XIV Міжнародна наукова інтернет-конференція ADVANCED TECHNOLOGIES OF SCIENCE AND EDUCATION

Русский English




Научные конференции Наукові конференції

Кривонос І.А. СУЧАСНІ ПРОБЛЕМИ АВТОМАТИЧНОГО ПЕРЕКЛАДУ

Викладач англійської та німецької мови Кривонос Ірина Анатоліївна
Таврійський державний агротехнічний університет

СУЧАСНІ ПРОБЛЕМИ АВТОМАТИЧНОГО ПЕРЕКЛАДУ

Проблема автоматичного перекладу з'явилася майже одночасно з появою перших ЕОМ і донині залишається актуальною. Узагалі переклад тексту з однієї природної мови на іншій, припускає розуміння тексту, і навіть більш - розуміння "картини світу", онтологічної ситуації, у якій даний текст з'явився, його метаконтексту. Для адекватного перекладу перекладач ( людина чи автоматична система) повинен мати наступні якості: 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, сленг); 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.).
Найбільш очевидним і простим способом перекладу є генерація "дослівника", у якому кожному слову (а точніше – лексемі) вхідного тексту зіставляється, у згоді зі словником, його прямий, безконтекстний переклад у вихідній мові. Однак при такому перекладі губиться не тільки морфологічна, але і, здебільшого, синтаксична інформація. Проблема збільшується наявністю кількох варіантів перекладу майже для кожного слова; більш того, при перекладі, наприклад, з мов аналітичного типу без розгляду положення слова в реченні (фразі) часто не можна навіть визначити, з якою частиною мови ми маємо справу. Додамо тепер, що не спрощує переклад і завдання наперед тематики тексту; справа в тім, що часто, якщо слово має крім загальновживаного значення ще і спеціальне, те все рівно, навіть у тексті відповідної тематики, загальновживане його значення зустрічається частіше, ніж спеціальне. Таким чином, послівний переклад не здатен ні полегшити працю професійної перекладача-людини, ні допомогти зрозуміти загальний зміст тексту людині, що погано володіє даною мовою.
Можна виділити три класи систем автоматичного перекладу, називаних звичайно поколіннями. Перше покоління — це системи послівного перекладу, що освоїли лише лексичний рівень аналізу. Такі системи, на відміну від наступних, ще не є автоматичними, а тільки автоматизованими. Друге покоління складають системи, здатні робити граматичний розбір і синтаксичний аналіз тексту, користувачі парадигмальні (морфологічні), ідіоматичні, фразеологічні словники, можливо, що уводять свої синтаксичні категорії і формалізми опису речення (тексту). І нарешті, третє покоління — це системи, у "трансферній" зоні яких обробляється семантична структура тексту, користувачі тезауруси, семантично розмічені словники, семантичні функції і т.п.
В даний момент найбільш інтенсивні дослідження йдуть в області створення формалізованої моделі мови, що виражала б його семантику, відношення між лінійним текстом і його понятійною структурою, структури понять у лінійний текст. Вона потрібна, тому що машина розуміє текст інакше, ніж людина. Є серйозні підстави думати, що побудувати формальну систему, у точності сприймаючу розумову діяльність людини в принципі неможливо.

Література:
1. Блехман М. С. Машинный перевод: история и реалии // Компьютерное обозрение. – 1996. – №5(29). – с. 22–23.
2. http://www.unicyb.kiev.ua/~boiko/it/comp_tran.htm


Залиште коментар!

Дозволено використання тегів:
<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <code> <em> <i> <strike> <strong>