation) -- машинный перевод с участием человека;

MAHT (Machine-Assisted Human Translation) -- перевод, осуществляемый человеком с привлечением программных средств.

Другая классификация привязывается к особенностям программной реализации и использованию тех или иных специфических инструментов:

Машинный перевод. Это наиболее массовая и востребованная группа, представленная в основном самостоятельными приложениями, которые предназначены, как правило, для полностью автоматизированного перевода (FAMT), -- пользователю нужно лишь задать направление перевода и иногда его тематику. Главным требованием к продуктам данного класса является качество перевода, отчасти скорость процесса и прочие потребительские характеристики вроде удобства интерфейса, интеграции с другими средствами обработки документов (текстовыми процессорами, браузерами, почтовыми клиентами), развитые инструменты пополнения словарной базы;

Translation Memory. Продукты этого класса обычно позиционируются как вспомогательный инструментарий переводчика, что отождествляет их с упомянутыми MAHT. Суть их состоит в накоплении и повторном использовании эталонных переводов часто употребляемых лексических и грамматических конструкций. Обычно такие приложения применяются не для работы со связными текстами, а для решения частных технических задач (локализации программных продуктов, создание терминологических баз данных) либо промышленного перевода типовых документов (инструкций, договоров);

Контролируемый язык и машинный перевод на основе базы знаний. В таких системах реализован переход от свободного входного языка к контролируемому входному языку, что предусматривает определенные ограничения лексики, грамматики и семантики. Тем самым упрощается структура исходного текста, за счет чего повышается точность и качество перевода;

Инструменты для перевода в Интернете. К ним относят онлайновые службы, позволяющие работать как с фрагментами текста (собственно переводчики), так и с отдельными словами (словари). Преимущество данных инструментов состоит в том, что пользователь оперативно получает перевод непосредственно в окне браузера, без установки каких-либо дополнительных программных средств и, как правило, бесплатно. Некоторые компании, кроме того, предлагают услуги по машинному переводу с различной степенью участия человека и зависящей от этого стоимостью услуги.

Основные разработчики и продукты

Машинный перевод представляет собой одну из самых наукоемких сфер в мировой индустрии программного обеспечения. Поэтому неудивительно, что здесь давно определились свои лидеры -- как в международном, так и национальном масштабах.

Разумеется, в небольшом обзоре сложно подробно рассказать о разработках даже основных производителей систем компьютерного перевода, но, вероятно, в этом и нет особого смысла, поскольку базовые сведения заинтересованный читатель без труда найдет в Интернете. К наиболее известным компаниям относятся SYSTRAN, TRADOS, LOGOS (все из США), STAR (Швейцария) и некоторые другие. Отдельные продукты этих фирм включают поддержку русского языка (в большинстве случаев не выдерживает критики), однако основное внимание все-таки уделено европейским языкам и японскому.

Несколько детальнее стоит остановиться на системах, разрабатываемых в России и Украине, в силу того что они наиболее уверенно работают с русским и украинским языком. При этом необходимо отметить, что славянские языки имеют свои характерные особенности, в частности свободный порядок слов и развитую систему флексий, которые создают дополнительные сложности для качественного компьютерного перевода. Впрочем, они (сложности) не являются непреодолимыми, что и доказывают лидеры рынка.

Пожалуй, больше всего известны у нас приложения семейства PROMT , обеспечивающие перевод с русского на английский, испанский, немецкий, французский, итальянский и обратно. В "Компьютерном Обозрении" довольно подробно рассматривались продукты новой линейки 7.0 , поэтому здесь остается лишь отметить, что высокое качество работы PROMT и его универсальность в первую очередь связаны с использованием научно обоснованных лингвистических технологий и с оптимальной архитектурой программы, позволяющей решать задачу перевода на нескольких уровнях.

К сожалению, PROMT не поддерживает украинский язык, но данная проблема в определенной мере решается отечественными компаниями. Прежде всего заслуживает упоминания система перевода Pragma , которая благодаря своей оригинальной архитектуре является в определенном смысле "языконезависимой". Во всяком случае разработчики утверждают, что формирование новых направлений перевода происходит автоматически при добавлении словаря для любого языка, родственного английскому или русскому. До последнего времени в Pragma 3.0 поддерживались четыре языка -- английский, русский, немецкий и украинский, а недавно была объявлена специальная версия с поддержкой латвийского . Еще один отечественный лингвистический пакет ProLingOffice включает программу "ПЛАЙ", которая была создана при участии специалистов Института языкознания НАН Украины и обеспечивает перевод с русского на украинский и обратно. Отметим также, что разработчики всех упомянутых программ поддерживают онлайновые службы, с помощью которых и можно оценить качество их систем.

Вместо заключения

Несмотря на то что системы компьютерного перевода достигли достаточно высокого уровня развития, дискуссии о целесообразности их создания и применения не утихают. Нередко приходится слышать, что программы-переводчики работают из рук вон плохо, поэтому лучше обходиться без них. Надо сказать, что доля истины в этих отзывах есть. Существующие системы компьютерного перевода показывают приемлемые результаты лишь для родственных языков, и даже самые лучшие из них иногда выдают полную бессмыслицу при переводе реальных текстов. Так стоит ли вообще их применять?

Как ни удивительно, но популярность компьютерных переводчиков, по-видимому, свидетельствует об их полезности и востребованности. Поэтому вопрос, видимо, нужно ставить несколько по-иному: когда и для каких целей имеет смысл их привлекать? Ясно, что программа заменить квалифицированного переводчика ни сегодня, ни даже в ближайшей перспективе не сможет. В наше время разработчики и пользователи данных систем склонны говорить не о качественном переводе, а качественном черновом переводе, заведомо предполагая, что полученный текст нуждается в дополнительном редактировании. Таковы реалии дня сегодняшнего.

Однако в завершение хотелось бы сказать, что уже достигнутый уровень компьютерного перевода и динамика развития отрасли позволяют с оптимизмом смотреть на будущее данного направления. Переход от чернового качества к профессиональному произойдет не сразу, на этом пути встретится еще немало препятствий, и все-таки осмелимся предположить, что данная цель, в принципе, достижима и со временем компьютер сможет переводить почти так же, как человек.

0

Материал подготовил А. А. Тараскин

Осуществление перевода компьютером – сложная, но интересная научная задача. Основная ее сложность состоит в том, что естественные языки плохо поддаются формализации. Отсюда и невысокое качество получаемого с помощью систем МП текста, содержание и форма которого служит неизменным объектом шуток. Однако идея машинного перевода уходит корнями далеко в прошлое. Впервые мысль о возможности машинного перевода высказал Чарльз Бэббидж, разработавший в 1836-1848 гг. проект цифровой аналитической машины. Идея Ч. Бэббиджа состояла в том, что память объемом 1000 50-разрядных десятичных чисел (по 50 зубчатых колес в каждом регистре) можно использовать для хранения словарей. Ч. Бэббидж привел эту идею в качестве обоснования для запроса у английского правительства средств, необходимых для физического воплощения аналитической машины, которую ему так и не удалось построить.

А через 100 лет, в 1947 году, У. Уивер (директор отделения естественных наук Рокфеллеровского фонда) написал письмо Норберту Винеру. В этом письме он предлагал использовать технику дешифрования для перевода текстов. Этот год считается годом рождения машинного перевода. В этом же году был разработан алгоритм осуществления пословного перевода, а в 1948 году Р. Риченс предложил правило разбиения слова на основу и окончание. В последующие два десятилетия системы машинного перевода бурно развивались. В январе 1954 года на машине IBM – 701 была продемонстрирована первая система машинного перевода IBM Mark II. Но в 1967 году специально созданная Комиссия Национальной Академии Наук США признала машинный перевод нерентабельным, что существенно затормозило исследования в этой области. Новый подъем машинный перевод переживает в 70-е годы, а в 80-е становится экономически выгодным за счет сравнительной дешевизны машинного времени.

Однако в СССР исследования в области машинного перевода продолжались. После демонстрации системы IBM Mark II группа ученых ВИНИТИ начала разработку системы машинного перевода для машины БЭСМ. Первый образец перевода с английского на русский язык был получен к концу 1955 года.

Другое направление работ возникло в Отделении прикладной математики Математического института АН СССР (ныне ИПМ им. М. В. Келдыша РАН) по инициативе А. А. Ляпунова. Первые программы машинного перевода, разработанные этим коллективом, были реализованы на машине "Стрела". Благодаря работе над созданием систем МП оформилось такое направление, как прикладная лингвистика.

В 70-е годы над созданием систем МП трудилась группа разработчиков ВИНИТИ РАН под руководством проф. Г.Г. Белоногова. Первая их система МП была разработана в 1993 году, а в 1996 году после ряда доработок была зарегистрирована в РОСАПО под названием Retrans. Эта система использовалась министерствами обороны, путей сообщения, науки и технологии.

Параллельные исследования велись в лаборатории Инженерной Лингвистики ЛГПИ им. А. И. Герцена (ныне Педагогический Университет). Именно они и легли в основу наиболее популярной сейчас системы МП “PROMT”. Последние версии этого программного продукта используют наукоемкие технологии и построены на основе технологии расширенных сетей переходов и формализма нейронных сетей.

Классификация систем машинного перевода по Лари Чайлду

Новые члены форума по иностранным языкам компании CompuServe зачастую задают вопрос о том, не мог ли бы кто-нибудь посоветовать им хорошую программу машинного перевода за умеренную цену.

Ответом на этот вопрос неизменно является "нет". В зависимости от отвечающего, ответ может содержать два основных аргумента: либо о том, что машинам перевод не под силу, либо, что машинный перевод стоит слишком дорого.

Оба эти аргумента в определенной степени справедливы. Однако ответ далеко не так прост. Изучая проблему машинного перевода (МП), следует рассмотреть отдельно различные подразделы этой проблемы. Следующее разделение основано на лекциях Лари Чайлдса, проведенных в рамках Международной Конференции по Техническим Коммуникациям 1990 года:

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", "отхожее место", "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?

Как оказалось, 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 опять-таки 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.

Машинный перевод с помощью человека применим в большей степени к текстам с ограниченным вокабуляром узко-ограниченной тематики.

Экономичность использования машинного перевода с помощью человека - вопрос все еще 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.

Вот список наиболее известных систем ТМ:

Transit швейцарской фирмы Star,

Trados (США),

Translation Manager от IBM,

Eurolang Optimizer французской фирмы LANT,

DejaVu от ATRIL (США),

WordFisher (Венгрия).

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.

Конечно, как и любой программный продукт, системы ТМ имеют свои достоинства и недостатки, и свою область применения. Однако в отношении систем TM, основным недостатком является их дороговизна.

Особенно удобно использовать системы ТМ при переводе таких документов, как руководства пользователя, инструкции по эксплуатации, конструкторская и деловая документация, каталоги продукции и другой однотипной документации с большим количеством совпадений.

Системы машинного перевода (МП)

В соответствии с указанной выше классификацией, целью данной работы является исследование и анализ систем МП второй группы, поскольку систем МП первой группы еще не существует в природе, а системы третьей группы в сущности не являются системами МП, а более напоминают электронные словари.

Системы МП осуществляют автоматизированный перевод текста. Единицами перевода при этом служат слова или словосочетания, причем последние разработки позволяют учитывать морфологию переводимого слова. Развитые системы МП осуществляют перевод по заданным разработчиком и/или корректируемым пользователем алгоритмам перевода.

Для осуществления машинного перевода в компьютер вводится специальная программа, реализующая алгоритм перевода, под которым понимается последовательность однозначно и строго определенных действий над текстом для нахождения переводных соответствий в данной паре языков L1 – L2 при заданном направлении перевода (с одного конкретного языка на другой). Система машинного перевода включает в себя двуязычные словари, снабженные необходимой грамматической информацией (морфологической, синтаксической и семантической) для обеспечения передачи эквивалентных, вариантных и трансформационных переводных соответствий, а также алгоритмические средства грамматического анализа, реализующие какую-либо из принятых для автоматической переработки текста формальных грамматик. Имеются также отдельные системы машинного перевода, рассчитанные на перевод в рамках трех и более языков, но они в настоящее время являются экспериментальными.

Наиболее распространенной является следующая последовательность формальных операций, обеспечивающих анализ и синтез в системе машинного перевода:

1. На первом этапе осуществляется ввод текста и поиск входных словоформ (слов в конкретной грамматической форме, например дательного падежа множественного числа) во входном словаре (словаре языка, с которого производится перевод) с сопутствующим морфологическим анализом, в ходе которого устанавливается принадлежность данной словоформы к определенной лексеме (слову как единице словаря). В процессе анализа из формы слова могут быть получены также сведения, относящиеся к другим уровням организации языковой системы.

2. Следующий этап включает в себя перевод идиоматических словосочетаний, фразеологических единств или штампов данной предметной области (например, при англо-русском переводе обороты типа in case of, in accordance with получают единый цифровой эквивалент и исключаются из дальнейшего грамматического анализа); определение основных грамматических (морфологических, синтаксических, семантических и лексических) характеристик элементов входного текста (например, числа существительных, времени глагола, синтаксических функций словоформ в данном тексте и пр.), производимое в рамках входного языка; разрешение омографии (конверсионной омонимии словоформ – скажем, англ. round может быть существительным, прилагательным, наречием, глаголом или же предлогом); лексический анализ и перевод лексем. Обычно на этом этапе однозначные слова отделяются от многозначных (имеющих более одного переводного эквивалента в выходном языке), после чего однозначные слова переводятся по спискам эквивалентов, а для перевода многозначных слов используются так называемые контекстологические словари, словарные статьи которых представляют собой алгоритмы запроса к контексту на наличие/отсутствие контекстных определителей значения.

3. Окончательный грамматический анализ, в ходе которого доопределяется необходимая грамматическая информация с учетом данных выходного языка (например, при русских существительных типа сани, ножницы глагол должен стоять в форме множественного числа, несмотря на то, что в оригинале может быть и единственное число).

4. Синтез выходных словоформ и предложения в целом на выходном языке.

В зависимости от особенностей морфологии, синтаксиса и семантики конкретной языковой пары, а также направления перевода общий алгоритм перевода может включать и другие этапы, а также модификации названных этапов или порядка их следования, но вариации такого рода в современных системах, как правило, незначительны. Анализ и синтез могут производиться как пофразно, так и для всего текста, введенного в память компьютера; в последнем случае алгоритм перевода предусматривает определение так называемых анафорических связей (такова, например, связь местоимения с замещаемым им существительным – скажем, местоимения им со словом местоимения в самом этом пояснении в скобках).

В настоящее время существует две концепции развития систем МП:

1. Модель «большого словаря со сложной структурой», которая заложена в большинство современных программ-переводчиков;

2. Модель «смысл-текст», впервые сформулированная А.А. Ляпуновым, но пока что не реализована ни в одном коммерческом продукте.

На сегодняшний день наиболее известны такие системы машинного перевода, как

PROMT 2000/XT компании PROMT;

Retrans Vista компаний Vista и Advantis;

Сократ – набор программ компании Арсеналъ.

В настоящее время качество машинного перевода оставляет желать много лучшего, и само наличие таких систем пока правильнее воспринимать как предмет научных исследований. В большинстве случаев при работе над проектом применение систем МП не оправдано, поскольку:

Системы МП не дают приемлемого качества выходного текста. Более высокого качества можно добиться с помощью предварительной настройки системы (продукты серии PROMT XT предоставляют пользователю множество возможностей для этого), что совершенно неприемлемо при небольших объемах переводимого текста, и/или путем последующего редактирования, а это только замедляет работу, если переводчик использует слепой метод печати.

Системы МП не гарантируют соблюдения единства терминологии, особенно при работе коллектива переводчиков над большим проектом. Вернее, могут гарантировать при условии очень внимательного обращения с пользовательскими словарями, а на это не всегда стоит рассчитывать.

Однако в некоторых случаях использование систем МП все же помогает сократить временные затраты. Это происходит, если текст достаточно объемный и содержит однообразную терминологию, что позволяет сравнительно быстро настроить под него систему МП. Тогда редактирование текста не займет слишком много времени. Однако в этом случае следует особенно внимательно отнестись к стилю текста перевода. Машинный перевод формален, поэтому высока вероятность калькирования синтаксических структур языка оригинала, которое характерно для перевода вообще, а потому вполне может быть пропущено при редактировании.

Вообще говоря, системы МП вполне могут применяться там, где используется максимально стандартизованный язык с простой грамматикой и сравнительно небольшим запасом слов. Довольно успешным проектом системы МП считается немецкая программа Meteo, выполняющая перевод метеопрогнозов с французского языка на английский и обратно. Для облегчения работы переводчиков и технических писателей компанией Boeing в свое время был разработан стандарт языка для написания технической документации, который известен как Boeing English.

Система МП Retrans Vista

Системы машинного перевода текстов с одних естественных языков на другие моделируют работу человека-переводчика. Их эффективность зависит, прежде всего, от того, в какой степени в них учитываются объективные законы функционирования языка и мышления. К сожалению, эти законы пока еще недостаточно изучены. Решая проблему машинного перевода, необходимо учитывать богатый опыт межнационального общения и опыт переводческой деятельности, накопленный человечеством. А этот опыт свидетельствует о том, что в процессе перевода в качестве основных единиц смысла рассматриваются, прежде всего, фразеологические словосочетания, выражающие целостные понятия, а не отдельные слова. Именно понятия являются теми элементарными мыслительными образами, используя которые можно строить более сложные мыслительные образы, соответствующие переводимому тексту.

Условимся называть системы машинного перевода, в которых в качестве основных минимальных единиц смысла рассматриваются не отдельные слова, а фразеологические словосочетания, системами фразеологического машинного перевода. В этих системах отдельные слова также могут использоваться, но они рассматриваются как вспомогательные единицы смысла, к которым приходится прибегать за неимением лучших.

Система фразеологического машинного перевода должна включать в свой состав базу знаний, содержащую переводные эквиваленты для наиболее часто встречающихся фраз, фразеологических сочетаний и отдельных слов, и программные средства для морфологического и синтаксического анализа и синтеза текстов и для их редактирования человеком. В процессе перевода текстов система использует хранящиеся в ее базе знаний переводные эквиваленты в следующем порядке: сначала делается попытка перевести всю фразу как целостную единицу; далее, в случае неудачи, входящие в ее состав словосочетания; и, наконец, осуществляется пословный перевод тех фрагментов текста, которые не удалось перевести первыми двумя способами. Фрагменты выходного текста, полученные всеми тремя способами, должны грамматически согласовываться друг с другом (с помощью процедур морфологического и синтаксического синтеза).

Принципы построения систем фразеологического машинного перевода текстов были впервые сформулированы в 1975 году в предисловии к книге Д. Жукова "Мы переводчики". В более полном виде они были изложены в 1983 году в книге Г. Г. Белоногова и Б. А. Кузнецова "Языковые средства автоматизированных информационных систем". Наконец, в 1993 году были опубликованы две статьи, в которых были описаны система машинного перевода, построенная на этих принципах, и методы автоматизированного составления двуязычных словарей по параллельным (русских и английским) текстам. Важнейшими среди этих принципов являются следующие:

1. Основными единицами языка и речи, которые, прежде всего, следует включать в машинный словарь, должны быть фразеологические единицы (словосочетания, фразы). Отдельные слова также могут включаться в словарь, но они должны использоваться только в тех случаях, когда не удается осуществить перевод, опираясь только на фразеологические единицы.

2. Наряду с фразеологическими единицами, состоящими из непрерывных последовательностей слов, в системах машинного перевода следует использовать и так называемые "речевые модели" - фразеологические единицы с "пустыми местами", которые могут заполняться различными словами и словосочетаниями, порождая осмысленные отрезки речи.

3. Реальные тексты, независимо от их принадлежности к той или иной тематической области, обычно бывают политематическими, если они имеют достаточно большой объем. Поэтому машинный словарь, предназначенный для перевода текстов даже только из одной тематической области, должен быть политематическим, а для перевода текстов из различных предметных областей - тем более. Он должен создаваться, прежде всего, на основе автоматизированной обработки двуязычных текстов, являющихся переводами друг друга, и в процессе функционирования систем перевода.

4. Наряду с основным политематическим словарем большого объема, в системах фразеологического машинного перевода целесообразно использовать также набор небольших по объему дополнительных тематических словарей. Дополнительные словари должны содержать только ту информацию, которая отсутствует в основном словаре (например, информацию о приоритетных переводных эквивалентах словосочетаний и слов для различных предметных областей).

На основе описанных принципов в ВИНИТИ РАН (см. выше) были построены две системы фразеологического машинного перевода:

1) система русско-английского перевода (RETRANS)

2) система англо-русского перевода (ERTRANS).

Обе системы имеют одинаковую структуру и примерно одинаковые объемы машинных словарей. Поэтому мы рассмотрим только первую систему.

Система RETRANS имеет следующие характеристики:

1. Область применения, назначение, функциональные возможности. Система предназначена для автоматизированного перевода научно-технических текстов с русского языка на английский. Русско-английский политематический машинный словарь системы содержит терминологию по естественным и техническим наукам, экономике, бизнесу, политике, законодательству и военному делу. В частности, он содержит термины и фразеологические единицы по следующим тематическим областям: Машиностроение, Электротехника, Энергетика, Транспорт, Аэронавтика. Космонавтика, Робототехника, Автоматика и Радиоэлектроника, Вычислительная Техника, Связь, Математика, Физика, Химия, Биология, Медицина, Экология, Сельское Хозяйство, Строительство и Архитектура, Астрономия, География, Геология, Геофизика, Горное Дело, Металлургия и др.

Перевод текстов может осуществляться в автоматическом и в диалоговом режимах.

2. Объем политематического машинного словаря: более 1.300.000 словарных статей; 77 процентов из них составляют словосочетания длиной от двух до семнадцати слов. Объем дополнительных машинных словарей (для настройки системы на различные тематические области) - более 200.000 словарных статей.

Система МП PROMT XT

В основу программных продуктов компании PROMT поставлено решение следующих фундаментальных проблем:

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 машинного перевода, другое дело, что методы их решения известны далеко не всем и отнюдь не так просты, как может показаться.

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? Очевидно, более верно второе. Поэтому для описания и входного, и выходного языка в системе должен существовать некоторый формальный метод описания морфологии, на котором основывается выбор единицы словаря.

Практически во всех системах, которые претендуют на то, чтобы считаться системами перевода, проблема представления морфологических моделей так или иначе решается. Но одни системы могут распознать миллион словоформ при объеме словаря в пятьдесят тысяч словарных статей, а другие при объеме словаря в сто тысяч словарных статей могут распознать именно эти сто тысяч.

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.

Такой возможности нет ни в одной из существующих систем машинного перевода, даже в таких распространенных системах как Power Translator (Globalink, США), Language Assistant (MicroTac, США), TRANSEND (Intergaph,США), где пользователям приходится вручную спрягать и склонять слова для задания морфологической модели.

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 спеллерах или 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?

Во многих системах МП в прошлом (как, впрочем, и сейчас) словарное описание и описание алгоритмов рассматривались как стороны одной проблемы, но решение, как правило, искалось в ограничении рассматриваемого мира, либо грамматического, либо семантического. 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 древа зависимостей для ограниченного множества предложений. Такие системы точно так же получали определения "экспериментальные".

Так или иначе, но именно из таких проектов появились системы перевода, которые сейчас предлагаются конечному пользователю. Это и Power Translator (компания Globalink) и Language Assistant (компания MicroTac) и TRANSEND (компания Intergraph).

Системы семейств STYLUS и PROMT - не исключение, поскольку многие специалисты компании PROMT имели опыт работы в такого типа проектах. Однако при разработке систем PROMT впервые был применен фактически революционный подход, который и позволил получить впечатляющие результаты. Системы перевода семейства PROMT - это системы, спроектированные на основе не лингвистических, а кибернетических методов.

Оказалось, что очень продуктивно рассматривать систему перевода не как транслятор, задачей которого является перевод текста, допустимого с точки зрения входной грамматики, а как некоторую сложную систему, задачей которой является получение результата при произвольных входных данных, в том числе и для текстов, которые не являются правильными для грамматики, с которой работает система.

Вместо принятого лингвистического подхода, предполагающего выделение последовательных процессов анализа и синтеза предложения, в основу архитектуры систем было положено представление процесса перевода как процесса с "объектно-ориентированной" организацией, основанной на иерархии обрабатываемых компонентов предложения. Это позволило сделать системы PROMT устойчивыми и открытыми.

Кроме того, такой подход дал возможность применения различных формализмов для описания перевода разных уровней. В системах работают и сетевые грамматики, близкие по типу к расширенным сетям переходов, и процедурные алгоритмы заполнения и трансформаций фреймовых структур для анализа сложных предикатов.

Описание лексической единицы в словарной статье, которое фактически не ограничено по размерам и может содержать множество различных признаков, тесно взаимосвязано со структурой алгоритмов системы и структурировано не на основе извечной антитезы синтаксис - семантика, а на основе уровней компонентов текста.

При этом системы могут работать и с не полностью описанными словарными статьями, что является важным моментом при открытии словарей для пользователя, от которого нельзя требовать тонкого обращения с лингвистическим материалом.

Первая система машинного перевода, выпущенная компанией PROMT в 1991 году, переводила с английского языка на русский специализированные тексты по программному обеспечению. Она использовала небольшой словарь - около 17 тыс. слов и выражений, работала в среде ДОС и не имела средств настройки для пользователя. Но уже эта первая система была правильно устроена, и нынешняя технология разработки алгоритмов машинного перевода, применяемая в компании PROMT, не претерпела значительных изменений. Напротив, найденный тогда подход оказался очень плодотворным для самых разных языков.

Сначала поясним некоторые определения: вместе с развитием машинного перевода как области прикладной лингвистики появились и классификации систем, и стало принято 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 машинного перевода считается хорошим тоном спросить, к какому типу относится система PROMT, не было разработано еще не одной реальной системы, основанной на принципе INTERLINGUA.

Система PROMT не является исключением, и на этот вопрос мы отвечаем: наша система выполняет перевод типа TRANSFER. Но это очень простой ответ, он практически не отражает особенностей архитектуры системы PROMT. А особенности состоят в том, что этот метод (TRANSFER) применен в системе не в соответствии с лингвистическим стандартным подходом.

Дело в том, что система перевода, как правило, работает в условиях не полностью описанных данных, ведь в язык - это живая система, которая развивается очень быстро: постоянно появляются новые слова, новые функции старых слов, и, вместе с новыми сущностями, новые значения. В этих условиях определяющим структурным свойством алгоритмов перевода становится их устойчивость к произвольным входным данным, и в основу алгоритмов, выполняющих перевод в системе PROMT, вместо последовательного TRANSFER"а был заложен иерархический подход, разделяющий процесс перевода на взаимосвязанные TRANSFER"ы для разных единиц анализа.

В системе выделяется уровень лексических единиц, уровень групп, уровень простых предложений и уровень сложных предложений. Все эти процессы связаны и взаимодействуют иерархически в соответствии с иерархией текстовых единиц, обмениваясь синтезируемыми и наследуемыми признаками. Такое устройство алгоритмов позволяет использовать разные формальные методы для описания алгоритмов разных уровней.

Рассмотрим уровень лексических единиц: лексическая единица - это слово или словосочетание, которое является единицей самого низкого уровня. И в случае входного, и в случае выходного языка слово описывается как совокупность основы и окончания. Это обеспечивает возможность, с одной стороны, распознавания входных слов и анализа входной морфологии и, с другой стороны, удобного синтеза выходных слов по их морфологической информации (основа, тип словоизменения и адрес окончания в массиве окончаний этого типа). Таким образом, если ввести правила преобразования входной морфологической информации в выходную морфологическую информацию, осуществляется TRANSFER на морфологическом уровне.

Уровень групп рассматривает структуры более сложные: группы существительных, прилагательных, наречий и сложные глагольные формы. Этот уровень при анализе, основываясь на формальных сетевых грамматиках, умеет соединять группы в синтаксические единицы, каждая из которых характеризуется синтезированной структурной информацией и главным элементом группы. По входной структуре, полученной в терминах непосредственных составляющих, вместе с синтезированными признаками формируется выходная группа как набор лексических единиц со значениями морфологических признаков, которые могут наследоваться исходя из результатов анализа группы. Таким образом, реализуется TRANSFER на уровне групп.

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.

1947 - дата рождения машинного перевода (МП) как научно­го направления. Уоррен Уивер, директор отделения естественных наук Рокфеллеровского фонда, написал письмо Норберту Вине­ру, в котором рассматривал задачу перевода текстов с одних язы­ков на другие как еще одну область применения техники дешиф­рования. За этим письмом последовало множество дискуссий.

1947 - А. Бут и Д. Бриттен разработали подробный «код»
для пословного машинного перевода.

1948 - Р. Риченс предложил правила разбиения словоформ
на основу и окончание.

1952 - первая конференция по МП в Массачусетском тех­нологическом институте.

1954 - представлена первая система МП - IBM Mark II - русско-английская, которая имела словарь в 250 единиц и 6

грамматических правил. Последовавшее за этим десятилетие было временем бурного развития МП.

1967 - специально созданная в США Комиссия Националь­ной Академии наук, исходя из реальной ситуации с переводами в США и показателей стоимости различных способов перевода, пришла к выводу о том, что машинный перевод нерентабелен. Доклад существенно затормозил развитие МП в целом.

70-е годы - возрождение интереса к работам в области МП. С развитием вычислительной техники появились новые воз­можности машинной реализации лингвистических алгоритмов.

80-е годы - время работы персональных компьютеров зна­чительно подешевело, машинный перевод наконец-то стал эко­номически выгодным.

90-е годы - отмечается очередной рост интереса к машинному переводу, что связано с появлением и бурным развитием Internet/ Intranet. Преимущества использования машинного перевода осо­бенно очевидны при получении онлайнового перевода.

В 1990 г. Ларри Чаилдс, специалист по машинному перево­ду, предложил следующую классификацию систем машинного перевода:

FAMT (Fully-automated machine translation) - полностью ав­
томатизированный машинный перевод;

НАМТ (Human-assisted machine translation) - машинный
перевод при участии человека;

МАНТ (Machine-assisted human translation) - перевод, осу­
ществляемый человеком с использованием компьютера.

Как переводит компьютер

Машинный перевод - это такая специфическая область применения компьютеров, в проблемах которой почти каждый ощущает себя более или менее специалистом.

Во-первых, очевидно, что чем больше словарь, тем лучше перевод, значит, первая проблема - проблема создания боль­ших словарей для систем.

Во-вторых, ясно, что система должна переводить предложе­ния типа «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 машинного перевода, другое дело, что методы их решения известны далеко не всем и отнюдь не так просты, как может показаться.

Словарь

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, т.е. 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.

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, она не­обходима для выполнения программой собственно процедур перевода. Какая же информация нужна в словарной статье и как должны быть описаны правила перевода для того, чтобы про­грамма переводила?

Грамматика

Тут необходимо сделать небольшое историческое отступле­ние, поскольку машинный перевод как область прикладной лингвистики имеет драматическую историю. В 1950-х годах прак­тически с появлением первых вычислительных машин возник­ла идея машинного перевода, кстати, сам термин «машинный перевод» существует именно с тех времен. Кажущаяся простота задачи породила некоторую лингвистическую эйфорию, и было начато несколько глобальных проектов по созданию систем пе­ревода для разных языков. Ни один из них не привел к созда­нию работающих систем, и в 1967 г. специальная комиссия На­циональной Академии наук США объявила машинный перевод неперспективным и не заслуживающим финансирования. Толь­ко в начале 80-х годов лингвисты более или менее оправились от столь сурового вердикта и возобновили исследования в обла­сти МП. Конечно, во многом это оживление было связано с развитием вычислительной техники вообще и с интересом к проблемам искусственного интеллекта как области применения компьютеров в частности.

Глобальные проекты по-прежнему были ориентированы на решение задачи перевода в целом. В них рассматривались раз­работка описания лексических единиц в словаре и разработка алгоритмов перевода как разные задачи. Появилось множество лингвистических работ, предлагающих структуру описания свойств живого слова в словарной статье машинного словаря. Не появ-

лялось только реальных коммерческих систем, в которых эти исследования хоть как-то соединялись бы. Все системы, кото­рые так или иначе существовали, имели скромное дополнение «экспериментальная» или «прототип». Но реально ни одна из таких систем никогда не была доработана до системы массового использования. Это происходило потому, что применяемые ме­тоды описания перевода при переносе их в естественную среду (т.е. при применении к произвольным текстам) приходили в противоречие с методами, предлагаемыми для формирования словарных статей.

В то же время локальные проекты были ориентированы на решение только узких задач. Установкой разработчиков было получение хоть каких-то практических результатов.

Хотя оба эти подхода не дали коммерческих систем, работы, которые проводились в этом направлении, позволили осознать сложность задачи и, по крайней мере, установить узкие места в подобных разработках. Так или иначе, но именно из локальных проектов появились системы перевода, которые сейчас предла­гаются конечному пользователю.

Оказалось, что очень продуктивно рассматривать систему перевода не как транслятор, задачей которого является перевод текста, допустимого с точки зрения входной грамматики, а как некоторую сложную систему, задачей которой является получе­ние результата при произвольных входных данных, в том числе и для текстов, которые не являются правильными для грамма­тики, с которой работает система.

Вместо принятого лингвистического подхода, предполагаю­щего выделение последовательных процессов анализа и синте­за предложения, в основу архитектуры систем было положено представление процесса перевода как процесса с объектно-ори­ентированной организацией, основанной на иерархии обрабатыва­емых компонентов предложения.

Сначала поясним некоторые определения. Вместе с разви­тием машинного перевода как области прикладной лингвисти­ки появились и классификации систем. Стало принято 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 машинного перевода считается хорошим тоном спросить, к какому типу относится ваша система, не было раз­работано еще ни одной реальной системы, основанной на принципе INTERLINGUA.

Хотелось бы надеяться, что эти сведения позволят потенци­альным пользователям систем перевода понять, что создание системы машинного перевода - задача не такая уж простая и, что называется, наукоемкая. Следовательно, количество дей­ствительно пригодных к использованию систем перевода, кото­рое может появляться в единицу времени, принципиально ог­раничено.

2.2.3. Классификация систем

1. Системы машинного перевода (МП)

Системы машинного перевода - программы, осуществ­ляющие полностью автоматизированный перевод. Главным

критерием программы является качество перевода. Кроме этого, для пользователя важным является удобство интер­фейса, легкость интеграции программы с другими средствами обработки документов, выбор тематики, утилита, пополне­ния словаря. С появлением Интернета основные поставщики систем МП 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, элек­тронных писем и онлайновых разговорных сеансов.

2. Системы с функцией Translation Memory (TM)

Системы с функцией Translation Memory (TM) предостав­ляют средства для так называемого Machine-assisted human translation (МАНТ) - перевода, выполняемого человеком с помощью машины.

Они основаны на технологии Translation Memory (TM) в противоположность МП, машинному переводу. Идея зак­лючается в хранении базы данных переводов, сделанных профессиональным переводчиком, для того чтобы в процес­се перевода предлагать человеку уже готовый перевод фразы или куска текста, если он уже был однажды переведен. При­чем совпадение фразы не обязательно должно быть букваль­ным, а может определяться критериями «похожести», зало­женными в программу, с возможностью их настройки пользо­вателем. ТМ-программы очень полезны в ситуациях, в кото­рых необходимо сделать перевод обновленной версии доку­мента, переведенного ранее. Такая необходимость возника­ет при поддержке мультиязычных сайтов. Программа быст­ро обнаружит в документе места, подвергшиеся изменениям со времени предыдущей версии документа, и человеку оста­нется перевести только эти изменившиеся части. ТМ-про­граммы значительно повышают эффективность работы пе­реводчика, избавляя его от рутинной, повторяющейся рабо­ты. Во многих фирмах, занимающихся переводом, владение одной из таких программ является существенным критери­ем при приеме на работу.

3. Контролируемый язык и машинный перевод на основе базы знаний

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

■-

4. On-line переводчики

Службы онлайнового перевода выполняют перевод прямо в окне броузера, не требуя установки программы на компью­тер пользователя. Достаточно большое количество ссылок на бесплатные сервисы машинного перевода с указаниями на­правлений переводов приведено по адресу http://rivendel. com/~ric/resources/free. html.

Как правило, существует ограничение на объем вводимо­го текста.

Бесплатный онлайновый перевод можно сделать также по адресам:

Http://www.t-mail.com/;

Http://www.freetranslation.com/.

5. Словари on-line

Наиболее полный список словарей представлен по адре­су http://members.aol.com/Mgierhake/trans.html. В словарях on-line существует возможность поиска, есть строка ввода и меню для выбора входного и выходного языка. Среди слова­рей данного вида известны LOGOS ONLINE DICTIONARY (английский, французский, немецкий, испанский, итальян­ский, чешский), TRADOS MultiTerm, Langenscheidt"s New College Dictionary on-line и т.д.

6. Услуги по переводу в Интернете

Практически каждая компания - производитель систем МП предлагает услуги по переводу. Например, на странице

Languge Partners International (http://www.languagepartners. com/reg-forms/inq-trans.html) организована служба перево­дов, которая обрабатывает любой электронный документ с помощью систем МП и отправляет обратно без редактиро­вания. Пользователь может предоставить термины для по­полнения словаря по своей тематике (за дополнительную плату) или сам его создать. Скорость перевода - 1 рабочий день. Стоимость - 0,04 доллара за слово (приблизительно 8 долларов за страницу). За дополнительную плату предос­тавляются услуги по сканированию. Направления перевода: английский-французский-английский, английский-не­мецкий-английский, английский-итальянский-английс­кий, английский-испанский-английский, английский- португальский -английский, английский-японский-анг­лийский, английский-русский-английский. Однако чаще всего пользователю предоставляется возможность выбора: получить только машинный перевод, либо машинный пере­вод с последующим редактированием профессиональным переводчиком, либо перевод, выполненный профессио­нальным переводчиком. Такого рода сервис можно встре­тить по адресу http://www.plustranslation.com/ (сервис ком­пании Transparent Language). Цена варьируется от 0,01 дол­лара за слово при машинном переводе до 0,38 при переводе с участием переводчика. Подобные услуги есть у SYSTRAN, L&H, Langscheidt, Language Engineering Corporation.

2.2.4. Инновационные технологии компании ПРОМТ

Ведущие сотрудники компании ПРОМТ начали заниматься исследованиями в области прикладной лингвистики и изучать модели построения систем машинного перевода более 20 лет на­зад, в конце 1970-х годов. Исследования велись в лаборатории ин­женерной лингвистики ЛГПИ им. А.И. Герцена (ныне педагоги­ческий университет). Накопленный теоретический багаж лег в основу технологий МП, разрабатываемых в компании ПРОМТ.

За 10 лет с момента основания компании ПРОМТ удалось создать передовые технологии МП, в основе которых заложены современные лингвистические алгоритмы, разработки в облас­ти математического моделирования и нейронных сетей. На базе этих технологий были разработаны системы машинного пере­вода, которые по качеству на 30% превосходят ведущие миро­вые аналоги.

В 2000 г. компания ПРОМТ выпустила семейство систем МП на основе нового ядра перевода. В новом ядре реализованы тех­нологии расширенных сетей переходов и формализма нейрон­ных сетей, что вывело машинный перевод на качественно но­вый уровень, а также последние разработки в области алгорит­мов семантического анализа и синтаксического разбора.

Новым шагом в развитии МП компании ПРОМТ стало ис­пользование технологии F2F, обеспечивающей сохранение всей форматной информации в процессе перевода, что позволило осуществлять перевод сложноформатированных документов без потери форматных признаков.

Помимо развития собственно технологии машинного пере­вода, были приложены специальные усилия к тому, чтобы реа­лизовать в новых системах возможность лингвистической на­стройки, которая обеспечивает значительное улучшение каче­ства перевода для специализированных текстов.

В частности, появление поддержки тематик в новом ядре позволило кардинально изменить подход к переводу специали­зированных текстов. Использование тематик решило проблему лингвистической настройки системы на специализированные тексты и обеспечило эффективность их сохранения.

Легкость и удобство лингвистического администрирования систем МП было реализовано на базе следующих технологий:

AutoDetect для реализации автоматического определения
темы документа;

SmartFolders для предварительного задания тематики пере­
вода всем документам, находящимся в определенной папке;

KeyWords - выбор тематики на основе предварительного за­
данного списка ключевых слов;

SmartURL - возможность предварительного задания тема­тики перевода для конкретного URL.

Компания ПРОМТ предлагает онлайновые сервисы перево­да текста, web-страниц и электронных писем для английского, немецкого, французского, испанского, итальянского и русско­го языков. Для перевода специализированных текстов можно подключать тематические словари.

Перевод текста. Позволяет переводить любые тексты, на­бранные в окне перевода или скопированные из буфера обмена (Clipboard).

Перевод web-страниц. Позволяет полностью переводить web-страницы, включая гиперссылки, с сохранением исходного форматирования.

Перевод электронной почты. Позволяет переводить и от­правлять электронные письма непосредственно в онлайне.

WAP-переводчик. Новый сервис перевода для пользователей мобильных телефонов.

I. Религия имеет несколько исторических форм и прошла длительный путь развития

I. Характеристика состояния сферы создания и использования информационных и телекоммуникационных технологий в Российской Федерации, прогноз ее развития и основные проблемы

I.) История возникновения и развития компьютерных вирусов

II Основные этапы и главные сражения Великой Отечественной войны (2 часа)

Машинный перевод: краткая история

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. Однако эта идея так и осталась нереализованной [Шаляпина 1996: 105].

Датой рождения машинного перевода как исследовательской области обычно считают март 1947 г. Именно тогда специалист по криптографии Уоррен Уивер в своем письме Норберту Винеру впервые поставил задачу машинного перевода, сравнив ее с задачей дешифровки.

Тот же Уивер после ряда дискуссий составил в 1949 г. меморандум, в котором теоретически обосновал принципиальную возможность создания систем машинного перевода. У. Уивер писал: "I have a text in front of me which is written in Russian but I am going to pretend that it is really written in English and that it has been coded in some strange symbols. All I need to do is strip off the code in order to retrieve the information contained in the text" ("У меня перед глазами текст, написанный по-русски, но я собираюсь сделать вид, что на самом деле он написан по-английски и закодирован при помощи довольно странных знаков. Все, что мне нужно, - это взломать код, чтобы извлечь информацию, заключенную в тексте") [Слокум 1989: 56-58].

Идеи Уивера легли в основу подхода к МП, основанного на концепции interlingva : стадия передачи информации разделена на два этапа. На первом этапе исходное предложение переводится на язык-посредник (созданный на базе упрощенного английского языка), а затем результат этого перевода представляется средствами выходного языка.

В те времена немногочисленные компьютеры использовались в основном для решения военных задач, поэтому неудивительно, что в США основное внимание уделялось русско-английскому, а в СССР - англо-русскому направлению перевода. К началу 50-х годов над проблемой автоматического перевода бился целый ряд исследовательских групп.

В 1952 г. состоялась первая конференция по МП в Массачусетском технологическом университете, а в 1954 г. была представлена первая полноценная система машинного перевода - IBM Mark II, разработанная компанией IBM совместно с Джорджтаунским университетом (это событие вошло в историю как Джорджтаунский эксперимент). Очень ограниченная в своих возможностях система великолепно переводила 49 специально подобранных предложений с русского языка на английский с использованием словаря на 250 слов и шести грамматических правил.

Одной из новых разработок 70-80-х годов стала технология TM (translation memory), работающая по принципу накопления: в процессе перевода сохраняется исходный сегмент (предложение) и его перевод, в результате чего образуется лингвистическая база данных; если идентичный или подобный исходному сегмент обнаруживается во вновь переводимом тексте, он отображается вместе с переводом и указанием совпадения в процентах. Затем переводчик принимает решение (редактировать, отклонить или принять перевод), результат которого сохраняется системой.

С начала 80-х годов, когда персональные компьютеры уверенно и мощно начали завоевывать мир, время их работы подешевело, и доступ к ним можно было получить в любую минуту. МП 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, но и с распространением Интернет, что обусловило реальный спрос на МП. Он вновь стал привлекательной областью вложения капиталов, как для частных инвесторов, так и для государственных структур .

С начала 1990-х годов на рынок систем ПК выходят российские разработчики.

В июле 1990 г. на выставке PC Forum в Москве была представлена первая в России коммерческая система машинного перевода под названием PROMT (PROgrammer"s Machine Translation). В 1991 г. было создано ЗАО "ПРОект МТ", и уже в 1992 г. компания ПРОМТ выиграла конкурс NASA на поставку систем МП (ПРОМТ была единственной неамериканской фирмой на этом конкурсе) [Кулагин 1979: 324].

Что же касается самих систем машинного перевода, то следует отметить, что они прошли три стадии своего развития:

• 1. "Электронные переводчики" первого поколения - системы прямого перевода (СПП) - представляли собой программно-аппаратные комплексы и анализировали текст "слово за словом" (смысловые связи и нюансы при этом практически не учитывались). Возможности СПП определялись доступными размерами словарей, прямо зависящими от объема памяти компьютера. Именно к категории СПП относилась IBM Mark II, сделавшая принципиально возможным Джорджтаунский эксперимент.
• 2. На смену СПП со временем пришли Т -системы (от английского Transfer - "преобразование"), в которых перевод осуществлялся на уровне синтаксических структур (так учат языку в средней школе). Они выполняли набор операций, позволяющих путем анализа переводимой фразы определять ее синтаксическую структуру по правилам грамматики входного языка, а затем преобразовывать ее в синтаксическую структуру выходного предложения и синтезировать новую фразу, подставляя нужные слова из словаря выходного языка. Работы в этом направлении сейчас уже не ведутся: практикой доказано, что реальная система соответствий сложнее и адекватный перевод требует принципиально иного алгоритма действий.
• 3. Немногим позднее становящиеся все более многочисленными системы машинного перевода в зависимости от принципа их работы стали подразделять на МТ -программы (от Machine Translation - "машинный перевод") и ТМ -комплексы (от Translation Memory - "память переводов"). В качестве реально успешного примера МТ-программы назовем знаменитую канадскую систему METEO, выполняющую перевод метеопрогнозов с французского языка на английский и обратно (она была создана почти тридцать лет назад и эксплуатируется по сей день). Разработчики METEO сделали ставку на то, что действительно автоматизированный машинный перевод возможен только в условиях искусственно ограниченного (как по словарному запасу, так и по грамматике) языка. И добились успеха. Наиболее популярным в мире профессиональным TM -инструментом является пакет Translation"s Workbench фирмы TRADOS. Подобные программы используют в основном профессиональные переводчики, осознавшие выигрыш от частичной автоматизации своей работы с помощью компьютера при переводе повторяющихся текстов, сходных по тематике и структуре.

Основная идея Translation Memory - не переводить один и тот же текст дважды. Эта технология базируется на сравнении документа, который нужно перевести, с данными, хранящимися в предварительно созданной "входной" базе. Когда система находит фрагмент, соответствующий заранее определенным критериям, то его перевод берется из "выходной" базы. Получаемый в итоге текст подлежит интенсивному постредактированию человеком [Марчук 1997: 21-22].

Выводы по Главе 1

В 1 главе мы рассмотрела, что такое перевод. Выделили его виды, формы и жанры. Так же рассмотрели машинный перевод. Затронув тему машинного перевода, мы рассмотрели его краткую историю, а так же какое место он занимает в общей классификации перевода. Выяснили, как работает программа-переводчик.