Предыдущая страница реферата | 3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13 | Следующая страница реферата

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.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: доклад на тему язык, сочинения по литературе, культура конспект.





Предыдущая страница реферата | 3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13 | Следующая страница реферата