КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА

На данный момент МП является довольно обсуждаемой темой среди специалистов. Ведутся споры на тему - сможет ли МП заменить профессионального переводчика. Хотя сами разработчики согласны, что на данном этапе развития технологий, программы МП не могут выдать качественный перевод без редакторской правки. Но, тем не менее, такие программы могут существенно облегчить работу переводчика, а человеку, не владеющему иностранным языком, дать представление о тексте. У каждого направления МП есть ряд своих преимуществ и недостатков, которые мы рассмотрим. Ларри Чайлдс в своих лекция классифицировал программы МП по трем направлениям:

• полностью автоматический перевод; автоматизированный МП при участии человека;
• перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера (Childs, 1990).

1. Полностью автоматизированный МП

Говоря о МП, большинство людей имеют в виду именно этот тип перевода. Принцип работы такого перевода прост: в программу вводится текст на одном иностранном языке, он обрабатывается и выдается этот же текст на запрашиваемом языке, без потери смысла и грамматически верный. Юрий Василенко говорит, что это такая система, которая работает автоматически, а переводчик в ней нужен только для того, чтобы вводить в нее все новые и новые листы исходного текста (Василенко, 2015). В идеале после автоматизированного перевода текст не нуждается в редакторской правке. Но в реальности пользователь, при использовании такого вида перевода, сталкивается с определенными препятствиями, которые еще не нашли своего решения.

Основной проблемой является сложность языка как такового. Например, возьмем простое слово «fine». Первое значение, которое приходит в голову это «хороший». Но, также это слово обладает рядом других официальных, исторических, разговорных значений в роли наречия, существительного и глагола – «конец”, “штраф», «острый», «изящный», «очищать» и т.д. И если предположить, что у выходного языка для каждого из этих значений имеется отдельное слово, то перед программой МП стоит невероятно сложная задача, с которой не всегда справляются профессиональные переводчики, а именно выбор подходящего значения слова. Как оказалось, определенные успехи были достигнуты в сфере разработки программ перевода, различающих смысл, основываясь на контексте, а также при использовании нейросетей – программ искусственного интеллекта. Но даже использование искусственного интеллекта при переводе не помогает избежать определенной доли некорректного перевода, поскольку в общем виде не решены проблемы автоматического понимания, перевода и синтеза текстов.

2. Автоматизированный машинный перевод, выполняемый при участии человека.

В центре такого перевода стоит человек, именно на нем лежит ответственность за качественный результат. Для осуществления такого типа перевода от пользователя требуется определённые знания языка. Добиться максимально качественного перевода возможно в условиях искусственно ограниченного, как по словарному запасу, так и по грамматике, языка (Каничев, 1998). Но при должной подготовке этот тип перевода является более эргономичным и эффективным и вполне может служить заменой стандартному ручному переводу. Существуют два абсолютно разных подхода к построению алгоритмов МП: основанный на правилах или основанный на статистике. Каждая технология перевода имеет свои недостатки и преимущества. Например, машинный перевод, основанный на правилах, дает синтаксическую точность, но требует постоянного пополнения словаря. Статистический машинный перевод дает гладкость перевода, но не умеет справляться с морфологией и синтаксисом. (Кенжаев, 2015).

На основе первого принципа работают такие известные программы как PROMT в России, SYSTRAN во Франции. Их работа осуществляется на основе лингвистической информации об исходном и переводном языках. Они состоят из двуязычных словарей и грамматик, охватывающих основные семантические, морфологические, синтаксические закономерности каждого языка. Ко второму типу относятся популярные сервисы Яндекс. Переводчик, Google Translate , Мультитран.