Система машинного перевода.

В современную эпоху НТР и информатизации общества возросла интенсивность общения между народами и странами. Однако этот процесс тормозится языковыми барьерами. Радикальным решением проблемы является создание систем автоматического перевода текстов с одних естественных языков на другие. Такие системы создаются во многих развитых странах, однако, качество автоматического перевода оставляет желание лучшего. Многие выдающиеся лингвисты вообще ставили под сомнение возможность адекватного перевода текстов с одного естественного языка на другой. Для получения на практике адекватного перевода необходимо использование экстралингвистической информации, т.е. такой, которая не содержится в переводимом тексте, но существует в виде накопленного обществом знания. Это и служит основным препятствием для полностью автоматического (Без участия человека) перевода с одного языка на другой. Поэтому, говоря о машинном переводе, мы подразумеваем лишь частично автоматизированную деятельность, в которых на разных этапах участвует человек. Поэтому перевод текстов при помощи компьютера может быть значительно облегчён и ускорен.

Человеческий перевод текстов с одних естественных языков на другое – это сложный мыслительный процесс. Он осуществляется на основе восприятия исходного текста и последующей передачи его смысла средствами выходного языка. При этом переводятся на слова и их последовательности, а понятия и мыслительные образы, порождаемые в сознании переводчика под их воздействием. Системы машинного перевода текстов предназначены для моделирования работы человека-переводчика. При этом моделируются такие единицы языка как фразеологические обороты и терминологические словосочетания и, и во вторую очередь, отдельные слова. Т.о., система машинного перевода должны быть системами фразеологического перевода. Пионером фразеологического перевода является профессор Г.Г. Белоногов 1975г. Его идеи реализованы в виде двух систем: системы русско-английского перевода (RETRANS) и системы англо-русского перевода (ERTRANS). Словарь системы содержит около миллиона словарных статей, что обеспечивает покрытие политематических текстов на 97-99% . Это самый большой в мире русско-английский машинный словарь.

С точки зрения пользователя системы машинного перевода подразделяются на три основных типа:

Информативные, предназначены для помощи тем, кому нужен доступ к информации на иностранном языке и кто готов пользоваться и грубым, но достаточно понятным переводом.

Профессиональные, которые дают лишь черновые наброски перевода для профессиональных переводчиков и тем самым освобождают их от черновой работы.

Персональные, для авторов, желающих перевести свои статьи на иностранный язык, которым они не вполне владеют. Такие системы работают в диалоге с пользователем и могут давать удовлетворительный перевод.

В последние годы всё больше применение в машинном переводе находят методы искусственного интеллекта, которые при переводе учитывают семантику (смысловое содержание) языка. Это означает, что они опираются не столько на грамматические, сколько на семантико-синтаксические категории. Однако и методы искусственного интеллекта пока не дают всей информации, необходимой для полноценного машинного перевода.