Как переводит компьютер

 

     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) - очень хороший объект, чтобы продемонстрировать, каким образом эти проблемы могут решаться эффективно.

 

     4. 1. СЛОВАРЬ

 

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? 

 

     4. 2. ГРАММАТИКА

 

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.