теорія і практика перекладу (німецька мова)

§ 1.7. Можливості та перспективи машинного перекладу (мп)

Історично першим варіантом МП слід вважати "прямий переклад", при спробі безпосередньо перекладати лексичні одиниці без допоміжних чи проміжних кроків. Зрозуміло, цей вид перекладу себе не виправдав, не кажучи вже про повну неможливість перекладу художнього тексту. Другий етап МП приніс його новий "непрямий переклад", який має два різновиди. Перший метод "інтерлінгва" передбачає на-працювання своєрідних мовних універсалій, характерних для всіх чи більшості мов. Даний метод теж далекий від досконалого, оскільки неможливо об'єктивно виявити притаманні всім мовам інтерлінгвальні компоненти, як це намагався зробити відомий американський лінгвіст Чомський (Хомський) своєю генеративною трансформаційною граматикою. Наближеним до істини, хоча й не менш складним, є так званий "трансферний метод" непрямого перекладу, коли подібні закономірності встановлюються на рівні двох мов, отже, попередньо напрацьована база даних орієнтується на безпосередній переклад. Такі "модулі" можуть себе непогано проявити у процесі науково-технічного перекладу.

Метою машинного перекладу, як і будь-якого перекладу, є передавання змісту, що передбачає моделювання діяльності мозку як знаряддя мислення. Звідси бере свій початок проблема штучного інтелекту. Завданнями штучного інтелекту є, з одного боку, залучення машини до виконання окремих розумових операцій, з іншого боку, - встановлення в результаті машинного моделювання певних функцій інтелектуальної діяльності людини, принципів, що лежать в основі його інтелекту.

Багато систем автоматизованого інтелекту приєднують до порівняльної перекладної системи тлумачення тексту як системи моделювання змісту тексту. Вони містять також словник для довідок редактора перекладу. В такий спосіб системи автоматизованого перекладу з'єднуються з моделювальними та експертними системами. Основною метою машинного перекладу є аналіз і синтез тексту природньою мовою, тобто завдання лінгвістичної трансляції.

Як метод трансляції використовується метод контекстного фрагмент тування. Сам лінгвістичний транслятор є трирівневою системою: лінгвістичний процесор, що включає аналізатор і синтезатор, лінгвістична модель, що включає знання про граматику й семантику, та асоційовані процедури, що здійснюють взаємозв'язок декларативної й процедурної частини лінгвістичного транслятора. Така структура транслятора обрана з урахуванням можливостей його настроювання на різні природні мови, різні системи класифікації лінгвістичних кореляцій тощо.

На сьогоднішній день у світі існує безліч систем автоматизованого перекладу. Найвідомішими з них є японські та американські проекти. Певна робота в цьому напрямі здійснюється і в Україні. Далеко за її межамивідомідосягненнякиївськогоінститутукібернетикиім. В. Глуш-кова. Нині тут розроблено концепцію інтегрального словника, на основі якої створюється автоматизована система формування інтегральних словників. У Харкові в Національному технічному університеті "Харківський політехнічний інститут" створено систему ПАРС (перекладна англо-російська та російсько-англійська система) з її модифікаціями для російсько-німецького та німецько-російського, російсько-українського та українсько-російського перекладу. Систему ПАРС оснащено комплексом термінологічних комп'ютерних словників за багатьма галузями діяльності людини. У процесі російсько-українського та українського перекладу система вирізняється такими особливостями:

одночасне використання чотирьох словників з визначенням їх пріоритетів;
переклад як усього тексту в цілому, так і його фрагменту, визначеного користувачем;
позначення багатозначних слів у тексті перекладу зірочками, що надає можливість обрати з пропонованих системою найбільш адекватний перекладний еквівалент;
визначення слів, не знайдених у словниках системи;

■ 5) введення нових слів та словосполучень безпосередньо з тексту словника. Інші методи МП концептуально поєднані зі зазначеними, уточнюючи їх завдяки набутому практичному досвідові перекладу, через статистичні оцінки, використовуючи різні етапи проміжного редагування

перекладу людиною. З різних систем МП нині відомою можна вважати систему SYSTRAN, яка долучається до роботи Єврокомісії. Отже, кількість мовних пар для перекладу заздалегідь відома. Система працює у трьох фазах - аналіз, трансфер та синтез. Попередньо напрацьовується база даних, яка включає в себе - а) словоформу вихідної мови; б) морфологічну інформацію про флексії; в) граматичну інформацію (рід, відмінок, число, стан, час і т.п.); г) графічні коди; ґ) синтаксичні коди; д) семантичні коди. Пройшовши згадані три фази, на виході можна отримати більш-менш пристойний переклад науково-технічного тексту. Система SYSTRAN вже виправдала себе значною мірою при перекладі економічних текстів, надто на рівні французько-німецького перекладу.

В основі концепції МП лежить гіпотеза про те, що природна мова є інвентаризованим та регламентованим математичним кодом, який можна організувати машинним шляхом. Нині стало вже очевидним, що машинний та нейрофізіологічний процеси обробітку даних принципово відрізняються, оскільки здатність пізнання, глибина уявлення та інтелект - це привілей лише людини, не кажучи про те, що кожен індивідуум продукує через внутрішні процеси власну суб'єктивну дійсність. Слушно зауважує лінгвіст Маріо Вандрушка: "Якби наші мови були б, як це досі вважають мовознавці, систематичними кодами, математично організованими інформаційними системами, то ми сьогодні мали б цілком автоматичну перекладацьку машину. Але саме в наші дні блискучі нові можливості комп 'ютерної лінгвістики та її нездоланні межі доводять кожному, що наші так звані природні мови зовсім інакше сформовані".

Хоча історія машинного перекладу сягає ще 30-х років XX ст., але й сьогодні він мало поширений на практиці в індустрії, економіці, управлінні. Головною причиною неефективного МП є той факт, що комп'ютер неспроможний "зрозуміти" текст. У людському сенсі розуміння мовних виразів проявляється на трьох інтегрованих рівнях аналізу - синтаксичному, лексичному та прагматичному. Якщо комп'ютер певним чином ще спроможний справитися з синтаксичними конструкціями, то цього аж ніяк не скажеш про семантичні особливості виразу. Вихід один: навчити комп'ютер "симулювати" працю перекладача, намагаючись відтворити всі його кроки, починаючи з набутого досвіду.

З іншого боку, нелегко доводиться фахівцеві з комп'ютерної лінгвістики, що орієнтований на МП, оскільки він повинен достатньо володіти знаннями з багатьох дисциплін: а) інформатики; б) знання відповідних мов плюс спроможність їх аналізу; в) навичок перекладу з достатнім опануванням теорії перекладу; г) знання науково-технічної термінології та певні фахові знання відповідної сфери перекладу.

Умовно можна виділити чотири ієрархічні види МП:

переклад слово в слово, про що згадувалося вище;
переклад людини за машинної підтримки;
переклад машинний за підтримки людиною;
цілком автоматизований переклад (без участі людини).

Отже, практика вже відкинула перший вид. Такий переклад можливий хіба що для простих структур речення (наприклад, "Der Schьler liest ein Buch" - "Учень читає книжку"). Але вже найменше ускладнення структури призводить до перших непорозумінь ("Der Schьler hat ein Buch gelesen" - "Учень перечитає книжку "). З іншого боку, навіть віддалені горизонти не обіцяють нам цілком автоматизованого перекладу (на це є чимало надскладних причин: різнорідність синтаксичних структур, неспроможність машини "впізнати" синтагматичні одиниці речення, багатозначність слів, як і їх інші семантичні характеристики тощо). Отже, перекладачі можуть спати спокійно - комп'ютер їх не витіснить із ринку праці і вони, матимуть другий і третій види МП, коли машина й людина взаємно доповнюватимуть один одного. Машина буде виконувати рутинну роботу й забезпечуватиме швидкість перекладу, а людина, отримавши повну автоматизовану базу даних відповідної лексики з конкретного науково-технічного боку, забезпечить максимальну якість цього перекладу. Але як би там не було, про автоматизований машинний переклад не доводиться навіть мріяти. І в цьому нічого поганого немає, як і немає меж людської досконалості.

Р ОЗДІЛ 2. СПЕЦИФІКА ОРИГІНАЛУ

Содержание