По режиму перевода. Можно выделить два основных режима перевода: автоматический пакетный (подстрочечный) и интерактивный (режим "запрос — ответ")

5. По режиму перевода. Можно выделить два основных режима перевода: автоматический пакетный (подстрочечный) и интерактивный (режим "запрос — ответ").

В первом случае программа вызывается с указанием имени текстового файла, который необходимо перевести, или маски для целой группы текстовых файлов, предназначенных для перевода. Далее автоматически, без участия переводчика, про­изводится прямой перевод каждого отдельного слова с вы­водом на экран монитора или на печатающее устройство толь­ко переведенных слов или исходного текста, под каждым пере­веденным словом которого будет стоять его значение на русском языке, под теми словами, которых не оказалось в ЭС обычно ставится знак "?". Такой режим называется подстрочечным. Словарные базы подобных ЭС весьма ограниченны, качество перевода оставляет желать лучшего. Подобные про граммные продукты вряд ли смогут оказать помощь професси ональному переводчику.

Во втором случае программа работает следующим образом. После загрузки резидентной части программы в оператив­ную память компьютера, пользователь, работая, например, в текстовом редакторе либо непосредственно в оболочке слова­ря, вводит с клавиатуры неизвестное слово на языке оригина­ла, а затем, выделив его, чаще при помощи "мыши", нажатием комбинации "горячих клавиш" активизирует ЭС, который за­меняет текст оригинала на русскоязычный перевод. Время до­ступа к переводу составляет примерно 0,2 секунды, что значи­тельно ускоряет работу переводчика. Именно такие электрон­ные словари, с учетом возможности расширения и одновремен­ного подключения нескольких словарных баз, могут значительно облегчить и ускорить работу переводчика любого уровня профессионализма.

В любом случае, бум, связанный с появлением простейших электронных словарей, позволяющих относительно быст­ро произвести поиск того или иного слова, уже в прошлом. С развитием технологии систем OCR, о которых я уже упоминала, стали разрабатываться авто­матизированные системы машинного перевода. О них-то и пойдет речь.

Вычислительная техника, как известно, хорошее подспорье человеку в рутинной работе. Относится ли к таким занятиям перевод текстов? И да, и нет. С одной стороны, труд переводчика во многом формален, а с другой – перевод не может быть выполнен чисто формально. Есть, например, технический перевод, где важно знать принятые за рубежом стандарты обозначений тех или иных понятий. И есть литературный перевод, когда требуется получить текст, по художественной ценности максимально близкий к оригиналу. Возможно ли поручить подобную работу компьютеру?

Говоря о МП, следует прежде всего помнить, что компьютер — создание бездушное. Он не понимает языковых нюансов, намеков в тексте, того, что называется тонкой игрой слов. Да и, собственно, понять содержание текста в полной мере ему не под силу. Мышления как такового при МП не происходит: предложение расчленяется на части речи, в нем выделяются стандартные конструкции, слова и словосочетания переводятся по находящимся в памяти машины словарям. Затем переведенные части речи собираются по правилам другого языка.

Но этого, согласитесь, недостаточно для полноценного перевода. В зависимости от того или иного стиля и назначения текста одно и то же слово нередко имеет разные значения. В какой-то мере эта особенность учитывается в системах МП: предусмотрены сменные словари, иногда для каждого вида текста предусмотрен свой словарь. Если лексики одного машинного словаря не хватает и применяются несколько словарей одновременно, можно указать системе, из какого словаря нужно брать слово, если есть несколько вариантов его перевода. Наконец, программа сама может предлагать на выбор пользователю несколько вариантов перевода, и он выбирает подходящий вариант, так сказать, вручную. Могут возникнуть и проблемы с переводом слов в устойчивых словосочетаниях и фразеологизмах, но это вполне по силам компьютеру.

Наряду с установленными правилами построения предложения в каждом языке существуют и свои неписаные законы, которые иногда называются красотами языка. Например, предложение на английском языке «This is my book» дословно переводится «Это есть моя книга», и формально это будет правильным, но по-русски так не говорят. В данном случае можно сказать, что предложение «написано так, будто его составил иностранец». Конечно, приведенный пример является простейшим, и возможность исключения слова «is» очень просто отражается в программе МП. Но на практике получившийся перевод похож на текст, написанный иностранцем.

Текст также может содержать слова, которые нужно понимать в контексте образа жизни людей в конкретной стране. Например, под словом «демократ» в США подразумеваются политики, выступающие за большее вмешательство государства в экономику, а в России те, кто выступает за большую свободу рынка. Это разные понятия.

Заглавные буквы и сокращения таят в себе и другие подвохи. Когда слово начинается с большой буквы, его перевод будет начинаться тоже с большой буквы. Слово, целиком состоящее из таких букв, также будет в переводе записано заглавными. В англоязычной литературе достаточно часто встречаются внешне эффектные аббревиатуры, которые могут быть прочитаны как одно слово. Такая аббревиатура и будет переведена единым словом.

Таким образом, результаты МП часто требуют редактирования. Насколько адекватными можно считать результаты перевода на компьютере? Это определяется не только качеством системы МП, но и качеством последующего редактирования. Нередко систему МП использует в качестве подспорья специалист, которому нужно быстро перевести, например, техническую документацию. Тогда проблема корректного употребления терминов решается сама собой.

Однако МП – это такая специфическая область применения компьютеров, в проблемах которой почти каждый ощущает себя более или менее специалистом. Давайте рассмотрим, каким образом осуществляется перевод.

Во-первых, всем ясно, что чем больше словарь, тем лучше перевод, значит, первая проблема – проблема создания больших словарей для систем.

Во-вторых, ясно, что система должна переводить такие предложения: «Привет, как дела?». Значит, еще одна проблема - научить систему распознавать устойчивые обороты.

В-третьих, понятно, что предложение для перевода пишется по определенным правилам, по определенным правилам переводится, а значит, есть еще одна проблема: записать все эти правила в виде программы. Вот, собственно, и все.

Самое интересное, что эти проблемы действительно являются основными при разработке систем МП, другое дело, что методы их решения известны далеко не всем и отнюдь не так просты, как может показаться.

Системы МП семейства PROMT (PROgrammer's Machine Translation)⁷ - очень хороший объект, чтобы продемонстрировать, каким образом эти проблемы могут решаться эффективно.

Для качественного перевода очень важно, чтобы практически все слова исходного текста легко было найти и в словаре системы. А те из них, которых в нем нет, переносятся в текст непереведенными уже на выходе из системы, и их впоследствии переводят вручную при редактировании результатов перевода. Такие слова могут повлиять на качество перевода предложения. Дело в том, что для определения, к какой части речи относится рассматриваемое слово, система производит анализ всего предложения в целом. При этом имитируется мыслительная деятельность человека (такую систему принято называть системой с элементами искусственного интеллекта). Если значение хотя бы одного слова в предложении не определено, то это может исказить анализ всего предложения, а иногда и результаты всего перевода.

Методы организации больших баз данных достаточно хорошо разработаны, но для перевода не менее, а может быть, и более важно правильно структурировать информацию, которая приписывается элементу базы, правильно выбрать этот самый элемент. Сколько, например, записей в словаре должно соответствовать обыкновенному русскому слову "программа"? И, вообще, большой словарь – это словарь, который содержит много словарных статей, или словарь, который позволяет распознать много слов из текста?

При ближайшем рассмотрении оказывается, что, например, существительные в русском языке изменяются по падежам и по числам, то есть для одного существительного может существовать до 12 разных форм, а для глаголов и прилагательных, как правило, существует еще большее количество различных форм (более тридцати). Следовательно, чтобы переводить предложения, содержащие слова "программу", "программе", "программы" и т.д., хорошо было бы иметь способ соотнесения словарной статьи из автоматического словаря для слова "программа" с соответствующей словоформой из текста. Поэтому для описания и входного, и выходного языка в системе должен существовать некоторый формальный метод описания морфологии, на котором основывается выбор единицы словаря.

В системах семейства PROMT разработано практически уникальное по полноте морфологическое описание для всех языков, с которыми системы умеют обращаться. Оно содержит 800 типов словоизменений для русского языка, более 300 типов как для немецкого, так и для французского языка, и даже для английского, который не принадлежит к флективным языкам, выделено более 250 типов словоизменений. Множество окончаний для каждого языка хранится в виде древесных структур, что обеспечивает не только эффективный способ хранения, но и эффективный алгоритм морфологического анализа.

Кроме того, используемая модель морфологии позволила разработать экспертную систему для пользователя – создателя словаря. Эта система фактически автоматизирует процедуру выделения основы и определения типа словоизменения при вводе новых словарных статей.

Однако разработка описания морфологии позволяет решить только проблему того, что является заголовком словарной статьи, по которому происходит идентификация единицы текста и единицы словаря. Но ведь идентификация слова из текста со словарной статьей происходит не ради идентификации, как это требуется в электронных словарях, она необходима для выполнения программой собственно процедур перевода. Какая же нужна информация в словарной статье и как должны быть описаны правила перевода для того, чтобы программа переводила?

С развитием МП как области прикладной лингвистики появилось множество лингвистических работ, предлагавших структуру описания свойств живого слова в словарной статье машинного словаря. При этом совершенно отдельно появлялись исследования, описывающие, например, "структуру именной группы" или "способы выражения прямого дополнения для глаголов говорения".

Например, на основе признака "принадлежность к части речи" описывалась грамматика такого типа:

• именная группа - это существительное

• именная группа - это прилагательное + именная группа

• глагольная группа - это глагол + именная группа

• предложение - это именная группа + глагольная группа

Понятно, что некоторая часть предложений естественного языка описывается такой грамматикой, но эта часть очень незначительна, и на ее основе нельзя правильно анализировать и переводить хоть сколько-нибудь реальный текст. Но зато можно использовать эффективные методы построения преобразователя по заданной грамматике или, на худой конец, написать программу, которая путем перебора построит деревья зависимостей для ограниченного множества предложений.

Стало принятым делить системы перевода на системы типа TRANSFER и системы типа INTERLINGUA. Это разделение основано на особенностях архитектурных решений для лингвистических алгоритмов.

Алгоритмы перевода для систем типа TRANSFER строятся как композиция трех процессов: анализ входного предложения в терминах структур входного языка, преобразование этой структуры в аналогичную структуру выходного языка (TRANSFER) и затем синтез выходного предложения по полученной структуре.

Системы типа INTERLINGUA предполагают априори наличие некоторого метаязыка структур (INTERLINGUA), на котором можно описать все структуры как входного, так и выходного языков в общем случае; поэтому алгоритм перевода в системе типа INTERLINGUA предполагается как более простой: анализ входного предложения в терминах метаязыка и затем синтез из метаструктуры соответствующего предложения выходного языка. "Единственная" сложность в этом случае – разработать сам метаязык и описать естественный язык в соответствующих терминах.

Несмотря на то, что эта классификация существует, и в среде разработчиков МП считается хорошим тоном спросить, к какому типу относится ваша система, не было разработано еще не одной реальной системы, основанной на принципе INTERLINGUA.

Поэтому анализ простых предложений как структур, состоящих из синтаксических единиц, выполняется на основе фреймовых предикатных структур, которые позволяют эффективно выполнять преобразования. Глагол считается для простых предложений главным элементом и его валентности определяют заполнение соответствующего фрейма. Для каждого типа фреймов существует некоторый закон преобразования в выходной фрейм и оформление актантов. Таким образом, осуществляется TRANSFER на уровне предложений. Анализ сложных предложений требуется в случае формирования согласования времен и правильного перевода союзов.

Хотелось бы надеяться, что эти сведения позволят потенциальным пользователям систем перевода понять, что создание системы МП – задача не такая уж простая, и, что называется, наукоемкая. А, следовательно, количество действительно пригодных к использованию систем перевода, которое может появляться в единицу времени, принципиально ограничено.

В любом случае, стилистические и грамматические огрехи машинного пере­вода компенсируются потрясающей скоростью получения его чернового варианта.

Прежде чем рассказать подробнее о множестве программ-переводчиков, мне хотелось бы ответить на самый, на мой взгляд, распространенный вопрос, который поднимается, как только заходит речь о МП:

«Переводы с русского на английский и с английского на русский не выдерживают никакой критики. Неужели полноценный машинный перевод остается все еще делом будущего?»

Можно, конечно, было бы проигнорировать этот вопрос, хотя бы потому что сам уровень организации, проводившей тестирование вне подозрений, да и популярность как систем, так и сервиса в Интернете, организованном на сайте http://www.translate.ru (более 200.000 переводов за месяц!!!) демонстрируют полезность и востребованность МП. Однако именно сейчас, в первую очередь в связи с развитием Интернет, когда МП становится все более и более необходимым обществу, нам представляется полезным обсудить еще раз тему нужны или не нужны системы МП.

В нашей стране разработка систем МП ведется уже более 35 лет, а специалисты компании ПРОМТ занимаются этой проблемой более 20 лет, однако до сих пор эта сфера компьютерной индустрии вызывает много различных дискуссий. Часто приходится слышать от критиков систем МП: «Программы-переводчики переводят плохо, непонятно кому они вообще нужны. Гораздо проще отдать текст "живому" переводчику или выучить язык самому». Причем, к сожалению, резкость критики зачастую бывает обратно пропорциональна знанию языка. Компания, безусловно, не пытается обвинить в этом критиков и полагает, что лично им движет стремление к совершенству.

Итак, компьютер пока во многом не может заменить переводчика. Стоит ли тогда вообще применять системы машинного перевода? Конечно, стоит. Если компьютер используется для перевода литературных текстов, то получается черновой вариант текста, так называемый подстрочник, который превращается в произведение искусства человеком, слабо владеющим языком оригинала, но являющимся хорошим литературным редактором. Если же речь идет о переводе технических текстов, то здесь при правильном выборе словаря по специальности, в рамках которой написан текст, получается вполне удовлетворительный результат, иногда не требующий последующего вмешательства. Вообще необходимость редактирования компьютерного перевода очень часто возникает в связи с проблемами, перечисленными выше. Для этого системы машинного перевода обязательно имеют средства редактирования текстов.

Для некоторых заказчиков такой уровень перевода просто неприемлем. “Машинный перевод — это миф, — считает Линн Сешедри, консультант одной из служб корпорации Electronic Data Systems (Плейно, шт. Техас), принимавший участие в создании глобальной интрасети компании. — Возможно, он годится для технической документации, но во всех остальных случаях вы получаете 15% смысла и 85% ерунды”. Для перевода содержания своей интрасети EDS пользуется услугами профессиональных переводчиков на контрактной основе. Однако других машинный перевод вполне устраивает, в значительной степени потому, что часто ему просто нет реальных альтернатив. Парижский фонд “За развитие гуманизма” (FPH) в свое время также стоял перед выбором: тратить ли существенную часть своего бюджета на переводчиков или испробовать средства машинного перевода. Эта организация, финансируемая из частных источников, выпускает доклады по экологии, экономике и ряду других областей, привлекая для их создания интернациональные коллективы ученых. Ее выбор пал на технологию машинного перевода, а точнее, на продукт фирмы Globalink, представляющий собой вполне качественное и недорогое приложение для ПК. FPH установил его на сервер электронной почты, чтобы общение специалистов, говорящих на разных языках, было проще и эффективнее.

"Это хорошее решение, - считает Марина Урквиди, консультант из FPH. - Многие люди предпочли бы работать не на английском, а на своем родном языке. Теперь у них есть такая возможность". Она не отрицает, что машинный перевод имеет свои недостатки, однако убеждена, что если человек захочет, он сможет понять перевод, сделанный машиной. "Если вы немного подумаете, то сумеете понять, о чем идет речь". Таким образом, если не требовать от МП слишком многого, то, возможно, обещание Бэббиджа о машинном переводе все же исполнится.