Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах и улицах «Добрая дорога детства» 2
Скачать 3.55 Mb.
|
ПЕРЕВОД И КОМПЬЮТЕР В СОВРЕМЕННОМ МИРЕ Перевод – самый действенный способ преодоления языковых барьеров. Новые информационные технологии включают машинный перевод в состав информационных услуг, однако качество перевода часто не удовлетворяет пользователей. Среди ошибок преобладает неправильный лексический перевод слов и словосочетаний. Рассматривается вопрос о взаимодействии словарей для машинного перевода, предлагаемых к использованию. Translation is the most efficient means for overcoming language barriers .New information technologies include machine translation, but the quality thereof often does not satisfy the users. The bulk of mistakes occurs among the translation of words and word combinations. The present article deals with interaction of machine translation dictionaries in a system of translation. Перевод с помощью компьютера, или автоматический перевод (синоним «машинный перевод»), автоматизированный перевод, перевод с помощью компьютера в различных режимах взаимодействия человека и компьютера, входит в настоящее время в сферу прикладных лингвистических задач, оставаясь в то же время актуальной проблемой моделирования человеческого интеллекта, т.е. задачей теоретической. Академик Ю.В. Рождественский относит машинный перевод к центральным проблемам искусственного интеллекта [Рождественский: 2003]. С этим безусловно можно согласиться, если вспомнить, какие мыслительные операции приходится проделывать переводчику в попытках передать не только смысл и содержание документа, но и всякие другие характеристики оригинального текста в устном или письменном тексте на языке перевода. Разделение на языковые средства и экстралингвистические факторы, которое уже давно привело теоретиков перевода к мысли разделить перевод на собственно перевод и интерпретацию, полностью не решает вопрос о достижении переводческой эквивалентности, потому что и понятие «эквивалентность» также толкуется по-разному. Типологию перевода можно строить на различных основаниях, носящих, в свою очередь, либо теоретическую, либо практическую направленность. Идея автоматизации перевода возникла в начале века информатизации, уже с самого начала появления компьютеров – электронных вычислительных машин, ЭВМ, как их тогда называли. Можно сказать, что идея автоматизации перевода насчитывает уже не меньше пятидесяти лет [Early Years in Machine Translation: 2000]. В пятидесятые годы успехи в применении компьютеров к решению криптографических задач породили представление о том, что задача перевода с одного естественного языка на другой является частным случаем криптологии [Анин: 2000]. Рассмотрение языка как кода внесло весьма существенный вклад не только в методику и принципы прикладной лингвистики – дало большой стимул развитию количественных методов и становлению квантитативной лингвистики, дистрибутивным методам и представлениям, моделированию языка и речи математическими методами, – но и существенно стимулировало теоретическое языкознание, в рамках которого эти методы и результаты получили новое осмысление и способствовали возникновению новых точек зрения на язык и речь как вечный объект теоретического обдумывания и нового понимания. Название «машинный», по нашему мнению, лучше отражает существо предмета, чем термин «автоматический» (по замечанию Ю.В. Рождественского). Когда мы говорим «автоматический», то подразумевается, что все действия по переводу выполнены полностью без участия человека и машина выдала готовый продукт. Однако уже в начале работ по машинному переводу было показано, что полностью автоматизированный высококачественный перевод на компьютере невозможен, и этот вывод дал начало пессимистическому взгляду на машинный перевод. Между тем термин «машинный» не обязательно подразумевает полный набор чисто автоматических операций над текстом, он лишь делает ссылку на компьютер как на участника процесса перевода с принятием на себя более или менее существенной части труда. Напомним также в связи с этим, что древнейшая профессия переводчика, в отличие от другой древнейшей профессии – землепашца – не имеет по сей день такой вооруженности вспомогательными средствами и средствами механизации, какие имеют современные пахари. Бумажные словари не избавляют человека-переводчика от необходимости проделывать сложные умственные усилия по поиску эквивалентности (иногда даже затрудняют поиск перечислением возможных вариантов без ссылки на контекст). Только с появлением компьютеров такая вооруженность входит в переводческую практику. Появляются компьютерные словари, банки терминологических данных, экспертные системы, Интернет и другие мощные средства информационных технологий, которые не только помогают осуществлять перевод как чисто практическую деятельность, но влияют на развитие теоретической и прикладной лингвистики как всеобъемлющей науки о языке [Потапова: 2002]. Влияние новых технологий не ограничивается развитием и углубленным пониманием прежних концепций, представлений и теорий, но, в свою очередь, стимулирует появление новых теоретических направлений при осмыслении результатов, полученных в ходе исследовательской и коммуникативной практики. Принимая в внимание недостатки современного машинного перевода, можно задать вопрос: нужен ли вообще машинный перевод? Современная языковая ситуация в мире характеризуется ростом числа языков, на которых происходит общение. Можно сказать, что имеет место тенденция к противостоянию глобализации, когда во многих странах (в том числе и в нашей стране) практически навязывается иностранный язык главенствующей в мире нации – английский язык. На земном шаре существуют несколько тысяч национальных языков. Точное их число является функцией от определения того, сколько говорящих на данном языке будут считаться достаточным количеством для признания языка самостоятельным и национальным, в также какие отличительные черты должны отделять язык от диалектов и вариантов. Машинный перевод не только сокращает время перевода, но и делает возможным использование новой передовой технологии при переводе технических и научно-технических текстов, для которых он в первую очередь предназначен. Современные системы машинного перевода (МП) располагают доступом к большим базам данных и терминологическим словарям. Однако довольно часто в переводах текстов мы встречаем ошибки, и они в большинстве случаев относятся к переводу слов-терминов и словосочетаний, а также общеупотребительных слов, большинство из которых имеет несколько значений. Как правило, каждая система МП располагает некоторым набором словарей по отдельным областям науки и техники. Есть также и словарь общеупотребительной лексики. Однако современная языковая коммуникация настолько пронизана терминами, что их трудно отделить от общеупотребительных слов. Так, в тексте описания работы с мышью (деталь компьютера, информатика) слово driver переводится на русский язык как «гуртовщик» (словарь общеупотребительных слов, ковбойский термин), в то время как правильный перевод – «драйвер». Это значит, что в данной системе МП словарь общеупотребительной лексики работает раньше, чем специальный терминологический словарь. Правильно ли такое решение? Трудно сказать. Для некоторых текстов оно может быть и правильным. В свете вышесказанного ясно, что для правильного применения систем МП нужна четкая типология текстов, подлежащих переводу, особенно научно-технических. Построить такую типологию – задача довольно сложная, если принять во внимание, что постоянно в научном мире происходит взаимодействие разных наук, без чего невозможен научно-технический прогресс. Пример: ученые изобрели новый физический прибор для лечения определенного вида болезней. Должно ли описание этого прибора быть включено в текст медицинского содержания или в текст по физике? Подобных вопросов может быть достаточно много. Весьма важным вопросом является разрешение лексической многозначности слов по контексту. Хорошо известно, что значение многозначного слова и соответственно его перевод определяются контекстом, который может быть не только различной протяженности, но и представлять собой совершенно разные типы фиксирования коммуникативной обстановки. Например, практически в каждом обмене информацией имеет место экстралингвистический контекст. Контекст с лингвистической точки зрения довольно подробно исследуется в современных работах, равно как и в фундаментальных работах прежних лет, посвященных теории и практике перевода. Для машинного перевода решающую роль играет ближайший лингвистический контекст, т.е слова и словосочетания, находящиеся в небольшом по тексту расстоянии от многозначного слова. Что касается многозначности слов, то теоретики и практики перевода обычно выделяют три типа соотношения значений и выражающих их слов. Так, Л.Л. Нелюбин в пособии «Введение в технику перевода» [Нелюбин: 2005] перечисляет эти типы следующим образом: 1) слова, всегда однозначные, перевод которых не зависит от контекста. Сюда относятся главным образом термины определенных областей науки и техники; 2) слова, имеющие несколько значений, например английское слово test: оно может быть переведено как тест, проверка, испытание, мерило, критерий, контрольная работа и пр. В подобных случаях вопрос о выборе правильного перевода решается анализом контекста, причем понятие «контекст» может быть достаточно широким – тематика текста в общем плане, какие-то слова, сочетающиеся с данным и находящиеся как в ближайшем его окружении, так и достаточно далеко (например, в пределах абзаца или страницы текста); 3) так называемая безэквивалентная лексика, когда в языке перевода нет реалии, обозначенной данным словом во входном языке. В таких случаях требуется описательный перевод или какие-то другие способы передачи значений. Второй тип лексических единиц, т.е. многозначных слов, перевод (значение) которых определяется контекстом, является наиболее распространенным. В такой распространенности находит свое выражение стремление каждого естественного языка к экономии: если бы многозначных слов не было, а все слова имели бы только одно значение, их количество возросло бы до чрезвычайно больших размеров и язык стал бы неуправляемым. Поэтому многозначность лексических единиц является неотъемлемым свойством каждого естественного языка и автоматическая обработка многозначных слов – проблема, которая должна быть обязательно решена. Здесь следует оговориться, что в машинном переводе понятия «значение» и «перевод» являются практически синонимами, хотя с точки зрения лингвистики между ними есть существенная разница. Значение может быть одним для разных слов, например, абсолютных синонимов («лингвистика = языкознание»). Между тем для компьютерной программы эти слова будут различными и машина не сможет вычислить единство значения, если ей не задавать достаточно сложную программу. Между тем в современных системах машинного перевода, которые довольно распространены и услугами которых можно легко пользоваться в Интернете или специально закупив необходимые программы, очень часто можно встретить случаи неправильного перевода слов, что существенно снижает качество машинного продукта. П.Н. Хроменков специально исследовал некоторые системы машинного перевода [Хроменков: 2005]. Репутация современных систем машинного перевода с точки зрения качества выдаваемого ими продукта достаточно низкая, большинство потребителей перевода предпочитают перевод «человеческий». Иногда затраты на редактирование и исправление ошибок перевода, осуществленного компьютером, требуют больше труда, чем перевод человеком заново данного исходного текста. Как сделать так, чтобы машинный перевод занял подобающее ему место в информационной сфере? Начнем с характеристики современной языковой коммуникации, поскольку тексты именно этой коммуникации в большинстве случаев требуют перевода. С одной стороны, общий объем переводов в мире неуклонно увеличивается, поскольку все новые и новые национальные языки вступают в общую коммуникативную сферу. В качестве примера можно назвать языки республик, ранее входивших в СССР, когда общение происходило на межнациональном русском языке, а сейчас каждая республика стремится говорить на своем языке. При этом русский язык безусловно сохраняет свою межнациональную функцию. С другой стороны, современная языковая ситуация, по мнению Ю.В. Рождественского, характеризуется новым этапом развития семиозиса. Этот новый этап возник во взаимодействии современной массовой коммуникации, информатики и массовой рекламы [Рождественский: 2003]. Результатом явилась новая философия языка ХХ века, одним из решающих принципов которой является необходимость правильного именования. Слово как логос становится в центре проблем использования языка как организующей и направляющей силы всех знаковых систем. Отсюда новые и повышенные требования к использованию и анализу лексики. Можно сказать, что история машинного перевода в некотором смысле повторяет историю языкознания. Язык в начале истории рассматривался как некоторое единство. Потом Фердинанд де Соссюр разделил язык и речь, вследствие того, что стала ясной разница между языком как некоторым стабильным устройством и речью, как результатом деятельности этого устройства. Внимание к речи вылилось, уже в настоящее время, в понятие дискурса. Содержание этого понятия не всеми одинаково понимается, но общая цель такой формализации ясна – понятие «речь» слишком широко и не дает ответа на многие современные проблемы теории языка и практики языковой деятельности. Появились, в частности, концепции «языков для специальных целей». Здесь общую компетенцию в языке может в какой-то степени заменить знание предметной области и помочь общению специалистов. Таким образом, в данном случае мы имеем еще одно приближение к языковой практике, которое выделяется из прежнего представления о дискурсе и речи. Наконец, такое действие над языком как машинный перевод, для своей эффективности требует еще более тонкого разграничения текстов, подлежащих обработке. При этом мы принципиально не смешиваем машинный перевод с таким режимом человеческой работы над переводом, в ходе которого переводчик обращается к автоматическим словарям. Эти словари безусловно оказывают помощь человеку-переводчику, но при этом перевод остается «человеческим», а не машинным, поскольку все переводческие трудности приходится разрешать человеку. Другое дело, что машинный перевод также может требовать – и требует в большинстве случаев – работы редактора, однако такая работа должна быть несоизмерима с работой по собственно переводу. Заметим также, что и человеческий перевод в подавляющем большинстве случаев редактируется другим участником процесса. [Marchuk: 2005]. Каковы перспективы сегодняшнего машинного перевода? Во-первых отметим, что альтернативы ему нет. Всеобщий универсальный язык, будь он естественный (китайский, испанский или английский) не имеет шансов стать универсальным для всего человечества. Еще меньше таких шансов у искусственных языков типа эсперанто. Перевод, осуществляемый человеком, занимает много времени при всей помощи в виде автоматических словарей. Однако, во-вторых, чтобы машинный перевод стал переводом с приемлемым качеством, необходимо выполнить ряд действий, в частности: 1.Создать теоретическую базу, с помощью которой можно было бы определить тип текста и подобрать систему машинного перевода, наиболее подходящую для данного типа текстов. Такую базу может образовать новая отрасль прикладной лингвистики, которую я называю контекстологией. Она продолжает и развивает ту науку, которая в настоящее время называется теорией дискурса. Единую систему машинного перевода для всех типов текстов в рамках конкретной языковой пары вряд ли удастся создать, да в этом и нет необходимости, поскольку особенности грамматики, текстовой структуры, употребляемой лексики могут слишком различаться для каждого подъязыка. Поэтому можно предполагать, что будет некоторое множество систем машинного перевода, из которых можно будет выбрать наиболее подходящую для данного типа текстов. 2. В рамках теории контекста определить состав терминологии, входящей в данную предметную область. В частности, определяется состав однозначно переводимых лексических единиц, для которых контекст не имеет значения. 3. Определить состав лексических единиц, обладающих многозначностью и имеющих несколько переводов в рамках данного подъязыка. Для таких слов необходимо построение контекстологического словаря, который строится на основе конкорданса, составленного в результате анализа некоторого исходного корпуса текстов. Теория и практика конкорданса в настоящее время достаточно разработаны в рамках корпусной лингвистики. 4. Построить систему алгоритмов анализа переводимого текста и синтеза текста перевода в рамках данной языковой пары с опорой на формальные элементы текста на уровнях языка – морфологии и синтаксиса. 5. Организовать обратную связь с тем, чтобы можно было бы вносить коррективы в словари и алгоритмы системы для улучшения качества ее работы. Современные новые информационные технологии дают полную возможность осуществить на практике намеченную стратегию создания новых и совершенствования действующих систем машинного перевода. Особым вопросом является вопрос о взаимодействии словарей в рамках одной системы машинного перевода. Очевидной является необходимость иметь словарь общеупотребительной лексики, в котором многозначные слова будут разрешать свою неоднозначность с помощью алгоритмов анализа контекста, а однозначные слова задают свои переводы списком, и отраслевые словари, в которых, очевидно, будут преобладать однозначные слова-термины соответствующей предметной области. Каждой предметной области может соответствовать свой тематический словарь. Однако порядок работы словарей – какой из них должен работать первым, а какой следовать за ним – определить достаточно сложно. Представляется, что в данном случае можно будет опереться на статистические характеристики текстов, подлежащих переводу. В любом случае ответы на многие вопросы, связанные с повышением качества машинного перевода, могут дать только соответствующие теоретические исследования и опыт практического применения построенных систем. |
