August 21st, 2016

В 1954 году занимающему несколько комнат компьютеру IBM 701 хватило словарного запаса в 250 слов и нескольких простых правил, чтобы точно перевести 60 фраз с русского на английский. Это достижение (знаменитый Джорджтаунский эксперимент) широко освещалось в СМИ, и власти США поверили в светлое будущее - машинный перевод текстов врага на английский уже через десять лет.

Однако этого не случилось. И вот почему...

Обратимся сначала к истории.

История машинного перевода берет начало в XVII веке, когда такими философами, как Лейбниц и Декарт было выдвинуто предположение о существовании некоего кода, соединяющего между собой слова разных языков. Все предположения носили гипотетический характер, и никому не удавалось в действительности создать машину для перевода.

Первые заявления на получение патента на «переводческую машину» были поданы в середине 30-х годов ХХ века. Одно заявление было подано французским изобретателем Ж. Арцруни, просто создавшим автоматический двуязычный словарь на перфоленте. Другое было сделано советским ученым Петром Троянским, чье изобретение было более детальным. Оно включало в себя, как двуязычный словарь, так и способы работы с грамматическими ролями между двумя языками на основе Эсперанто. Данная система представляла собой три этапа: первый заключался в следующем – редактор, носитель языка, должен был связать слова исходного языка (ИЯ) в логические формы в соответствии с синтаксическими функциями; на втором этапе машина должна была «перевести» все эти формы на язык перевода (ПЯ); а на третьем этапе носитель языка перевода занимался редактированием полученного результата. Его схема оставалась неизвестной до конца 50-х годов, когда появились ЭВМ.

Первый план по созданию машин для перевода на базе компьютеров был предложен Уорреном Уивером, исследователем Фонда Рокфеллера, в его меморандуме от июля 1949 года. Данные предложения базировались на теории информации, получившей успех во время Второй Мировой войны в связи с криптографией и распространения идеи об универсальных принципах естественных языков.

Несколько лет спустя, во всех университетах США началась исследовательская деятельность, связанная с машинным переводом. 7 января 1954 года фирма IBM совместно с Джорджтаунским университетом (США) успешно осуществили первую демонстрацию новой системы машинного перевода, которая проходила в Нью-Йорке в головном офисе IBM. Результаты демонстрации были освещены в печати и привлекли большой общественный интерес. Система сама по себе была не более чем, по сегодняшним меркам, игрушечной, поскольку она использовала словарь из 250 слов и осуществила перевод с русского на английский 49 заранее отобранных предложений, имеющих химическую тематику. Однако демонстрация стимулировала распространение идеи о неотвратимости появления машинного перевода, а в частности привлечение финансирования в исследовательские институты не только на территории США, но и по всему миру.

Ранние системы использовали большие двуязычные словари и запрограммированные вручную правила, по выстраиванию на выходе слов в правильном порядке. В конечном итоге, такой способ был признан ограниченным, и развитие лингвистических наук, например, генеративной лингвистики или трансформационной грамматики, было нацелено на улучшение качества перевода.

В это время устанавливались операционные системы. Военно-воздушные силы США пользовались программой, разработанной компанией IBM и Вашингтонским университетом, в то время как комиссия по атомной энергии США и Евроатом в Италии пользовались системой, разработанной Джорджтаунским университетом. И хотя качество выхода было низким, система пользовалась популярностью среди потребителей, в связи с увеличением скорости перевода.

Вернемся к Джорджтаунскому эксперименту. Разумеется, у шоу-эксперимента, помимо научной, была и политическая сторона. Испытание советской атомной бомбы в 1949-м и запуск спутника в 1957-м показали США, что СССР не намерен уступать в научной гонке. Кроме того, чтобы понять, что вообще происходит за железным занавесом, не помешал бы быстрый перевод множества открытых и секретных документов на английский. Проект машинного перевода возник на пересечении интересов американских ученых, гражданских и военных, которые хотели читать советские научные публикации, и сотрудников разведки. Авторы проекта надеялись, что «научный русский», с его простыми фразами и ясной лексикой, позволит вычислительным машинам освоить и столь сложный, вариативный обычный русский язык.

Русские пишут!

К 1948 году на русском языке издавалось 33 процента научной литературы. На немецкий язык в золотые годы «тевтонской» науки приходилось 40 процентов. В частности, если в 1913 году русские тексты составляли 2,5 процента учитываемых Химической реферативной службой (Chemical Abstracts Service) публикаций, то в 1958-м - 17 процентов, заметно обойдя немецко- (10 процентов) и франкоязычные (5 процентов). Уже в 1944 году редактор издания предупреждал читателей о необходимости учить русский.

В конце XIX века американские ученые и инженеры научились читать по-немецки. Но кто же мог подумать, что за каких-то пять лет войны немецкий уйдет на периферию и придется осваивать таинственные кириллические символы! В 1953 году из 400 тысяч опрошенных ученых и инженеров свободно читали по-русски всего 400 человек.

Одна из перфокарт с фразой на русском

Ситуация осложнилась еще из-за политики Сталина. Борясь с «низкопоклонством перед Западом» и утечкой информации, в 1947 году в СССР закрыли все научные журналы на иностранных языках (Comptes rendus АН СССР, Acta Physicochimica и Journal of Physics of the USSR). Более того, перестали публиковать содержание журнала и резюме статей на иностранных языках - и теперь не знающие русского западные ученые даже не могли понять, чему вообще посвящены новые публикации.

С конца 1940-х и особенно после запуска советского спутника Конгресс США выделял десятки миллионов долларов на обучение русскому языку. Чтобы упростить задачу, сами исследователи выдвинули концепцию «научного» или «технического» русского, далекого от непостижимого языка Пушкина и Достоевского. Международная лексика, изобилие формул, простая грамматика должны были максимально облегчить обучение. Но особого прогресса в освоении русского не наблюдалось. Вот тут американцы и обратили свои взоры на новейшие технологии - вычислительные машины.

Машины, на помощь!

Пионером машинного перевода парадоксальным образом стал человек, далекий как от структурной лингвистики, так и от вычислительной техники - личный переводчик генерала Эйзенхауэра Леон Достер (Leon Dostert). Он родился в 1904 году во Франции. В Первую мировую, в годы германской оккупации Леон быстро выучил немецкий и был привлечен к работе в качестве переводчика. То же самое произошло, когда его родной город Лонгви заняли американцы: оценив таланты юного переводчика, офицеры оплатили его обучение в США. В 1939 году он уже был профессором французского в Джорджтаунском университете. После поражения Франции в 1940-м Достер принял американское гражданство и прошел войну в штабе Эйзенхауэра, дослужившись до полковника.

В 1945-м Достер на Международном военном трибунале в Нюрнберге фактически изобрел синхронный перевод - поскольку последовательный недопустимо удлинил бы и без того растянутый процесс. Ему принадлежит идея закрыть переводчиков в «аквариуме» и вести трансляцию речей к каждому из участников процесса индивидуально, через наушники. Все оборудование бесплатно представил приятель Достера Томас Уотсон, будущий президент IBM. Организовав аналогичную систему в ООН, Достер вернулся в университет на должность президента нового Института языков и лингвистики.

Неудивительно, что этот полиглот, судьбу которого радикально изменили две мировые войны, хотел предотвратить третью. Выступая в 1951 году на страницах ARMOR, журнала бронетанковых войск США, Достер скептически отозвался о боеспособности блока НАТО - именно из-за неспособности разноязычных солдат стран-участниц понимать друг друга.

Леон Достер

Спасение пришло с неожиданной стороны. Еще в годы войны перфокартные счетные машины IBM применялись не только для расчета траекторий снарядов и решения логистических задач, но и в криптографии. Это и навело Уоррена Уивера, сотрудника Фонда Рокфеллера, на идею машинного перевода. В 1947 году он написал письмо отцу кибернетики Норберту Винеру: «Проблему перевода можно решить как проблему криптографии. Когда я вижу статью на русском, я говорю себе: "На самом деле она написана на английском, но зашифрована странными символами, которые я декодирую"». Винер, владеющий несколькими языками, разгромил проект, указав на до сих пор не решенную проблему - у слов естественных языков, в отличие от цифр, слишком много смутных и неоднозначных значений, чтобы переводить механическим образом.

Но Уивер получал от Фонда достаточно средств, чтобы и дальше продвигать свои идеи. В 1952 году он спонсировал первую конференцию по машинному переводу, где были озвучены главные технические и философские проблемы этого проекта. Участвовал в симпозиуме и Достер - и быстро смекнул, что для успеха машинного перевода надо не спорить о фундаментальных проблемах, а сконструировать аппарат, который докажет всем осуществимость этой затеи.

Машина Достера опиралась на шесть базовых операций («правил») и, следовательно, могла переводить только предложения, где те применялись. Каждое из 250 слов лексикона кодировалось двумя числами, которые определяли бинарное дерево принятия решений. Компьютер выбирал между прямым и непрямым порядком слов, а также одним из двух словарных значений. При всей ограниченности средств результаты впечатляли: русские фразы латиницей забивались в машину (на перфокартах), и примерно через десять минут выдавался результат:

KRAXMAL VIRABATIVAYETSYA MYEKHANYICHYESKYIM PUTYEM YIZ KARTOFYELYA
Starch is produced by mechanical methods from potatoes

VYELYICHYINA UGLYA OPRYEDYELYAYETSYA OTNOSHYENYIYEM DLYINI DUGI K RADYIUSU
Magnitude of angle is determined by the relation of length of arc to radius

MI PYERYEDAYEM MISLYI POSRYEDSTVOM RYECHYI
We transmit thoughts by means of speech

Чем опасны деньги от ЦРУ

Сенсационный успех демонстрации 1954 года привлек к проектам Достера внимание ВМФ, ЦРУ и других подобных ведомств. Но силовики не спешили раскошеливаться. Тут неожиданную помощь оказал СССР. На статью о Джорджтаунском эксперименте обратил внимание отец советской кибернетики Алексей Ляпунов и вскоре создал в Математическом институте исследовательскую группу. За ним последовал Дмитрий Панов из Института точной математики и вычислительной техники, а к 1958 году машинным переводом занимались уже 79 различных учреждений.

Достер и его коллеги, указав на необходимость «догонять СССР», наконец получили щедрое финансирование - сто тысяч долларов в год. Делу помогло еще и то, что старый фронтовой приятель Достера Аллен Даллес в 1956 году возглавил ЦРУ. Для обработки информации об СССР управлению не хватало русскоязычных аналитиков, и Достер уверил Даллеса, что его машины скоро придут на помощь. За 1956-1958 годы джорджтаунская группа получила от ЦРУ около миллиона трехсот тысяч долларов (10 миллионов по курсу 2016 года). Ни один научный коллектив того времени, кроме физиков-ядерщиков, и мечтать не мог о таких суммах. В коды на перфокартах перевели почти восемь тысяч терминов органической химии. Достер также подписал контракт на перевод советских документов по атомной энергетике.

Достер и Уотсон (справа) во время Джорджтаунского эксперимента

Однако к середине 1960-х над проектом сгустились тучи. Философ Иегошуа Бар-Хиллел, первый в стране специалист по машинному переводу, пришел к выводу о его невозможности даже в будущем. Компьютер, согласно известному примеру Бар-Хиллела, не понимает различия между фразами The box in the pen (коробка в манеже) и The pen is in the box (ручка в коробке) - только человек интуитивно понимает, когда pen значит «манеж», а когда - «ручка».

В 1963 году Достеру удалось отбиться от нападок конгрессменов, которые провели специальные слушания по вопросу автоматического перевода. Но в 1964-м Комитет по прикладной лингвистике Национальной академии наук США констатировал «отсутствие прогресса» - никакого машинного перевода реальных, не адаптированных статей с русского на английский не было и в помине. ЦРУ также прекратило финансирование (без объяснения причин).

Машины - в отставку

Фактически именно сногсшибательный успех Джорджтаунского эксперимента вырыл проекту могилу. Первые фразы были слишком хороши, а переводы более сложных текстов оказались неточными, корявыми или вообще непонятными без дополнительного редактирования.

По словам Гордина, фатальной ошибкой Достера было невнимание к потребителям машинных переводов. Он ориентировался исключительно на госструктуры, которые в любой момент могли прекратить финансирование (что они и сделали).

Впрочем, проблему «тайн советской науки» в США все-таки решили, причем достаточно экономичным способом. Частные издатели создали серию журналов (например, Journal of general chemistry of the USSR), где статьи из советских журналов переводились сплошняком. Сначала эти издания нашли благодарную аудиторию среди американцев, не желающих учить русский, но уже через пару лет львиная доля тиража уходила иностранным специалистам. Ученые из Франции, Японии, Индии или Бразилии, желающие знать, что исследуется и изобретается в СССР, не учили русский, а покупали американские реферативные журналы. Так революционный прогресс советской науки и техники помог утверждению английского как монопольного международного языка ученых.

Публикация отчета в большей степени повлияла на исследования машинного перевода в США и в гораздо меньшей в СССР и Великобритании. По крайней мере, в США такого рода исследования были остановлены на целое десятилетие. В Канаде, Франции и Германии исследования все-таки продолжались. В США главными исключениями стали основатели компаний Systran (Питер Тома)

Если в 60е годы упор был на определенные языковые пары и ввод, то требованием в 70е годы стали малые затраты на системы, способные переводить ряд текстов технической и коммерческой направленности. Спрос был спровоцирован ростом глобализации и спрос на перевод в Канаде, Европе и Японии.

80-е начало 90-х годов

К 80-м годам разнообразие и число программ для машинного перевода увеличилось. Использовались такие переводческие системы, основывающиеся на технологии универсальной вычислительной машины, как Metal.

В результате увеличения пригодности микрокомпьютеров, появился рынок бюджетных программ машинного перевода. Многие компании Европы, Японии и США воспользовались данной возможностью. Системы были представлены на рынке Китая, Восточной Европы, Кореи и СССР.

В 80-е годы в Японии был большой ажиотаж, связанный с машинным переводом. С появлением компьютеров пятого поколения Япония планировала прыгнуть выше всех в области техники и программирования, проект, связанный с созданием программ для перевода с/на английский, заинтересовал многие компании (Fujitsu, Toshiba, NTT, Brother, Catena, Matsushita, Mitsubishi, Sharp, Sanyo, Hitachi, NEC, Panasonic, Kodensha, Nova, Oki).

Исследования 80-х годов основывались на переводе лингвистических единиц при помощи морфологического, синтаксического и семантического анализа.

Первые коммерческие продукты машинного перевода, нашедшие практическое использование в России, появились в середине 80-х годов. Они были реализованы на персональных компьютерах и являлись системами прямого перевода, возможности которых базировались на огромных (по сравнению с первыми системами) словарях, а не на умении анализировать и синтезировать тексты.

Современные коммерческие продукты машинного перевода предлагают отечественные фирмы:

- "Виста Текнолоджиз" и "Адвентис", образованные в 1991 г. коллективом разработчиков, выделившихся из ВИНИТИ;
- ПРОМТ, образованная в 1991 г.;
- "Медиа Лингва".

Например в словарях Retrans Vista хранятся миллионы понятий, к которым относятся не только традиционные устойчивые фразеологические обороты, но, прежде всего, словосочетания, используемые в повседневной речи. Кроме того, есть программа концептуального анализа, автоматически выделяющая из текста новые словосочетания и включающая их в словарь. Основные словари системы Retrans Vista содержат термины и фразеологические единицы по естественным и техническим наукам, экономике, бизнесу и политике. Объем политематического машинного словаря - около 3,4 млн. слов (1,8 млн. в русско-английской части, 1,6 млн. - в англо-русской), причем 20% из них являются словами, а 80% - устойчивыми словосочетаниями со средней "длиной" в 2,2 слова.

В конце 80-х годов произошел рост числа методов, используемых при машинном переводе. Система, разработанная компанией IBM, базировалась на статистическом методе. Другие группы использовали методы, основывающиеся на большом числе примеров переводов, такая техника называется машинный перевод на основе примеров. Определяющая черта обоих подходов стал недостаток семантических и синтаксических правил и опора на манипуляции с корпусами текстов.

В 90-х годах после успеха программ по распознаванию речи и ее синтеза и с развитием Verbmobil, начались разработки по переводу речи.

В результате появления бюджетных и более мощных компьютеров вырос спрос на программы машинного перевода. Именно в начале 90х годов перевод стал осуществляться не громоздкими ЭВМ, а персональными компьютерами и дисплейными терминалами. Одна из компаний, которая стояла во главе рынка ПК на тот момент были Systran.

Недавние исследования

За последние несколько лет машинный перевод пережил значительные изменения. В настоящий момент большое количество исследований ведется в области статистического машинного перевода и машинного перевода на базе примеров перевода. Сегодня немногие компании используют статистический машинный перевод в коммерческих целях, например, Microsoft (использует свою собственную патентованную статистическую программу МП для перевода статей базы). Возобновился интерес к гибридизации, исследователи совмещают синтаксические и морфологические (т. е. лингвистические) знания в статистических системах с уже существующими правилами.

источники

Лекция № 8 Тема: Назначение систем машинного перевода.

Назначение машинного перевода

Машинный перевод (МП), или автоматический перевод (АП),-интенсивно развивающаяся область научных исследований, экспериментальных разработок и уже функционирующих систем (СМП), в которых к процессу перевода с одного естественного языка (ЕЯ) на другой привлекается ЭВМ. СМП открывают быстрый и систематический доступ к информации на иностранном языке, обеспечивают оперативность и единообразие в переводе больших потоков текстов, в основном научно-технических. Работающие в промышленном масштабе СМП опираются на большие терминологические банки данных и, как правило требуют привлечения человека в качестве пред-, интер- или постредактора. Современные СМП, в особенности те, которые опираются при переводе на базы знаний в определенной предметной области, относят к классу систем искусственного интеллекта (ИИ).

Основные сферы использования МЦ

1. В отраслевых службах информации при наличии большого массива или постоянного потока иноязычных источников. Если СМП используются для выдачи сигнальной информации, постредактирование не требуется.

2. В крупных международных организациях, имеющих дело с многоязычным политематическим массивом документов. Таковы условия работы в Комиссии Европейских сообществ в Брюсселе, где вся документация должна появляться одновременно на девяти рабочих языках. Поскольку требования к переводу здесь высоки, МП нуждается в постредактировании.

3. В службах, осуществляющих перевод технической документации, сопро­вождающей экспортируемую продукцию. Переводчики не справляются в требуемые сроки с обширной документацией (так, спецификации к самолетам и другим сложным объектам могут занимать до 10000 и более страниц). Структура и язык технической документации достаточно стандартны, что облегчает МП и даже делает его предпочтительным перед ручным переводом, так как гарантирует единый стиль
всего массива. Поскольку перевод спецификаций должен быть полным и точным, продукция МП нуждается в постредактировании.

4. Для синхронного или почти синхронного перевода некоторого постоянного потока однотипных сообщений. Таков поток метеосводок в Канаде, который должен появляться одновременно на английском и французском языках.

Помимо практической потребности делового мира в СМП, существуют и чисто научные стимулы к развитию МП: стабильно работающие экспериментальные системы МП являются опытным полем для проверки различных аспектов общей теории понимания, речевого общения, преобразования информации, а также для создания новых, более эффективных моделей самого МП.

С точки зрения масштаба и степени разработанности СМП можно разбить на три основных класса: промышленные, развивающиеся и экспериментальные.

Лингвистическое обеспечение систем машинного перевода

Процесс МП представляет собой последовательность преобразований, при­меняемых к входному тексту и превращающих его в текст на выходном языке, который должен максимально воссоздавать смысл и, как правило, структуру исходного текста, но уже средствами выходного языка. К лингвистическому обеспечению СМП относится весь комплекс собственно лингвистических, металингвистических и так называемых «экстралингвистических» знаний, которые используются при таком преобразовании.

В классических СМП, осуществляющих непрямой перевод по отдельным предложениям (пофразный перевод), каждое предложение проходит последо­вательность преобразований, состоящую из трех частей (этапов): анализ -> трансфер (межъязыковые операции)->синтез. В свою очередь, каждый из этих этапов представляет собой достаточно сложную систему промежуточных преобразований.

Цель этапа анализа построить структурное описание (промежуточное представление, внутреннее представление) входного предложения, | Задача этапа трансфера (собственно перевода)-преобразовать структуру входного предложения во внутреннюю структуру выходного предложения. К этому этапу относятся и замены лексем входного языка их переводными эквивалентами (лексические межъязыковые преобразования). Цель этапа синтеза-на основе полученной в результате анализа структуры построить правильное предложение выходного языка.

Лингвистическое обеспечение стандартной современной СМП включает:

1) словари;

2) грамматики;

3) формализованные промежуточные представления единиц анализа на разных этапах преобразований.

Помимо стандартных, в отдельных СМП могут иметься и некоторые нестандартные компоненты. Так, экспертные знания о ПО могут задаваться с помощью специальных концептуальных сетей, а не в виде словарей и грамматик.

Механизмы (алгоритмы, процедуры) оперирования с имеющимися словарями, грамматиками и структурными представлениями относят к математико-алгоритмическому обеспечению СМП.

Одно из необходимых требований к современным СМП-высокая модульность. С лингвистически содержательной точки зрения это означает, что анализ и следующие за ним процессы строятся с учетом теории лингвистических уровней. В практике создания СМП различают такие уровни анализа:

Досинтаксический анализ (в него входит морфологический анализ - МорфАн, анализ оборотов, неопознанных элементов текста и др.);

Синтаксический анализ СинАн (строит синтаксическое представление предложения, или СинП); в его пределах может выделяться ряд подуровней, обес­печивающих анализ разных типов синтаксических единиц;

Семантический анализ СемАн, или логико-семантический анализ (строит аргументно-предикатную структуру высказываний или другой вид семантического
представления предложения и текст);

Концептуальный анализ (анализ в терминах концептуальных структур,отражающих семантику ПО). Этот уровень анализа используется в СМП, ориен­тированных на очень ограниченные ПО. По сути дела, концептуальная структура является проекцией схем ПО на лингвистические структуры, часто даже не на семантические, а на синтаксические. Только для очень узких ПО и ограниченных классов текстов концептуальная структура совпадает с семантической; в общем случае полного совпадения не должно быть, так как текст подробнее любых
концептуальных схем.

Синтез теоретически проходит те же уровни, что и анализ, но в обратном направлении. В работающих системах обычно реализован только путь от СинП до цепочки слов выходного предложения.

Лингвистическое разграничение разных уровней может проявляться также в разграничении используемых в соответствующих описаниях формальных средств (набор этих средств задается для каждою уровня отдельно). На практике часто задаются отдельно лингвистические средства МорфАн и совмещаются средства СинАн и СемАн. Но разграничение уровней может оставаться только содержательным при использовании в их описаниях единого формализма, пригодного для представления информации всех выделяемых уровней.

С технической точки зрения модульность лингвистического обеспечения означает отделение структурного представления фраз и текстов (как текущих, временных знаний о тексте) от «постоянных» знаний о языке, а также языковых знаний от знаний ПО; отделение словарей от грамматик, грамматик - от алгоритмов их обработки, алгоритмов « от программ. Конкретные соотношения различных модулей системы (словари-грамматики, грамматики - алгоритмы, алгоритмы - программы, декларативные - процедурные знания и др.), включая распределение лингвистических данных по уровням,- это то основное, что определяет специфику СМП.

Словари. Словари анализа, как правило, одноязычные. Они должны содержать всю информацию, необходимую для включения данной лексической единицы (ЛЕ) в структурное представление. Часто разделяют словари основ (с морфолого-синтаксической информацией: часть речи, тип словоизменения, подкласс, характеризующий синтаксическое поведение ЛЕ и т. п.) и словари словозначений, содержащие семантическую и концептуальную информацию: семантический класс ЛЕ, семантические надежи (валентности), условия их реализации во фразе и т. д.

Во многих системах разделены словари общеупотребительной и терминоло­гической лексики. Такое разделение дает возможность при переходе к текстам другой предметной области ограничиваться лишь сменой терминологических словарей. Словари сложных ЛЕ (оборотов, конструкций) образуют обычно от­дельный массив, словарная информация в них указывает на способ «собирания» такой единицы при анализе. Часть словарной информации может задаваться в процедурной форме, например, многозначным словам могут сопоставляться алгоритмы разрешения соответствующего типа неоднозначности. Новые виды организации словарной информации для целей МП предлагают так называемые «лексические базы знаний». Наличие разнородной информации о слове (называемой лексическим универсумом слова) приближает такой словарь, скорее к энциклопедии, чем к традиционным лингвистическим словарям.

Грамматики и алгоритмы. Грамматика и словарь задают лингвистическую модель, образуя основную часть лингвистических данных. Алгоритмы их обработки, 1. е. соотнесения с текстовыми единицами, относят к математико-алгоритмическому обеспечению системы.

Разделение грамматик и алгоритмов важно в практическом смысле тем, что позволяет менять правила грамматики, не меняя алгоритмов (и соответственно программ), работающих с грамматиками. Но далеко не всегда такое разделение возможно. Так, для системы с процедурным заданием грамматики и тем более С процедурным представлением словарной информации такое разделение нерелевантно. Алгоритмы принятия решений в случае недостаточной (неполнота входных данных) или избыточной (вариантность анализа) информации в больший мере эмпиричны, их формулировка требует лингвистической интуиции. Задание общего управляющего алгоритма, ведающего порядком вызова разных грамматик (если их несколько в одной системе), также требует лингвистического обоснования. Тем не менее существующая тенденция - отделить грамматики от алгоритмов так, чтобы все лингвистически содержательные сведения задавались в статической форме грамматик, а алгоритмы сделать настолько абстрактными, что они смогут вызывать и обрабатывать разные лингвистические модели.

Наиболее четко разделение грамматик и алгоритмов наблюдается в системах, работающих с контекстно-свободными грамматиками (КСГ), где модель языка- грамматика с конечным числом состояний, а алгоритм должен обеспечить для произвольно взятого предложения дерево его вывода по правилам грамматики, и если таких выводов несколько, то перечислить их. Такой алгоритм, представляющий собой формальную (в математическом смысле) систему, называется анализатором. Описание грамматики служит для анализатора, обладающее универсальностью, таким же входом, как и анализируемое предложение. Анализаторы строятся для классов грамматик, хотя учет специфических особенностей грамматики может повысить эффективность анализатора.

Грамматики синтаксического уровня - наиболее разработанная часть и с точки зрения лингвистики, и с точки зрения их обеспечения формализмами.

Основные типы грамматик и реализующих их алгоритмов:

Цепочечная грамматика фиксирует порядок следования элементов, т. е, ли­нейные структуры предложения, задавая их в терминах грамматических классов слов (артикль+существительное+предлог} или в терминах функциональных элементов (подлежащее+сказуемое);

Грамматика составляющих (или грамматика непосредственно составляющих- НСГ) фиксирует лингвистическую информацию о группировке грамматических элементов, например, именная группа (состоит из существительного, артикля,
прилагательного и других модификаторов), предложная группа (состоит из предлога и именной группы) и т. д. до уровня предложения. Грамматика строится как набор правил подстановки, или исчисление продукций вида А-»В...С. НСГ
представляют собой грамматики порождающего типа и могут использоваться как при анализе, так и при синтезе: предложения языка порождаются многократным применением таких правил;

Грамматика зависимостей (ГЗ) задает иерархию отношений элементов предложения (главное слово определяет форму зависимых). Анализатор в ГЗ основан на идентификации хозяев и их зависимых (слуг). Главным в предложении является глагол в личной форме, так как он определяет число и характер зависимых существительных. Стратегия анализа в ГЗ- сверху вниз: сначала идентифицируются хозяева, затем слуги, или снизу вверх: хозяева определяются процессом подстановки;

Категориальная грамматика Бар-Хиллела-это версия грамматики состав­ляющих, в ней только две категории - предложения S и имени п. Остальные определяются в терминах способности комбинироваться е этими главными в структуре НС. Так, переходный глагол определен как n\S, так как он сочетается с именем и слева от него, образуя предложение S.

Существует много способов учета контекстных условий: грамматики ме­таморфозы и их варианты. Все они являются расширениями КС-правил. В общем виде это значит, что правила продукций, переписываются так: А [а]->В[Ь], ... ,С [с], где малыми буквами обозначены условия, тесты, инструкции и т. д., расширяющие исходные жесткие правила и дающие грамматике гибкость и эффективность.

В грамматике обобщенных составляющих-ТСС введены метаправила, являющиеся обобщением закономерностей правил КС1.

В грамматиках расширенных сетей переходов-РСП предусмотрены тесты и условия к дугам, а также инструкции, которые надо выполнить в случае, если анализ пошел по данной дуге. В разных модификациях РСП дугам может приписываться вес, тогда анализатор может выбирать путь с наибольшим весом. Условия могут разбиваться на две части: контекстно-свободные и контекстно-зависимые.

Разновидностью РСПГ являются каскадные РСПГ. Каскад-это РСП, снабженная действием 1шшш1. Это действие вызывает остановку процесса в данном каскаде, запоминание информации о текущей конфигурации в стеке и переход к более глубокому каскаду с последующим возвратом в исходное состояние. РСП обладает рядом возможностей трансформационных грамматик. Она может использоваться и как генерирующая система.

Метод анализа с помощью граф-схемы позволяет сохранить частичные результаты и представить варианты анализа.

Новым и сразу завоевавшим популярность методом грамматического описания является лексшо-фунщиональная грамматика (ЛФГ). Она устраняет необходимость трансформационных правил. Хотя ЛФГ основывается на КСГ, проверочные условия в ней отделены от правил подстановки и «решаются» как автономные уравнения.

Унификационные грамматики (УГ) представляют собой следующий после граф-схем этап обобщения модели анализа: они способны воплощать грамматики различных видов. УГ содержит четыре компонента: пакет унификации, интерпретатор для правил и лексических описаний, программы обработки на­правленных графов, анализатор с помощью граф-схемы. УГ объединяют грамматические правила со словарными описаниями, синтаксические валентности с семантическими.

Центральной проблемой любой системы анализа ЕЯ является проблема выбора вариантов. Для ее решения грамматики синтаксического уровня дополняются вспомогательными грамматиками и методами разбора сложных ситуаций. В НС-грамматиках применяют фильтровый и эвристический методы. Фильтровый метод состоит в том. что сначала получают все варианты анализа предложения, а затем отбраковывают те, которые не удовлетворяют некоторой системе условий-фильтров. Эвристический метод с самого начала строит лишь часть вариантов, более правдоподобных с точки зрения заданных критериев. Использование весов для отбора вариантов является примером применения эвристических методов в анализе.

Семантический уровень гораздо меньше обеспечен теорией и практическими разработками. Традиционной задачей семантики считается снятие неоднозначности синтаксического анализа - структурной и лексической. Для этого используется аппарат селективных ограничений, который привязан к рамкам предложений, т. е. вписывается в синтаксическую модель. Наиболее распространенный тип СемАн основан на так называемых падежных грамматиках. В основе грамматики-понятие глубинного, или семантического, падежа. Падежная рамка глагола является расширением понятия валентность: это набор смысловых отношений, которые могут (обязательно или факультативно) сопровождать глагол и его вариации в тексте. В пределах одного языка один и тот же глубинный падеж реализуется разными поверхностными предложно - падежными формами. Глубинные падежи в принципе позволяют выходить за рамки предложения, а выход в текст означает переход к семантическому уровню анализа.

Поскольку семантическая информация в отличие от синтаксической, опирающейся в первую очередь на грамматики, сосредоточена в основном в словарях, в 80-е годы интенсивно разрабатываются грамматики, позволяющие «лексикализовать» КСГ. Ведется разработка грамматик, основанных на исследовании свойств дискурса.

40-е: первые шаги

История машинного перевода как научно-прикладного направления началась в конце 40-х годов прошлого века (если не считать механизированное переводное устройство П.П. Смирнова-Троянского, своего рода лингвистический арифмометр, изобретенный в 1933 году). В марте 1947 г. Уоррен Уивер (Warren Weaver ), директор отделения естественных наук Рокфеллеровского фонда (Rockefeller Foundation ), в переписке с Эндрю Бутом (Andrew D. Booth ) и Норбертом Винером (Norbert Wiener ) впервые сформулировал концепцию машинного перевода, которую несколько позже (в 1949 г.) развил в своем меморандуме, адресованном Фонду.

У.Уивер писал: "I have a text in front of me which is written in Russian but I am going to pretend that it is really written in English and that it has been coded in some strange symbols. All I need to do is strip off the code in order to retrieve the information contained in the text. " ("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"). Аналогия между переводом и дешифрованием была естественной в контексте послевоенной эпохи, если учитывать успехи, которых достигла криптография в годы Второй мировой войны .

Идеи Уивера легли в основу подхода к МП, основанного на концепции interlingva : стадия передачи информации разделена два этапа; на первом этапе исходное предложение переводится на язык-посредник (созданный на базе упрощенного английского языка), а затем результат этого перевода представляется средствами выходного языка.

Меморандум Уивера вызвал самой живой интерес к проблеме МП. В 1948 г. А. Бут и Ричард Риченс (Richard Richens ) 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 (последние также были тесно связаны с военной сферой). 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 1952 г. состоялась первая конференция по МП в Массачусетском технологическом университете, а в 1954 г в Нью-Йорке была представлена первая система МП - IBM Mark II , разработанная компанией IBM совместно с Джоржтаунским университетом (это событие вошло в историю как Джорджтаунский эксперимент). Была представлена очень ограниченная в своих возможностях программа (она имела словарь в 250 единиц и 6 грамматических правил), осуществлявшая перевод с русского языка на английский. Казалось, что создание систем качественного автоматического перевода вполне достижимо в пределах нескольких лет (при этом акцент делался на развитии полностью автоматических систем, обеспечивающих высококачественные переводы; участие человека на этапе постредактирования расценивалось как временный компромисс). Профессиональные переводчики всерьез опасались в скором времени остаться без работы…

50-е: первое разочарование

К началу 50-х годов целый ряд исследовательских групп в США и в 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: малый объем памяти при медленном доступе к содержащейся в ней информации, невозможность полноценного использования языков программирования высокого уровня . Другой причиной было отсутствие теоретической базы, необходимой для решения лингвистических проблем, в результате чего первые системы МП сводились к пословному (word-to-word ) переводу текстов без какой-либо синтаксической (а тем более смысловой) целостности.

В 1959 г. философ Й. Бар-Хиллел (Yohoshua Bar-Hillel ) выступил с утверждением, что высококачественный полностью автоматический МП (FAHQMT ) не может быть достигнут в принципе. В качестве примера он привел проблему нахождения правильного перевода для слова pen в следующем контексте: John was looking for his toy box. Finally he found it. The box was in the pen. John was very happy . (Джон искал свою игрушечную коробку. Наконец он её нашёл. Коробка была в манеже. Джон был очень счастлив.). Pen в данном случае должно переводиться не как "ручка" (инструмент для письма), а как "детский манеж" (play-pen ). Выбор того или иного перевода в этом случае и в ряде других обусловлен знанием внеязыковой действительности, а это знание слишком обширно и разнообразно, чтобы вводить его в компьютер. Однако Бар-Хиллел не отрицал идею МП как таковую, считая перспективным направлением разработку машинных систем, ориентированных на использование их человеком-переводчиком (своего рода "человеко-машинный симбиоз").

Это выступление самым неблагоприятным образом отразилось на развитии МП в США. В 1966 г. специально созданная Национальной Академией наук комиссия ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee) , основываясь, в том числе и 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 (в числе которых ВВС США, Комиссия США по ядерной энергии, Центр Евроатома в Италии).

60-е: низкий старт

Следующие десять лет разработка систем МП осуществлялась в США университетом Brigham Young University в Прово, штат Юта (ранние коммерческие системы WEIDNER и ALPS ) и финансировалась Мормонской церковью, заинтересованной в переводе Библии ; в Канаде группами исследователей, в числе которых TAUM в Монреале с ее системой METEO ; в Европе - группами GENA (Гренобль) и SUSY (Саарбрюкен). Особого упоминания заслуживают работа в этой области отечественных лингвистов, таких, как И.А.Мельчук и Ю.Д.Апресян (Москва), 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.

70-80-е: новый импульс

С развитием вычислительной техники в конце 70-х годов (появление микрокомпьютеров, развитие сетей, увеличение ресурсов памяти) 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 (последняя развивалась после доклада ALPAC и продолжала использоваться ВВС США и НАСА); 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 . Одновременно происходит быстрое расширение деятельности по созданию систем МП в Японии (главным образом основанных на технологии interligva , разработанной Уивером в конце 40-х гг.); в США Панамериканская организация здравоохранения (PAHO) заказывает разработку испано-английского направления (система SPANAM ); ВВС США финансируют разработку системы МП в Лингвистическом исследовательском центре при Техасском университете в Остине; группа TAUM в Канаде достигает заметных успехов в разработке своей системы METEO (которая использовалась в основном для перевода метеорологических сводок). 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 (translation memory) , работающая по принципу накопления: в процессе перевода сохраняется исходный сегмент (предложение) 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 (редактировать, отклонить или принять перевод), результат которого сохраняется системой. А в конечном итоге "не нужно дважды переводить одно и то же предложение!". В настоящее время разработчиком известной коммерческой системы, основанной на технологии TM , является система TRADOS (основана в 1984 г.) .

От 90-х к XXI веку

90-е годы принесли с собой бурное развитие рынка ПК (от настольных до карманных) и информационных технологий, широкое использование сети Интернет (которая становится все более интернациональной и многоязыкой). Все это сделало возможным, а главное востребованным, дальнейшее развитие систем МП. Появляются новые технологии, основанные на использовании нейронных сетей, концепции коннекционизма, статистических методах.

В настоящее несколько десятков компаний занимаются разработкой коммерческих систем МП, в их числе: Systran , IBM , L&H (Lernout & Hauspie), Transparent Language , Cross Language , Trident Software , Atril , Trados , Caterpillar Co., LingoWare, Ata Software ; Lingvistica b.v. и др. (подробнее о зарубежных разработчиках МП и их системах ).

Появилась возможность воспользоваться услугами автоматических переводчиков непосредственно в Сети: alphaWorks ; PROMT"s Online Translator ; LogoMedia.net ; Yahoo! Babel Fish ; InfiniT.com .

С начала 1990-х гг. на рынок систем ПК выходят отечественные разработчики.

В июле 1990 года на выставке PC Forum в Москве была представлена первая в России коммерческая система машинного перевода под названием PROMT (PROgrammer"s Machine Translation) . В 1991 г. было создано ЗАО "ПРОект МТ" , и уже в 1992 г. компания "ПРОМТ" выиграла конкурс NASA на поставку систем МП (ПРОМТ была единственной неамериканской фирмой на этом конкурсе).

В 1992 г. "ПРОМТ" выпускает целое семейство систем под новым названием STYLUS для перевода с английского, немецкого, французского, итальянского и испанского языков на русский и с русского на английский, а в 1993 г. на базе STYLUS создается первая в мире система МП для Windows . В 1994 г. вышла версия STYLUS 2.0 для Windows 3.Х/95/NT , а в 1995-1996 гг. представлено третье поколение систем машинного перевода, полностью 32-разрядных STYLUS 3.0 для Windows 95/NT , одновременно с этим успешно завершена разработка совершенно новых, первых в мире русско-немецкой и русско-французской систем МП.

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 .

В 1998 г. выпускается целое созвездие программ под новым названием PROMT 98 . Через год компания ПРОМТ выпустила два новых продукта: уникальный пакет программ для работы в Интернете - PROMT Internet , и переводчик для корпоративных почтовых систем - PROMT Mail Translator . Для корпоративных клиентов разработаны также специальные серверные решения - корпоративный сервер переводов PROMT Translation Server (PTS) и Интернет-решение PROMT Internet Translation Server (PITS) . В 2000 г. "ПРОМТ" обновила всю линию своих программных продуктов, выпустив МП системы нового поколения: PROMT Translation Office 2000, PROMT Internet 2000 и Magic Gooddy 2000 .

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

Программные продукты компании "ПРОМТ" удостоены целого ряда отечественных и зарубежных наград, подробнее .

Прошлое и будущее машинного перевода. Основные даты
Впервые опубликовано на сайте Wired

1966 ALPAC публикует отчёт по машинному переводу с выводами о том, что годы исследований в этом направлении не принесли ожидаемого результата. Это привело прекращению финансирования государством программ развития МП.

1982 Джанет и Джим Бейкер основали фирму Dragon Systems (г. Ньютон, Массачусетс).

1983 Представлена автоматическая система обработки речи (ALPS ) - первая программа МП для микрокомпьютеров.

1988 Учёные из Исследовательского центра Томаса Дж. Уотсона компании IBM возвращаются к разработке статистического метода МП, при котором сравниваются параллельные тексты и подсчитывается вероятность соответствия слов.

1990 Dragon Systems выпускает программу DragonDictate , первую систему преобразования устной речи в письменную, способную распознавать 30 тысяч слов.

DAPRA запускает программу "Системы разговорной речи" (SLS ) с целью разработки приложений, обеспечивающих голосовое взаимодействие между человеком и машиной.

1991 Появилась первая рабочая станция переводчика, объединяющая программы STAR"s Transit , IBM"s TranslationManager , Canadian Translation Services" PTT и Eurolang"s Optimizer .

1992 ART-ITL основала Консорциум исследований в области перевода с естественных языков (C-STAR ), который организует первую публичную демонстрацию телефонного перевода между английским, немецким и японским языками.

1993 В Германии идет работа над проектом Verbmobil . Исследователи сосредоточили свое внимание на переносных системах обеспечения перевода деловых переговоров с английского на немецкий и японский.

2264 "Человек глуп, как мешок опилок" , заявило Устройство 296. "Только абсолютно наивным учёным могло прийти в голову разработать технологию для понимания того, что произносят эти неопрятные куски протоплазмы. В шуме, который они производят из отверстий в голове, решительно намного меньше смысла, чем в космическом излучении" .

Составители: Кристин Демос ([email protected]) и Марк Фраунфельдер ([email protected]). 1629-2000: K. D.; 2001-2264: M. F.

Андреева Елена Владимировна

хостинг для сайтов Langust Agency 1999-2019, ссылка на сайт обязательна

В отличии от систем Автоматизированного перевода, системы Машинного Перевода производят перевод текстов в автоматическом режиме без участия человека.

Формы организации взаимодействия ЭВМ и человека при машинном переводе

* С постредактированием: исходный текст перерабатывается машиной, а человек-редактор исправляет результат.
* С предредактированием: человек приспосабливает текст к обработке машиной (устраняет возможные неоднозначные прочтения, упрощает и размечает текст), после чего начинается программная обработка.
* С интерредактированием: человек вмешивается в работу системы перевода, разрешая трудные случаи.
* Смешанные системы (например, одновременно с пред- и постредактированием).
* Частично автоматизированный перевод: например, использование переводчиком-человеком компьютерных словарей.
* Системы с разделением труда: компьютер обучен переводить только фразы жёстко заданной структуры (но делает это так, чтобы исправлять за ним не требовалось), а всё не уложившееся в схему отдает человеку.

В англоязычной терминологии различаются термины machine translation (MT, полностью автоматический перевод) и machine-aided или machine-assisted translation (MAT, автоматизированный перевод); если же надо обозначить и то, и другое, пишут M(A)T.

История машинного перевода

Мысль использовать ЭВМ для перевода была высказана в 1946 году, сразу после появления первых ЭВМ. Первая публичная демонстрация машинного перевода (так называемый Джорджтаунский эксперимент) состоялась в 1954 году. Несмотря на примитивность той системы (словарь в 150 слов, грамматика из 6 правил, перевод нескольких простых фраз), этот эксперимент получил широкий резонанс: начались исследования в Англии, Болгарии, ГДР, Италии, Китае, Франции, ФРГ, Японии и других странах; в том же 1954 году и в СССР.

К середине 1960-х в США для практического использования были предоставлены две системы русско-английского перевода:

* MARK (в Департаменте иностранной техники ВВС США);
* GAT (разработка Джорджтаунского университета, использовалась в Национальной лаборатории атомной энергии в Окридже и в центре Евратома в г. Испра, Италия).

Однако созданная для оценки подобных систем комиссия ALPAC пришла к выводу, что в силу низкого качества машинно переведённых текстов эта деятельность в условиях США нерентабельна. Хотя комиссия рекомендовала продолжать и углублять теоретические разработки, в целом её выводы привели к росту пессимизма, снижению финансирования, часто к полному прекращению работ по этой тематике.

Тем не менее, в ряде стран исследования продолжались, чему способствовал постоянный прогресс вычислительной техники. Особенно существенным фактором стало появление мини- и персональных компьютеров, а с ними всё более сложных словарных, поисковых и т. п. систем, ориентированных на работу с естественноязыковыми данными. Росла и необходимость в переводе как таковом ввиду роста международных связей. Все это привело к новому подъёму этой области, наступившему примерно с середины 1970-х. В 1980-е наступило время широкого практического использования переводческих систем, сложился рынок коммерческих разработок по этой теме.

Впрочем, мечты, с которыми род людской взялся полвека назад за задачу машинного перевода, в значительной мере остаются мечтами: высококачественный перевод текстов широкой тематики по-прежнему недостижим. Однако несомненным является ускорение работы переводчика при использовании систем машинного перевода: по оценкам конца 1980-х, до пяти раз.

В настоящее время существует множество коммерческих проектов машинного перевода. Одним из пионеров в области машинного перевода была компания Systran. В России большой вклад в развитие машинного перевода внесла группа под руководством проф. Р. Г. Пиотровского (Российский государственный педагогический университет им. Герцена, Санкт-Петербург).

Качество перевода

Качество перевода зависит от тематики и стиля исходного текста. 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 бродящих по Интернету шуток. Из пространных примеров наиболее известен текст «Гуртовщики Мыши» (перевод компьютерной документации программой Poliglossum на основе медицинского, коммерческого и юридического словарей); из кратких - фраза «My cat has given birth to four kittens, two yellow, one white and one black», которую программа ПРОМТ превращает в «Мой кот родил четырёх котят, два жёлтых цвета, одно белое и одного афроамериканца».

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. Та же программа ПРОМТ превращает «bra-ket notation» в «примечание Кети лифчика», «Lie algebra» - в «алгебру Лжи», «eccentricity vector» - в «вектор оригинальности» и т. п.

Обзор продуктов

С возникновением письменности люди получили мощный инструмент для сохранения знаний и для коммуникации. Первые письмена, дошедшие до нас на стенах храмов и гробниц, повествуют о деяниях царей и полководцев, происшедших много веков назад. Кроме того, люди записывали результаты хозяйственной деятельности, для того чтобы успешно торговать, собирать налоги и т.д.

Чтобы облегчить письменное общение между народами были созданы первые словари. Один из таких словарей был написан шумерскими жрецами на глиняных табличках. Каждая табличка была поделена на две равные части. С одной стороны записывалось шумерское слово, а с другой - аналогичное по значению слово на другом языке, иногда с кратким пояснением. С тех времен до наших дней структура словарей практически не изменилась.

С появлением персонального компьютера стали создаваться электронные словари, облегчившие поиск нужного слова и предложившие множество новых полезных функций (озвучивание слова, поиск синонимов и т.д.).

Технология машинного перевода постепенно совершенствовалась. И если качество и скорость перевода первых систем оставляли желать лучшего, то теперь компьютер действительно может связно переводить текст с одного языка на другой. А более современные системы с приемлемым качеством переводят 1 страницу текста за 1 секунду.

Кому и зачем нужен машинный перевод

В последнее время активно обсуждаются возможности и перспективы технологий машинного перевода (MП). В дискуссиях принимают участие как профессиональные переводчики, так и производители систем МП. Попробуем оценить возможности МП, опираясь на опыт применения реальных систем.

Справедливости ради следует отметить, что в обозримом будущем машинная технология не сможет полностью заменить переводчика-человека. По качеству перевода программы МП не смогут состязаться с человеком. Однако с помощью подобных программ можно существенно повысить эффективность труда переводчика.

Основываясь на формальном описании языков, программа анализирует текст на одном языке, а затем синтезирует фразу на другом. Алгоритмы анализа и синтеза, как правило, довольно сложны и управляются словарной информацией, приписанной лексическим единицам в словарях системы как для языка исходного текста, так и для языка его перевода.

Где же находят применение системы МП? Во-первых, программы-переводчики могут быть использованы для быстрого перевода текста в целях понимания его смысла. Конечно, по качеству машинный перевод не может сравниться с переводом, сделанным человеком, но зато пользователь получает ответ «здесь и сейчас». Кроме того, с помощью систем МП можно читать информацию, размещенную на зарубежных сайтах, а также понять текст присланного письма, написанного на французском, немецком, японском или ином языке.

Помимо этого системы МП могут быть использованы для решения задач профессионального перевода и значительно повысить эффективность работ. Сравним оба способа - традиционный и машинный. Традиционный перевод обычно включает несколько этапов: перевод, редакторская правка, верстка, корректура. При этом в целях ускорения перевод, как правило, выполняют несколько переводчиков. Вследствие этого возникает проблема единой терминологии и единого стиля перевода, что увеличивает затраты на редакторскую правку. Кроме того, значительные усилия приходится тратить на переверстку документа.

Что дает применение систем МП и где оно наиболее целесообразно? Системы МП, используя для перевода общую словарную базу, в значительной степени минимизируют затраты на поддержание единой терминологии, а следовательно, на редакторскую правку. При этом технический редактор получает от системы МП перевод, выполненный в едином стиле. Таким образом, использование систем машинного перевода наиболее эффективно для организации технологического процесса по переводу больших массивов однотипных документов в сжатые сроки с обеспечением единства терминологии и стиля по всему массиву документов.

Возможность применения системы МП определяется ее способностью адаптироваться к переводу документов различной тематики. Качество получаемого перевода в значительной степени зависит от настройки. Помимо общелексического словаря должны использоваться специализированные словари, отражающие как тематику перевода, так и специфику конкретных документов. Кроме того, качество переводов зависит от возможности создания переводчиком собственных пользовательских словарей, которые должны включать терминологию, характерную для данной документации, а также часто встречающиеся обороты/фразы/выражения (микросегменты), перевод которых не может быть формальным. Подобная настройка гарантирует качество, при котором применение МП становится эффективным для решения задач «промышленного» перевода.

Для оценки эффективности использования систем МП компания ПРОМТ предоставила свою систему PROMT 2000 Translation Office центру переводов ЛОНИИС. Эксперимент показал, что использование МП позволяет сократить суммарное время выполнения проекта примерно в 2 раза.

Следует отметить и ряд ограничений на использование систем МП. Не имеет смысла переводить с помощью программы-переводчика художественные тексты, пословицы и поговорки. Небольшие по объему тексты различной тематики также лучше переводить традиционным способом.

PROMT Translation Office 2000

PROMT Translation Office 2000 (далее - PROMT) ценой 300 долл. - это набор профессиональных инструментов, обеспечивающий перевод с основных европейских языков на русский и обратно. С его помощью можно не только переводить, но и редактировать перевод и работать со словарями всех языковых направлений одновременно.

В PROMT входят следующие коллекции словарей:

• «Легкая промышленность» (180 долл.);
• «Тяжелая промышленность» (180 долл.);
• «Коммерция» (99 долл.);
• «Наука» (120 долл.);
• «Техника» (199 долл.).

Для обеспечения высокого качества перевода в системе PROMT предусмотрена возможность настройки на перевод конкретного текста - посредством подключения специализированных предметных словарей, поставляемых отдельно, а также создания собственных пользовательских словарей. Удобным средством настройки системы является также возможность выбора тематики документа: какие словари подключать, какие слова оставить без перевода и как обрабатывать специальные конструкции типа электронного адреса, даты и времени.

Система PROMT включает следующие модули:

• PROMT- профессиональная среда для перевода;
• Dictionary Editor - средство для пополнения и редактирования словарей систем машинного перевода семейства PROMT;
• PROMT Electronic Dictionary - электронный словарь, предоставляющий пользователю широкие возможности доступа к лексико-грамматической информации, собранной в специализированных словарях семейства PROMT. Может быть использован при любой работе с текстами (например, для быстрого получения информации о переводных эквивалентах данного слова или словосочетания);
• WebView - браузер, позволяющий получить синхронный перевод HTML-страниц при навигации в Интернете. WebView содержит два окна для отображения HTML-страниц: верхнее отображает исходную страницу, полученную из Интернета, нижнее - ее перевод с сохранением ссылок, картинок, вставленных объектов и т.д. Осуществлять переход по ссылкам можно как в верхнем окне, содержащем исходный текст, так и в нижнем, содержащем перевод;
• SmarTool - инструмент, реализующий функции перевода в приложениях Microsoft Office 97 (Word, Excel) и Microsoft Office 2000 (Word, Excel, PowerPoint, FrontPage, Outlook). Меню и инструментальная панель перевода встраиваются во все основные приложения Microsoft Office 2000 и Microsoft Office 97, что позволяет получить перевод открытого документа непосредственно в этих приложениях;
• QTrans - программа, предназначенная для быстрого перевода неформатированного текста. С ее помощью можно легко и быстро перевести текст, текстовый файл или буфер обмена (Clipboard). Для улучшения качества перевода можно выбрать подходящую тематику, подключить специализированные словари и зарезервировать слова;
• Clipboard Translator - программа, предназначенная для быстрого перевода текста, предварительно скопированного в буфер обмена. Текст может быть скопирован из любого Windows-приложения (Help, Notepad, Word, Word Perfect, PageMaker и др.);
• «Интегратор» - средство доступа ко всем приложениям пакета.

Перевод документа в системе PROMT

Меткой отмечен текущий абзац исходного текста и перевод этого абзаца (текущим из них является тот, в котором в данный момент установлен курсор).

Все документы, с которыми работает программа PROMT, появляются в окнах документов. Одновременно могут быть открыты несколько документов - каждый в своем окне (рис. 4 , ).

Выполненный перевод можно уточнить, воспользовавшись электронными словарями, разработанными другими фирмами (если они, конечно, установлены на вашем компьютере). Могут быть использованы электронные словари:

• Lingvo 6.0 (программа фирмы ABBYY);
• «Контекст 3.0» (программа фирмы «Информатик»);
• «МультиЛекс 1.0, 2.0, 3.0» (программа фирмы «МедиаЛингва»);
• PROMT Electronic Dictionary 1.0 (программа фирмы ПРОМТ).

При переводе система PROMT не использует электронные словари других производителей. Поэтому, если какого-либо слова нет в словарях системы PROMT или вас не устраивает перевод какого-либо слова или словосочетания, можно вызвать электронный словарь и воспользоваться им как справочным.

Для перевода HTML-документов в комплект поставки входит браузер WebView.

Последовательность действий при выполнении перевода

1. Откройте файл с исходным текстом или создайте новый документ (новый текст можно набрать непосредственно в окне PROMT).
2. Проверьте разбивку текста на абзацы (после перевода форматирование по абзацам сохранится).
3. Проверьте орфографию и отредактируйте исходный текст, если это необходимо.
4. Выберите шаблон тематики, подходящий для перевода данного текста (шаблон тематики для данного направления перевода - это набор словарей и список зарезервированных слов; он устанавливается для повышения качества перевода).
5. Уточните тематику документа, настроив ее компоненты:
   • подключите словари, которые будут использоваться при переводе текста. Если не подключен ни один словарь, при переводе будет использоваться только общелексический генеральный словарь;
   • зарезервируйте слова, которые в тексте перевода должны оставаться на языке исходного текста;
   • подключите препроцессор, если хотите отменить перевод некоторых конструкций, например адресов электронной почты, имен файлов, а также выбрать форму представления даты и времени в тексте перевода;
   • отметьте абзацы, не требующие перевода.
6. Переведите текст (сразу весь документ или по абзацам).
7. Введите незнакомые слова в свой пользовательский словарь, если хотите, чтобы они в дальнейшем переводились.
8. Воспользуйтесь электронным словарем для уточнения значений слов.
9. Сохраните результаты перевода.

Системные требования

• IBM PC-совместимый компьютер с процессором P166 или выше;
• 32 Мбайт оперативной памяти;
• примерно 160 Мбайт на жестком диске (для системы со всеми компонентами);
• видеоадаптер SVGA или лучшего разрешения;
• устройство для чтения компакт-дисков CD-ROM (для инсталляции);
• мышь или совместимое устройство;
• ОС: Windows 98 (русская версия или панъевропейская с поддержкой русского языка и русскими региональными установками), или Windows NT 4.0 SP3 (или выше) с поддержкой русского языка и русскими региональными установками, или Windows 2000 Professional (с поддержкой русского языка и русскими региональными установками);
• Microsoft Internet Explorer 5.x (входит в поставку).

• IBM PC-совместимый компьютер с процессором PII-300 или выше;
• 64 Мбайт оперативной памяти

Перевод документа в системе «Сократ Персональный»

Вид главного окна программы показан на рис. 6 .

При первом запуске основное окно программы по умолчанию открывается на закладке «Переводчик». Перевод текста, набранного в окне программы: набрав текст в верхнем окне закладки «Переводчик» и нажав кнопку кнопку «Перевести» на панели инструментов или в меню «Перевод», в нижнем окне закладки вы получите перевод текста.

Для того чтобы воспользоваться словарем (рис. 7), достаточно щелкнуть мышью на соответствующей закладке. Кроме того, окно словаря может быть вызвано при помощи горячих клавиш.

С помощью словаря вы можете получить перевод искомого слова следующими способами:

• набрать слово в поле ввода, расположенном в верхнем правом окне словаря. Перемещение по словарной базе осуществляется по мере ввода букв, до тех пор пока не будет получено максимально возможное совпадение;
• вставить слово в поле ввода из буфера обмена. В этом случае будет осуществлен быстрый переход к слову, максимально совпадающему с введенным;
• выбрать ранее переведенное слово из окна истории поля ввода, после чего будет осуществлен быстрый переход к тому слову, которое имеет максимально возможное совпадение с введенным;
• выделить слово в другом приложении и, удерживая клавишу Shift, щелкнуть по выделению правой кнопкой мыши. Во всплывающем окне появится перевод выделенного слова;
• использовать сочетание горячих клавиш, предварительно поместив необходимое слово в буфер обмена.

Перевод слов или текста из других приложений

В системе «Сократ Персональный 4.0» предусмотрена возможность работы с переводчиком и словарем в других приложениях без выхода из них. Перевод осуществляется во всплывающем окне.

Для того чтобы получить перевод текста из другого приложения (например, текстового редактора), необходимо выделить подлежащий переводу текст и, удерживая клавишу Shift, щелкнуть по выделению правой кнопкой мыши. Появится всплывающее окно, содержащее перевод выделенного фрагмента.

Для того чтобы получить перевод слова из другого приложения, необходимо выделить интересующее вас слово и, удерживая клавишу Shift, щелкнуть по выделению правой кнопкой мыши. Появившееся всплывающее окно будет содержать перевод выделенного слова.

При необходимости из этого окна можно перейти непосредственно на закладку «Словарь», воспользовавшись гиперссылкой всплывающего окна.

Системные требования

Минимальная конфигурация компьютера:

• IBM PC-совместимый компьютер с процессором Pentium 90 или выше;
• Операционная система Windows 98/Me или Windows NT/2000;
• 32 Мбайт оперативной памяти;
• 16 Мбайт свободного места на жестком диске.

Результаты тестирования PROMT Translation Office 2000 и «Сократ Персональный 4.0»

Для сравнения качества и скорости перевода двух систем были выбраны несколько фрагментов текстов на русском и английском языках: отдельные фразы, новости от компаний, отрывки из Библии, «законы Мерфи», технический, медицинский, юридический тексты. Оценки выставлялись по 10-балльной шкале. После этого было проведено сравнение результатов перевода с английского языка на русский и наоборот (табл. 1).

Следует отметить, что PROMT Translation Office 2000 и «Сократ Персональный 4.0» - продукты, предназначенные для решения разных задач. PROMT Translation Office 2000 - это профессиональная система МП, с помощью которой гораздо эффективнее переводить большие объемы информации. Кроме того, в системе PROMT грамотно реализованы грамматические правила того или иного языка. Поэтому качество перевода весьма высокое. Недостатками системы PROMT являются высокие требования к аппаратным ресурсам и значительное время перевода при подключении нескольких дополнительных словарей.

«Сократ Персональный 4.0» - это система автоматического перевода, которая помогает быстро и легко получить перевод непонятной фразы или термина. Ее основное назначение - быть всегда под рукой.

Перевести с помощью «Сократ Персональный 4.0» короткое письмо или фразу из текста гораздо проще и быстрее, чем с помощью системы PROMT. Однако для перевода большого объема текста целесообразно воспользоваться PROMT Translation Office 2000.

Lingvo 7.0

Lingvo 7.0 - это мощный профессиональный словарь, очень удобный для пользователя. Нажмите горячую клавишу в любом Windows-приложении - и на экране появится самый полный перевод слова из всех словарей, подключенных к системе. Грамматические комментарии на любое слово, озвучивание наиболее важных слов, проверка правильности написания, возможность создания собственных словарей - всё это предлагает ABBYY Lingvo 7.0 (рис. 9). Lingvo 7.0 содержит более 1,2 млн. слов и словосочетаний в 18 общих и специализированных словарях.

При запуске Lingvo на экране появляется главное окно (рис. 10). В строке ввода пользователь может набрать нужное слово. По мере набора программа будет искать наиболее подходящее слово. Нажав клавишу ввода или пиктограммку «Перевести текст», пользователь увидит окно карточки, в которой находится словарная статья выбранного (найденного при поиске) слова (рис. 11).

Если вы читаете справочный раздел какой-либо программы, работаете с текстовым редактором, браузером или любым другим Windows-приложением, выделите слово или несколько слов в тексте и нажмите клавиши Ctrl+Ins+Ins. Или просто перетащите (drag-and-drop) слово в строку ввода. При этом активизируется главное окно Lingvo и откроется карточка с переводом выделенного слова. Если таких карточек много, появится окно «Перевод», содержащее слова и словосочетания из запроса.

Для того чтобы вставить перевод в редактируемый текст, выделите перевод в карточке и нажмите Ctrl+Ins. Переключитесь на окно текстового редактора и проделайте операцию «Вставить». Также можно перетащить перевод на окно вашего текстового редактора.

При переводе с английского языка на русский не всегда очевидно, имеем мы дело со словами, которые можно переводить независимо, или со словосочетанием, которое переводится как целое. В решении этой проблемы помогает функция «Перевести текст из строки», позволяющая найти в переводимом фрагменте устойчивые словосочетания, для которых есть отдельные словарные статьи. Оставшиеся непереведенными фрагменты можно попытаться отыскать в примерах с помощью функции полнотекстового поиска, устанавливая нужные опции (и/или, с учетом порядка или без учета и т.д.)

При переводе с русского языка на английский выделение сочетаний и грамматических конструкций не представляет труда, и если данных сочетаний нет в словаре, можно сразу же обратиться к функции полнотекстового поиска. Результаты поиска позволяют оценить, как переводится интересующее вас выражение в реальных примерах.

Основные особенности Lingvo:

• перевод 1,2 млн. слов и словосочетаний;
• 18 общих и специализированных словарей (2 медицинских и 2 юридических словаря в Lingvo 7.0 - новые);
• современная лексика;
• вызов словаря из любого Windows-приложения;
• совершенная система поиска;
• 5 тыс. английских слов озвучено диктором из Оксфорда;
• возможность создания собственных пользовательских словарей;
• 23 бесплатных пользовательских словаря на http://www.lingvo.ru/ ;
• подробные толкования и объяснения употребления слов;
• современные лингвистические технологии;
• новые дополненные версии общих и специализированных словарей.

Системные требования

Минимальная конфигурация компьютера:

• IBM PC-совместимый компьютер с процессором Pentium 133 или выше;
• операционная система Windows 95/98/Mе, Windows 2000/Windows NT 4.0 (SP3 или выше);
• 16 Mбайт оперативной памяти для Windows 95/98/Mе, 32 Mбайт оперативной памяти для Windows 2000/Windows NT 4.0;
• от 85 до 265 Мбайт свободного пространства на жестком диске;
• дисковод 3.5” и CD-ROM-устройство, мышь;
• Microsoft Internet Explorer 5.0 и выше (дистрибутив ABBYY Lingvo 7.0 включает в себя Microsoft Internet Explorer 5.5 - при его установке потребуется дополнительно от 27 до 80 Мбайт);
• звуковая плата, совместимая с операционной системой; наушники или колонки (рекомендуется).

Контекст 4.0

«Контекст 4.0» - это система электронных словарей, включающая в себя развитую программную оболочку и обширный набор словарей - как общей лексики, так и специализированных. Уникальное свойство «Контекста» - учет морфологии поддерживаемых языков. Благодаря этому «Контекст» переводит слова и словосочетания в любой грамматической форме. Наиболее полно в «Контексте» представлены англо-русские и русско-английские словари. Библиотека «Контекста» новой версии расширена англо-французским, англо-немецким, англо-испанским, англо-итальянским, англо-португальским, англо-сербским и англо-хорватским словарями.

Словари «Контекста» являются двусторонними. Программа осуществляет перевод с одного языка на другой и обратно без какой-либо специальной настройки. Поиск перевода может быть осуществлен как по всем словарям, входящим в комплект, так и по конкретному словарю. При этом набор активных (участвующих в поиске) словарей, а также порядок поиска по ним можно легко изменять.

Работать с «Контекстом» можно набирая в специальное поле ввода интересующее пользователя слово или словосочетание (рис. 12).

Удобно работать с «Контекстом» и из приложений Windows. Перевод осуществляется методом drag-and-drop или через буфер обмена. В настройках можно указать горячую клавишу или включить опцию запуска перевода при помещении текста в буфер обмена.

Для пользователей, работающих в редакторе MS Word, реализована возможность вызова «Контекста» из самого редактора. Для этого следует нажать на иконку «Контекста», находящуюся на панели инструментов MS Word, причем пользователю не нужно выделять слово или словосочетание в тексте. «Контекст» переведет слово, на котором стоит курсор и заодно проверит несколько слов справа и слева, не входят ли они в состав словосочетания.

«Контекст» комплектуется словарями по заказу пользователя. Если пользователь купил оболочку и некоторые словари, он может докупить любые другие понадобившиеся ему словари.

4-я версия «Контекста» обладает рядом интересных возможностей, которых не было в предыдущих версиях. Например, словарь осуществляет поиск в частичных словосочетаниях. При этом все словосочетания, коэффициент релевантности которых по отношению к строке поиска больше заданного порогового значения, выдаются в окно перевода (рис. 13 , ).

Появилась новая функция быстрого набора (Fast Typing). При вводе слова пользователь получает подсказки близких слов из текущего словаря с учетом уже введенных символов (рис. 15). Далее пользователь может выбрать из списка или продолжить набор самостоятельно.

Для совместной работы словарей на разных языках наряду с автоматическим определением добавлена функция выбора языка (рис. 16).

В новой версии появилась возможность добавления и редактирования словарных статей, что делает работу системы словарей более гибкой. В предыдущей версии «Контекста» была реализована возможность работы со словарем пользователя. Новая версия программы «Контекст» позволяет заводить несколько словарей и редактировать их. Словари пользователя и стандартные словари, и словари пользователя являются равноправными в системе словарей «Контекста». Формат статьи словаря пользователя приближен к формату стандартного словаря, то есть к обычному книжному формату. В статью могут входить как слова и выражения, так и примеры использования слов в составе устойчивых выражений и толкования (

МультиЛекс 3.5

«МультиЛекс 3.5» - это электронный словарь, в состав которого входят электронные версии известных печатных словарей. В оболочке «МультиЛекс 3.5 Английский» выпускаются самые разные англо-русские и русско-английские словари (Новый англо-русский словарь В.К. Мюллера, англо-русский/русско-английский словарь О.С.Ахмановой, русско-английский словарь под ред. А.И.Смирницкого). Планируется выпуск технической, медико-биологической, экономико-юридической и других коллекций.

«МультиЛекс 3.5 Английский» позволяет пользователю постепенно подобрать для себя оптимальный набор словарей, которые и будут работать вместе.

Особенности словаря «МультиЛекс»:

• удобство и простота в использовании;
• озвучивание большого количества словарных статей;
• быстрый доступ к важным статьям: при помощи закладок можно отметить важные для вас словарные статьи, а затем обращаться к ним напрямую;
• функция «быстрого набора» - при наборе слова возникает список похожих слов, из которых пользователь может выбрать слово для перевода, не набирая его целиком;
• перевод слова или фразы и перенос результатов перевода в Windows-приложение через буфер обмена или drag-and-drop;
• ввод примечаний: при коллективной работе важно соблюдать единство терминологии. Здесь придет на помощь механизм примечаний - к любой словарной статье вы можете написать свои примечания;
• словарь пользователя.

Окно «МультиЛекс» содержит рамку окна, строку меню, под которой расположены панель словарей, панель инструментов и строка поиска. Под строкой поиска находится собственно рабочая область окна «МультиЛекса» .

Рабочая область по вертикали разделена на две части: панель заголовков статей (левая) и панель текста словарной статьи (правая). Границу между панелями можно передвигать вправо-влево.

Левая панель содержит список заголовков статей того словаря, который показывается в панели словарей при помощи пиктограммы в виде открытой книги (используется для просмотра заголовков словарных статей). Правая панель всегда показывает словарную статью, соответствующую заголовку, выделенному в правой панели. Словарная статья начинается с заголовка, за которым следует его транскрипция. Далее указывается часть речи, даются возможные переводы, пояснения, примеры.

Панель словарей позволяет выбрать нужный словарь. Каждому словарю соответствует своя пиктограмма, принимающая три различных состояния: закрытая книга, полуоткрытая книга или открытая книга. Форма значков показывает, какой из словарей сейчас открыт и в каких словарях в результате последнего поиска было что-либо найдено.

Если значок словаря изображает открытую книгу (блокнот) - данный словарь сейчас открыт, полуоткрытую книгу (блокнот) - данный словарь сейчас не открыт, но в нем содержится информация, соответствующая вашему запросу, а если пиктограмма изображает закрытую книгу (блокнот) - данный словарь закрыт и нужной вам информации в нем нет.

В июле 2001 года вышла новая версия словаря «МультиЛекс 3.5 Английский Популярный» (англо-русский, русско-английский словарь общей лексики под редакцией О.С. Ахмановой и Е.А.М.Уилсон). Он содержит более 40 тыс. словарных статей.

Версия 3.5 обладает рядом достоинств, которые вы не найдете в предыдущей версии:

• возможность доустановки словарей. Купив любой английский словарь (версии не ниже 3.5), вы сможете легко встроить его в ваш «МультиЛекс». Планируется выпуск технической, медико-биологической, экономико-юридической и других коллекций;
• всплывающий перевод. В «МультиЛекс 3.5» предусмотрена поддержка перевода по горячим клавишам из любого приложения, поддерживающего Clipboard. Для этого просто выделите слово, нажмите соответствующую функциональную клавишу (по умолчанию F10) - и на экране появится окно с переводом. Перевод в окне является гиперссылкой. Если необходима более полная информация по интересующему вас слову, нажатием на левую кнопку мыши вызовите «МультиЛекс» с уже готовыми вариантами перевода запрашиваемого слова. Окно всплывающего перевода можно установить поверх всех окон, выбрав соответствующий пункт в контекстном меню, которое становится доступным при нажатии на правую кнопку мыши по иконке «МультиЛекс» (в правом нижнем углу экрана). Подобную же функцию выполняет кнопка в левой части окна «всплывающего перевода». С помощью этой кнопки вы можете «прикрепить» полученный перевод в любом месте своего экрана;
• звуковая плата, совместимая с операционной системой, наушники или колонки (рекомендуется).

Резюме

В заключение несколько слов о личном опыте использования систем машинного перевода и словарями.

Три года назад я использовал систему машинного перевода для подготовки отчета западному работодателю. Несколько человек, которые занимались офшорным программированием, писали программу навигационного приемника. К сожалению, мало кто из группы владел английским настолько, чтобы описать результаты своей работы на языке заказчика. В связи с этим возникла необходимость перевода отчетов, составленных на русском языке. Именно тогда мне в голову пришла идея опробовать систему машинного перевода Stylus (первые версии систем компании ПРОМТ назывались именно так). Эта попытка оказалась очень удачной: я перевел 140-страничный документ раза в три быстрее, чем планировал. Конечно, перевод, выполненный программой, был не идеален. Мне пришлось много и долго его редактировать. Но выигрыш налицо.

С того времени при переводе текстов объемом более 10 страниц я всегда пользуюсь системами машинного перевода.

Эту историю я рассказал своему другу-предпринимателю. Тогда он начинал торговать обувью и налаживал связи с немецкими поставщиками. Он также купил подобную систему и до сих пор успешно переписывается с немцами по электронной почте (ни английского, ни немецкого он не знает). Написав письмо по-русски, он переводит его на немецкий и отсылает, а полученный ответ переводит на русский. И все довольны. В итоге мой друг на днях открывает уже пятый обувной магазин в Москве.

С электронными словарями я ознакомился еще раньше, когда у меня возникла необходимость читать зарубежные книги и журналы по техническим дисциплинам со специфической лексикой. Технические электронные словари, словари по телекоммуникациям и информатике позволили мне сохранить много времени и сил. Спасибо Lingvo!

Надеемся, что мой рассказ о новых системах машинного перевода и словарях поможет вам эффективно организовать свою работу и в конечном итоге добиться успеха.

Редакция благодарит за помощь в подготовке статьи: Александра Андреева, компания ПРОМТ; Андрея Соколова, компания «Информатика»; Анастасию Савину, компания ABBYY; Константина Конина и Наталью Талпы, компания «МедиаЛингва»; Алексея Буханова, компания «Арсеналъ».

КомпьютерПресс 9"2001