Историческое развитие машинного перевода и основные его методы и применение в настоящее время

В данной статье рассматривается историческое развитие машинного перевода. Так же в статье рассматриваются методы машинного перевода в настоящее время.

Задачей проекта является изучение подходов, используемых в переводах с помощью машины, рассматриваются несколько способов машинного перевода, изучаются перспективы тех или иных подходов.

В связи с широкой информатизацей и легкой доступностью информации в современном обществе, часто возникает необходимость перевода текста с одного языка на другой. Имеющийся научно-технический потенциал позволил создать системы машинного перевода. Если изначально системы машинного перевода рассматривались как непосредственные конкуренты переводчиков, то теперь они стали их верными помощниками, позволив существенно упростить и ускорить их работу. Сейчас имеется довольно широкий выбор программного обеспечения, облегчающего труд переводчика, это ПО условно можно подразделить на две основные группы:

• электронные словари
• системы машинного перевода

В данной статье мы будем проведем небольшой обзор некоторых систем машинного перевода.

В данной статье изучение машинного перевода производится путем сравнения нескольких подходов машинного перевода.

В статье мы рассмотрели различные типы систем машинного перевода. Основное внимание было уделено системам статистического машинного перевода, перевода, основанного на правилах, гибридной системе МП. Это связано с тем, что такие системы представляются, по нашему мнению, наиболее развитыми среди прочих СМП. 

Развитие МП связано с последующей разработкой и подробным исследованием теории и практики машинного перевода и перевода, сделанного человеком. Нужны результаты сравнений конструкций различных языков, поиск аналогий и соответствий среди них, чтобы разработать соответствующие алгоритмы, поскольку качество машинного перевода напрямую зависит от стиля текста, который нужно перевести и от стилей текстов, для которых система переводов изначально предназначена.

Основные неточности, которые совершает машина, связаны с лексическими особенностями текста. Но обычно даже при неправильном решении омонимии можно понять основной смысл текста и несложно догадаться, что же все-таки автор имел ввиду, поскольку синтаксис и морфология были трактованы верно.

Следовательно, у читателя машинного перевода быстро складывается понимание главной мысли текста, а нередко и деталей текста. Поэтому машинный перевод очень важен для научных текстов, когда нужно в кратчайшие сроки получить общее представление о каком-либо явлении или изобретении, пренебрегая при этом деталями и красотой языка.

1. Reshef Shilon Transfer-based Machine Translation between morphologically-rich and resource-poor languages: The case of Hebrew and Arabic
2. Rule Based Machine Translation – Электрон. текстовые дан.
3. Statistical machine translation – Электрон. текстовые дан.
4. Естественный язык – Электрон. текстовые дан.
5. История машинного перевода – Электрон. текстовые дан.
6. Машинный перевод – Электрон. текстовые дан.
7. Машинный перевод – Электрон. текстовые дан.
8. Машинный перевод – Электрон. текстовые дан.
9. Машинный перевод: взаимодействие переводчика и ЭВМ, качество перевода – Электрон. текстовые дан.
10. Перевод – Электрон. текстовые дан.

This article discusses the historical development of machine translation. Also the article describes methods of machine translation in real time.