Современные навыки переводчика. реферат. Передача содержания оригинала в полном объеме
 Скачать 47.57 Kb.
|
|
Введение В современном мире знание иностранных языков является практически необходимым условием успешной адаптации. Интернет расширяет наши возможности взаимодействия, предоставляя нам возможность использовать любой источник знаний по всему миру. Перевод имеет долгую историю, восходящую ко времени, когда языки начали расходиться, и людям требовалось посредничество между различными языковыми сообществами. Коммуникативная эквивалентность - это способность переведенного текста функционировать в качестве полноценной замены исходного текста. машинный перевод компьютерный грамматический Коммуникативная эквивалентность нового текста по отношению к исходному тексту выглядит следующим образом: Передача содержания оригинала в полном объеме; Соответствие текста оригинала нормам языка перевода; Текст перевода должен соответствовать оригиналу с точки зрения краткости и длины изложения, чтобы достичь аналогичного стилистического эффекта. Кроме того, перевод должен быть примерно сопоставимого объема. Цель данной работы - определить, в какой степени современное программное обеспечение может быть использовано для перевода и насколько оно эффективно. В соответствии с поставленной целью, цели исследования заключаются в следующем: Уточнить последовательность формальных операций, обеспечивающих анализ и синтез в системах машинного перевода (трансляции); Проанализируйте производительность систем машинного перевода; Сравнение образцов перевода с человеческим переводом. Анализируя причины расхождения Актуальность этой работы обусловлена тем, что история разработки и внедрения в повседневную жизнь персональных компьютеров составляет около 15-20 лет. Современные переводчики программного обеспечения умеют строить осмысленные фразы и простые предложения, а в последние годы качество перевода значительно повысилось. История машинного перевода Машинный перевод - это процесс перевода текста с одного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы. Это также название области исследований, которая занимается построением таких систем. 1940-е: первые шаги История машинного перевода (МТ) как научного и прикладного направления началась в конце 1940-х годов. В марте 1947 года Уоррен Уивер впервые сформулировал концепцию машинного перевода в обмене письмами с Эндрю Бутом. У. Уивер писал: «У меня перед глазами текст, написанный по-русски, но я собираюсь сделать вид, что на самом деле он написан по-английски и закодирован при помощи довольно странных знаков. Все что мне нужно - это взломать код, чтобы извлечь информацию, заключенную в тексте». Идеи Уивера легли в основу подхода МТ. Этап передачи информации делится на два этапа; на первом этапе исходное предложение переводится на язык-посредник, а затем с помощью языка оригинала представляется результат этого перевода. В 1948 году А. Бут и Ричард Риченс провели несколько предварительных экспериментов. Таким образом, Риченс разработал правила разделения словоформ на основы и окончания. В те годы они сильно отличались от сегодняшних. Это были очень большие и дорогие машины, которые занимали целые помещения и требовали большого штата инженеров, операторов и программистов для обслуживания. Эти компьютеры использовались в основном для выполнения математических расчетов для нужд военных учреждений и университетских математических и физических факультетов. Поэтому развитие МП активно поддерживалось военными на ранних стадиях, причем США делали упор на российско-английском направлении, а СССР - на англо-русском. В 1954 году в Нью-Йорке была представлена первая система MF, IBM Mark II, разработанная совместно IBM и Джорджтаунским университетом. Была представлена программа, очень ограниченная по своим возможностям, с переводом с русского на английский язык. Казалось, что создание высококачественных систем автоматического перевода вполне достижимо в течение нескольких лет. Профессиональные переводчики всерьез опасались, что они скоро останутся без работы. 1950-е: первое разочарование В начале 1950-х гг. ряд исследовательских групп в США и Европе работали над МП. В это исследование были вложены значительные средства, но результаты вскоре разочаровали инвесторов. Одной из основных причин низкого качества МТ в те годы были ограниченные аппаратные возможности. Это было вызвано отсутствием теоретической базы, необходимой для решения лингвистических проблем, в результате чего первые системы МТ были ограничены дословным переводом текстов без синтаксической и семантической когерентности. В 1959 году философ Ж. Бар-Гиллель сделал заявление о том, что качественной полностью автоматической МТ в принципе невозможно достичь. Однако Bar-Hillel не отверг идею МТ как такового и увидел многообещающее направление в развитии машинных систем, ориентированных на использование переводчиками-людьми. Это выступление оказало самое неблагоприятное влияние на развитие МП в США. В 1966 г. АЛПАК Национальной академии наук, основываясь на выводах Бар-Хиллеля, пришел к выводу, что машинный перевод нерентабелен: соотношение цена-качество МП определенно не в пользу последнего, а для перевода технических и научных текстов имелись достаточные людские ресурсы. За докладом АЛПАК последовало сокращение финансирования правительством США исследований в области МТ, несмотря на то, что в то время в ряде военных и исследовательских организаций регулярно использовались, по крайней мере, три различные системы МТ. Шестидесятые годы: медленный старт В течение следующего десятилетия разработка систем МП в США осуществлялась Университетом Бригама Янга в Прово, штат Юта, и финансировалась Церковью Мормонов; в Европе - группами GENA и SUSY. Особо следует отметить работу лингвистов-представителей коренных народов в этой области, в результате которой был создан лингвистический процессор ETAP. В 1960 году в составе НИИ математики и механики в Ленинграде была создана экспериментальная лаборатория машинного перевода, которая затем была преобразована в лабораторию математической лингвистики Ленинградского государственного университета.      1970-е и 1980-е годы: новый бум С развитием вычислительной техники в конце 1970-х годов машинный перевод пережил "ренессанс". Это немного меняет фокус: теперь исследователи хотят разработать "реалистичные" системы МТ, которые вовлекают людей в различные этапы процесса перевода. Системы МТ превращаются из "врага" и "конкурента" профессионального переводчика в незаменимого помощника, помогающего экономить время и человеческие ресурсы. Свидетельствами возрождения МТ в 1970-е и 1980-е годы являются следующие факты: Комиссия Европейских сообществ (КЕС) приобрела англо-французскую версию системы Systran и русско-английскую систему перевода, а также заказала разработку французско-английской и итальянско-английской версий. Проект EUROTRA, основанный на группах SUSY и GETA, был начат в то время благодаря ЦЕК. Ряд проектов, начатых в 70-80-х годах, впоследствии перерос в комплексные коммерческие системы. В 1978-93 годах США потратили 20 миллионов долларов на исследования в области МФ, Европа потратила 70 миллионов долларов, Япония - 200 миллионов долларов. Новой разработкой стала технология ТМ, работающая по принципу накопления: В процессе перевода сохраняется исходный сегмент и его перевод, создается лингвистическая база данных; когда в только что переведенном тексте встречается идентичный или похожий сегмент, он отображается вместе с переводом и указанием процентного совпадения. Затем переводчик принимает решение, результат которого хранится в системе. И в конце: "Не нужно дважды переводить одно и то же предложение! С 1990-х годов до 21 века 1990-е годы принесли с собой быстрое развитие рынка ПК и информационных технологий, широкое использование Интернета. Все это дало возможность дальнейшего развития МП-систем. Появились новые технологии, основанные на использовании нейронных сетей, концепция связности и статистические методы. Появилась возможность пользоваться услугами автоматических переводчиков непосредственно в сети. С начала 1990-х годов отечественные разработчики выходят на рынок ПК-систем. В июле 1990 года на Ярмарке ПК в Москве была представлена первая в России коммерческая система машинного перевода под названием PROMT. В 1997 году был подписан контракт с французской компанией Softissimo на создание систем перевода с французского языка на немецкий и английский и обратно, а в декабре того же года была выпущена первая в мире система франко-немецкого перевода. В том же году фирма PROMT выпустила систему, реализованную фирмой Technology Giant - для поддержки нескольких языков в одной оболочке, а также специального переводчика для Internet WebTranSite. Онлайн перевод, поддерживаемый системой PROMT, используется на ряде отечественных и зарубежных вэб-страниц: Онлайн переводчик PROMT, InfiniT.com и др. Классификация систем машинного перевода Ларри Чайлда Новые участники форума иностранных языков CompuServe часто спрашивают, может ли кто-нибудь порекомендовать хорошую программу машинного перевода по разумной цене. Ответ всегда "нет". В зависимости от ответа есть два основных аргумента: либо эти машины не могут переводить, либо этот машинный перевод слишком дорог. Оба аргумента в какой-то степени верны. Однако ответ далеко не прост. Рассматривая проблему МТ, необходимо отдельно рассмотреть различные части этой проблемы. Следующая классификация основана на презентациях Ларри Чайлдса на Международной конференции по техническим коммуникациям 1990 года: Полностью автоматический перевод Этот тип машинного перевода - то, что большинство людей имеют в виду, когда говорят о машинном переводе. Идея проста: текст на одном языке вводится на компьютер, этот текст обрабатывается, и компьютер выводит этот же текст на другом языке. К сожалению, внедрение этого вида автоматического перевода сталкивается с некоторыми препятствиями, которые еще предстоит преодолеть. Как оказалось, достигнут определенный прогресс в разработке программ перевода, различающих смысл в зависимости от контекста. Более поздние исследования в большей степени опираются на теорию вероятностей для анализа текстов. Однако полностью автоматический машинный перевод текстов различной тематики все еще остается невыполнимой задачей. Автоматический машинный перевод с использованием человеческого ввода Такой тип машинного перевода теперь вполне возможен. Когда мы говорим о машинном переводе с использованием человеческого фактора, то обычно имеем в виду редактирование текстов до и после того, как они были отредактированы компьютером. Человеческие переводчики изменяют тексты таким образом, чтобы они были понятны для машин. После того, как компьютер выполнил перевод, человек повторно редактирует черновой машинный перевод, чтобы текст был корректен на языке вывода. В дополнение к этой последовательности работ существуют системы МП, которые требуют постоянного присутствия человека-переводчика во время перевода, чтобы помочь компьютеру в переводе особо сложных или неоднозначных конструкций. Человеческий перевод с помощью компьютера При таком подходе в центре процесса перевода находится человек-переводчик, в то время как компьютерная программа рассматривается как инструмент, повышающий эффективность процесса перевода и точность перевода. Это обычные электронные словари, которые обеспечивают перевод желаемого слова, оставляя за человеком ответственность за выбор правильного варианта и значения переведенного текста. Такие словари значительно облегчают процесс перевода, но требуют от пользователя определенных знаний языка и времени на его реализацию. Тем не менее, сам процесс перевода намного быстрее и проще. Среди систем, помогающих переводчикам в их работе, важнейшее место занимают так называемые системы памяти переводов (TM). TM-системы представляют собой интерактивный инструмент для хранения пар эквивалентных текстовых сегментов на исходном и целевом языках в базе данных с возможностью последующего поиска и редактирования. Эти программные продукты не направлены на использование высокоинтеллектуальных информационных технологий, а основаны на использовании творческих способностей переводчика. Переводчик сам создает базу данных (или получает ее от других переводчиков или от клиента), и чем больше в ней содержится паев, тем выше отдача от его инвестиций. Вот список наиболее известных систем ТМ: Transit швейцарской фирмы Star, Trados (США), Translation Manager от IBM, Eurolang Optimizer французской фирмы LANT, DejaVu от ATRIL (США), WordFisher (Венгрия). ТМ-системы позволяют исключить повторный перевод идентичных фрагментов текста. Сегмент переводится переводчиком только один раз, затем каждый последующий сегмент проверяется на (полное или нечеткое) совпадение с базой данных, и если найден идентичный или похожий сегмент, то он предлагается в качестве опции перевода. В настоящее время ведутся разработки по улучшению систем ТМ. Несмотря на большое разнообразие ТМ-систем, они имеют некоторые общие функции: Функция выравнивания (Alignment). Одним из преимуществ TM-систем является возможность использования уже переведенных материалов по определенной теме. Базу данных ТМ можно получить путем сравнения файлов исходных и переводческих файлов по сегментам. Наличие импортно-экспортных фильтров. Эта функция обеспечивает совместимость систем ТМ со многими системами обработки и публикации текстов и дает переводчику относительную независимость от заказчика. Механизм поиска нечетких или полных совпадений. Этот механизм является основным преимуществом систем ТМ. Когда система сталкивается с сегментом, идентичным или похожим на ранее переведенный сегмент, переводчику предлагается ранее переведенный сегмент как вариант перевода текущего сегмента, который может быть сопоставлен. Степень нечеткого совпадения устанавливается пользователем. Поддержка тематических словарей. Эта функция помогает переводчику соответствовать глоссарию. Когда слово или фраза из тематического глоссария появляется в переведенном сегменте, она обычно выделяется, и предлагается ее перевод, который может быть автоматически вставлен в переведенный текст. Инструмент поиска текстовых сегментов. Этот инструмент очень полезен для редактирования перевода. Если в ходе работы был найден более удачный вариант перевода текстового фрагмента, то этот фрагмент можно найти во всех сегментах ТМ, после чего необходимые изменения последовательно вносятся в сегменты ТМ. Конечно, TM-системы, как и любой программный продукт, имеют свои преимущества, недостатки и сферу применения. Однако самым большим недостатком систем ТМ является их высокая стоимость. Использование систем ТМ особенно практично при переводе таких документов, как руководства пользователя, инструкции по эксплуатации, проектные и деловые документы, каталоги продукции и другие документы того же типа с большим количеством перекрытий. Качество перевода Качество перевода зависит от тематики и стиля исходного текста, а также от грамматики, синтаксиса и лексического сходства переводимых языков. Машинный перевод литературных текстов почти всегда отличается низким качеством. Тем не менее, в случае технических документов наличие специализированных машинных словарей и некоторая адаптация системы к характеристикам того или иного типа текста позволяет получить перевод приемлемого качества, требующий лишь незначительных редакционных исправлений. Чем более формализован стиль исходного документа, тем лучше качество перевода. Наилучших результатов при машинном переводе можно достичь с помощью текстов, написанных в техническом (различные описания и руководства) и формальном деловом стиле. Использование машинного перевода без технической настройки (или с намеренно неправильной настройкой) является предметом многих Интернет-шуток. Если "афроамериканца" можно было превратить в "черного", написав "черного котенка", то превратить "кошку" в "пол" никогда не удавалось: например, "самка кошки" переводилось как "самка кот". Наиболее распространенная причина этого заключается в том, что программа не распознает контекст фразы и переводит ее буквально или не может отличить свое собственное название от обычного слова. Тот же переводчик PROMT превращает Льва Толстого в "Толстого льва". Проблема переводимости Проблема переводимости связана с тем, что реальность разделена по-разному разными языками. В связи с этим многие лингвисты ставят под сомнение возможность перевода текстов с одного языка на другой. Идея несводимости двух образов мира, описанных разными языками, была наиболее ярко выражена в лингвистике Гумбольдтом: "Каждый язык описывает примерно одну нацию. Каждый язык описывает круг вокруг своей нации, круг, который можно разорвать, только войдя в другой круг. Таким образом, изучение иностранного языка можно сравнить с получением новой перспективы в старом мировоззрении; Только потому, что мы более или менее переносим наше собственное мировоззрение и наше собственное лингвистическое отношение к иностранному языку, мы не в полной мере понимаем результаты этого процесса. Нет причин полностью отрицать идею непереводимости. Нет такого переводчика, который в своей практической работе не сталкивался бы с явлениями, не поддающимися переводу. Теоретически ясно, что существуют категории языка, между которыми не может быть установлено соответствие, и поэтому инвариантность смысла не может быть сохранена. Однако важно уточнить, какие категории языка имеют в виду, когда речь идет о непереводимости. Разработка правил машинного перевода с одного языка на другой поставила перед лингвистами ряд проблем, связанных как с переводом с разных языков и на разные языки, так и с принципами анализа текста на данном языке. |