Современные программы переводчики

_{Размещено на http://www.allbest.ru/}

_{Размещено на http://www.allbest.ru/}

_{Областное бюджетное профессиональное образовательное учреждение}

_{«КУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ»}

_ДОКЛАД

_{по дисциплине: «Информатика»}

_{Тема: «Современные программы переводчики»}

_{ВЫПОЛНИЛА: студентка 1 курса}

_{очной формы обучения группы № Д - 13}

_{Беляева Анна Андреевна}

_{по специальности: Дизайн (по отраслям)}

_{ПРОВЕРИЛ: преподаватель Морозова Лариса Николаевна}

_{Курск, 2015}



_{Оглавление}

_{Введение}

_{1. История машинного перевода}

_{1.1 40-е: первые шаги}

_{1.2 50-е: первое разочарование}

_{1.3 60-е: низкий старт}

_{1.4 70-80-е: новый импульс}

_{1.5 От 90-х к XXI веку}

_{2. Классификация систем машинного перевода по Лари Чайлду}

_{2.1 Полностью автоматический перевод}

_{2.2 Автоматизированный машинный перевод при участии человека}

_{2.3 Перевод, осуществляемый человеком при использовании компьютера}

_{3. Качество перевода}

_{4. Проблема переводимости}

_{5. Проблема грамматических различий в языках}

_{6. Решение проблем механизации перевода}

_{Заключение}

_{Список литературы}



_{Введение}

_{В современном мире знание иностранных языков является, чуть ли не обязательным условием для успешной адаптации. Интернет расширяет наши возможности взаимодействия, предоставляя нам шанс пользоваться любыми источниками знаний во всем мире.}

_{Перевод имеет долгую историю, он восходит к временам, когда праязык начал распадаться на отдельные языки и возникла необходимость в людях, способных быть посредниками при общении представителей разных языковых общин.}

_{Коммуникативная равноценность понимается, как способность переведенного текста выступать в качестве полноправной замены исходного текста. машинный перевод компьютер грамматический}

_{Коммуникативная эквивалентность нового текста по отношению к исходному обеспечивается следующим:}

· передача содержания оригинала в полном объёме;

· соответствие текста перевода тексту оригинала по нормам языка перевода;

· текст перевода должен соответствовать оригиналу с точки зрения лаконичности и развернутости высказываний для достижения схожего стилистического эффекта. Также перевод должен быть примерно сопоставим по объёму.

_{Цель данной работы - определение того насколько можно использовать современные программы для осуществления перевода, а также какова их эффективность.}

_{В соответствии с поставленной целью, задачами исследования являются:}

· Уяснение последовательности формальных операций, обеспечивающий анализ и синтез в системе машинного перевода (перевод);

· Анализ работы систем машинного перевода;

_{Сравнение образцов перевода с переводом, сделанным человеком. Анализ причин несоответствия.}

_{Актуальность данной работы обусловлена тем, что история развития и внедрения в повседневную жизнь персональных компьютеров насчитывает около 15-20 лет. Сегодня программы переводчики умеют строить осмысленные фразы и простые предложения, за последние несколько лет качество перевода намного улучшилось.}



_{1. История машинного перевода}

_{Машинный перевод -- процесс перевода текстов с одного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы. Так же называется направление научных исследований, связанных с построением подобных систем.}

1.1 40-е: первые шаги

История машинного перевода (МП) как научно-прикладного направления началась в конце 40-х годов прошлого века. В марте 1947 г. Уоррен Уивер в переписке с Эндрю Бутом впервые сформулировал концепцию машинного перевода.

У. Уивер писал: «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».

Идеи Уивера легли в основу подхода к МП. Стадия передачи информации разделена на два этапа; на первом этапе исходное предложение переводится на язык-посредник, а затем результат этого перевода представляется средствами выходного языка.

В 1948 г. А. Бут и Ричард Риченс произвели некоторые предварительные эксперименты. Так, Риченс разработал правила разбиения словоформ на основы и окончания.

В те годы довольно сильно отличались от современных. Это были очень большие и дорогие машины, которые занимали целые комнаты и требовали для своего обслуживания большой штат инженеров, операторов и программистов. В основном эти компьютеры использовались для осуществления математических расчетов для нужд военных учреждений, а также математических и физических факультетов университетов. Поэтому на ранних этапах разработка МП активно поддерживалась военными, при этом в США основное внимание уделялось русско-английскому направлению, а в СССР - англо-русскому.

В 1954 г в Нью-Йорке была представлена первая система МП - IBM Mark II, разработанная компанией IBM совместно с Джоржтаунским университетом. Была представлена очень ограниченная в своих возможностях программа, осуществлявшая перевод с русского языка на английский. Казалось, что создание систем качественного автоматического перевода вполне достижимо в пределах нескольких. Профессиональные переводчики всерьез опасались в скором времени остаться без работы…

1.2 50-е: первое разочарование

К началу 50-х годов целый ряд исследовательских групп в США и Европе работали в области МП. В эти исследования были вложены значительные средства, однако результаты очень скоро разочаровали инвесторов. Одной из главных причин невысокого качества МП в те годы были ограниченные возможности аппаратных средств. Причиной было отсутствие теоретической базы, необходимой для решения лингвистических проблем, в результате чего первые системы МП сводились к пословному переводу текстов без какой-либо синтаксической и смысловой целостности.

В 1959 г. философ Й. Бар-Хиллел выступил с утверждением, что высококачественный полностью автоматический МП не может быть, достигнут в принципе. Однако Бар-Хиллел не отрицал идею МП как таковую, считая перспективным направлением разработку машинных систем, ориентированных на использование их человеком-переводчиком. Это выступление самым неблагоприятным образом отразилось на развитии МП в США. В 1966 г. специально созданная Национальной Академией наук комиссия ALPAC, основываясь на выводах Бар-Хиллела, пришла к заключению, что машинный перевод нерентабелен: соотношение стоимости и качества МП было явно не в пользу последнего, а для нужд перевода технических и научных текстов было достаточно человеческих ресурсов. За докладом ALPAC последовало сокращение финансирования исследований в области МП со стороны правительства США - и это несмотря на то, что в то время как минимум три различные системы МП регулярно использовались рядом военных и научных организаций.

1.3 60-е: низкий старт

Следующие десять лет разработка систем МП осуществлялась в США университетом Brigham Young University в Прово, штат Юта и финансировалась Мормонской церковью; в Европе - группами GENA и SUSY. Особого упоминания заслуживают работа в этой области отечественных лингвистов, результатом которой стал лингвистический процессор ЭТАП. В 1960 г. в составе Научно-исследовательского института математики и механики в Ленинграде была организована экспериментальная лаборатория машинного перевода, преобразованная затем в лабораторию математической лингвистики Ленинградского государственного университета.

1.4 70-80-е: новый импульс

С развитием вычислительной техники в конце 70-х годов машинный перевод вошел в эпоху "Ренессанса". При этом несколько сместились акценты: исследователи теперь ставили целью развитие "реалистических" систем МП, предполагавших участие человека на различных стадиях процесса перевода. Системы МП из "врага" и "конкурента" профессионального переводчика превращаются в незаменимого помощника, способствующего экономии времени и человеческих ресурсов.

О возрождении МП в 70-80-е гг. свидетельствуют следующие факты: Комиссия Европейских общин (CEC) покупает англо-французскую версию Systran, а также систему перевода с русского на английский; кроме того, CEC заказывает разработку франко-английской и итальяно-английской версий. В то время благодаря CEC были заложены основы проекта EUROTRA, основанного на разработках групп SUSY и GETA. Целый ряд проектов, начатых в 70-80-е гг. впоследствии развились в полноценные коммерческие системы.

За период 1978-93 в США на исследования в области МП истрачено 20 миллионов долларов, в Европе - 70 миллионов, в Японии - 200 миллионов. Одной из новых разработок стала технология TM, работающая по принципу накопления: в процессе перевода сохраняется исходный сегмент 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, результат которого сохраняется системой. А в конечном итоге "не нужно дважды переводить одно и то же предложение!".

1.5 От 90-х к XXI веку

90-е годы принесли с собой бурное развитие рынка ПК и информационных технологий, широкое использование сети Интернет. Все это сделало возможным дальнейшее развитие систем МП. Появляются новые технологии, основанные на использовании нейронных сетей, концепции коннекционизма, статистических методах.

Появилась возможность воспользоваться услугами автоматических переводчиков непосредственно в Сети.

С начала 1990-х гг. на рынок систем ПК выходят отечественные разработчики. В июле 1990 года на выставке PC в Москве была представлена первая в России коммерческая система машинного перевода под названием PROMT.

В 1997 г. подписано соглашение с французской фирмой Softissimo о создании систем перевода с французского языка на немецкий и английский и обратно, а в декабре этого года была выпущена первая в мире система немецко-французского перевода. В этом же году компания "ПРОМТ" компания выпустила систему, реализованную по технологии Гигант - для поддержки нескольких языковых направлений в одной оболочке, а также специальный переводчик для работы в Интернете WebTranSite.

Перевод в режиме он-лайн при поддержке системы "ПРОМТ" используется на ряде отечественных и зарубежных сайтов: PROMT's Online Translator, InfiniT.com и др.



2. 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 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:

2.1 Полностью автоматический 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.

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.

2.2 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.

2.3 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. 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.



_{3. Качество перевода}

Качество перевода зависит от тематики и стиля исходного текста, а также грамматической, синтаксической и лексической родственности языков, между которыми производится перевод. Машинный перевод художественных текстов практически всегда оказывается неудовлетворительного качества. Тем не менее для технических документов при наличии специализированных машинных словарей и некоторой настройке системы на особенности того или иного типа текстов возможно получение перевода приемлемого качества, который нуждается лишь в небольшой редакторской корректировке. Чем более формализован стиль исходного документа, тем большего качества перевода можно ожидать. Самых лучших результатов при использовании машинного перевода можно достичь для текстов, написанных в техническом (различные описания и руководства) и официально-деловом стиле.

Применение машинного перевода без настройки на тематику (или с намеренно неверной настройкой) служит предметом многочисленных бытующих в Интернете шуток. Если «афроамериканца» ещё можно было сделать «чёрным», написав «black kitten», то «коту» так и не получалось сменить пол: например, female cat переводился как «самка кот».

Чаще всего подобные шутки связаны с тем, что программа не распознаёт контекст фразы и переводит термины дословно, к тому же не отличая собственных имён от обычных слов. Тот же переводчик ПРОМТ превращает «Лев Толстой» в «Lion Thick» («толстый лев»).



4. Проблема переводимости

_{Проблема переводимости связана с тем, что действительность по-разному членится разными языками. Именно, исходя из этого факта, многие лингвисты ставили под сомнение возможность перевода текстов с одного языка на другой. Наиболее ярко идея несводимости друг к другу двух картин мира, описываемых разными языками, была высказана в лингвистике В.Гумбольдтом: «Каждый язык описывает вокруг народа. Которому он принадлежит, круг, из пределов которого можно выйти только в том случае, если вступаешь в другой круг. Изучение иностранного языка можно было бы, поэтому уподобить приобретению новой точки зрения в прежнем миропонимании; … только потому, что в чужой язык мы в большей или меньшей степени переносим свое собственное миропонимание и свое собственное языковое воззрение, мы не ощущаем с полной ясностью результатов этого процесса».}

_{Нет основания, отрицать полностью мысль о непереводимости. Нет переводчика, который в своей практической деятельности не наталкивался бы на явления, не поддающиеся переводу. Да и теоретически ясно, что существуют такие категории языка, между которыми соответствия установить нельзя, следовательно, нельзя и сохранить инвариантность смысла. Важно, однако, уточнить, какие категории языка имеются в виду, когда говорят о непереводимости.}

_{Разработка правил машинного перевода с одного языка на другой поставила перед лингвистами ряд проблем, которые относятся как к переводу с различных языков и на различные языки, так и к принципам анализа текста на некотором данном языке.}



_{5. Проблема грамматических различий в языках}

Среди межъязыковых различий, обусловленных несовпадениями в организации языковой структуры, значимыми для теории перевода могут оказаться в первую очередь грамматические различия. Наиболее известный пример в этой области принадлежит Р.О.Якобсону. Ссылаясь на Ф.Боаса, Якобсон подчеркивает, что грамматическая структура (в отличие от структуры лексикона) определяет те значения, которые обязательно должны быть выражены в данном языке. В качестве примера он приводит английское предложение I hired a worker, которое не может быть точно переведено на русский язык без дополнительной информации. Поскольку в русском языке категории глагольного вида и грамматического рода имен существительных являются грамматическими (не могут остаться невыраженными), то при переводе этого предложения мы вынуждены сделать выбор между нанял и нанимал, с одной стороны, и между работника и работницу - с другой. Строго говоря, необходим и выбор между нанял или наняла, нанимал или нанимала, но информация для его осуществления обычно получается из текста достаточно легко; однако иногда такой выбор, оказывается серьезной проблемой. При обратном переводе соответствующей русской фразы (безотносительно к тому, какой из возможных вариантов Я нанял/нанимал работника/работницу был выбран) нам опять потребовалась бы дополнительная информация, так как русский перевод этой фразы не дает ответа, нанят ли этот работник до сих пор или нет (от этого зависит выбор английской глагольной формы), а также был ли какой-то определенный это работник (работница) или неважно какой (выбор определенного или неопределенного артикля). Поскольку информация, которой требуют английская и русская грамматические структуры, неодинакова, мы имеем два совершено разных набора ситуаций с возможностью того или иного выбора; поэтому цепочка переводов одного и того же изолированного предложения с английского языка на русский и обратно может, замечает Якобсон, привести к полному искажению исходного смысла (российско-швейцарский лингвист С.О.Карцевский уподоблял ситуацию обратного перевода с многократным обменом валюты по невыгодному курсу).

В самом общем виде проблему передачи грамматических категорий можно представить следующем образом: пусть в языке L1 есть некая грамматическая категория, а в языке L2 ее нет, и наоборот. Например, в английском языке есть грамматическая категория определенности-неопределенности, выражаемая артиклями, а в русском нет. Означает ли это, что этой категории всегда должен быть найден некоторый, не обязательно грамматический, аналог при переводе с английского на русский? Это разумно делать только в том случае, если значение грамматической категории оказывается коммуникативно значимым. Например, словосочетание on the table в зависимости от ситуации может переводиться и как 'на столе', и как 'на этом столе'.

В обратном случае, например при переводе с без артиклевого языка на языки, использующие артикли, при отсутствии коммуникативной значимости постановка артиклей регулируется стандартными грамматическими правилами, которые могут отличаться от языка к языку. Например, русское предложение Он студент переводится на немецкий язык как Er ist Student (без артикля вообще), а на английский He is a student (с неопределенным артиклем).



6. Решение проблем механизации перевода

_{Любой практический подход к механизации перевода ставит нас перед двойственной природой процесса перевода, обусловленной двойственной структурой языка. Естественные языки употребляют для передачи мысли одновременно две различные условные системы. Одна из них представляет собой ряд дискретных символов, слов, другая - ряд условных правил изменения слов и их комбинирования, указывающих на взаимозависимость и взаимосвязанность выраженных словами мыслей. Последние условные правила составляют область грамматики.}

_{Практическое осуществление проблемы механизации перевода осложняется тем, что между отдельными системами двух различных языков всегда наблюдаются значительные морфологические и синтаксические несоответствия. Какое-либо понятие может быть в одном языке выражено словом, а в другом - целой синтаксической конструкцией. Порой оттенок значения передается столь тонкими стилистическими средствами, что не поддается точной формулировке, необходимой для программирования привил автоматического перевода. Поэтому при переводе с языка А на язык Б точность смысла может быть утрачена, и ее восстановление должно идти путем обратного перевода - с языка Б на язык А.}

_{Такие проблемы могут быть решены с некоторым приближением; ведь и опытным переводчикам приходится порой обращаться за разъяснениями к автору переводимой статьи для того, чтобы избежать неточностей в передаче некоторых оттенков значения в переведенном тексте, недостаточно четко выраженных в подлиннике.}

_{С примером передачи невыраженных оттенков данного значения мы встречаемся при переводе английского определенного и неопределенного артиклей the, а и an, для передачи которых в русском языке не имеется соответствующих символов - слов или окончаний.}

_{Возможно, ли разработать программу операций, которая позволила бы машине «решать» вопрос о том, какая форма английского глагола должна быть употреблена для перевода вводимого возвратного глагола? Конечно, предполагается, что при любой практически применяемой форме машинного перевода никакого предварительного редактирования текста не должно быть. Факторы времени и стоимости исключают анализ каждого вводимого предложения экспертом с последующим применением этого анализа как в качестве словарной статьи, хранящейся в запоминающем устройстве, так и в качестве специальной программы для машины.}

_{При рассмотрении этой проблемы следует, прежде всего, отметить, что понимание переводчиком общего смысла предложения облегчает ему выбор нужного эквивалента. Для машины же это, разумеется, невозможно, поскольку она не может уловить общего смысла предложения, а производит только отдельные операции, на которые указывает специальный код или другие формальные признаки, как например порядок слов или пунктуация.}

_{Установление ряда машинных операций для перевода возвратных форм русских глаголов - задача, родственная по своей природе той, которую приходится разрешать при выборе соответствующего английского артикля - определенного или неопределенного. Переводчик разрешает эту задачу, принимая во внимание не только значения слов, приведенные в словаре, и грамматические характеристики предложений, но также и общий контекст. Поэтому для того, чтобы дать точный перевод, переводчик должен разбираться в научном, техническом или каком-либо другом содержании работы.}

_{Особенно трудные задачи возникают при машинном переводе предлогов и форм родительного, дательного, винительного и творительного падежей во всем разнообразии их употребления, а также при установлении соотношения между русскими и английскими глаголами с их различиями в структуре и внутреннем содержании.}

_{При практическом осуществлении машинного перевода с русского языка следует в первую очередь определить, как лучше использовать элементы сходства между русским и английским языками. Использование соотношения «один к одному», позволяющего осуществлять простую замену, даст наилучший показатель стоимости перевода одного слова.}



_{Заключение}

_{Можно сделать вывод, что полностью автоматический машинный перевод, это очень сложная задача, которую предстоит решить не только лингвистам, но и программистам, специалистам по кибернетике и многим другим представителям наук которые затрагивает эта проблема. Очень сложно смоделировать сам процесс перевода с помощью компьютерной программы. Если человек осуществляя перевод мыслит образами и исходит из того какую мысль к конечном итоге надо донести до слушателя, то научить этому программу невозможно (на данном этапе развития компьютерных технологий.}

_{Современные программы машинного перевода очень далеки от того идеала к которому стремятся их разработки. Но они уже без сомнений могут служить хорошим подспорьем переводчику в его рутинной работе. Хотя бы тем, что без проблем могут за несколько секунд сделать подстрочный перевод любого по сложности и объёму текста. Если при этом верно настроено распределение приоритетных словарей для данной тематики и направления перевода, то на выходе редакторская правка требуется минимальная (в сравнении с переводом при подключённом словаре общей лексики). Естественно полностью отдать текст в руки машины нельзя. Системы нового поколения могут «запоминать» уже переведенные однажды конструкции и впоследствии уже не требовать повторного их перевода. Системы эффективны в помощи пользователям еще и потому что есть возможность создавать «пользовательский» словарь, что существенно облегчает перевод по определенной тематике.}

_{Но все же недостатков у систем машинного перевода, по моему мнению, больше чем достоинств. Главный недостаток это, конечно же, словарь. Программа не учитывает элементарных значений слов и не предлагает их в качестве варианта при переводе. Тем самым это заставляет пользователя искать эти словоформы в словаре, что бьет по одному из основных достоинств системы, по мнению производителей, - скорости. Недостатки на уровне грамматики. Эти недостатки прослеживаются как при анализе не входном языке, так и при синтезе на выходном. Не учтены грамматические особенности входных и выходных языков, такие как, например, род существительных в русском языке и его отсутствие в английском. Система, как правило проводит еще и синтаксический анализ на входе, но если предложение не вписывается в алгоритм заданный программой, система начинает пословный перевод не обращая внимание на синтаксические связи.}

_{Рассмотрев данную проблему, я пришла к выводу, что машинный перевод в принципе возможен, но его стоит рассматривать только как «черновой» вариант перевода, который подлежит обязательному редактированию.}



_{Список используемой литературы}

· Джемс В. Перри. Практическое осуществление проблемы механизации перевода. В кн. Машинный перевод. Сб. статей. Под ред. П.С. Кузнецова. - М.: Изд-во Иностранная литература, 1957. - 315 с. С. 237-345.

· История машинного перевода. Е. Н. Филинов // Виртуальный компьютерный музей. 07.10.2002 г.

· Ревзин И.И., Розенцвейг В.Ю. Основы общего и машинного перевода. - М.: Изд-во Высшая школа, 1964. - 243 с.

· О. С. Кулагина. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, стр. 5--50. Библиография из 140 названий.

· Гращенко Л. А., Клышинский Э. С., Тумковский С. Р., Усманов З. Д. Концептуальная модель системы русско-таджикского машинного перевода // Доклады Академии наук Республики Таджикистан. -- 2011. -- том 54, № 4. -- С. 279--285.

· Комиссаров В.Н. «Современное переводоведение», ЭТС,М. 2004.с.411.

· Шаляпина З.М. «Автоматический перевод: эволюция и современные тенденции» вопросы языкознания, 1996, № 2

· Используемые интернет сайты

o http:www.langust.ru/etc/history.shtml

o http://study-english.info/article065.php

o http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B4

o http://www.krugosvet.ru/enc/gumanitarnye_nauki/lingvistika/PEREVOD.html?page=0.1

_{Размещено на Allbest.ru}

...