Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Шрифт:

Программа, вложенная в «память» машины, должна учитывать грамматику языка, с которого переводится текст. Точно так же нужно учесть и грамматику языка, на который переводится текст; конечно же, нужен англо-русский словарь, если переводят с английского на русский язык, и т. п.

Все это — и правила грамматики, и словарь — записывается в виде чисел. В последовательность чисел преобразуется и текст, который нужно переводить. Сделать

это нетрудно. Каждую букву надо обозначить числом, например: а = 00, б = 01, в = 02, и т. д. Любой текст таким образом можно перевести на машинный язык чисел. Точно так же в виде чисел записывают и словарь.

Первый опыт машинного перевода в нашей стране был проделан под руководством Д. Ю. Панова. Машина БЭСМ переводила с английского языка на русский. Вот как выглядели некоторые английские слова в числовой записи:

the = 212608 (21 — t, 26 —h, 08—е);

method = 110821262830 (11 —m, 08 —e, 21—t, 26 —h, 28 —o, 30 —d).

Встретив в тексте, который нужно переводить, последовательность чисел 212608 110821262830, машина легко может сопоставить их с записанными в «памяти» такими же последовательностями чисел и дать русский перевод — «метод».

А как быть с записью грамматики? Например, в английском языке есть артикли, а в русском их нет. Зато в русском языке есть показатель рода, отсутствующий в английском. В других языках, например полинезийских, вообще отсутствуют грамматические формы склонения,

спряжения, рода — их передают служебные слова, а не грамматические окончания.

Поэтому в словарь для машинного перевода рядом со словами ставят целый ряд их дополнительных признаков. Например, указывают род, склонение, обозначает ли данное слово одушевленный предмет. Вот часть из такого англо-русского машинного словаря:

31. Alternate — чередоваться (глагол I спряжения).

32. Altogether — вообще (наречие).

33. Among — среди (предлог-+-родительный падеж).

Конечно, в «памяти» машины эти грамматические категории также обозначаются числами: существительному соответствует число 1, глаголу — 2, и так далее.

Поиск слов в словаре машина делает с огромной скоростью. И точность ее действия весьма велика. С грамматикой дело сложней. Например, при переводе с английского машина «выдала» такую русскую фразу: «Так что хочем ли знать будущий путь Юпитера в небесах или путь электрона в электронном микроскопе». А при переводе с французского на русский: «Мы могем сделать».

Грамматика может хромать и у машины! Впрочем, машина здесь не виновата. Просто составители программы не включили нужное правило, вернее, исключение из правила. В самом деле, если фразы «я прыгаю», «я бегаю» во множественном числе будут «мы прыгаем», «мы бегаем», то почему бы «я могу» не стало во множественном числе «мы могем»? Машина так и сделала, подобно тому как иногда поступают и маленькие дети, обучающиеся языку. И дети, и электронная машина-переводчик добросовестно и последовательно соблюдают все правила языка и только потом узнают, что, кроме правил, есть еще и исключения из них.

ТЬМА-ТЬМУЩАЯ

Почти одновременно с опытом машинного перевода на БЭСМ был проделан

и другой эксперимент на машине «Стрела» под руководством О. С. Кулагиной. Машина переводила с французского на русский язык. И хотя опыт Кулагиной не получил широкой известности, как опыт машинного перевода на БЭСМ, он имеет, по мнению специалистов, гораздо большее значение для дальнейших работ в области машинного перевода. Ведь первые переводы, сделанные с помощью электронной вычислительной машины, были лишь опытами. Для того чтобы поставить машинный перевод «на широкую ногу» (добиться, чтобы, вложив в машину книгу на одном языке, мы могли через некоторое время получать перевод на другом), предстоит много работы.

Первый машинный перевод, например, был сделан с помощью словаря из 250 слов. И лишь шесть грамматических правил «управляли» этими словами.

Одно и то же слово может иметь множество значений. В опытах по машинному переводу брались только те слова, которые имели одно, в крайнем случае, два значения. Но здесь возникает трудность — какие из значений выбрать? Машина переводит в полном смысле слова «автоматически», не понимая смысла текста. Какое, например, русское слово выбрать, переводя английское слово «instance», — «инстанция» или «пример»?

Для этого машина начинает «просматривать» окружение слова. Если перед «instance» стоит предлог «for», значит, нужно переводить сразу два слова: «for instance» — «для примера», «например», а не «инстанция».

Ну, а если таких грамматических и синтаксических показателей в окружении многозначного слова нет? Как быть тогда?

Приходится ориентироваться на другие признаки.

Например, английское «solution» может иметь два значения — «решение» и «раствор». Машина просматривает всю фразу, в которой встречалось это слово. Если в ней встречается слово «вопрос» или слово «проблема», то тогда она переводит «solution» русским словом «решение». Если же слов «вопрос» или «проблема» в фразе нет, то дает перевод «раствор».

Решение, конечно, грубое, но на первых порах пригодно и оно. Зато другие языковые тонкости и трудности даже приблизительно, в грубой форме преодолеть гораздо сложнее. Например, такую.

«Un joly papillon» по-французски значит «красивая бабочка». Можно сказать и несколько иначе: «Un papillon joly» — «бабочка красивая». Смысл фразы не изменится от перестановки слов. Но не всегда. Так, «un vrai conte» в переводе на русский язык — «настоящая сказка». A «un conte vrai» — «истинное происшествие», то есть с противоположным по смыслу значением. Как научить машину, переводящую с французского на русский, в одних случаях учитывать значимую перестановку слов, а в других — нет?

Еще пример. Лишь в одном случае из полутора тысяч существительное стоит после прилагательного. Казалось бы, порядок строгий и однозначный. Но только для научной речи. В обычном русском языке мы то и дело ставим прилагательное после существительного. «Друг дорогой», «тоска черная» и тому подобные обороты очень часты в нашей речи. Значит, правило «прилагательное стоит перед существительным» для перевода обычной прозы не годится.

А как быть с синонимами — словами, разными по звучанию, но одинаковыми по смыслу? Возьмем хотя бы одно простое слово «много». Тот же смысл в нашем языке имеют обороты и слова: «обильно», «видимо-невидимо», «по горло», «полон рот», «множество», «бездна», «уйма», «громада», «кипа», «целый короб», «целый лес», «прорва», «пропасть», «тьма», «тьма-тьмущая», «неисчислимое множество», «орава», «плеяда», «куча», «ряд», «сила», «масса» и т. д. и т. п. Как учесть эти слова?

Поделиться:
Популярные книги

Гардемарин Ее Величества. Инкарнация

Уленгов Юрий
1. Гардемарин ее величества
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
альтернативная история
аниме
фантастика: прочее
5.00
рейтинг книги
Гардемарин Ее Величества. Инкарнация

Маленькая хозяйка большого герцогства

Вера Виктория
2. Герцогиня
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
7.80
рейтинг книги
Маленькая хозяйка большого герцогства

Законы Рода. Том 10

Flow Ascold
10. Граф Берестьев
Фантастика:
юмористическая фантастика
аниме
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Законы Рода. Том 10

Возмездие

Злобин Михаил
4. О чем молчат могилы
Фантастика:
фэнтези
7.47
рейтинг книги
Возмездие

Кровь эльфов

Сапковский Анджей
3. Ведьмак
Фантастика:
фэнтези
9.23
рейтинг книги
Кровь эльфов

Последний наследник

Тарс Элиан
11. Десять Принцев Российской Империи
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Последний наследник

Газлайтер. Том 4

Володин Григорий
4. История Телепата
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Газлайтер. Том 4

Бастард

Осадчук Алексей Витальевич
1. Последняя жизнь
Фантастика:
фэнтези
героическая фантастика
попаданцы
5.86
рейтинг книги
Бастард

Князь

Шмаков Алексей Семенович
5. Светлая Тьма
Фантастика:
юмористическое фэнтези
городское фэнтези
аниме
сказочная фантастика
5.00
рейтинг книги
Князь

Жестокая свадьба

Тоцка Тала
Любовные романы:
современные любовные романы
4.87
рейтинг книги
Жестокая свадьба

Идеальный мир для Лекаря 14

Сапфир Олег
14. Лекарь
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Идеальный мир для Лекаря 14

Последняя Арена 11

Греков Сергей
11. Последняя Арена
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
рпг
5.00
рейтинг книги
Последняя Арена 11

Болотник 3

Панченко Андрей Алексеевич
3. Болотник
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
6.25
рейтинг книги
Болотник 3

Черный Маг Императора 10

Герда Александр
10. Черный маг императора
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
аниме
сказочная фантастика
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Черный Маг Императора 10