Системы машинного перевода прямого типа

Задача трансляции знаний из одной предметной области в другую не может быть решена без использования методов машинной лингвистики. Дело в том, что перед тем как «понять» о чем идет речь в тексте и какой предметной области он относится, вначале необходимо понять его структуру, связи слов в предложении, то есть провести грамматический анализ текста. С другой стороны, трансляция текста производится во внутреннем представлении программной системы, осуществляющей такую трансляцию. В связи с этим после трансляции текста из одной предметной области в другую необходимо вновь просинтезировать текст из внутреннего представления в привычное человеку линейное.
Начиная с 1950-х годов в нашей стране и за рубежом интенсивно развиваются методы автоматической обработки текста (АОТ). До сих пор они остаются в центре внимания многих исследователей в области искусственного интеллекта. Необходимость систем АОТ обусловливается большим ростом объема лектронной текстовой информации, из которой нужно извлекать знания по возможности полностью автономными процедурами.
Развитие МП (машинного перевода) – интенсивно развивающейся области научных исследований и разработок СМП (систем машинного перевода), в которых к процессу перевода с одного естественного языка на другой привлекается ЭВМ – определяется не только потребностями делового мира в качественных машинных переводчиках, но также и чисто научными стимулами.
Данные положения обуславливают несомненную актуальность темы исследования.
Объектом исследования являются системы перевода прямого типа.
Предметом изучения выступает обеспечение систем машинного перевода прямого типа.
Целью настоящего исследования является изучение систем машинного перевода прямого типа.
Для достижения данной цели были поставлены задачи:
1) исследовать историю развития систем машинного перевода прямого типа;
2) рассмотреть системы перевода прямого типа в общей классификации систем машинного перевода;
3) представить систему прямого перевода SYSTRAN;...

В январе 1954 г. в Нью-Йорке состоялась первая публичная демонстрация системы машинного перевода прямого типа с русского языка на английский, разработанной компанией IBM совместно с Джорджтаунским университетом. Система по современным меркам была примитивной и включала в себя словарь объемом 250 слов и грамматику из шести правил. Эксперимент получил широкий резонанс, и исследования в области разработки систем машинного перевода начались по всему миру, в том числе и в СССР. Успех «Джорджтаунского эксперимента» обеспечил бурное развитие работ по МП в течение последующих 10 лет.
В системах первого поколения (прямой тип перевода) операция перевода требует минимума преобразований – все элементы исходного текста, найденные в словаре, заменяются переводными эквивалентами. При этом учитывается лишь локальный контекст, он же позволяет выделять более сложные единицы перевода – обороты. Для этих систем характерны бинарность и отсутствие промежуточных структур. В системах второго поколения переводные соответствия устанавливаются не «прямым» способом, а после того, как для предложения выявлена его синтаксическая или семантическая структура.
В настоящее время существует два основных типа систем машинного перевода: основанные на правилах (rule-based machine translation, RBMT) и статистические.
Гибридный машинный перевод (ГМТ) использует сильные статистические и основанные на правилах методологии перевода. Несколько компаний (Азия в Интернете, LinguaSys, SYSTRAN, PangeaMT, УПВ) используют гибридный подход с использованием правил и статистики.
В качестве недостатков систем прямого перевода модно отметить:
1) невозможность решения проблем многозначности;
2) невозможность использования в ситуации несвязанных языковых пар;
3) невозможность проведения лингвистического анализа;
4) повторение синтаксических структур языка оригинала;
5) невозможность учета минимальных потребностей синтаксического и семантического анализов;
6) невозможность установления различения частей...