Jako dyscyplina naukowa. CMP oparte na regułach Podstawowe typy błędów tłumaczenia maszynowego Automatyczne
Podejścia do tłumaczenia maszynowego
Systemy tłumaczenia maszynowego mogą wykorzystywać metodę tłumaczenia opartą na regułach językowych. Najbardziej odpowiednie słowa z języka źródłowego są po prostu zastępowane słowami języka docelowego.
Często mówi się, że aby skutecznie rozwiązać problem tłumaczenia maszynowego, konieczne jest rozwiązanie problemu zrozumienia tekstu na język naturalny.
Zazwyczaj metoda tłumaczenia oparta na regułach wykorzystuje symboliczną reprezentację (mediator), z której generowany jest tekst w przetłumaczonym języku. A jeśli weźmiemy pod uwagę charakter pośrednika, to możemy mówić o międzyjęzykowym tłumaczeniu maszynowym lub transferowym tłumaczeniu maszynowym. Metody te wymagają bardzo obszernego słownika z informacjami morfologicznymi, składniowymi i semantycznymi oraz dużego zestawu reguł.
Jeśli system tłumaczenia maszynowego ma wystarczającą ilość danych, można uzyskać tłumaczenie dobrej jakości. Główna trudność polega na tworzeniu tych danych. Na przykład, duże korpusy tekstu wymagane do statystycznych metod tłumaczenia, do tłumaczenia opartego na gramatyce okazują się niewystarczające. Co więcej, w przypadku tych ostatnich jest to wymagane dodatkowe zadanie gramatyka.
Do tłumaczenia języków pokrewnych (rosyjski, ukraiński) wystarczy zwykłe zastąpienie słów.
Nowoczesne systemy tłumaczenia maszynowego dzielą się na trzy duże grupy:
· W oparciu o zasady;
· Na podstawie przykładów;
SMP oparte na regułach
Systemy tłumaczenia maszynowego oparte na regułach to ogólny termin odnoszący się do systemów tłumaczenia maszynowego opartych na informacjach językowych o języku źródłowym i docelowym.
Składają się z dwujęzycznych słowników i gramatyk obejmujących podstawowe wzorce semantyczne, morfologiczne i składniowe każdego języka. Takie podejście do tłumaczenia maszynowego nazywane jest również klasycznym.
Na podstawie tych danych tekst oryginalny jest sekwencyjnie przekształcany w tekst tłumaczenia zdaniami. Często takie systemy są przeciwstawiane systemom tłumaczenia maszynowego, które opierają się na przykładach.
Zasada działania takich systemów polega na połączeniu struktury zdań wejściowych i wyjściowych. Tłumaczenie nie jest szczególnie dobrej jakości. Ale działa na prostych przykładach.
Tłumaczenie z angielskiego na niemiecki będzie wyglądać tak:
Dziewczyna zjada jabłko. Ein Madchen isst einen Apfel.
Systemy te dzielą się na trzy grupy:
· Systemy tłumaczenia słowo po słowie;
· Systemy transferowe;
· Interlingwistyka;
Tłumaczenie słowo po słowie
Takie systemy są obecnie używane niezwykle rzadko ze względu na słabą jakość tłumaczenia. Słowa tekstu źródłowego są konwertowane (tak jak są) na słowa tekstu przetłumaczonego. Często taka transformacja zachodzi bez lematyzacji i analizy morfologicznej. To najprostsza metoda tłumaczenia maszynowego. Służy do tłumaczenia długich list słów (takich jak katalogi). Może być również używany do komponowania trymera do systemów TM.
Systemy transferowe
Jak systemy transferowe i interlingwistyczni mają tę samą ogólną ideę. Do tłumaczenia konieczny jest pośrednik, który niesie znaczenie przetłumaczonego wyrażenia. W systemach interlingwistycznych mediator nie jest zależny od pary języków, podczas gdy w systemach transferowych tak.
Systemy transferowe działają na bardzo prostej zasadzie: do tekstu wejściowego stosowane są reguły odpowiadające strukturze języka źródłowego i docelowego. Początkowy etap pracy obejmuje analizę morfologiczną, składniową (a czasem semantyczną) tekstu w celu stworzenia reprezentacji wewnętrznej. Tłumaczenie jest generowane z tej reprezentacji przy użyciu dwujęzycznych słowników i reguł gramatycznych. Czasami bardziej „abstrakcyjna” reprezentacja wewnętrzna budowana jest na podstawie reprezentacji pierwotnej, która została uzyskana z tekstu oryginalnego. Odbywa się to w celu podkreślenia miejsc ważnych dla tłumaczenia i odrzucenia nieistotnych części tekstu. Podczas konstruowania tekstu tłumaczenia, konwersja poziomów widoki wewnętrzne występuje w odwrotnej kolejności.
Stosując tę strategię, okazuje się, że wystarczy wysoka jakość tłumaczenia, z dokładnością w okolicach 90% (chociaż silnie zależy to od pary językowej). Działanie dowolnego systemu przesyłowego składa się z co najmniej pięciu części:
· Analiza morfologiczna;
· Przeniesienie leksykalne;
· Transfer strukturalny;
· Pokolenie morfologiczne.
Analiza morfologiczna. Słowa oryginalnego tekstu są klasyfikowane według części mowy. Ujawniają się ich cechy morfologiczne. Zdefiniowano lematy słów.
Kategoryzacje leksykalne. W każdym tekście niektóre słowa mogą mieć więcej niż jedno znaczenie, co powoduje niejednoznaczność analizy. Kategoryzacja leksykalna ujawnia kontekst słowa. Możliwe są różne rodzaje notatek i wyjaśnień.
Przeniesienie leksykalne. Lematy słów są tłumaczone na podstawie dwujęzycznego słownika. Akcja jest bardzo podobna do tłumaczenia słowo po słowie.
Transfer strukturalny. Słowa zgadzają się w zdaniu.
Pokolenie morfologiczne. Na podstawie danych wyjściowych przelewu strukturalnego tworzone są formy słowne przetłumaczonego tekstu.
Jedną z głównych cech transfekowanych systemów tłumaczenia maszynowego jest etap, w którym pośrednia reprezentacja tekstu w języku oryginalnym zostaje „przeniesiona” na pośrednią reprezentację tekstu w języku docelowym. Może to działać na jednym z dwóch poziomów analiza językowa lub oba naraz.
1. Transfer powierzchniowy (syntaktyczny). Poziom ten charakteryzuje się przenoszeniem „struktur składniowych” między językiem źródłowym a docelowym. Nadaje się do języków z tej samej rodziny lub tego samego typu, na przykład w językach romańskich, między włoskim hiszpańskim, katalońskim, francuskim itp.
2. Przeniesienie głębokie (semantyczne). Poziom charakteryzuje się reprezentacją semantyczną. To zależy od oryginalnego języka. Widok ten może składać się z wielu struktur reprezentujących wartość. Tłumaczenie również zwykle wymaga transferu strukturalnego. Ten poziom jest używany do tłumaczenia między bardziej odległymi językami.
Interlingwistyczne tłumaczenie maszynowe
Interlingwistyczne tłumaczenie maszynowe to jedno z klasycznych podejść do tłumaczenia maszynowego. Oryginał tekst jest przekształcany w abstrakcyjną reprezentację, która nie zależy od języka (w przeciwieństwie do tłumaczenia transferowego). Przetłumaczony tekst jest generowany na podstawie tej reprezentacji. Główną zaletą tego podejścia jest dodanie do systemu nowego języka. Można udowodnić matematycznie, że w ramach tego podejścia stworzenie każdego nowego tłumacza języka dla takiego systemu obniży jego koszt w porównaniu np. z transferowym systemem tłumaczeniowym. Ponadto w ramach tego podejścia można:
· Wdrożenie „przeformułowania tekstu”, przeformułowanie oryginalnego tekstu w jednym języku;
· Stosunkowo prosta implementacja tłumaczenia bardzo różnych języków, takich jak np. rosyjski i arabski.
Jednak nadal nie ma implementacji tego podejścia, które działałyby poprawnie dla co najmniej dwóch języków. Wielu ekspertów wyraża wątpliwości co do możliwości takiego wdrożenia. Największym wyzwaniem przy budowie takich systemów jest zaprojektowanie reprezentacji międzyjęzykowej. Powinna być abstrakcyjna i niezależna od konkretnych języków, ale jednocześnie powinna odzwierciedlać cechy każdego istniejącego języka. Z kolei w ramach sztucznej inteligencji zadanie podkreślenia znaczenia tekstu nie zostało jeszcze rozwiązane.
Podejście interlingwistyczne zostało po raz pierwszy zaproponowane w XVII wieku przez Kartezjusza i Leibniza, którzy zaproponowali uniwersalne słowniki wykorzystujące kody numeryczne. Inni, jak Cave Beck, Athanasius Kircher i Johann Joachim Becher, pracowali nad stworzeniem jednoznacznego, uniwersalnego języka opartego na zasadach logiki i ikonografii.
W 1668 r. John Wilkins w swoim traktacie Doświadczenia dotyczące autentycznego symbolizmu i języka filozoficznego mówił o swoim interlingua.
W XVIII i XIX wieku powstało wiele języków uniwersalnych, w tym esperanto. Wiadomo, że idea uniwersalnego języka do tłumaczenia maszynowego nie przejawiała się w żaden sposób na początkowych etapach rozwoju tej technologii. Zamiast tego brano pod uwagę tylko pary języków. Jednak w latach 50. i 60. badacze w Cambridge, kierowani przez Margaret Masterman, w Leningradzie, kierowani przez Nikołaja Andrejewa, oraz w Mediolanie, Silvio Ceccato, rozpoczęli pracę w tej dziedzinie.
W latach 70. i 80. poczyniono pewne postępy w tej dziedzinie i zbudowano szereg systemów tłumaczenia maszynowego.
W tej metodzie tłumaczenia reprezentację międzyjęzykową można postrzegać jako sposób opisu analizy tekstu w języku oryginalnym. Jednocześnie prezentacja zachowuje cechy morfologiczne, składniowe tekstu. Zakłada się, że w ten sposób można przekazać „sens” przy tworzeniu tłumaczonego tekstu.
W tym przypadku czasami stosuje się dwie reprezentacje międzyjęzykowe. Jedna z nich bardziej odzwierciedla cechy języka źródłowego. Drugi to język docelowy. Tłumaczenie na ta sprawa produkowane w dwóch etapach.
W niektórych przypadkach używa się dwóch lub więcej reprezentacji tego samego poziomu (równie zbliżonych do obu języków), ale różniących się tematami. Jest to konieczne, aby poprawić jakość tłumaczenia określonych tekstów.
Takie podejście nie jest nowe w językoznawstwie. Opiera się na idei bliskości językowej. Aby poprawić jakość tłumaczenia, język naturalny jest używany jako pomost między dwoma innymi językami. Na przykład podczas tłumaczenia z ukraińskiego na angielski czasami używany jest rosyjski.
Aby skorzystać z interlingwistycznego systemu tłumaczenia maszynowego potrzebujesz:
· Słowniki do analizy i generowania tekstu;
· Opis gramatyk języków;
· Baza wiedzy pojęć (do tworzenia reprezentacji międzyjęzykowej);
· Zasady projekcji pojęć dla języków i reprezentacji.
Najtrudniejszym momentem przy tworzeniu tego typu jest brak możliwości zbudowania bazy dla szerokich obszarów wiedzy. A te bazy danych, które są tworzone dla bardzo konkretnych tematów, mają dużą złożoność obliczeniową.
Wykład 13. Tłumaczenie maszynowe tekstu. Słowniki języków komputerowych
Podstawy tłumaczenia maszynowego
Tłumaczenie- jest to rodzaj mediacji językowej, która koncentruje się na oryginale w języku obcym. Tłumaczenie uważane jest za obcojęzyczną formę istnienia przekazu zawartego w oryginale. Komunikacja międzyjęzykowa, realizowana poprzez tłumaczenie, w największym stopniu odtwarza proces bezpośredniej komunikacji głosowej, w której komunikujący się posługują się tym samym językiem.
Tłumaczenie maszynowe Czy automatyczne wydobywanie wiedzy i tekstów pisanych w języku naturalnym za pomocą programów komputerowych opartych na wsparciu językowym.
Proces tłumaczenia maszynowego Czy działania komputera mające na celu konwersję tekstu w jednym języku naturalnym na tekst równoważny treści w innym języku, a także wynik takiego działania.
Automatyczny system rozumienia tekstu, wynika z tego, że tekst w języku naturalnym, zbudowany zgodnie ze słownikami, gramatyką i algorytmami języka naturalnego, oparty na sieci semantycznej, ramkach i tezaurusach, jest rozumiany przez użytkownika ze względu na posiadanie wiedzy językowej - struktury syntaktyczno-semantyczne, a także wiedza specjalistyczna.
Większość systemów do automatycznego przetwarzania języka stawia sobie za zadanie analizę tekstów, które są wstępnie podzielone na zdania. Jednak dane językowe są dla nas najczęściej dostępne w postaci tekstów z podziałem na akapity, rozdziały i inne większe jednostki. Dlatego do ich skutecznej automatycznej analizy wymagane są odpowiednie algorytmy segmentacji.
Zadania przy tworzeniu automatycznego systemu rozumienia tekstu:
Analiza oryginalnego tekstu naturalnego, która zapewnia konstruowanie struktur językowych, w tym różnych struktur semantycznych, kompletnych, częściowych, zwięzłych, dążąc do przedstawienia treści tekstu w postaci baz danych,
Porównanie struktur językowych tekstu z wiedzą specjalistyczną lub indywidualną, prezentowaną również w formie bazy danych
· Uogólnianie tekstów na podstawie informacji zawartych w tradycyjnych relacyjnych bazach danych, a także w konceptualnych strukturach tekstowych lub w poszczególnych bazach danych.
Do tłumaczenie maszynowe jest wprowadzany do komputera program specjalny realizowanie algorytm translacji, przez którą rozumie się ciąg jednoznacznie i ściśle określonych działań na tekście w celu znalezienia pasujących tłumaczeń w danej parze języków dla danego kierunku tłumaczenia (z jednego konkretnego języka na drugi). Dostępne są również oddzielne systemy tłumaczenia maszynowego do tłumaczenia na trzy lub więcej języków, ale są one obecnie eksperymentalne.
Współczesne tłumaczenie maszynowe lub automatyczne wykonywane jest przy pomocy osoby: preredaktora, który w taki czy inny sposób przygotowuje tekst do tłumaczenia, współredaktora, który bierze udział w procesie tłumaczenia, lub postedytora, który poprawia błędy i braki w tekście tłumaczonym przez maszynę...
System tłumaczenia maszynowego obejmuje słowniki dwujęzyczne wyposażone w niezbędne informacje gramatyczne (morfologiczne, składniowe i semantyczne), które zapewniają transfer tłumaczeń równoważnych, wariantowych i transformacyjnych, słowniki objaśniające i tematyczne specjalne, a także narzędzia algorytmicznej analizy gramatycznej, które implementują dowolny z przyjęty do automatycznego przetwarzania tekstu gramatyk formalnych.
Najczęstsze są następujące kolejność czynności formalnych, zapewnienie analizy i syntezy w systemie tłumaczenia maszynowego:
· Wprowadzanie tekstu i wyszukiwanie wejściowych form wyrazowych w słowniku wejściowym z towarzyszącą analizą morfologiczną, podczas której ustala się przynależność danej formy wyrazowej do określonego leksemu. W procesie analizy informacje związane z innymi poziomami organizacji systemu językowego można również uzyskać z formy wyrazu.
· Tłumaczenie fraz idiomatycznych, jedności frazeologicznych lub znaczków z danego obszaru tematycznego, określenie głównych cech gramatycznych elementów tekstu wejściowego, rozdzielczość homografii, analiza leksykalna i tłumaczenie leksemów. Zwykle na tym etapie oddziela się wyrazy jednoznaczne od wyrazów wieloznacznych, po czym wyrazy jednoznaczne są tłumaczone według list ekwiwalentów, a do tłumaczenia wyrazów polisemantycznych stosuje się tzw. słowniki kontekstologiczne, których hasłami w słowniku są algorytmy żądania kontekstu dla obecność / brak kontekstowych wyznaczników znaczenia.
· Końcowa analiza gramatyczna, podczas której ustalane są niezbędne informacje gramatyczne z uwzględnieniem danych języka docelowego.
· Synteza wyjściowych form wyrazowych i ogólnie zdań w języku wyjściowym.
Analizę i syntezę można przeprowadzić zarówno we frazach, jak i dla całego tekstu wprowadzonego do pamięci komputera; v ten drugi przypadek algorytm translacji przewiduje definicję tzw. połączeń anaforycznych.
Jakość tłumaczenia maszynowego zależy od:
Objętość słowników,
Ilość informacji przypisanych do jednostki leksykalne,
· Dokładność opracowania i sprawdzenia działania algorytmów do analizy i syntezy,
· Wydajność oprogramowania.
Jednak nie można jeszcze oczekiwać od żadnego z programów „poprawnego” literackiego tłumaczenia tekstu złożonego ze złożonych fraz.
Nowoczesny sprzęt i oprogramowanie pozwalają na korzystanie z obszernych słowników zawierających szczegółowe informacje gramatyczne. Informacje mogą być prezentowane jak w deklaracyjny(opisowy) i in proceduralny(z uwzględnieniem potrzeb algorytmu) formularz.
Ulepszanie programów tłumaczenia maszynowego wiąże się z koncepcją miękkiego rozumienia tekstu, zgodnie z którą różni użytkownicy wydobywają z tego samego tekstu swoje informacje i indywidualne znaczenie. Model rozumienia tekstu miękkiego polega na umiejętności generowania różnych sensownych interpretacji oryginalnego obiektu, w zależności od różnych warunków i składowych jego percepcji.
Bardziej prywatne „obrabiarki” pomoc tłumaczowi i redaktorowi - są to automatyczne słowniki i bazy terminologiczne, tezaurusy komputerowe, narzędzia do edycji ekranu, systemy ortografii, korekty terminologicznej i gramatycznej tekstów.
Współczesne tłumaczenie maszynowe należy odróżnić od używania komputerów do pomocy tłumaczowi. W tym drugim przypadku mamy na myśli automatyczny słownik, pomagając osobie szybko wybrać odpowiedni odpowiednik tłumaczenia. Chociaż w obu przypadkach komputer współpracuje z osobą (tłumaczem lub redaktorem), znaczenie terminu „tłumaczenie maszynowe” obejmuje myśl, że maszyna bierze główną, większość pracy związanej z tłumaczeniem i znajdowaniem odpowiedników tłumaczeniowych i korespondencji tłumaczeniowej. .. siebie, pozostawiając osobie tylko kontrolę i korektę błędów.
Słownik komputerowy pomóc osobie - jest to pomocnicze narzędzie do szybkiego wyszukiwania dopasowań tłumaczeń; jednocześnie w takich słownikach, w ograniczonym zakresie, mogą być realizowane pewne funkcje tkwiące w systemach tłumaczenia maszynowego.
V technologia informacyjna różnić się Istnieją dwa główne podejścia do tłumaczenia maszynowego:
Powierzchowna znajomość treści dokumentu w nieznanym języku
· Stosowanie tłumaczenia maszynowego zamiast zwykłego „ludzkiego”. Zakłada to staranną edycję i dostosowanie systemu tłumaczeniowego do określonego obszaru tematycznego.
Tutaj rolę odgrywa kompletność słownictwa, jego skupienie na treści i zestawie środki językowe tłumaczonych tekstów, efektywność metod rozwiązywania niejednoznaczności leksykalnych, efektywność algorytmów do wydobywania informacji gramatycznych, znajdowania dopasowań tłumaczeniowych i algorytmów syntezy.
Jako rodzaj aktywności językowej tłumaczenie ma wpływ na wszystkie poziomy języka - od rozpoznawania grafemów (i fonemów w tłumaczeniu mowy ustnej) po przekazywanie znaczenia wypowiedzi i tekstu. Ponadto tłumaczenie maszynowe daje możliwość przetestowania hipotez teoretycznych dotyczących struktury określonych poziomów językowych oraz skuteczności proponowanych algorytmów.
Potrzeba poprawy Tłumaczenie maszynowe stale rośnie, gdyż jest to najważniejszy warunek zapewnienia komunikacji międzyjęzykowej, której wolumen z roku na rok rośnie.
Inne sposoby pokonywania barier językowych w komunikacji – rozwój lub adopcja jednego języka, a także nauka języków obcych – pod względem wydajności nie mogą być porównywane z tłumaczeniem.
Data urodzenia Tłumaczenie maszynowe jako dziedzinę badawczą uważa się zwykle za marzec 1947; to wtedy kryptograf Warren Weaver w liście do Norberta Wienera po raz pierwszy postawił problem tłumaczenia maszynowego, porównując go z problemem deszyfrowania.
Zajmuje się problemami tłumaczenia maszynowego lingwistyka komputerowa, który narodził się w styczniu 1954 roku, kiedy na Georgetown University (USA) przeprowadzono pierwszy na świecie publiczny eksperyment dotyczący tłumaczenia maszynowego. W tym samym czasie rozpoczął się pod kierownictwem największego matematyka i cybernetyka Aleksieja Lapunowa aktywna praca na tłumaczeniach maszynowych oraz w Moskwie. Na początku 1956 r. w Instytucie Matematyki Stosowanej im. Keldysha (IPM) zaczął działać pierwszy krajowy system tłumaczenia maszynowego z języka francuskiego na rosyjski.
Liderzy wśród nowoczesne programy tłumaczenie maszynowe w Rosji - system PROMT (opracowany przez PROMT, www.e-promt.ru) oraz system SOCRAT (opracowany przez Arsenal, www.ars.ru).
V Ostatnia wersja PROMT ma całkowicie nową funkcję „pamięć stowarzyszona”. Mechanizm „Associated Memory” pozwala trenować system. Za jego pomocą możesz zapisać w bazie wiedzy tłumaczenie tekstu, który Cię satysfakcjonuje, a następnie wykorzystać jego fragmenty przy tłumaczeniu podobnych tekstów.
SOCRATES stara się znaleźć jednoznaczne rozwiązanie i nie wprowadza rozbieżności w terminach: słowo, którego nie ma w słowniku, pozostaje w oryginalnej pisowni. PROMT zazwyczaj oferuje kilka opcji tłumaczenia słów i fraz.
Tłumaczenie maszynowe, które przeszło kilka etapów swojego rozwoju, obecnie koncentruje się na idea modelowania działań człowieka tłumacza... Proces tłumaczenia jest bardzo trudny, a prawidłowe wykorzystanie zalet oprogramowania w dużej mierze decyduje o jakości tłumaczenia. Nowoczesne systemy tłumaczenia maszynowego zawierają wiele dodatkowych słowników. Na podstawie funkcji rozwiązania architektoniczne w przypadku algorytmów językowych systemy dzielą się na dwa typy - „Transfer” i „Interlingua”. Zgodnie z tym podziałem budowane są programy do automatycznego tłumaczenia. Na przykład program Socrates tłumaczy się znacznie lepiej niż, powiedzmy, Magic Gooddy, ponieważ wsparcie językowe pierwszego programu jest znacznie silniejsze, a słowniki znacznie większe.
Wyniki tłumaczenia maszynowego zawsze muszą być edytowane. Na przykład program Pars zapewnia funkcję dodatkowego połączenia słowników różnych przedmiotów. W końcu jakość tłumaczenia wykonanego przez maszynę zależy również od jakości programu. Ale nawet dostrojenie systemu do słownictwa tłumaczonego tekstu nie uwzględnia wszystkich jego cech, dlatego przetłumaczone słowa, które mają kilka synonimów, są oznaczone gwiazdką lub są podane w nawiasach jako opcja.
Technologie internetowe dał nowy rozwój tłumaczeniu maszynowemu, pomógł wprowadzić go na nowy etap rozwoju. Tłumaczenie maszynowe to skuteczne narzędzie do przeglądania i wyszukiwania informacji w języku obcym, a ta funkcja jest najważniejsza podczas pracy w Internecie. Obecny stan techniki tłumaczenia maszynowego umożliwia uzyskanie względnie poprawnego tekstu tłumaczenia stron internetowych z większości języków. Chociaż w pełni automatyczne tłumaczenie wysokiej jakości nie jest możliwe, już jest oprogramowanie, co ułatwia sam proces tłumaczenia.
W wyniku dostosowania do zakresu tematycznego i integracji z innymi programami do przetwarzania dokumentów, tłumaczenie maszynowe pozwala zautomatyzować odbiór przetłumaczonego tekstu.
Główny problem wszystkich programów do tłumaczenia maszynowego jest właściwy wybór słownik tematyczny, a także budowanie słowników pomocniczych.
Tłumaczenie częściowo zależy od poziomu wyszkolenia użytkownika (znajomość języka, umiejętności pracy z programami, wyczucie języka), a także w większym stopniu jego umiejętności poprawnej pracy z edytorem tekstu, narzędziami pomocniczymi , słowniki i informatory frazeologiczne. Warianty tłumaczeń wykonanych z połączeniem słowników przedmiotowych, daje dobre tłumaczenie, prawidłowy dobór znaczenia słowa i użycie fraz w tekście. Wynika to z faktu, że maszyna dostosowuje swój słownik tak, aby wybrać te synonimy, które w większym stopniu odpowiadałyby tematowi języka wejściowego i tłumaczyłyby zgodnie z tematem języka wyjściowego.
2 podejścia do problemu rozwoju tłumaczenia maszynowego:
Ustawienie na użycie uniwersalnego języka znaczeń, bezpośrednie podejście do tłumaczenia, przekształcenie tekstu oryginalnego w tekst tłumaczenia
Nastawienie na język średniozaawansowany, modelowanie biegłości językowej człowieka
Problem w tym, że znaczenie tekstu w języku naturalnym zależy nie tylko od samego zdania, ale także od kontekstu, który wiąże się z polisemią słów i konstrukcjami składniowymi, praktyczną niemożliwością globalnego opisu struktury semantycznej świata nawet w ograniczonym obszarze tematycznym oraz brak skutecznych metod formalnych opisów wzorców językowych.
Nierozwiązane problemy tłumaczenie maszynowe to
Rozwiązanie niejednoznaczności formalnego parsowania pojedynczych zdań tekstowych
Przezwyciężenie strukturalnej i semantycznej niekompletności odcinków (fragmentów) tekstu
Organizacja elastycznego połączenia różnych obszarów tematycznych
Konieczność zrozumienia tekstu jako całości formacji
Programy do tłumaczenia maszynowego lepiej radzą sobie z przetwarzaniem tekstów naukowych, technicznych i edukacyjnych, które charakteryzują się ścisłą prezentacją materiału.
Do tłumaczenia wprowadzającego nadaje się styl konwersacyjny i dziennikarski, w którym występuje wiele konkretnych fraz, ale większość słów jest użyta w sensie dosłownym, jednak w celu uzyskania właściwego tekstu wyjściowego wymagana jest ręczna edycja. Powstałe tłumaczenie jest rodzajem tekstu wprowadzającego, w którym przekazywana jest tylko ogólna orientacja tematyczna tekstu.
Tłumaczenie jest fikcja a poezja nie odpowiada wymogom maszyny. Znaczenie tekstu opartego na wyrażeniach alegorycznych jest zniekształcone podczas tłumaczenia maszynowego i nie jest dostępne nawet do zapoznania się. Maszyna nie rozumie polisemii, co z kolei prowadzi do błędnej interpretacji przetłumaczonego tekstu, co przeradza się w bzdury.
Możesz spróbować zminimalizować takie nieporozumienia, obserwując następujące zasady:
Buduj poprawnie słowniki tematyczne
Sprawdź oryginalny tekst na etapie wstępnego przygotowania jego tłumaczenia
Edycja na końcowym etapie tłumaczenia
Używaj poprawnie programów słownikowych
Dobra znajomość gramatyki i słownictwa, a także tematyki tekstu źródłowego
Prawidłowo operuj słownictwem, frazesami i formami słownymi
Terminowo uzupełniaj słowniki specjalne nowymi terminami
Jak działa program tłumacza?
Opiera się na algorytmie translacji - sekwencji jednoznacznie i ściśle określonych działań na tekście w celu znalezienia dopasowań w danej parze języków L1 - L2 dla danego kierunku tłumaczenia (z jednego konkretnego języka na drugi). Zwykłe słowniki i gramatyki inne języki nie mają zastosowania do tłumaczenia maszynowego, ponieważ opisują znaczenia słów i wzorców gramatycznych w formie luźnej, która nie jest w żaden sposób akceptowalna do użytku „maszynowego”. Dlatego potrzebna jest formalna gramatyka języka, tj. logicznie spójne i jasno wyrażone (bez żadnych implikacji i pominięć). Gdy tylko zaczęły pojawiać się formalne opisy różnych dziedzin języka – przede wszystkim morfologii i składni – nastąpił postęp w rozwoju systemów tłumaczenia automatycznego. Aby skutecznie działać, system tłumaczenia maszynowego obejmuje przede wszystkim słowniki dwujęzyczne zaopatrzone w niezbędne informacje (morfologiczne, dotyczące form wyrazu, składniowe, opisujące sposoby łączenia wyrazów w zdaniu oraz semantyczne, czyli odpowiedzialne za znaczenie) , a po drugie, środki analizy gramatycznej, które opierają się na niektórych formalnych, tj. ścisłe, gramatyka. Najbardziej powszechna jest następująca sekwencja operacji formalnych, które zapewniają analizę i syntezę w systemie tłumaczenia maszynowego.
- 1. W pierwszym etapie wprowadzasz tekst i wyszukujesz wejściowe formy wyrazowe (słowa w określonej formie gramatycznej, na przykład celownik w liczbie mnogiej) na wejściu wraz z towarzyszącą analizą morfologiczną, podczas której przynależność danej formy wyrazowej do pewnej leksem (słowo jako jednostka słownika). W procesie analizy z postaci słowa można również uzyskać informacje dotyczące innych poziomów organizacji systemu językowego, np. jakim elementem zdania może być dane słowo. Dla maszyny połączenie tych dwóch operacji – zarówno analizy gramatycznej, jak i odwoływania się do znaczenia słów – jest trudnym zadaniem. Lepiej jest uniezależnić parsowanie od znaczenia słów i używać słownika na innych etapach tłumaczenia.
- 2. Co to jest niezależne parsowanie, możesz zrozumieć, jeśli spróbujesz przeanalizować frazę, z której „usunięto” znaczenia określonych słów. Świetnym przykładem tego rodzaju frazy jest ta wymyślona przez akademika L.V. Zdanie strzaskane: Glokaya kuzdra shtetlo oszczekała boki i zwinęła bokryon. Bezsensowne zdanie? Jakby tak: w języku rosyjskim nie ma słów, z których się składa (z wyjątkiem związku i). A jednak do pewnego stopnia to rozumiemy.
- 3. Oznacza to, że maszyna przeprowadza analizę składniową zdania bez polegania na znaczeniach jego słów składowych, wykorzystując jedynie informacje o ich właściwościach gramatycznych. W wyniku analizy składniowej powstaje struktura syntaktyczna, którą przedstawia drzewo zależności: „korzeń” to orzeczenie, a „gałęzie” to jego relacje syntaktyczne ze słowami zależnymi. Każde słowo w zdaniu jest zapisane we własnej formie słownikowej, a wraz z nią wskazane są te cechy gramatyczne, które to słowo posiada w analizowanym zdaniu.
- 4. 2. Kolejny etap obejmuje tłumaczenie fraz idiomatycznych, jedności frazeologicznych lub pieczęci z danego obszaru tematycznego (na przykład w tłumaczeniu angielsko-rosyjskim zwroty takie jak w przypadku, zgodnie z otrzymaniem jednego odpowiednika cyfrowego i są wyłączone z dalszej analizy gramatycznej); określenie głównych cech gramatycznych (morfologicznych, składniowych, semantycznych i leksykalnych) elementów tekstu wejściowego (np. liczby rzeczowników, czasu czasownika, ich roli w zdaniu itp.), wytworzonych w ramach ramy języka wprowadzania; ujednoznacznienie (powiedzmy, że angielska runda może być rzeczownikiem, przymiotnikiem, przysłówkiem, czasownikiem lub przyimkiem); analiza i tłumaczenie słów. Zwykle na tym etapie oddziela się wyrazy jednoznaczne od wieloznacznych (mających więcej niż jeden odpowiednik tłumaczeniowy w języku docelowym), po czym wyrazy jednoznaczne są tłumaczone według list odpowiedników, a do tłumaczenia wieloznacznego wykorzystywane są tzw. słowniki kontekstologiczne. słowa, których wpisy w słowniku są algorytmami żądania kontekstu na obecność / brak kontekstowych wyznaczników wartości.
- 5. 3. Końcowa analiza gramatyczna, podczas której ustalane są niezbędne informacje gramatyczne z uwzględnieniem danych języka docelowego.
- 6. 4. Synteza wyjściowych form wyrazowych i zdań w ogólności w języku wyjściowym. Nie da się tego zrobić za pomocą prostego tłumaczenia „węzłów” drzewa na inny język. Składnia każdego języka jest ułożona na swój sposób: to, co jest podmiotem w zdaniu rosyjskim, w innym języku może (lub powinno) być wyrażone przez dopełnienie, a dopełnienie, przeciwnie, musi zostać przekształcone w podmiot; to, co oznacza grupa słów w jednym języku, jest tłumaczone na inny tylko jednym słowem itp. To przejście od struktury do zdania rzeczywistego nazywamy syntezą syntaktyczną.
- 7. W zależności od specyfiki morfologii, składni i semantyki danej pary językowej, a także kierunku tłumaczenia, ogólny algorytm tłumaczenia może obejmować inne etapy, a także modyfikacje etapów nazwanych lub ich kolejności, ale wariacje tego typu w nowoczesnych systemach są zwykle nieistotne... Do rozwiązania problemu niejednoznaczności wyrazów wykorzystuje się analizę kontekstu. Faktem jest, że każde z kilku znaczeń słowa polisemantycznego w większości przypadków jest implementowane we własnym zestawie kontekstów. Oznacza to, że każde z „konkurujących” (w interpretacji) znaczeń ma swój własny zestaw kontekstów. I to właśnie ta zależność znaczenia od otoczenia pozwala słuchaczowi poprawnie zrozumieć wypowiedź. Dla prawidłowego rozumienia wypowiedzi konieczne jest również pełne uwzględnienie reguł warunkowości wybranego znaczenia przez środowisko leksykalne (działających w „frazeologicznej” interpretacji tego słowa), reguł warunkowości wybrane znaczenie przez kontekst semantyczny (tzw. prawa zgodności semantycznej) oraz reguły warunkowości wybranego znaczenia przez kontekst gramatyczny (morfologiczno-syntaktyczny).
- 8. Obecne systemy tłumaczenia maszynowego mają tendencję do ukierunkowania się na określone pary językowe (np. francuski i rosyjski lub japoński i angielski) i zwykle wykorzystują dopasowania tłumaczenia albo na poziomie powierzchownym, albo na pewnym poziomie pośrednim między językiem wejściowym i wyjściowym. Jakość tłumaczenia maszynowego zależy od objętości słownictwa, ilości informacji przypisanych do jednostek leksykalnych, od dokładności kompilowania i sprawdzania pracy algorytmów analizy i syntezy oraz od efektywności oprogramowania. Nowoczesny sprzęt i oprogramowanie pozwalają na korzystanie z obszernych słowników zawierających szczegółowe informacje gramatyczne. Informacje mogą być prezentowane zarówno w formie deklaratywnej (opisowej), jak i proceduralnej (z uwzględnieniem potrzeb algorytmu).
- 9. W praktyce tłumaczeniowej iw technologii informacyjnej istnieją dwa główne podejścia do tłumaczenia maszynowego. Z jednej strony wyniki tłumaczenia maszynowego można wykorzystać do powierzchownego zapoznania się z treścią dokumentu w nieznanym języku. W takim przypadku może służyć jako informacja o sygnale i nie wymaga starannej edycji. Innym podejściem jest użycie tłumaczenia maszynowego zamiast zwykłego „ludzkiego”. Zakłada to staranną edycję i dostosowanie systemu tłumaczeniowego do określonego obszaru tematycznego. Istotną rolę odgrywa tu kompletność słownika, skupienie się na treści i zestawie środków językowych tłumaczonych tekstów, skuteczność metod rozwiązywania polisemii leksykalnej, skuteczność algorytmów wydobywania informacji gramatycznych, znajdowania odpowiedników tłumaczeniowych i algorytmów syntezy. W praktyce ten rodzaj tłumaczenia staje się opłacalny ekonomicznie, jeśli objętość tłumaczonych tekstów jest wystarczająco duża (co najmniej kilkadziesiąt tysięcy stron rocznie), jeśli teksty są wystarczająco jednorodne, słowniki systemowe są kompletne i pozwalają na dalszą rozbudowę, a oprogramowanie jest wygodne do późniejszej edycji.
Tłumaczenie maszynowe, a właściwie tłumaczenie komputerowe, to także tłumaczenie pisemne, ponieważ w efekcie otrzymujemy tekst pisany. Nie jest to jednak realizowane przez tłumacza, ale przez specjalny program komputerowy. Współczesne programy do tłumaczenia komputerowego są całkiem doskonałe, ale nadal nie są w stanie rozwiązać najtrudniejszego zadania procesu tłumaczenia: wyboru wersji niezbędnej kontekstowo, co w każdym tekście wynika z wielu powodów. Obecnie wynik tego typu tłumaczenia może być wykorzystany jako wstępna wersja przyszłego tekstu, który zostanie zredagowany przez tłumacza, a także jako sposób na ogólne wyobrażenie o temacie i treści tekstu nawet w skrajnej sytuacji nieobecności tłumacza.
Jeszcze trudniejszym zadaniem jest tłumaczenie tekstu ustnego za pomocą programów komputerowych, ponieważ problem rozpoznawania mowy dotyczy tylko etap początkowy Twoja decyzja. Do tej pory przeszkodą nie do pokonania jest indywidualne zabarwienie dźwięku segmentu mowy - w każdym języku taka mowa jest słabo sformalizowana.
Wstępna edycja struktury składni może obejmować:
· rozbicie bardzo długiego zdania (powyżej 40 słów) na kilka krótszych, z jednoczesnym dodaniem (w razie potrzeby) elementów łączących;
· wstęp do angielski tekst artykuły, gdy jest to konieczne lub gramatycznie uzasadnione;
· powtórzenie elementów z kompozycyjnym połączeniem fraz w zdaniu;
· wprowadzenie sojuszy przy wykorzystywaniu komunikacji pozasojuszniczej między wnioskami;
· eliminacja konstrukcji w nawiasach w środku frazy rzeczownikowej lub w środku zdania;
· zastąpienie okazjonalnych skrótów pełnymi imionami lub wprowadzenie znaków specjalnych, które nie pozwalają na ich tłumaczenie;
· eliminacja leksykalnych i logicznych elips, nieformalnych konstrukcji i metafor;
· redukcja do pojedynczej formy konstrukcji lub złożonych słów, które mogą występować w tekście w pisowni ciągłej, z łącznikami i dowolnej pisowni.
Ręcznie edytowany tekst jest następnie automatycznie przetwarzany w systemie MT.
25. Ogólny schemat tłumaczenia maszynowego.
Na całym świecie korzystanie z systemów tłumaczenia maszynowego, pomimo wszystkich ich słabości, od dawna jest elementem profesjonalnej pracy tłumacza, który musi umieć posługiwać się komputerem nie tylko jako maszyną do pisania. Koncepcja zautomatyzowanej stacji roboczej dla tłumacza, obejmująca kompleks słowników rezydentnych, tezaurusy, systemy sprawdzania pisowni, systemy dostępu do informacji w różnych sieciach transmisji danych, powinna stać się dla specjalisty_filologa powszechna.
System tłumaczenia maszynowego (MT) tekstów może być wykorzystywany w ramach takiego stanowiska automatycznego tłumacza, zapewniając jednocześnie wysokiej jakości tłumaczenie, sztywno skoncentrowane na określonej tematyce, zadaniach użytkownika i rodzaju dokumentacji. Ponadto taki system może bardzo szybko i niewielkim kosztem pomóc użytkownikowi nieznającemu języka obcego uzyskać przybliżone (zgrubne) tłumaczenie tekstów z interesującego go obszaru, tłumaczenie wystarczające do zrozumienia informacji przekazywane przez tekst w języku obcym.
Ogólne wymagania dotyczące praktycznych systemów
tłumaczenie maszynowe (MT)
· Stabilność systemu... System MT powinien dawać wynik, który można zastosować nawet w przypadku wad materiału źródłowego i niepełnego słownictwa.
· Replikalność systemu... System powinien posiadać wystarczająco proste oprogramowanie i narzędzia językowe, aby rozszerzać obszary jego zastosowania.
· Możliwość dostosowania systemu... System MT powinien mieć możliwość dostosowania do potrzeb konkretnych użytkowników i specyfiki przetwarzanych dokumentów.
· Optymalność parametrów czasowych... Szybkość tłumaczenia tekstów powinna odpowiadać albo ilości informacji otrzymywanych w jednostce czasu, albo normom pracy użytkownika.
· Komfort użytkowania... Narzędzia serwisowe systemu powinny zapewnić wygodę użytkownika we wszystkich możliwych trybach pracy w systemie.
Pracując z konkretnym systemem tłumaczenia maszynowego należy pamiętać, że tłumaczenie odbywa się na kilku podrzędnych poziomach wdrożenia systemu.
Te poziomy zazwyczaj obejmują:
· poziom automatycznej wstępnej edycji tekstu;
· poziom analizy leksykalnej i morfologicznej;
· poziom analizy kontekstowej i analizy grupowej;
· poziom analizy segmentów funkcjonalnych;
· poziom analizy wniosków;
· poziom syntezy tekstu wyjściowego;
· automatyczny poziom postedycji.
58. Retsker Ya.I. Regularna korespondencja po przetłumaczeniu na język ojczysty// Teoria i metodologia przekładu edukacyjnego. - M., 1950.
59. Retsker Ya.I. Teoria przekładu i praktyka przekładu. - M., 1974
60. Semenova M.Yu. Podstawy tłumaczenia tekstów. - M., 2009
61. Strelkowski G.M. Teoria i praktyka przekładu wojskowego. - M., 1979
62. Ter-Minasova S.G. Język i komunikacja międzykulturowa. - M.. 2000
63. Tyulenev S.V. Teoria tłumaczeń. - M .: Gardariki, 2004
64. Fiodorow A.V. Podstawy ogólnej teorii przekładu. - SPB., 2002
65. Florin S., Vlakhov S. Nieprzetłumaczalne w tłumaczeniu. - M., 1980
66. I. I. Khaleeva. Podstawy teorii nauczania rozumienia mowy obcej (szkolenie tłumaczy). - M., 1989
67. Chomsky N. Język i myślenie. - M., 1972
68. Czernow G.V. Teoria i praktyka tłumaczenia symultanicznego. - M., 1978
69. Chuzhakin A., Palazhchenko P. Świat przekładu, czyli wieczne poszukiwanie wzajemnego zrozumienia. M., 1997 - 2004
70. Chukovsky K.I. Wysoki poziom artystyczny. - M., 1968.
71. Schweitzer A.D. Teoria przekładu (status, problemy, aspekty). M., 1998
72. Schweitzer A. D. Tłumaczenie i lingwistyka. - M., 1973.
73. Shiryaev AF Tłumaczenie jako przedmiot złożonych badań naukowych // Językowe problemy tłumaczenia. - M., 1981.
74. Shiryaev A.F. Instrukcja tłumaczenia symultanicznego. - M., 1982.
75. Shiryaev A.F. Teoria tłumaczeń. Status. Problemy, aspekty. M., 1988
76. Teoria Shadrina VI wkrótce w przekładoznawstwie współczesnym // Materiały XXVIII Międzyuczelnianej Konferencji Naukowo-Metodologicznej Nauczycieli i Doktorantów. Wydanie 5. Rzeczywiste problemy teoria i praktyka przekładu. 15-22 marca 1999 Petersburg., 1999.
Alys shetelde shykan әdebietter:
1. Bassnett-McGuire S. Translation Studies. - Methuen, L. i N.-Y., 1980.
2. Brislin R.W. (red.). Tłumaczenie. Zastosowanie i badania. - Nowy Jork, 1976.
3. Brower R. (red.). O tłumaczeniu. - Cambridge (msza), 1959.
5. Catford J. Językowa teoria przekładu. - L., 1965.
6. Coseriu E. Teoria del lenguaje w lingliistica general. Estudia Cinco. - Madryt, 1973.
7. Dolet E. De la manie're de bien traduire d'une langue en l'autre. - P., 1540
8. Delisle J. L'analyse du dyskurs comme methode de traduction. - Ottawa, 1984
9. Dryden J. Ovid "s Episteles // W. P. Ker (red.) Eseje Johna Drydena. - Oxford, 1926.
10. Firth J.R. Analiza i tłumaczenie językowe // Dla Romana Jakobsona. - Haga, 1956.
11. Goethe J.W. Drei Stucke vom Übersetzen // H.J.Storig (Hrsg.). Das Problem des Übersetzen. - Stuttgart, 1963.
12. Gutt E.-A. Tłumaczenie i trafność. Poznanie i kontekst. - Cambridge (msza), 1991.
13. Güttinger F. Zielsprache. Theorie und Technik des Übersetzens. - Zurych, 1963.
14. Halliday M.A.K. Porównanie i tłumaczenie // M.A.K. Halliday, A. McIntosh, P. Strevens. Nauki lingwistyczne i nauczanie języków. - L., 1964.
15. Halliday M.A.K. Porównanie języków // A. Mclntosh, M.A.K.
16. Przedpokój. Wzorce języka. L., 1966.
17. Holz-Mänttäri J. Transtatorisches Handeln. Teoria i metoda. - Helsinki, 1964.
18. Humboldt, W. Einleitung zu „Agamemnon” // H.J. Störig (hrsg.). Das Problem des Übersetzens. - Stuttgart, 1963.
19. Jäger G. Translation und Translationslinguistik. - Halle (Saale), 1975.
20. Jäger G., Müller D. Kommunikative und maximale Ęquivalenz von Texten
// Ęquivalenz bei der Translation. - Lipsk, 1982.
21. Jäger G. Die sprachlichen Bedeutungen - das zentrale Problem bei der Translation und ihrer wissenschaftlichen Beschreibung // Bedeuting und Translation. Lipsk, 1986.
22. Jakobson R. O językowych aspektach tłumaczenia // R. Brower (red.). O tłumaczeniu. - Cambridge (msza), 1959.
23. Kade O. Zufall und Gezetzmassigkeit in der Übersetzung. - Lipsk, 1968.
24. Kade O. Die Sprachmittling als gesellschaftliche Erscheinung und Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchung. - Lipsk, 1980.
25. Kelletat A.F. Die Ruckschritte der Übersetzungstheorie. - Vaasa, 1986.
26. Koller W. Einfürung in die Übersetzungswissenschaft // 6. Auflage. Wiebelsheim, 2001
27. Krings H.P. Był w den Kopfen von Übersetzern vorgeht. - Tybinga, 1986.
28. Lederer, M. La traduction simultanée. Doświadczenie i teoria. - Paryż, 1981.
29. Luther M. Sendbrief vom Dolmetschen // H. J. Störig (hr.). Das Problem des Übersetzens. - Stuttgart, 1963.
30. Lyudskanov A. Prevezhdat chovekt i machinata. - Sofia, 1957.
31. Mounin C. Les Problèmes théoriques de la traduction. - Paryż, 1963.
32. Mounin G. Teoria et storia, della traduzione. - Turyn, 1965.
33. Mounin G. Linguistique et traduction. - Bruksela, 1976.
34. Neubert A. Pragmatische Aspekte der Übersetzung // A. Neubert (hr.).
Grundfragen der Übersetzungswissenschaft. - Lipsk, 1968.
35. Neubert A. Tekst i tłumaczenie. - Lipsk, 1985.
37. Nida E. Zasady tłumaczenia na przykładzie tłumaczenia Biblii. // R. Broper (red.) O tłumaczeniu. - Cambridge (msza), 1959.
38. Nida E. Ku nauce przekładu. - Lejda, 1964
39. Nida E., Taber C.R. Teoria i praktyka przekładu. - Lejda, 1964.
40. Nida E, Reyburn W.D. Znaczenie w różnych kulturach. - Nowy Jork, 1976.
41. Quine W. Znaczenie i tłumaczenie. // R. Brower (red.) O tłumaczeniu. - Cambridge (msza), 1959.
42. Reiss K. Möglichkeiten und Grenzen der Übersetzungskritik. - Monachium, 1971.
43. Reiss K. Vermeer H.J. Grundlegung einer allgermeinen Translationstheorie. Tybinga, 1984.
44. Róża MD (red.). Spektrum tłumaczeń. Eseje z teorii i praktyki. - Albany, 1981.
45. Ross CD Tłumaczenie i podobieństwo // MD Rose (red.) Translation Spectrum. - Albany, 1981.
46. Savory T. Sztuka przekładu. - L., 1952.
47. Schleiermacher F. Methoden des Übersetzens // H.J. Störig. Das Problem des Übersetzens. - Stuttgart, 1963.
48. Seleskovich D., Lederer M. Interpreter pour traduire. - Paryż., 1987.
49. Snell-Hornby M. Translation Studies. Zintegrowane podejście. - Amsterdam, Filadelfia, 1988.
50. Sperber D., Wilson D. Trafność: Komunikacja i poznanie. - Oksford, 1986.
51. Tirkkonen-Condit S. Kryteria tekstowe w ocenie jakości tłumaczeń, - Jyvaskyla, 1982.
52. Toury G. W poszukiwaniu teorii przekładu. - Tel Awiw, 1980.
53. Tytler A.F. Esej o zasadach przekładu. - L., 1791.
54. Vehmas-Lehto I. Quasi-poprawność. - Helsinki, 1989.
55. Vinay J.-P., Darbelnet J. Stilistique comparée du français et de 1 "anglais. - Paryż, 1968.
56. Voegelin C.F. Tłumaczenie wieloetapowe // IJAL. - Tom 20, nr 4, 1954.
57. Wilss W. Ubersetzungswissenschaft: Probleme und Methoden. - Stuttgart, 1978.
58. Wilss W. Kognition und Übersetzen: Zu Theorie und Praxis der menschlichen und der maschinellen Übersetzung. - Tusbingen, 1988.
59. Shuttleworth M., Cowie M. Dictionary of Translation Studies. - Manchester, Wielka Brytania: St. Jerome Publishing, 1997 .-- 234 s.
Paidalangan sozdikter, resmi Uzhattar, ogulyktar, audarylgan enbekter:
1. Ayapova Zh.M., Arynov E.M. Isker adamnyk orissha-Kazakhsha ekonomalyk tusindirme sozdigi. A., 1993
2. Egeubay A. Kisilik kitaby. - Ałmaty, 1998.
3. Ibatov A. Kutbtyk „Chusrau ua Shirin” wiersze sozdigi (XIV Kasyr) .- Ałmaty, 1974.
4. Ibrayeva A. Zaң terminderinin Kazakhsha-orssha do żony orssha-Kazakhsha Uysgasha tusindirme sozdigi. A., 1996
5. Konstytucje Kazachstanu Respublikiasyny. A., 1995
6. Kazachstan Respublikaasyk Constitutionsynyk tusindirme sozdigi. A., 1996
7. Kaliev . Do bilimi terminderinin tusindirme sozdigi. A., 2005.
8. Galiev ., Bolganbaev Ә. Kazirgi Kazachski tilinin leksykologia mężczyźni frazeologia. A., 2006
9. Kozhakhmetova Kh.K., tb. Kazachsha-orissha frazeologiaқ sozdik. A., 1988
10. Rakhmatullin H. Bank terminderinin orissha-Kazakhsha Kysgasha sozdigi. A., 1992
11. Rustemov L.Z. arabsko-irański kirme sozderinin kazachski-orissha tusindirme sozdigi. A., 1989
12. Przysłowia i powiedzenia rosyjsko-kazachskie / Comp. A. Turechanow i inni - A., 1999
13. Sapargaliew . Zaң terminderinin tusindirme sozdigi. A., 1995
14. Tuzkire-i-Bura khan - audytorium Serikbai Osan. - Ałmaty: Tolagai, 2007.
Paydalanғan derekkөzder:
1. Abai. Shygarmalarynyk ekі tomdyk tolyk zhinay. Objętość Ekinshi. Өleңder mężczyźni audarmalar. Poemalarski. Қara sөzder. A., 1995
2. Altynsarin Ybyray... Eki tomdy shyғarmalar zhinay. A., 1988
4. Auezov M. Droga Abay / Per.A Kim. - A., 2007. Książka 1.
5. Kuezov M. Zhiyrma tomdyқ shyғarmalar zhinay. A., t. XII, 1983, t. XIX, 1985.
6. Kuezow Muchtar. Abai Zholy: epicka powieść. A., 1989.
7. Dzhambul. Wybrane prace... A., 1981
8. Esenberlin I. Almas Gylysh (powieść tarikhi). A., 1971
