Машинный перевод

Находя совпадения, программа предлагает ранее одобренный вариант [3]. Примером в данном случае может служить сайт https://context.reverso.net, на котором собрана база текстов различной тематики.
Некоторые ученые дополнительно выделяют гибридный машинный перевод (hybrid machine translation), который основан на совмещении методов перевода по правилам и статистического перевода. Такой подход позволяет взять сильные стороны обеих технологий (грамматическую точность при переводе по правилам и гладкость перевода от статистического метода) [3].
Таким образом, современный машинный перевод основан на нескольких вариантах осуществления процесса. Выбор того или иного варианта зависит от текста оригинала (типа, сложности и т.д.).

4. Программы машинного перевода
В настоящее время имеется достаточно широкий выбор пакетов программ, облегчающих труд переводчика, которые условно можно подразделить на две основные группы:
электронные словари (electronic dictionary)
системы машинного перевода (machine translation system) [2].
Электронные словари начали разрабатываться значительно раньше, чем альтернативные им системы машинного перевода, поэтому в настоящее время на рынке программного обеспечения имеется чрезвычайно широкий выбор словарей – от самых простейших до мощных систем, объединяющих в одной программной оболочке несколько лексических баз данных. Выбор того или иного программного продукта зависит исключительно от аппаратных возможностей компьютера, которым располагает пользователь, финансовых соображений и конкретных условий, в которых работает переводчик [6].
Системы машинного перевода (СМП) текстов с одних естественных языков на другие моделируют работу человека-переводчика. По мере усложнения систем машинного перевода и включения в них новых этапов автоматического анализа и синтеза текста выделяют три поколения таких систем:
«П-системы – системы прямого перевода (direct systems);
Т-системы – системы с синтаксическим преобразованием исходного текста (от англ. Transfer - преобразование);
И-системы – системы с семантическим и прагматическим анализом (interlingua - язык-посредник)» [7].
К числу наиболее распространенных в России систем машинного перевода относятся:
Stylus, DIC – системы машинного перевода, включающие множество словарей по разным предметным областям;
Socrat – система, позволяющая сканировать документы, переводить их содержимое и проверять орфографию;
Universal Translator – многоязычная система машинного перевода;
Polyglossum – многоязычная система машинного перевода с широким набором предметных словарей;
PROMPT, ABBYY Lingvo – трансферные многоязычные системы машинного перевода, содержащие словари по разным предметным областям;
WebTranSite – система для перевода веб-страниц (сам процесс перевода веб-страниц и сообщений компьютерных программ называется локализацией);
Яндекс. Переводчик, Google. Переводчик – статистические системы машинного перевода, которые переводят не только тексты, но и веб-страницы [6].
Таким образом, на современном этапе развития технологий машинный перевод осуществляется посредством двух групп программ – электронных словарей и систем машинного перевода. Каждой группе свойственны определенные характеристики и особенности механизма перевода.
Заключение
Итак, машинный перевод, представляющий собой процесс передачи содержания текста на одном языке средствами другого языка с использованием компьютеров, является одним из первых и не теряющих своей актуальности направлений компьютерной лингвистики. Процесс машинного перевода может предполагать разную степень активности человека в его выполнении, что обусловливает многообразие его форм, выбор которых зависит от целей перевода и его условий.
Рассмотрев проблемы машинного перевода, мы пришли к следующим выводам:
На данном этапе развития машинного перевода пока еще остались не разрешенными его основные проблемы.
Наибольшее число трудностей при переводе и соответственно ошибок при переводе относится к уровню грамматики, а также лексики.
Средства машинного перевода пока не могут улавливать все смысловые нюансы оригинального текста, а именно учитывать экстралингвистические факторы.
Таким образом, пока еще машинный перевод нуждается в обязательном редактировании. Наиболее перспективным направлением развития систем машинного перевода является совершенствование подсистем грамматического анализа и синтеза, а также увеличение объема контекстуального охвата текста и совершенствование семантических цепочек с целью более точного подбора значений слов.
Список использованной литературы
Алексеева И.С. Введение в переводоведение: учеб. пособие для студ. филол. и лингв, фак. высш. учеб. заведений. СПб.: Филологический факультет СПбГУ; М.: Издательский центр «Академия», 2004. 352 с.
Виноградов В.С. Введение в переводоведение (общие и лексические вопросы). М.: Издательство института общего среднего образования РАО, 2001, 224 с.
Карасев И.В., Артюшина Е.А. Системы машинного перевода // Успехи современного естествознания. 2011. № 7. С. 117-118.
Толковый переводоведческий словарь. 3-е издание, переработанное. М.: Флинта: Наука. Л.Л. Нелюбин. 2003.
Фролов С.В., Панькова Д.А. Проблемы построения машинного перевода. М., 2008. 130 с.
Шевчук В.Н. Информационные технологии в переводе. Электронные ресурсы переводчика – 2. М.: Зебра Е, 2013. 384 с.
Шипицына Л.Ю. Информационные технологии в лингвистике: учеб. пособие. М.: Флинта: Наука, 2013.














3