Машинный перевод

Маши́нный перево́д — процесс перевода текстов (письменных, а в идеале и устных) с одного естественного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы. Так же называется направление научных исследований, связанных с построением подобных систем.

Формы организации взаимодействия ЭВМ и человека при машинном переводе 
 С постредактированием: исходный текст перерабатывается машиной, а человек-редактор исправляет результат.
 С предредактированием: человек приспосабливает текст к обработке машиной (устраняет возможные неоднозначные прочтения, упрощает и размечает текст), после чего начинается программная обработка.
 С интерредактированием: человек вмешивается в работу системы перевода, разрешая трудные случаи.
 Смешанные системы (например, одновременно с пред- и постредактированием).

Автоматизированный перевод 
Вместо «машинный» иногда употребляется слово автоматический, что не влияет на смысл. Однако термин автоматизированный перевод имеет совсем другое значение — при нём программа просто помогает человеку переводить тексты.

Автоматизированный перевод предполагает такие формы взаимодействия:
 Частично автоматизированный перевод: например, использование переводчиком-человеком компьютерных словарей.
 Системы с разделением труда: компьютер обучен переводить только фразы жёстко заданной структуры (но делает это так, чтобы исправлять за ним не требовалось), а всё, не уложившееся в схему, отдаёт человеку.

В англоязычной терминологии также различаются термины  (полностью автоматический перевод) и  или  (автоматизированный); если же надо обозначить и то, и другое, пишут M(A)T.

Существуют несколько принципиально разных подходов к построению алгоритмов машинного перевода: основанный на правилах (rule-based), статистический, или основанный на статистике (statistical-based), нейронный машинный перевод (neural machine translation, NMT). Первый подход является традиционным и используется большинством разработчиков систем машинного перевода (ПРОМТ в России, SYSTRAN во Франции, Linguatec в Германии и др.) Ко второму типу относится популярный сервис Яндекс.Переводчик, Переводчик Google, а также новый сервис от ABBYY. Сейчас большинство систем являются гибридными — сочетая правила, статистику и нейронные сети.

Статистический машинный перевод 
Статистический машинный перевод — это разновидность машинного перевода текста, основанная на сравнении больших объёмов языковых пар. Языковые пары — тексты, содержащие предложения на одном языке и соответствующие им предложения на втором, могут быть как вариантами написания двух предложений человеком — носителем двух языков, так и набором предложений и их переводов, выполненных человеком. Таким образом статистический машинный перевод обладает свойством «самообучения». Чем больше в распоряжении имеется языковых пар и чем точнее они соответствуют друг другу, тем лучше результат статистического машинного перевода.
Под понятием «статистического машинного перевода» подразумевается общий подход к решению проблемы перевода, который основан на поиске наиболее вероятного перевода предложения с использованием данных, полученных из двуязычной совокупности текстов. В качестве примера двуязычной совокупности текстов можно назвать парламентские отчеты, которые представляют собой протоколы дебатов в парламенте. Двуязычные парламентские отчеты издаются в Канаде, Гонконге и других странах; официальные документы Европейского экономического сообщества издаются на 11 языках; а Организация объединённых наций публикует документы на нескольких языках. Как оказалось, эти материалы представляют собой бесценные ресурсы для статистического машинного перевода.

История машинного перевода 

Мысль использовать ЭВМ для перевода была высказана в 1947 году в США, сразу после появления первых ЭВМ. Первая публичная демонстрация машинного перевода (так называемый Джорджтаунский эксперимент) состоялась в 1954 году. Несмотря на примитивность той системы (словарь в 250 слов, грамматика из 6 правил, перевод нескольких простых фраз), этот эксперимент получил широкий резонанс: начались исследования в Англии, Болгарии, ГДР, Италии, Китае, Франции, ФРГ, Японии и других странах; в том же 1954 году и в СССР.

К середине 1960-х в США для практического использования были предоставлены две системы русско-английского перевода:
 MARK (в Департаменте иностранной техники ВВС США);
 GAT (разработка Джорджтаунского университета, использовалась в Национальной лаборатории атомной энергии в Окридже и в центре Евратома в г. Испра, Италия).

Однако созданная для оценки подобных систем комиссия  пришла к выводу, что в силу низкого качества машинно переведённых текстов эта деятельность в условиях США нерентабельна. Хотя комиссия рекомендовала продолжать и углублять теоретические разработки, в целом её выводы привели к росту пессимизма, снижению финансирования, часто к полному прекращению работ по этой тематике.

Тем не менее, в ряде стран исследования продолжались, чему способствовал постоянный прогресс вычислительной техники. Особенно существенным фактором стало появление мини- и персональных компьютеров, а с ними всё более сложных словарных, поисковых и т. п. систем, ориентированных на работу с естественно-языковыми данными. Росла и необходимость в переводе как таковом ввиду роста международных связей. Все это привело к новому подъёму этой области, наступившему примерно с середины 1970-х. В 1980-е наступило время широкого практического использования переводческих систем, сложился рынок коммерческих разработок по этой теме.

Впрочем, мечты, с которыми человечество полвека назад взялось за задачу машинного перевода, в значительной мере остаются мечтами: высококачественный перевод текстов широкой тематики по-прежнему недостижим. Однако несомненным является ускорение работы переводчика при использовании систем машинного перевода: по оценкам конца 1980-х, до пяти раз.

В настоящее время существует множество коммерческих проектов машинного перевода. Одним из пионеров в области машинного перевода была компания SYSTRAN. В России большой вклад в развитие машинного перевода внесла группа под руководством проф. Р. Г. Пиотровского (Российский государственный педагогический университет имени А. И. Герцена, Санкт-Петербург).

Философские обоснования 

В 1960-х годах Станислав Лем обобщал высказывания о проблеме машинного перевода и связи с пониманием текста самой машиной (что связано, например, с обсуждением сформулированной в 1980 году концепции «китайской комнаты»):

Качество перевода 

Качество перевода зависит от тематики и стиля исходного текста, а также грамматической, синтаксической и лексической родственности языков, между которыми производится перевод. Машинный перевод художественных текстов практически всегда оказывается неудовлетворительного качества. Тем не менее для технических документов при наличии специализированных машинных словарей и некоторой настройке системы на особенности того или иного типа текстов возможно получение перевода приемлемого качества, который нуждается лишь в небольшой редакторской корректировке. Чем более формализован стиль исходного документа, тем большего качества перевода можно ожидать. Самых лучших результатов при использовании машинного перевода можно достичь для текстов, написанных в техническом (различные описания и руководства) и официально-деловом стиле.

Применение машинного перевода без настройки на тематику (или с намеренно неверной настройкой) служит предметом многочисленных бытующих в Интернете шуток. Из старых и наиболее популярных примеров таких шуток наиболее известен текст перевода документации к драйверу мыши, известный как «Гуртовщики Мыши», заявленный как «перевод компьютерной документации системой машинного перевода Poliglossum на основе медицинского, коммерческого и юридического словарей».
Из кратких — фраза «», которую онлайн-переводчик «ПРОМТ» (версия 7.0, 2007) превращал в «Наш кот родил трёх котят — двух белых и одного афроамериканца». Если «афроамериканца» ещё можно было сделать «чёрным», написав «», то «коту» так и не получалось сменить пол: например,  переводился как «самка кот».

Чаще всего подобные шутки связаны с тем, что программа не распознаёт контекст фразы и переводит термины дословно, к тому же не отличая собственных имён от обычных слов. Тот же переводчик ПРОМТ превращал «Лев Толстой» в «Lion Thick» («толстый лев»), «bra-ket notation» в «примечание Кети лифчика», «Lie algebra» — в «алгебру Лжи», «eccentricity vector» — в «вектор оригинальности», «Shawnee Smith» в «индеец племени шони Смит», популярную в сериале «Игра в кальмара» игру «Red light, green light» — в «красный свет, зелёный свет» и т. п. Переводчик Google, наоборот, слово «» часто принимал за фамилию госсекретаря США.

См. также 
 Автоматизированный перевод
 Автоматический перевод устной речи
 Синтаксический анализ

Комментарии

Примечания

Литература 

 
 Гращенко Л. А., Клышинский Э. С., Тумковский С. Р., Усманов З. Д. Концептуальная модель системы русско-таджикского машинного перевода // Доклады Академии наук Республики Таджикистан. — 2011. — том 54, № 4. — С. 279—285.
 О. С. Кулагина. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, стр. 5—50. Библиография из 140 названий. ISBN 5-02-014323-5.
 
 Будущее машинного перевода // Компьютерра № 21, 5 июня 2002.

Ссылки 
 Машинный перевод. От холодной войны до диплёрнинга

Обработка естественного языка
Переводоведение
Применение искусственного интеллекта