Общее представление о машинном переводе текстов и его разновидности
Машинный перевод текстов – это процесс перевода как письменных, так и устных текстов с одного человеческого языка на другой, который осуществляется благодаря использованию специальной компьютерной программы.
Кроме, того машинным переводом может называться направление научно-исследовательской деятельности, которая связана с построением подобных систем перевода.
Выделяют несколько разновидностей систем машинного перевода, которые отличаются друг от друга в зависимости от установленной формы организации взаимодействия человека и компьютера (или другой подобной электронной вычислительной машины):
- система машинного перевода с предредактированием, которая предполагает предварительное приспосабливание человеком текста (упрощение текста и устранение потенциальных неоднозначных прочтений) для его последующей программной обработки машиной;
- система машинного перевода с интерредактированием, которая предполагает вмешательство человека в непосредственную работу системы перевода, направленное на разрешение трудных случаев;
- система машинного перевода с постредактированием, которая предполагает первоначальную переработку машиной исходного текста, вслед за чем следует исправление человеком-редактором полученного результата;
- смешанные системы машинного перевода, которые предполагают сочетание методов перечисленных выше систем.
Кроме того, разработано несколько принципиально разных подходов к построению алгоритмов, лежащих в основе проведения машинного перевода. Всего существует три подхода:
- подход, который основан на правилах (rule-based) – это традиционный подход, который используется большинством разработчиков систем машинного перевода (например, в России – ПРОМТ, в Германии – Linguatec, во Франции – SYSTRAN и др.)
- подход, который основан на статистике (Статистический подход / statistical-based) – это подход, который воплощён такими интернет-сервисами, как Переводчик Google, Яндекс.Переводчик и т.п.
- NMT подход – это машинный перевод искусственными нейронными сетями.
В настоящее время большинство систем машинного перевода являются гибридными, которые сочетают в себе как правила, так и статистику, и нейронные сети.
Достаточно часто вместо понятия «машинный перевод» специалисты используют понятие «автоматический перевод», что ни коим образом не сказывается на их общем значении. В то же время понятие «автоматизированный перевод» выражает совершенно другой смысл. Автоматизированный перевод представляет собой процесс оказания специальными компьютерными программами помощи человеку переводить тексты.
В рамках автоматизированного перевода принято различать две возможные формы взаимодействия. С одной стороны, речь идёт о частично автоматизированном переводе, который, в частности, может быть выражен в использовании переводчиком-человеком компьютерных словарей. С другой стороны, автоматизированный перевод может быть устроен как система с разделением труда. То есть компьютеру на откуп отдаётся перевод только жёстко структурированных фраз, что ликвидирует необходимость последующего исправления перевода. Все остальные фразы, которые не укладываются в выбранную схему, переводятся людьми.
История внедрения и развития машинного перевода
Впервые идея о том, чтобы использовать электронные вычислительные машины в качестве переводчиков текстов, была озвучена в США в 1947 году (вскоре после появления первых компьютеров). На практике эта идея была реализована в 1954 году в ходе проведения, так называемого, Джорджтаунского эксперимента.
Та система по современным параметрам была довольно примитивной – она состояла из словаря в 250 слов, грамматики из 6 правил, что позволяло переводить только несколько простых фраз. Однако этот эксперимент получил широкий резонанс, благодаря чему в 1954 году начались подобные исследования и в других странах мира (в Англии, СССР, ФРГ, ГДР, Франции, Китае, Японии и др.).
В середине 1960-х гг. специальная американская комиссия ALPAC указала на низкое качество текстов, переведённых машинами. Поэтому она пришла к выводу, что эта деятельность в условиях США является нерентабельной. Это дало толчок росту пессимизму, что впоследствии вылилось в снижении финансирования и зачастую к полному прекращению работ по этой тематике.
Однако постоянный прогресс вычислительной техники способствовал продолжению в ряде стран исследований. Кроме того, появление мини- и персональных компьютеров и рост международных связей стали существенным фактором в развитии машинного перевода и подъёму этой области. В 1980-е гг. сформировались сложные словарные, поисковые системы, которые направлены на работу с данными естественных языков, что привело к широкому практическому использованию переводческих систем.
В результате сложился рынок коммерческих разработок по теме машинного перевода. В России в настоящее время также существует множество коммерческих проектов машинного перевода.
Качество машинного перевода
В машинном переводе особое значение придаётся качеству переводу текста. Факторами, от которого зависит качество перевода, являются:
- тематика исходного текста;
- стиль исходного текста;
- грамматическая родственность языков;
- синтаксическая родственность языков;
- лексическая родственность языков.
Как правило, машинный перевод художественных текстов практически всегда оказывается неудовлетворительного качества. Получение перевода приемлемого качества возможно только при наличии специализированных машинных словарей. Они помогут достичь наилучших результатов, но обычно это касается лишь текстов, которые написаны в официально-деловом и техническом стиле (например, руководства, описания).
