과학적 훈련으로서. 규칙에 따라 SMP 기계 변환 오류의 주요 유형 자동 유형
기계 번역 접근법
기계 번역 시스템은 언어 적 규칙에 따라 번역 방법을 사용할 수 있습니다. 원래 언어로부터 가장 적합한 단어는 단순히 번역 언어의 단어로 대체됩니다.
종종 기계 번역의 문제를 성공적으로 해결하기 위해서는 자연 언어로 텍스트를 이해하는 문제를 해결할 필요가 있다고 주장합니다.
규칙으로서 규칙에 따라 번역 방법은 번역 언어로 텍스트가 작성된 기준으로 심볼릭 표현 (중개자)을 사용합니다. 그리고 우리가 중개자의 성격을 고려한다면, interlinguistic 기계 번역이나 전송 기계 번역에 대해 이야기 할 수 있습니다. 이러한 방법은 형태 학적, 구문 및 의미 론적 정보와 큰 규칙 세트가있는 매우 큰 사전을 필요로합니다.
기계 번역 시스템이 충분한 양의 데이터가있는 경우 양질의 번역을받을 수 있습니다. 주요 난이도는이 데이터의 형성에 있습니다. 예를 들어 문법을 기반으로 번역하기위한 통계적 번역에 필요한 대형 텍스트 인클로저가 불충분합니다. 또한, 후자의 경우, 문법의 추가 작업이 필요합니다.
관련 언어 (러시아어, 우크라이나어)의 번역을 위해서는 단어가 충분할 수 있습니다.
현대 기계 번역 시스템은 세 개의 큰 그룹으로 나뉩니다.
· 규칙에 설립 된;
· 예를 바탕으로;
규칙을 기반으로 한 SMP
규칙을 기반으로하는 기계 번역 시스템 - 소스 및 번역 언어에 대한 언어 정보를 기반으로 기계 번역 시스템을 기반으로하는 일반적인 용어입니다.
그들은 각 언어의 주요 의미 론적, 형태 학적, 구문 패턴을 다루는 이중 언어 사전과 문법으로 구성됩니다. 기계 번역에 대한이 접근 방식은 클래식이라고도합니다.
이 데이터를 기반으로 소스 텍스트는 제안서에 의해 순차적으로 번역 텍스트로 변환됩니다. 종종 이러한 시스템은 예제를 기반으로하는 기계 번역 시스템을 반대합니다.
이러한 시스템의 작동 원리는 입력 및 출력 문장의 구조의 연결입니다. 번역은 특별히 좋은 품질이 아닙니다. 그러나 간단한 예제에서 작동합니다.
영어로의 번역은 다음과 같습니다.
소녀는 사과를 먹는다. Ein Madchen은 Einen Apfel입니다.
이러한 시스템은 세 그룹으로 나뉩니다.
· 소셜 번역 시스템;
· 전송 시스템;
· interlinguistic;
간헐적 인 번역
그러한 시스템은 이제 번역의 품질이 좋지 않아 매우 드뭅니다. 원본 텍스트의 단어는 변환 단어에서 변환됩니다. 종종 그러한 전환은 정리 및 형태 학적 분석없이 발생합니다. 이것은 기계 번역의 가장 쉬운 방법입니다. 긴 단어 목록 (예 : 디렉토리)을 번역하는 데 사용됩니다. TM 시스템에 대한 침해를 초래하는 데 사용할 수도 있습니다.
전송 시스템
전송 시스템으로그리고 interlinguistic은 동일한 일반적인 아이디어를 가지고 있습니다. 번역을 위해, 그 자체로 번역 된 표현의 의미를 갖는 중개자를 가질 필요가 있습니다. interlinguistic 시스템에서는 중재자가 전송 중에는 언어 한 쌍에 의존하지 않습니다.
전송 시스템은 매우 간단한 원칙에서 작동합니다. 입력 텍스트는 원래 및 번역 된 언어의 구조에 따라 규칙을 적용합니다. 작품의 초기 단계에는 내부 표현을 만드는 형태 학적, 구문 (때로는 의미 론적) 텍스트 분석이 포함됩니다. 번역은 이중 언어 사전 및 문법적 규칙을 사용 하여이 프레젠테이션에서 생성됩니다. 때로는 소스 텍스트에서 얻은 기본 표현을 기반으로 더 많은 "추상"내부 표현을 구축합니다. 이것은 번역에 중요한 장소를 강조하고 텍스트의 중요하지 않은 부분을 버리기 위해 수행됩니다. 변환 텍스트를 구성 할 때 내부 표현의 변환이 역순으로 발생합니다.
이 전략을 사용할 때는 90 %의 영역에서 정확성이있는 충분히 높은 번역 품질이 있습니다 (언어 쌍에 크게 의존하지만). 전송 번역 시스템의 작업은 적어도 5 개의 부분으로 구성됩니다.
· 형태 학적 분석;
· 어휘 전달;
· 구조 전달;
· 형태 학적 세대.
형태 학적 분석. 소스 텍스트의 단어는 연설 부품에서 분류됩니다. 그들의 형태 학적 징후가 드러납니다. lemmas라는 단어가 결정됩니다.
어휘 분류. 어떤 텍스트에서는 어떤 단어가 하나 이상의 값을 가질 수 있으며 분석에서 모호성을 유발할 수 있습니다. 어휘 범주화가 발생하면 단어 컨텍스트가 감지됩니다. 다양한 종류의 마크와 설명이 있습니다.
어휘 전달. 이중 언어 사전을 기반으로 단어가 번역됩니다. 행동은 해석 된 번역과 매우 유사합니다.
구조 전송. 단어는 제안서에서 일관성이 있습니다.
형태 학적 세대. 구조 전송의 출력에 따라 단어 변환 단어가 생성됩니다.
트랜스 피드 머신 번역 시스템의 주요 특징 중 하나는 스테이지이며, 원래 언어의 텍스트의 중간 표현은 대상 언어의 텍스트의 중간 표현으로 "전송"됩니다. 그것은 두 가지 수준의 언어 분석 중 하나 또는 둘 다로 즉시 작동 할 수 있습니다.
1. 표면 (구문) 이송. 이 수준은 소스와 번역 언어 간의 "구문 구조"의 전송을 특징으로합니다. 같은 가족 또는 같은 유형의 언어, 예를 들어, 로마네스크 음, 카탈로니아 어, 프랑스 등 사이에 적합합니다.
2. 깊이 (의미 론적) 전송. 수준은 의미 론적 표현을 특징으로합니다. 그것은 원래 언어에 달려 있습니다. 이 프리젠 테이션은 값을 나타내는 여러 구조로 구성 될 수 있습니다. 번역은 일반적으로 구조적 전송이 필요합니다. 이 수준은 더 많은 원격 언어를 번역하는 데 사용됩니다.
Interlinguistic 기계 번역
Interlinguistic Machine Translation은 기계 번역에 대한 고전적인 접근법 중 하나입니다. 출처 텍스트는 언어에 의존하지 않는 추상 표현으로 변환됩니다 (전송 변환과는 대조적으로). 번역 텍스트는이 프레젠테이션을 기반으로 작성됩니다. 이 접근 방식의 주요 이점은 시스템에 새로운 언어를 추가하는 것입니다. 이러한 접근 방식의 프레임 워크에서 이러한 시스템에 대한 각각의 새로운 언어 인터프리터의 생성은 예를 들어 이전 변환 시스템을 사용하여 비교할 수 있도록 수학적으로 증명할 수 있습니다. 또한,이 접근 방식의 틀 내에서
· 단일 언어 내에서 소스 텍스트를 의문을 작성하는 "텍스트를 다시 링"하십시오.
· 예를 들어 러시아어 및 아랍어와 같이 매우 다른 언어를 번역하는 상대적으로 간단한 구현.
그러나 적어도 두 가지 언어가 올바르게 작동하는이 방법을 아직 구현할 수 없습니다. 많은 전문가들이 그러한 구현의 가능성에 대한 의심을 표현합니다. 이러한 시스템을 만드는 데 가장 어려움은 교체 프레젠테이션을 설계하는 것입니다. 동시에 특정 언어와 동시에 추상적이고 독립적이어야하지만 동시에 기존 언어의 기능을 반영해야합니다. 반면에 인공 지능의 틀 안에서, 현재 텍스트의 의미를 할당하는 일은 아직 해결되지 않았다.
처음으로, 숫자 코드를 사용하여 보편적 인 사전을 제공 한 17 세기 Descartes 및 Leibnitsa에서는 Interlinguistic 접근법이 제안되었습니다. 동굴 벡, Athanasius Kirger 및 Johann Joachim과 같은 다른 사람들은 논리와 아이콘의 원칙을 기반으로 모호하지 않은 보편적 언어의 개발에 근무했습니다.
1668 년에, John Wilkins는 "진정한 상징주의와 철학적 언어에 대한 경험"에 관해 이야기했습니다.
18 세기와 19 세기에 에스페란토를 포함하여 많은 보편적 인 언어가 개발되었습니다. 기계 번역을위한 보편적 언어의 아이디어는이 기술 개발의 초기 단계에서 나타나지 않습니다. 대신, 언어 쌍만 고려되었습니다. 그러나 1950 년대와 60 년대 동안 캠브리지의 연구원은 Margaret Masterman이 이끄는 연구원, Nikolai Andreev와 밀라노 Silvio Ceccato 가이 지역에서 일하기 시작했습니다.
1970 년대와 1980 년대에는이 지역에서 특정 성공이 이루어졌으며 여러 가지 기계 번역 시스템이 제작되었습니다.
이 번역 방법에서는 본문의 분석을 원래 언어로 설명하는 방법으로 간주 될 수 있습니다. 동시에, 프레젠테이션은 본문의 형태 학적, 구문 특성을 보존한다. 번역 텍스트를 만들 때이 방법은 "의미"를 전달할 수 있다고 가정합니다.
동시에 두 개의 층간 표현이 때로 사용됩니다. 그 중 하나는 소스 언어의 특성을 더 반영합니다. 기타 - 번역 언어. 이 경우 번역은 두 단계에서 수행됩니다.
경우에 따라 한 수준의 두 개 이상의 표현이 (두 언어와 동일하게 가깝게) 사용되지만 주제가 다릅니다. 이것은 특정 텍스트를 번역하는 품질을 향상시키는 데 필요합니다.
이 접근법은 언어학을 위해 새로운 것이 아닙니다. 그것은 언어 근처의 아이디어를 기반으로합니다. 번역 품질을 향상시키기 위해 자연어는 두 개의 다른 언어 사이의 다리로 사용됩니다. 예를 들어, 우크라이나에서 영어로 번역 할 때 러시아어가 때때로 사용됩니다.
interlinguistic 기계 번역 시스템을 사용하려면 다음이 필요합니다.
· 텍스트 분석 및 생성을위한 사전;
· 문법 언어의 설명;
· 개념의 지식 기반 (InterCucleate 프리젠 테이션을 생성하기 위해);
· 언어 및 프리젠 테이션에 대한 개념의 투영을위한 규칙.
이 유형을 작성할 때 가장 어려운 순간은 넓은 지식 영역을 위해 데이터베이스를 구축 할 수 없습니다. 그리고 매우 특정한 주제에 대해 생성되는 기반은 높은 계산 복잡성을 가지고 있습니다.
강의 13. 텍스트의 기계 번역. 컴퓨터 언어 사전
기계 번역의 기본 사항
이전- 이것은 잘못된 원본에 초점을 맞춘 언어 중재 유형입니다. 번역은 원본에 포함 된 메시지의 존재의 입력 형태로 간주됩니다. 횡단의 통신은 전송을 통해 수행되었으며, 가장 큰 범위에서 통신자가 동일한 언어를 사용하는 직접 음성 커뮤니케이션의 과정을 재현합니다.
기계 번역 - 언어 적 조항을 기반으로 컴퓨터 프로그램을 사용하여 자연스러운 언어로 작성된 지식 및 텍스트의 자동 추출입니다.
기계 번역 과정 - 이들은 컴퓨터의 텍스트를 하나의 자연 언어로 다른 언어의 동등한 텍스트로 변환하는 컴퓨터의 동작과 그러한 조치의 결과의 결과입니다.
자동 텍스트 이해 시스템이는 시맨틱 네트워크, 프레임 및 시소러스를 기반으로하는 사전, 문법 및 자연 언어의 사전, 문법 및 자연 언어의 알고리즘에 따라 제작 된 자연 언어의 텍스트가 사용자가 이해할 수 있기 때문에 사용자가 이해합니다. 그는 언어 지식 - 구문 - 의미 론적 구조, 그리고 또한 특별한 지식이 있습니다.
대부분의 자동 언어 처리 시스템은 텍스트 분석을 해당하는 작업을 수행하고 제안 사항을 미리 해줍니다. 그러나 언어 데이터는 단락, 챕터 및 기타 큰 단위에 배치 된 텍스트 형태로 언어 데이터를 사용할 수 있습니다. 따라서 적절한 자동 분석에는 적절한 세분화 알고리즘이 필요합니다.
자동 텍스트 이해 시스템을 만들 때 작업 :
· 소스 자연 텍스트의 분석, 다른 의미 구조, 전체, 부분, 압축, 데이터베이스 형태로 텍스트 내용에 겉으로보기에 제공되는 언어 구조의 구성을 보장합니다.
· 특별 또는 개별 지식을 가진 언어 텍스트 구조의 비교, 또한 데이터베이스 양식에 제시됨
· 전통적인 관계형 데이터베이스뿐만 아니라 개념적 데이터베이스에서의 정보를 기반으로 한 정보를 기반으로 한 텍스트의 일반화.
에 대한 기계 전송 컴퓨터는 특별 프로그램 구현을 소개합니다 번역 알고리즘, 시퀀스가 분명히 이해되며 주어진 언어 쌍의 언어 쌍에서 다른 언어로 된 다른 언어로 다른 언어로 다른 언어로 번역을 찾는 텍스트에 대한 텍스트에 대한 엄격하게 정의됩니다. 또한 3 개 이상의 언어로 번역을 위해 설계된 별도의 기계 번역 시스템이 있지만 현재 실험적입니다.
현대 기계 또는 자동 번역은 사람과 함께 수행됩니다 : 사전 편집기, 편집자가 전신, 편집자가 전송되는 텍스트, 편집자, 오류 및 단점을 수정하는 POST 편집기. 번역 된 텍스트.
기계 번역 시스템에는 필요한 문법적 정보 (형태 학적, 구문 및 의미 론적)가 장착 된 이중 언어 사전을 포함하며, 이는 동등한, 변이체 및 변형 변환, 현명한 주제 및 특수한 사전의 전송 및 알고리즘 분석의 알고리즘 수단은뿐만 아니라 텍스트의 자동 처리를 채택한 공식 문법.
가장 흔한 것은 다음과 같습니다 공식 작업의 순서 기계 번역 시스템에서 분석 및 합성 제공 :
· 입력 사전에 입력 양식을 입력하는 텍스트와 입력 양식을 입력하면이 단어 형식의 소속이 특정 렉시스트에 설정됩니다. 분석 과정에서 언어 시스템의 다른 수준의 조직과 관련된 정보는 단어 형태로부터 얻을 수 있습니다.
· 관용구의 번역,이 주제 영역의 어구의 화합이나 스탬프, 입력 텍스트의 요소의 주요 문법적 특성, Onography의 해상도, 어휘 분석 및 렉싱의 번역. 일반적 으로이 단계에서는 무의식 한 단어가 다중 값에서 분리되어 있으며, 이후에 명확한 단어가 등가물 목록으로 번역되고, 이른 문맥 사전을 통해 어휘 기사는 전제 요청 알고리즘 인 다중 값 단어를 번역하는 데 사용됩니다. 문맥 결정자가 없어야합니다.
· 궁극적 인 문법 분석, 필요한 문법 정보가 제시되어 출력 데이터를 고려하십시오.
· 주말에는 일반적으로 출력 워드 폼 및 제안의 합성.
분석 및 합성은 엄청난 및 컴퓨터의 메모리에 도입 된 전체 텍스트 모두를 수행 할 수 있습니다. 후자의 경우, 번역 알고리즘은 소위 아나포리 넥타이의 정의를 제공합니다.
기계 번역 품질 에 달려있다 :
· 사전의 양,
· 어휘 단위로 인한 정보의 양,
· 분석 및 합성 알고리즘의 운영의 준비 및 검증의 철저함,
· 소프트웨어 효율성.
그러나 프로그램 중 하나에서 복잡한 문구로 구성된 텍스트의 문학적 번역 인 "수정"을 기대할 수 없습니다.
현대적인 하드웨어 및 소프트웨어는 상세한 문법적 정보가 포함 된 대형 킬렛을 사용합니다. 정보는 다음과 같이 표현할 수 있습니다 궁극적 인(설명 적) 및 절차(알고리즘의 요구를 고려해) 양식.
기계 번역 프로그램 개선 다른 사용자가 자신의 정보와 동일한 텍스트에서 개인적인 의미를 가져 오는 다른 사용자가 텍스트의 부드러운 이해의 개념과 관련이 있습니다. 소프트 텍스트 이해 모델 다른 조건과 인식의 구성 요소에 따라 소스 객체에 대한 다양한 의미있는 해석을 생성하는 능력입니다.
더 개인적인 "공작 기계" 번역가와 편집자가 자동 \u200b\u200b사전 및 용어 데이터베이스, 컴퓨터 시소러스, 스크린 편집, oROPHographic, 용어 및 문법적 보정 시스템입니다.
현대 기계 번역은 컴퓨터의 사용과 구별되어야합니다. 후자의 경우는 의미합니다 자동 사전, 그 사람이 원하는 번역을 더 빠르게 선택하는 데 도움이됩니다. 다른 경우, 컴퓨터는 사람 (번역사 또는 편집자)과 함께 작동하지만, "기계 번역"이라는 용어의 유지 보수는 번역 및 전송 가능한 기계의 번역 및 찾기에 대한 주요 작업의 대부분이 그 자신, 사람이 통제하고 오류 수정 한 것만으로 남겨 둡니다.
컴퓨터 사전 사람이 신속한 변환을위한 보조 도구 인 것을 돕기 위해; 동시에, 기계 번역 시스템에서 내재 된 일부 기능은 이러한 사전에서 제한된 정도로 구현 될 수 있습니다.
정보 기술에서 다양합니다 2 기계 번역에 대한 2 가지 주요 접근법 :
· 익숙하지 않은 언어로 문서의 내용으로 지표 지수가 지급됩니다.
· 일반적인 "인간"대신 기계 번역을 사용합니다. 여기에는 특정 주제 영역으로 번역 시스템을 신중하게 편집하고 구성하는 것입니다.
여기서, 사전의 충만 함의 역할은 콘텐츠 및 번역 된 텍스트의 언어 수단 및 어휘 의미를 해결하는 방법의 효과, 추출 알고리즘의 효과의 효과를 위해 재생됩니다. 문법적 정보, 번역 및 합성 알고리즘 찾기.
언어 활동의 유형으로 번역은 문과 텍스트의 의미를 전송하기 전에 그래픽 (및 경구 음성을 번역 할 때 배경)을 인식하는 것부터 언어의 모든 수준에 영향을줍니다. 또한 기계 번역은 특정 언어 수준을 위해 장치에 대한 이론적 인 가설과 제공되는 알고리즘의 효과를 확인하는 기능을 제공합니다.
개선의 필요성 기계 번역은 interleptist 의사 소통을 보장하기위한 필수 조건이므로 매년 증가하는 양이 끊임없이 증가하고 있습니다.
의사 소통을위한 언어 장벽을 극복하는 다른 방법 - 단일 언어의 개발 또는 채택뿐만 아니라 외국어 연구뿐만 아니라 효율성에 대한 변형과 \u200b\u200b비교할 수 없습니다.
생년월일 연구 분야의 기계 번역은 일반적으로 1947 년 3 월으로 간주됩니다. 그 때 Nubert Winer의 편지에서 암호화 워렌스의 전문가는 먼저 해독 작업과 비교하여 기계 번역 작업을 처음 설정했습니다.
기계 번역 문제는 수행합니다 컴퓨터 언어학Georgetown University (USA)에서 세계 최초의 대중 전환 실험이 개최 된 1954 년 1 월에 태어난 사람. 동시에, 가장 큰 수학 및 사이버네틱스의 리더십에 따라 Alexey Lyapunov는 기계 번역 및 모스크바에서 활동적으로 활동했습니다. 1956 년 초에 적용 수학 연구소 (IPM)에서 프랑스어로 인한 최초의 국내 기계 번역 시스템은 응용 수학 연구소에서 일하기 시작했습니다.
러시아 - Promt System (회사 개발 Promt, www.e-promt.ru) 및 소크라테스 시스템 (Arsenal, www.ars.ru 개발)의 현대 기계 번역 프로그램 중 리더.
최신 Promt 버전에서 근본적으로 새로운 기능 "관련 메모리"가 나타났습니다. "관련 메모리"의 메커니즘은 시스템을 훈련시킬 수 있습니다. 이를 통해 텍스트 컬렉션을 지식 데이터베이스에 저장하고 유사한 텍스트를 번역 할 때 파편을 더 많이 사용하십시오.
소크라테스는 모호하지 않은 솔루션을 찾고 측면에서 분산을주지 않으려 고합니다. 사전에 누락 된 단어는 원래의 글을 남깁니다. Promt는 일반적으로 단어와 문구의 번역을위한 몇 가지 옵션을 제공합니다.
개발 단계를 통과 한 기계 번역은 현재 집중되어 있습니다. 사람 - 번역자 행동을 모델링하는 아이디어...에 번역 프로세스는 매우 어렵고 소프트웨어의 장점을 올바르게 사용하는 것은 번역의 품질을 크게 결정합니다. 현대 기계 번역 시스템에는 많은 추가 사전이 포함됩니다. 언어 알고리즘을위한 건축 솔루션 기능을 바탕으로 시스템은 "전송"및 "Interlingua"의 두 가지 유형으로 나뉩니다. 자동 번역 프로그램은이 부서에 따라 지어집니다. 예를 들어 "Socrates"프로그램은 첫 번째 프로그램의 언어 제공이 훨씬 더 강하고 사전이 훨씬 더 많은 양이기 때문에 "Socrates"프로그램이 "Madzhik Guddi"라는 것보다 훨씬 잘 번역됩니다.
기계 번역 결과는 항상 편집됩니다. 예를 들어, PARS 프로그램에서 다양한 피사체의 사전의 추가 연결이 제공됩니다. 결국 전송 된 변환기의 품질은 프로그램의 품질에 따라 다릅니다. 그러나 번역 된 텍스트의 어휘 아래에서 시스템의 미세 조정조차도 모든 기능을 고려하지 않으므로 여러 동의어로 번역 된 단어는 별표로 표시되거나 괄호 안에 옵션으로 표시됩니다.
인터넷 기술 기계 번역에 의한 새로운 개발을 주었고 새로운 개발 단계에 가져 오는 데 도움이되었습니다. 기계 번역은 외국어로 정보를보고 검색하는 효과적인 도구입니다. 즉,이 기능은 인터넷에서 작업 할 때 중요한 것입니다. 기기 변환의 현재 상태를 사용하면 대부분의 언어에서 웹 페이지의 번역을 상대적으로 올바른 텍스트를받을 수 있습니다. 완전 자동 고품질 번역이 불가능하지만 이미 번역 프로세스 자체를 용이하게하는 소프트웨어가 있습니다.
결과적으로, 주제 영역의 설정 및 다른 문서 처리 프로그램과의 통합, 기기 변환을 통해 번역 텍스트의 수신을 자동화 할 수 있습니다.
주요 문제 모든 기계 번역 프로그램은 주제별 사전의 올바른 선택뿐만 아니라 보조 사전을 구축합니다.
번역은 부분적으로 사용자 준비 수준 (언어의 지식, 프로그램, 언어 감각, 언어의 기술), 텍스트 편집기, 보조 유틸리티, 사전 및 제대로 올바르게 작동하는 능력에 부분적으로 의존합니다. 어구. 연결 테마 사전을 연결하여 만든 번역 옵션은 좋은 번역, 단어 값의 올바른 선택과 텍스트의 구문 사용을 제공합니다. 이것은 자동차가 자신의 사전을 설정하여 더 많은 수신 언어와 일치하는 동의어를 선택하고 출력의 주제에 따라 번역되는 동의어를 선택할 수 있다는 사실에 의해 설명됩니다.
2 기계 번역 문제에 대한 접근 방식:
· 의미의 보편적 언어 사용, 직접 번역 방식, 원본의 텍스트를 번역 텍스트로 변환하는 데 설치
· 중급 언어 설치, 인간 숙련도 모델링
문제는 자연 언어의 텍스트의 의미는 제안 자체뿐만 아니라 멀티 가드 단어와 구문 구조와 관련된 컨텍스트에서도뿐만 아니라 의미 론적 구조의 글로벌 설명의 실질적인 불가능성에 달려 있다는 것입니다. 세계는 제한된 주제 영역에서도 언어 패턴에 대한 효과적인 공식 방법의 설명이 부족합니다.
해결되지 않은 문제 기계 번역이 있습니다
· 고립 된 텍스트 제안의 공식적인 구문 분석의 모호한 해결책
· 텍스트의 텍스트 (단편)의 구조적 및 의미 불완전 성을 극복 함
· 다른 주제 영역의 유연한 연결 조직
· 전체 교육으로 텍스트를 이해할 필요가있다.
기계 번역 프로그램은 물질의 엄격한 개요에 내재 된 과학적, 기술 및 교육용 텍스트로 더 잘 대우받습니다.
많은 특정 혁명이지만 대부분의 단어는 정보 변환에 적합한 문자 그대로의 의미에서 사용되는 말하고 저널리즘 스타일을 사용하지만 글래시 출력 텍스트를 얻으려면 수동 편집이 필요합니다. 결과 번역은 텍스트의 전체 주제 방향 만 전송되는 특정 소개 텍스트입니다.
소설과시의 번역은 기계의 요구 사항을 충족시키지 못합니다. 우화 표현에 지어진 텍스트의 의미는 익숙하지 않아도 불확실하고 사용할 수 없습니다. 차는 의미를 이해하지 못하고, 차례로 번역 된 텍스트의 부적절한 해석으로 이어지는 것은 넌센스로 변한다.
관찰하여 그러한 오해를 최소화하십시오 다음 규칙:
· 주제 사전을 구축하는 것입니다
· 이송의 초자연 단계에서 원래의 텍스트를 확인하십시오.
· 번역의 최종 단계에서 편집하십시오
· 적절한 사전을 사용하십시오
· 문법 및 어휘뿐만 아니라 소스 텍스트의 주제를 알고있는 것이 좋습니다.
· 어휘, 진부한 단어로 적절하게 작동합니다
· 적시에 새로운 조건으로 특별 사전을 보충하십시오
번역가 프로그램은 어떻게 작동합니까?
번역 알고리즘을 기반으로합니다.이 텍스트에 대한 고유하고 엄격하게 정의 된 동작의 순서를 기반으로합니다. 다른 언어의 일반적인 사전과 문법은 "기계"사용에 허용되는 방법이 아닌 엄격한 형태의 단어와 문법적 패턴의 값을 설명하기 때문에 기계 번역에 적용 할 수 없습니다. 따라서 공식적인 문법 언어가 필요합니다. 논리적으로 일관되고 명시 적으로 (임의의 부호와 개척지가없는). 언어의 다양한 언어에 대한 공식적인 설명이 나타나기 시작하자마자, 먼저 모든 형태학 및 구문 중에서 진행 상황과 자동 번역 시스템의 개발에서 등장했습니다. 성공적으로 작업하려면 기계 번역 시스템에는 필수 정보 (형태와 관련하여 단어 형식과 관련된 형태와 관련된 형태와 관련된 형태와 관련된 형태, 의미, 즉 의미에 대한 책임이있는 것)을 포함합니다. , 둘째, 공식적인 I.E의 일부를 기반으로하는 문법적 분석의 수단입니다. 엄격한, 문법. 가장 일반적인 것은 기계 번역 시스템에서 분석 및 합성을 제공하는 공식적인 작업 시퀀스입니다.
- 1. 첫 번째 단계에서는 입력 음성에 대한 텍스트와 검색이 수행됩니다 (복수의 전환 케이스와 같은 특정 문법적 형태의 단어)에서는 병용 형태 학적 분석과의 입구에서 이 단어 양식은 특정 Lexeme (사전 단위로 단어)에 설정됩니다. 분석 과정에서, 언어 시스템의 다른 수준의 다른 수준과 관련된 정보가 얻어 질 수 있습니다. 기계의 경우이 작업 중 두 가지 작업과 문법적 구문 분석 및 단어의 의미에 호소하는 것은 어렵습니다. 단어의 의미와 독립적으로 구문 분석을하는 것이 낫지 만 다른 단계의 다른 단계에서 사전을 사용하는 것이 낫습니다.
- 2. 독립적 인 구문 분석은 특정 단어의 값이 "제거되는 구문을 분해하려고하면 이해할 수 있습니다. 이 종류의 문구의 훌륭한 샘플은 Academician L.v에 의해 발명되었습니다. Shcherbo 제안 : Gloc Kazdress Shttko 번식 Barak 및 곱슬 파손. 무의미한 문구? 그렇지 않은 것처럼 : 러시아어에는 단어가 없습니다 (노동 조합을 제외하고). 그리고 아직 어떤 정도로 우리가 그것을 이해합니다.
- 즉, 차는 문법적 특성에 대해서만 정보를 사용하여 단어의 구성 요소의 값을 지원하지 않고 제안서의 구문 분석을 수행합니다. 구문 분석 결과, 종속성 트리의 형태로 묘사 된 구문 구조가 나타납니다. "루트"는 기울기이며, "가지"는 종속 단어와의 구문 관계입니다. 제안서의 각 단어는 사전 형태로 기록 되며이 단어가 분석 된 문장에있는 문법적 특성으로 표시됩니다.
- 2. 다음 단계는 관용구, 어구의 특성 단일성 또는이 주제 영역의 우표 (예를 들어, 단일 디지털 동등한 수신에 따라 앵글로 러시아어 번역 유형)의 번역물을 포함하고 추가적인 디지털 상당에 따라 추가 및 추가 문법에서 제외된다. 분석); 입력 텍스트의 요소의 주요 문법 (형태 학적, 구문, 의미 론적 및 어휘)의 특성 (예 : 명사의 수, 동사 시간,이 제안의 역할 등)은 입력 언어로 제조됩니다. ; 모호성의 해상도 (말하기, 형용사, 형용사, 부사, 동사 또는 구실이 될 수 있습니다). 단어의 분석 및 번역. 일반적 으로이 단계에서 모호하지 않은 단어는 멀티 값으로부터 멀티 값으로부터 분리됩니다 (출력에서 두 개 이상의 번역이있는 경우). 이후에 명확한 단어가 동등한 목록으로 변환되고, 소위 문맥 론적 사전이 다중 값 단어를 전송하는 데 사용됩니다. 어휘 기사는 문맥 결정민 값의 존재 / 부재에 대한 컨텍스트에 대한 컨텍스트 요청 알고리즘입니다.
- 5. 3. 최종 문법 분석, 출력 데이터를 고려하여 필요한 문법적 정보가 제시되는 동안.
- 6. 4. 출력에서 \u200b\u200b일반적으로 출력 단어 형식 및 제안의 합성. 나무의 "매듭"의 간단한 번역으로 다른 언어로 이동하지 않습니다. 각 언어의 구문은 자체 방식으로 정렬됩니다. 러시아어 제안의 경우 다른 언어의 대상이 될 수 있으며, 다른 언어로 표현 될 수 있으며, 그 반대로 덧셈은 주제로 변형되어야합니다 ; 동일한 언어의 단어 그룹에 의해 표시되는 사실은 한 단어로 다른 사람으로 번역됩니다. 이러한 구조에서 실제 제안으로의 전환을 구문 합성이라고합니다.
- 7. 특정 언어 쌍의 형태, 구문 및 의미, 특정 언어 쌍의 구문 및 의미뿐만 아니라 전송 방향으로, 전체 번역 알고리즘은 다른 단계 및 이들 단계의 수정 또는 다음 단계에 대한 절차를 포함 할 수 있지만 변형 현대 시스템에서 이러한 종류의 경우는 일반적으로 중요하지 않습니다. 의미있는 단어의 문제를 해결하기 위해 컨텍스트 분석이 사용됩니다. 사실은 대부분의 경우 다중 값의 여러 의미의 각각이 해당 컨텍스트 세트로 구현된다는 것입니다. 즉, 값의 "경쟁"(해석과 함께)의 각각은 해당 컨텍스트 집합입니다. 그리고 정확하게이 환경의 값의 의존성은 정확하게 그 진술을 올바르게 이해할 수있게합니다. 진술서에 대한 올바른 이해를 위해서는 어휘 환경의 선택된 가치의 조건부의 조건부에 대한 규칙을 고려해야합니다 ( "단어의"어성 "해석에서 현재 작동 함), 결정 규칙 의미 론적 상황 (소위 의미 조정법)의 선택된 가치와 선택한 문법적 값 (Morphol-syntactic) 컨텍스트의 결정 규칙.
- 8. 현재 기계 번역 시스템은 일반적으로 특정 언어 (예 : 프랑스어 및 러시아어 또는 러시아어 또는 일본어 및 영어)를 겨냥하고 규칙, 번역 된 적합성 또는 표면 수준에서 또는 일부 중간 수준에서 사용합니다. 입력과 출력. 기계 변환의 품질은 사전의 양, 어휘 단위에 기인 한 정보의 양, 분석 및 합성 알고리즘의 작동의 완전 및 검증에 따라 소프트웨어의 효율성에 따라 다릅니다. 현대적인 하드웨어 및 소프트웨어는 상세한 문법적 정보가 포함 된 대형 킬렛을 사용합니다. 정보는 선언적 (설명 적) 및 절차 (알고리즘의 요구 사항을 고려하여) 양식 모두에서 표현할 수 있습니다.
- 9. 번역 및 정보 기술의 실천에서 기계 번역에 대한 두 가지 주요 접근법이 구별됩니다. 한편으로는 기계 번역의 결과를 익숙하지 않은 언어로 문서의 내용으로 표면 지분에 사용할 수 있습니다. 이 경우 시그널링 정보로 사용될 수 있으며 신중한 편집을 필요로하지 않습니다. 또 다른 접근법은 일반적인 "인간"대신 기계 번역을 사용하는 것입니다. 여기에는 특정 주제 영역으로 번역 시스템을 신중하게 편집하고 구성하는 것입니다. 여기서, 사전의 충만 함의 역할은 콘텐츠 및 번역 된 텍스트의 언어 수단 및 어휘 의미를 해결하는 방법의 효과, 추출 알고리즘의 효과의 효과를 위해 재생됩니다. 문법적 정보, 번역 및 합성 알고리즘 찾기. 실제로이 유형의 번역은 번역 된 텍스트의 볼륨이 충분히 크다면 경제적으로 유익합니다 (연간 적어도 수십 개의 페이지 이상), 텍스트가 충분히 충분히 늘어남에 따라 시스템의 사전이 가득 차고 추가 확장을 허용합니다. 이 소프트웨어는 잠시 동안 편리합니다.
기계 또는 오히려 컴퓨터 번역은 서면으로 작성된 텍스트를받습니다. 그러나 번역자가 아니라 특별한 컴퓨터 프로그램이 아닙니다. 현대적인 컴퓨터 번역 프로그램은 매우 완벽하지만, 그들은 번역 프로세스의 가장 어려운 작업을 해결할 수 없습니다 : 각 텍스트에서 여러 가지 이유로 인한 문맥 적으로 필요한 옵션을 선택할 수 있습니다. 현재이 유형의 번역 결과의 결과는 미래의 텍스트의 거친 버전으로 사용될 수 있으며, 이는 번역가를 편집 할 수 있으며, 번역기의 일반적인 아이디어를 얻기 위해 번역기의 부족 및 텍스트 내용.
더욱 어려운 작업은 음성 인식의 문제가 해당 솔루션의 초기 단계에서만이므로 컴퓨터 프로그램을 사용하여 구두 텍스트를 번역하는 것입니다. 지금까지 저항 할 수없는 장애물은 연설 부문의 개별 색상이며, 어떤 언어로든 이음은 제정이 잘되지 않습니다.
구문 구조체를 미리 편집 할 수 있습니다.
· 약간 더 짧게 장기간의 공급 (40 워드 이상)을 부수는 (필요한 경우) 바인더 요소를 추가합니다.
· 그것이 필요하거나 문법적으로 정당화되는 기사의 영어 본문에 대한 소개;
· 제안서에 문구를 쓰는 요소의 반복;
· 제안 간의 비 노동 조합 관계를 사용할 때 노동 조합 도입;
· 등록 된 그룹의 중간에 또는 문장의 한가운데에서 괄호 안에 구조물을 제거하십시오.
· 번역을 허용하지 않는 특수 문자의 가끔 약어 교체;
· 어휘 및 논리적 인 타원, 비공식 구조 및 은유 제거;
· jigsno, Hyphenne 및 무료 쓰기의 텍스트에서 발생할 수있는 단일 유형의 구조물이나 복잡한 단어를 가져 오는 것.
수동으로 편집 한 텍스트는 MP 시스템에서 자동으로 처리됩니다.
25. 일반 기계 번역 체계.
전 세계적으로, 모든 약점에도 불구하고 기계 번역 시스템의 사용은 오랫동안 타자기로뿐만 아니라 컴퓨터를 사용할 수 있어야합니다. 거주 사전, 시소러스, 철자 시스템, 다양한 데이터 네트워크의 정보 액세스 시스템을 포함한 번역가의 자동 작업장의 개념은 전문 전문가의 도움에 포함되어야합니다.
기계 번역 시스템 (MP) 텍스트는 이러한 자동화 된 번역사의 작업장의 일부로 사용될 수 있으며 특정 주제 영역, 사용자 작업 및 문서 유형에 엄격하게 초점을 맞춘 고품질 번역을 제공합니다. 또한 이러한 시스템은 외국어를 알지 못하고 관심있는 지식에 대한 지식에서 대략적인 (거친) 텍스트의 대략적인 (거친) 번역을 얻기 위해 저렴한 비용을 갖는 사용자가 전송 된 정보를 이해하기에 충분합니다. 외국어의 본문에 의해.
실용적인 시스템에 대한 일반적인 요구 사항
기계 번역 (MP)
· 시스템 안정성 시스템...에 MP 시스템은 소스 재료의 결함과 어휘의 불완전 성의 경우에도 사용할 수있는 결과를 제공해야합니다.
· 시스템 공동 작업...에 시스템은 응용 프로그램을 확장하는 충분한 간단한 소프트웨어와 언어 적 수단이 있어야합니다.
· 적응력 시스템...에 MP 시스템에는 특정 사용자 및 처리 된 문서의 기능이 포함되어야합니다.
· 임시 매개 변수의 최적...에 텍스트의 전송 속도는 단위 또는 사용자 표준에서 들어오는 정보의 양과 해당해야합니다.
· 컴포트 사용자...에 시스템의 서비스 도구는 시스템 모드에서 가능한 모든 사용자의 편리 성을 제공해야합니다.
특정 기계 번역 시스템으로 작업 할 때는 여러 개의 공존 된 시스템 구현 수준에서 변환이 수행되었음을 기억해야합니다.
그런 수준은 다음과 같습니다.
· 자동 텍스트 프리 비행 수준;
· lexico-Morphological 분석 수준;
· 그룹의 문맥 분석 및 분석 수준;
· 기능적 세그먼트의 분석 수준;
· 제안의 분석 수준;
· 출력 텍스트의 합성 수준;
· 자동 수준.
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