Современные навыки переводчика. реферат. Передача содержания оригинала в полном объеме
 Скачать 47.57 Kb.
|
|
Проблема грамматических различий в языках Среди межъязыковых различий, обусловленных несогласованностью организации лингвистической структуры, грамматические различия могут иметь первостепенное значение для теории перевода. Самый известный пример в этой области - Р. О. Якобсон. Ссылаясь на Ф.Боаса, Якобсон подчеркивает, что грамматическая структура (в отличие от структуры лексикона) определяет значения, которые обязательно должны быть выражены в данном языке. В качестве примера он приводит английскую фразу "Я нанял работника", которая не может быть правильно переведена на русский язык без дополнительной информации. Поскольку в русском языке категории вербальной формы и грамматического пола существительных являются грамматическими (нельзя оставлять без внимания), то при переводе этого предложения мы вынуждены выбирать между наемным работником и наемным работником, с одной стороны, и работником и работником - с другой. Строго говоря, выбор между нанятыми или нанятыми, нанятыми или нанятыми также необходим, но информацию, чтобы сделать это, как правило, довольно легко получить из текста; иногда, однако, этот выбор оказывается серьезной проблемой. Если мы перевезем соответствующую русскую фразу в обратном порядке (безотносительно того, какой из возможных вариантов выбора я нанял/принял на работу работника/сотрудника), то нам опять понадобится дополнительная информация, так как русский перевод этой фразы не дает ответа на вопрос, является ли этот работник еще работником или нет (от этого зависит выбор формы английского глагола) и был ли это определенный работник (работник) или нет (выбор определенной или неопределенной статьи). Поскольку информация, необходимая для английских и русских грамматических структур, неравномерна, мы имеем две совершенно разные ситуации с возможностью того или иного выбора; поэтому цепочка переводов одного и того же изолированного предложения с английского на русский и обратно, как отмечает Якобсон, может привести к полному искажению исходного смысла (русско-швейцарский лингвист С.О. Карцевский сравнил ситуацию обратного пересчета с повторным обменом валюты по неблагоприятному курсу). В наиболее общем виде проблема переноса грамматических категорий может быть представлена следующим образом: Язык L1 имеет грамматическую категорию, а в языке L2 его не существует, и наоборот. Например, в английском языке существует грамматическая категория определенности-неопределенности, выраженная статьями, но в русском языке ее нет. Означает ли это, что при переводе с английского языка на русский эта категория всегда должна иметь эквивалент, не обязательно грамматический? Это имеет смысл только в том случае, если значение грамматической категории является коммуникативно значимым. Например, в зависимости от ситуации, фраза на таблице может быть переведена как "на столе", так и "на этом столе". В противоположном случае, например, при переводе с языка без статей на язык со статьями, размещение статей в отсутствие коммуникативного значения регулируется стандартными грамматическими правилами, которые могут различаться в зависимости от языка. Например, русская фраза He is a student переведена на немецкий как Er ist Student (полностью без статьи) и на английский как He ist Student (с бессрочной статьей). Решение проблем механизации перевода Любой практический подход к механизации перевода противопоставляет нам двойственную природу процесса перевода, обусловленную двойственной структурой языка. Естественные языки используют две различные конвенции одновременно для передачи мыслей. Один из них представляет собой набор дискретных символов, слов, другой - набор условных правил для изменения и комбинирования слов, указывающих на взаимозависимость и связанность мыслей, выраженных словами. Последние условные правила составляют область грамматики. Практическая реализация проблемы механизации перевода осложняется тем, что между отдельными системами двух разных языков всегда существуют значительные морфологические и синтаксические несоответствия. Понятие может быть выражено словом в одном языке и целой синтаксической структурой в другом. Иногда оттенок смысла передается таким тонким стилистическим способом, что не поддается точной формулировке, необходимой для программирования правил автоматического перевода. Поэтому при переводе из A в B точность значения может быть потеряна и должна быть восстановлена обратным переводом из B в A. Такие проблемы могут быть решены с некоторой аппроксимацией, так как даже опытным переводчикам иногда приходится обращаться к автору переведенного текста за разъяснениями, чтобы избежать неточного отображения в переведенном тексте некоторых нюансов смысла, которые недостаточно понятны в исходном тексте. Пример невысказанных нюансов смысла, с которыми мы сталкиваемся в переводе английских определенных и неопределенных статей, а и а, для которых у нас нет соответствующих символов в русском языке - слов и окончаний. Возможно ли разработать программу операций, которая позволила бы машине "решать", какую форму английского глагола следует использовать для перевода бесконечного глагола? Конечно, предполагается, что в любой практической форме машинного перевода не должно быть никакого предварительного редактирования текста. По причинам времени и стоимости эксперт не может проанализировать каждое входное предложение, а затем применить этот анализ как в качестве словарной статьи в запоминающем устройстве, так и в качестве специальной программы для машины. Рассматривая эту проблему, следует прежде всего отметить, что понимание общего смысла предложения облегчает переводчику выбор правильного эквивалента. Однако машина не может этого сделать, так как она не в состоянии понять общее значение предложения и выполняет только определенные операции, обозначаемые специальным кодом или другими формальными подсказками, такими как порядок слов или пунктуация. Определение ряда машинных операций по переводу рефлексивных форм русских глаголов - задача, аналогичная той, которая должна быть решена при выборе соответствующей английской статьи - определенной или неопределенной. Переводчик решает эту задачу, учитывая не только значения слов, приведенные в словаре, и грамматические свойства предложений, но и общий контекст. Поэтому, чтобы сделать правильный перевод, переводчик должен понимать научное, техническое или другое содержание работы. Машинный перевод предлогов и генитивных, дательных, винительных и инструментальных форм во всем их многообразии, а также установление связи между русскими и английскими глаголами с их различиями в структуре и внутреннем содержании являются особенно сложными задачами. В практике машинного перевода с русского языка первым шагом является определение того, как лучше всего использовать элементы сходства между русским и английским языками. Использование соотношения "один к одному", которое позволяет легко заменять слова, дает лучшее значение для перевода каждого слова. Заключение Можно сделать вывод, что полностью автоматический машинный перевод - это очень сложная задача, которой должны заниматься не только лингвисты, но и программисты, специалисты по кибернетике и многие другие представители науки. Моделировать процесс перевода с помощью компьютерной программы очень сложно. Если человек переводит мыслительные образы и исходит из того, что в конечном итоге необходимо донести до слушателя, то обучить его этой программе невозможно (на данном этапе развития компьютерных технологий. Современные компьютерные программы очень далеки от идеала, к которому они стремятся развиваться. Но они, несомненно, могут послужить переводчику хорошим инструментом в его повседневной работе. По крайней мере, тот факт, что они могут легко за несколько секунд сделать перевод гипотезы любой сложности и размера текста. В то же время, при правильной настройке распределения приоритетных словарей по данной теме и областей перевода, требуемое редакционное изменение в выводе минимально (по сравнению с переводом с подключенным словарем общего словаря). Конечно, невозможно полностью положить текст в руки машины. Системы нового поколения способны "запоминать" структуры, которые уже были переведены один раз, поэтому их не нужно переделывать. Системы являются эффективным подспорьем для пользователей, так как они могут создать "пользовательский" словарь, который значительно облегчает перевод определенных тем. Тем не менее, на мой взгляд, недостатки систем машинного перевода перевешивают преимущества. Самый большой недостаток - это, конечно, словарь. Программа не учитывает основные значения слов и не предлагает их в качестве опции в переводе. Это заставляет пользователя искать эти словесные формы в словаре, что подрывает одно из главных преимуществ системы, по мнению производителя, скорость. Слабости на уровне грамматики. Эти недостатки проявляются как в анализе языка ввода, так и в синтезе на выходе. Грамматические особенности языков ввода и вывода не учитываются, например, пол существительных на русском языке и его отсутствие на английском языке. Обычно система также выполняет синтаксический анализ входных данных, но если предложение не вписывается в алгоритм, предоставляемый программой, система начинает дословный перевод, не обращая внимания на синтаксические связи. Рассмотрев эту проблему, я пришел к выводу, что хотя машинный перевод в принципе возможен, его следует рассматривать только как "черновик", который подлежит обязательному редактированию. Список литературы Джемс В. Перри. Практическое осуществление проблемы механизации перевода. В кн. Машинный перевод. Сб. статей. Под ред. П.С. Кузнецова. - М.: Изд-во Иностранная литература, 1958. История машинного перевода. Е. Н. Филинов // Виртуальный компьютерный музей. 07.10.2003. Ревзин И.И., Розенцвейг В.Ю. Основы общего и машинного перевода. - М.: Изд-во Высшая школа, 1965. О. С. Кулагина. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, стр. 5-50. Библиография из 140 названий. Гращенко Л. А., Клышинский Э. С., Тумковский С. Р., Усманов З. Д. Концептуальная модель системы русско-таджикского машинного перевода // Доклады Академии наук Республики Таджикистан. - 2012. - том 54, № 4. Комиссаров В.Н. «Современное переводоведение», ЭТС,М. 2005. Шаляпина З.М. «Автоматический перевод: эволюция и современные тенденции» вопросы языкознания, 1995, № 2 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! |