Сравнительный анализ систем машинного перевода
Введение
“Человек есть животное общественное, трудящееся, говорящее и разумное”. Именно так определяли человека величайшие умы материализма Карл Маркс и Фридрих Энгельс. Следуя данному утверждению можно сказать что язык, как способность передачи информации путем членораздельной речи –есть качественное отличие человека от остального царства животных. По мере развития производительных сил усложнялось и человеческое общество. Возникла потребность сначала в устном переводе между племенами, затем в письменном с появлением первых государств, а также в людях, которые не будут отвлекаться на каждодневный ручной труд, а будут тратить всё свое время на совершенствование в языках. Так появились переводчики, или как их называли в древности толмачами. Однако в ходе общественно-технологического прогресса, когда на производство одной единицы продукта теперь требуется гораздо меньше времени, количественное взаимодействие между людьми, народами и странами требует большего объема информации и меньше затр
Содержание
Введение 3
1.1 Перевод, определение, история становления 6
1.2 Машинный перевод, определение, история становления 18
1.3 Машинный перевод основанный на правилах 27
1.4 Статистический машинный перевод 30
1.5 Нейронный машинный перевод 38
Выводы по первой главе 44
2.1 Методы оценки качества машинного перевода 45
2.2 Перевод английского текста на русский 52
2.3 Перевод русского текста на английский 71
Выводы по второй главе 83
Заключение 84
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 86
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Альбукова О. В. Обзор существующих подходов к проблеме оценки качества перевода // Филологические науки. – Тамбов: Грамота, 2016. – № 4. Ч. 2 – С. 65-69.
2. Андреева А.Д. Обзор систем машинного перевода / А. Д. Андреева, И. Л. Меньшиков, А. А. Мокрушин. // Молодой ученый. – 2013. – № 12 (59). – С. 64–66.
3. Брандес, М.П., Провоторов, В.И. Предпереводческий анализ текста (для институтов и факультетов иностранных языков): Учеб. пособие. – 3-е изд., стереотип. – М.: НВИ-ТЕЗАУРУС, 2001. – 224с.
4. Кан, Д. А. Применение теории компьютерной семантики русского языка и статистических методов к построению системы машинного перевода: диссертация кандидата физико-математических наук. Место защиты: Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет. Санкт-Петербург, 2011.
5. Карасев И. В., Артюшина Е. А. Системы машинного перевода //Успехи современного естествознания. 2011, №7, С.117-118.
6. Мокрушин. // Молодой ученый. – 2013. – № 12 (59). – С. 64–66.
7. Новожилова А. А. Машинные системы перевода: качество и возможности использования // Вестник ВолГУ. Серия 2: Языкознание. 2014. №3 С.67-73.
8. Сдобников В. В. Теория перевода. / В. В. Сдобников, О. В. Петрова. – М.: АСТ Восток-Запад, 2006. – 425с.
9. Скворцова О. В. Проблемы и преимущества автоматизированного и машинного переводов / О. В. Скворцова, Е. В. Тихонова. // Молодой ученый. – 2016. – №9 – С. 1287–1289.
10. Brown P. F., Delia Pietra V. J., Delia Pietra S. A., Mercer R. L. The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation // Computational Linguistics, 1993, Vol. 19, №2, P. 263—311.
11. Dendi V. The Emer
В машинном переводе основанном на правилах интерпретация зависит от этимологических данных о языке источника и языке перевода, которые в большинстве случаев берутся из словарей (двуязычных) и зависят от пунктуации, охватывающей принципы морфологии, языковой структуры, лексического и семантического анализа и так называемого анализа на основе правил.
Система RBMT требует огромных человеческих усилий для подготовки правил и лингвистических ресурсов, таких как морфологические анализаторы, теггеры частичной речи и синтаксические анализаторы, двуязычные словари, правила переноса, морфологический генератор и правила переупорядочивания и т.п.
Системы МП на основе правил работают на основе спецификации правил для морфологии, синтаксиса, выбора и передачи лексики и генерации. Сборник правил и двуязычный или многоязычный лексикон являются ресурсами, используемыми в RBMT. Модель переноса включает три этапа: анализ, перенос и гене