Реферат На Тему Современные Программы Переводчики
Реферат На Тему Современные Программы Переводчики
История развития машинного перевода. Классификация систем машинного перевода по Л. Чайлду: автоматический перевод, автоматизированный перевод при участии человека и при помощи компьютера. Проблема переводимости, грамматических различий в языках.
посмотреть текст работы
скачать работу можно здесь
полная информация о работе
весь список подобных работ
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Областное бюджетное профессиональное образовательное учреждение
«КУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ»
Тема: «Современные программы переводчики»
очной формы обучения группы № Д - 13
по специальности: Дизайн (по отраслям)
ПРОВЕРИЛ: преподаватель Морозова Лариса Николаевна
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
5. Проблема грамматических различий в языках
6. Решение проблем механизации перевода
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.
Машинный перево д -- процесс перевода текстов с одного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы. Так же называется направление научных исследований, связанных с построением подобных систем.
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!".
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 А втоматизированный машинн ый 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 П еревод, осуществляемый человеком с использованием компью тера
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:
§ Eurolang Optimizer французской фирмы LANT,
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.
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»).
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 г рамматических 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 пере вода
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.
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.
· 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
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
История автоматизированного перевода. Современные компьютерные программы перевода. Сфера использования машинного перевода. Формы организации взаимодействия человека и ЭВМ в машинном переводе. Интерредактирование и постредактирование машинного перевода. курсовая работа [30,0 K], добавлен 19.06.2015
Исследование современных технологий машинного перевода. Изучение классификации систем перевода. Характеристика особенностей работы с электронным словарем. Языковые инструменты Google. Программы для проверки правописания и грамматики, текстовые редакторы. реферат [917,0 K], добавлен 02.11.2014
История возникновения, эволюция машинного перевода. Основные требования к коммуникативной эквивалентности. Последовательность формальных операций в системе машинного перевода, ее концепции развития. Переводчик для офиса. Преимущества электронных словарей. презентация [455,3 K], добавлен 22.10.2013
Мировая история технологии машинного перевода как класса систем искусственного интеллекта. Классификация программ онлайн-переводчиков, поддержка функции контролируемого входного языка. Многоязычные браузеры в Интернете и перечень электронных словарей. контрольная работа [21,6 K], добавлен 03.02.2011
Перевод - процесс создания на основе исходного текста на одном языке равноценного ему в коммуникативном отношении текста на другом языке, требования к обеспечению его эквивалентности. Машинные технологии перевода; характеристика систем Translation Memory. презентация [347,8 K], добавлен 06.01.2014
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .
© 2000 — 2020, ООО «Олбест»
Все права защищены
Современные программы переводчики
Современные программы - переводчики
Реферат на тему " Современные программы - переводчики " скачать бесплатно
Современные программы переводчики
Читать реферат по Отсутствует: " Современные программы - переводчики ..."
Константинополь 2 Рим Реферат
Реферат Про Сеченова
Руки Мамы Сочинение Описание
Мап Астрахань Дипломный Отдел
Как Правильно Пишется Сочинение Или Соченение