Анализ средств и алгоритмов машинного перевода
Введение
Данная работа рассматривает тему машинного перевода.Термин "машинный перевод" относится к компьютеризированным системам, отвечающим за перевод текстов с помощью человека или без него. Он не включает компьютерные средства перевода, которые поддерживают переводчиков путем предоставления доступа к онлайновым словарям. Границы между машинным переводом с помощью человека и машинным переводом с помощью человека часто неопределенны, и термин "автоматизированный перевод" может охватывать и то, и другое, но центральным ядром машинного перевода является автоматизация всего процесса перевода.Труд переводчиков является трудным и высококвалифицированным. Такого специалиста трудно обучить и это занимает много времени. Появление компьютеров дало надежду на то, что такой труд удастся автоматизировать и сделать перевод текстов легче. Это делает тему работы актуальной.
Содержание
Введение
Машинный перевод, основанный на правилах.
1 Прямой перевод
2 Перевод с помощью промежуточного языка
3 Машинный перевод на основе трансформации
Машинный перевод на основе примеров
Статистический машинный перевод
1 Создание модели перевода
2 Параметризация
3 Соответствие слов
4 Декодирование
5Машинный перевод с использованием нейронных сетей
Заключение
Список литературы
Список литературы:
E. F. K. Koerner and R. E. Asher Concise history of the language sciences: from the Sumerians to the cognitivists / Oxford: Pergamon Press, 1995, 358 ст.
Gale, W. A. and Church, K. W. A program for aligning sentences in bilingual corpora. / In Proceedings of the 2gth Annual Meeting of the A ssociation for Computational Linguistics, Berkele0079, 1991, 29 ст.
Peter F. Brown, Jennifer C. Lai, and Robert L. Mercer. Aligning sentences in parallel corpora / IBM Thomas J. Watson Research Center 1991, 7 ст.
Adam Lopez. Statistical machine translation / ACM Computing Surveys, Volume 40 Issue 3, Article No.: 8, 2008, , 48 ст.
Jiajun Zhang and Chengqing Zong, Deep Neural Networks in Machine Translation: An Overview/ IEEE Intelligent Systems Volume: 30, Issue: 5, Sept.-Oct, 2015, 9 pages
Следующий этап в развитии средств машинного перевода — это перевод на основе примеров. При данном методе перевод основывается двуязычные параллельные корпуса, а также на идее того, что люди не переводят тексты путем лингвистического анализа, а разбивают предложение на мелкие части, находят их аналоги в целевом языке, после чего собирают переведенные части в итоговое предложение. Процесс перевода с использованием этого метода можно представить в виде нескольких основных этапов: предложение разбивается на фразы, которые находятся в корпусе, фразам сопоставляются соответствующие фразы из языка перевода, переведенные на конечный язык фразы комбинируются в итоговое предложение.Преимуществами данного метода перед переводом, основанным на правилах, можно назвать: из-за того что системы машинного перевода, основанные на примерах, базируются на реальных текстах, они производят более читабельный текст и более чувствительны к контексту, также они легко могут быть улучшены путем добавления новых примеров, в то время как системы перевода, основанные на правилах, требуют модификации системы сложных правил, другим достоинством машинного перевода на основе примеров является то, что он лучше работает на языках имеющих существенные структурные различия.Рассмотрим методы с помощью, которых в соответствие фрагментам из корпуса на одном языке ставятся фрагменты из корпуса на другом языке.Сначала рассмотрим установление соответствия предложений. Интуитивный подход, в котором мы определяем соответствия путем анализа слов в предложениях, несмотря на высокую точность не всегда подходит, в том числе из-за потребности в анализе больших по объему параллельных корпусов.