Статья:

Компьютерный (машинный) перевод

Журнал: Научный журнал «Студенческий форум» выпуск №43(136)

Рубрика: Технические науки

Выходные данные
Алиева Р.З. Компьютерный (машинный) перевод // Студенческий форум: электрон. научн. журн. 2020. № 43(136). URL: https://nauchforum.ru/journal/stud/136/84075 (дата обращения: 20.10.2021).
Журнал опубликован
Мне нравится
на печатьскачать .pdfподелиться

Компьютерный (машинный) перевод

Алиева Рукият Зубайруевна
студент Дагестанский государственный университет РФ, г. Махачкала
Алиев Закир Гапизович
научный руководитель, преподаватель, Дагестанский государственный университет, РФ, г. Махачкала

 

Аннотация. В данной статье рассматриваются проблемы компьютерного перевода текстов с французского языка на русский. В статье приводятся существующие на сегодняшний день принципы редактуры компьютерного перевода.

Abstract. The article examines editing principles and methods of machine translation.

 

Ключевые слова: компьютерный перевод, машинный перевод, постредактирование, система машинного перевода.

Keywords: computer translation, machine translation, post-editing, machine translation system.

 

Машинный перевод в широком смысле – это область научных исследований, находящаяся на стыке лингвистики, математики, кибернетики, и имеющая целью построение систем, реализующих машинный перевод в узком смысле.

Как известно, машинный перевод берёт своё начало с использования электронных вычислительных машин (ЭВМ) в обработке текстов на естественных языках. В основе этой идеи лежали успехи, которые были достигнуты в применении электронных вычислительных машин к задачам, связанным с криптографией. В 1946 г. У. Уивер и А.Д. Бут выдвинули следующее предположение, что главные элементы языка могут быть выявлены при помощи устройств, которые были разработаны во время Второй мировой войны и предназначались для расшифровки засекреченных кодов противника [3].

С 1976 г. машинный перевод используется для перевода прогнозов погоды с английского языка на французский в Канаде. Система работает со скоростью 1000 слов в минуту. Каждый день машины переводят до 30000 слов, работая при этом всего полчаса в день. Успех программы объясняется тем, что в текстах метеорологических сводок используется ограниченная по тематике лексика, а также стандартные синтаксические конструкции [1].

За последнее десятилетие МП значительно изменился. Большое количество усилий и внимания уделяется области исследования машинного перевода на основе примеров перевода и статистического машинного перевода. В наши дни не все компании в коммерческих целях используют статистический машинный перевод, к примеру, Microsoft прибегает к использованию собственной запатентованной статистической программы машинного перевода для перевода статей в базе. Снова появился интерес к гибридизации, исследователи стараются совмещать морфологические и синтаксические знания с уже существующими правилами в статистических системах [3,4].

В последнее время огромную популярность приобрели онлайн переводчики, среди них самый известный гигант - это Google-переводчик. Но как и все инструменты автоматического перевода Google-переводчик имеет свои собственные ограничения. Он не предоставляет точных переводов, особенно в профессиональной сфере, хотя данный инструмент помогает пользователям понять общий смысл содержания текста на иностранном языке довольно успешно.

Хотя машинный перевод, как правило, оказывается полным ошибок и неувязок, человек вполне может получить общее представление о содержании текста, что поможет ему решить, стоит ли заказывать более качественный перевод или попытаться отредактировать полученный. Таким образом, машинный перевод позволяет получить то, что И. С. Алексеева условно назвала «сигнальным переводом» [1].

Таким образом, результаты машинного перевода почти всегда требуют редактирования. А то, насколько адекватными можно считать результаты перевода на компьютере, определяется не только качеством системы машинного перевода, но и качеством последующего редактирования [2].

Рассмотрим на примере художественного текста перевод, который нам предоставляет машина.

Оригинал:

Le train longeait la Seine, et les jeunes gens se mirent à regarder dans le fleuve, déroulé comme un large ruban de métal poli à côté de la voie, des reflets rouges, des taches tombées du ciel que le soleil en s’en allant avait frotté de pourpre et de feu. Ces lueurs s’éteignaient peu à peu, devenaient foncées, s’assombrissant tristement [5].

(МП) Google Translate (2020) на русский язык:

Поезд шел по Сене, и молодые люди стали вглядываться в реку, развернутую большой лентой из полированного металла у рельсов, красные отблески, пятна, упавшие с неба, на которые уходило солнце. натерли пурпурным и огненным. Эти огни медленно гасли, темнеют, печально темнеют.

(МП) Яндекс переводчик (2020) на русский язык:

Поезд шел вдоль Сены, и молодые люди стали смотреть в реку, разматывавшуюся, как широкая лента полированного металла рядом с дорогой, на красные отблески, упавшие с неба пятна, которые уходящее солнце Терло багрянцем и огнем. Отблески эти постепенно угасали, становились темными, печально тускнели.

Эталонный перевод:

Поезд шел вдоль Сены. Молодые супруги смотрели на реку, что тянулась рядом с железнодорожным полотном широкою лентою свеженачищенного металла, и на багровые отсветы — на эти пятна, упавшие с неба, которые лучи заходящего солнца отполировали огнем и пурпуром. Отблески мало-помалу тускнели и, подернувшись пеплом, печально гасли.

В целом, в рамках данного абзаца машинный перевод выдал читабельный и понятный результат, хотя и присутствуют в тексте МП предложения, которые можно редактировать для того, чтобы достичь более высокого уровня связности и натуральности перевода на русском языке. Распространенными ошибками является перевод фразеологических единиц. Google Translate не справился с поставленной задачей, чего не скажешь об Яндекс переводчике, который хоть и допустил ряд ошибок, но в целом выдал понятный перевод.

Современные компьютерные программы перевода достаточно совершенны, но они до сих пор не могут разрешить самую сложную задачу процесса перевода: выбор контекстуально необходимого варианта, который в каждом тексте обусловлен многими причинами.

 

Список литературы:
1. Алексеева И.С. Введение в перевод введение: Учеб. пособие для студ. филол. и лингв, фак. высш. учеб. заведений. СПб., 2004
2. Васильев А. "Подводная лодка" 6/98. Компьютер на месте переводчика. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ets.ru/arc07-r.htm
3. Тагушева Н.Ю. Машинный перевод. Материалы научно-практической конференции «Ломоносов 2015». М., 2015
4. Тараскин А.А. Машинный перевод. Электронный ресурс. Режим доступа: http://study-english.info/article065.php
5. Guy de Maupassant. Bel Ami. [Электронная версия].