В качестве примера такой перспективной задачи можно привести системы запросов к информационным ресурсам сетей, например к базам данных, с возможностью формирования ответов по телефону в виде устной речи. Для этого требуется сочетание систем машинного перевода с системами распознавания и синтеза речи.

1.4. Стратегии компьютерного перевода научно-технических текстов

Традиционно принято выделять 8 типов технологии перевода.В современных профессиональных средах перевода возможности вычислительной техники используются на различных этапах и уровнях. Всего можно выделить восемь способов применения компьютера при переводе (таблица 1).

Таблица 1

1.4.1. Выделение терминов и анализ терминологии

На этом этапе производится исследование текста с целью выяснения, какие слова или словосочетания могут быть взяты в качестве терминов. После того, как определен термин на исходном языке, осуществляется анализ терминологии на предмет того, какой термин на целевом языке следует выбрать для обозначения нужного концепта. Например, если в исходном тексте встретилось словосочетание "операционная система" то программа должна проанализировать его в качестве возможного термина, даже если в системе уже определены термины "операционный" и "система".

1.4.2. Автоматический поиск терминологии

Данный процесс может быть сравнен с машинным переводом на уровне отдельных терминов. Суть его заключается в том, что в процессе работы над текстом переводчик имеет возможность видеть варианты перевода для каждого термина, и быстро вставлять нужный перевод в текст на целевом языке, не рискуя допустить опечатку. Затем идет сегментация текста. Разбиение текста на сегменты является важным подготовительным этапом для полной или частичной автоматизации перевода. Сегменты должны по возможности содержать фрагменты текста, грамматически независимые друг от друга. Иными словами, должна быть обеспечена возможность корректного перевода каждого сегмента независимо от других. Обычно разбиение на сегменты выполняется по знакам пунктуации.

Поиск языковых пар в памяти переводов

Автоматическая память переводов, или просто память переводов (Translation Memory), подразумевает, в первую очередь, просмотр ранее переведенных текстов. Она сравнивает переводимый в текущий момент текст с тем, что хранится в базе, "вспоминает" сегменты, которые изменились незначительно, и предлагает использовать их перевод повторно. Разумеется, критерии сходства сегментов могут быть различны, и они играют очень важную роль в расширении возможностей памяти переводов.

Машинный перевод

Данный способ перевода заключается в алгоритмической обработке исходного текста, в ходе которой происходит разбор сегментов, выделяются отдельные термины и отношения между ними, после чего осуществляется замена всех терминов на соответствующие термины целевого языка в нужной форме и взаиморасположении. Машинный перевод (Machine Translation) применим только в очень узком контексте и требует значительного постредактирования переведенного текста.

1.4.3 Проверка целостности сегментов, формата и грамматики

Данные действия выполняются по окончании перевода и имеют своей целью проверить, все ли сегменты остались на своих местах, сохранилась ли форматирующая информация, и корректен ли результирующий текст с точки зрения грамматики целевого языка.

Среди перечисленных технологий наибольший интерес представляют терминологические словари и память переводов, поскольку именно от их эффективности зависит скорость и качество перевода. Технология построения терминологических словарей достаточно хорошо проработана и основана на принципах, аналогичных тем, что применяются в обычных двуязычных словарях. Разбиение текста на термины обычно осуществляется по пробелам с дополнительным привлечением некоторого морфологического анализа.

Сложнее обстоит дело с организацией памяти переводов. Наряду с тривиальной задачей поиска языковой пары, включающей сегмент, идентичный заданному, память переводов должна обеспечивать возможность поиска сегментов, похожих на данный по некоторому критерию. Таким образом, центральной проблемой классической памяти переводов является построение анализатора таких "нечетких совпадений" (fuzzymatches), характеристики которого и определяют преимущества и недостатки каждой конкретной системы профессионального перевода.

1.4.4 Сфера применимости

Как следует из вышеизложенного, основой функционирования любой системы памяти переводов являются ранее переведенные тексты. Множество этих текстов постоянно пополняется новыми переводами, вследствие чего, процент автоматически переводимых сегментов, постепенно растет. Это означает, что для наиболее эффективного использования памяти переводов, все тексты должны содержать достаточное количество похожих фраз. Такое положение вещей имеет место в документации на различного рода продукты. Это обусловлено двумя факторами. Во-первых, документацию принято составлять максимально простым языком, лаконично и в строгих терминах. Во-вторых, с появлением новых версий и модификаций поставляемого потребителям продукта содержание документации меняется лишь в незначительной степени. Память переводов, в подобных случаях, избавляет переводчика от необходимости по несколько раз переводить идентичные фрагменты текста, входящие в разные документы.

В то же время, использование памяти переводов требует от переводчика специальной подготовки, а также наличия соответствующего аппаратного и программного обеспечения. Другим негативным фактором является то, что для обеспечения ожидаемого эффекта все переводы должны быть сделаны в одной и той же среде, либо в средах, совместимых по формату представления данных. Наконец, полезный эффект памяти переводов проявляется с заметной отсрочкой во времени, требуя поначалу дополнительных капиталовложений.

Резюмируя вышесказанное, можно выделить три условия применимости рассматриваемой технологии:

1. большой объем перевода;

2. однотипность переводимых текстов;

3. готовность к отсроченному возврату капиталовложений

1.5 Принцип работы электронных переводчиков

Память переводов представляет собой базу данных, хранящую языковые пары, и определенный механизм поиска. Несмотря на то, что различные профессиональные среды перевода, такие как "Translator's Workbench" фирмы Trados, "Transit" фирмы Star, "DejaVu" фирмы Atril, имеют, по-видимому, различную реализацию этого механизма ("по-видимому", поскольку алгоритмы не придаются огласке), общая идея становится ясной после изучения примеров. Поэтому с примеров и начнем.

Пусть в исходном тексте встречаются следующие фразы: "Температура регулируется поворотом ручки."

"Температура регулируется поворотом ручки по часовой стрелке."

"Напор воды регулируется поворотом ручки по часовой стрелке."

Если сегментация выполняется по предложениям, то каждая из приведенных фраз попадет в отдельный сегмент. Пусть первый сегмент был переведен человеком следующим образом:

"Die Temperature wird mit Knopfdrehung reguliert."

Языковая пара, состоящая из исходного и переведенного сегментов, заносится в память переводов. Когда переводчик доходит до второй фразы примера, система определяет сходство и выводит на экран следующую информацию: таблица 2.

Таблица 2

После того, как сегмент, соответствующий второй фразе примера помечается как переведенный, в памяти переводов появляется еще одна языковая пара. Тем самым, когда дело доходит по третьей фразы, система уже имеет возможность показать переводчику два похожих варианта: таблица 3.

Таблица 3

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6