Оглавление
ВВЕДЕНИЕ. 3
Глава 1 РОЛЬ ВЫЯВЛЕНИЯ УСТОЙЧИВЫХ СЛОВОСОЧЕТАНИЙ ДЛЯ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА.. 5
1.1 Сущность и виды машинного перевода. 5
1.2 Особенности автоматического выявления устойчивых словосочетаний. 6
Глава 2 СПОСОБЫ ВЫЯВЛЕНИЯ УСТОЙЧИВЫХ СЛОВОСОЧЕТАНИЙ КАК ОДНО ИЗ НАПРАВЛЕНИЙ СИНТАКСИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ТЕКСТА 12
2.1 Проблемы автоматического выявления устойчивых словосочетаний. 12
2.2 Принципы машинного перевода устойчивых выражений. 14
Глава 3 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВЫЯВЛЕНИЯ УСТОЙЧИВЫХ СЛОВОСОЧЕТАНИЙ ПРИ машинном ПЕРЕВОДЕ ХУДОЖЕСТВЕННОГО ТЕКСТА системами онлайн-переводчиков Google Переводчик и Яндекс.Переводчик.. 17
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 22
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 23
ПРИЛОЖЕНИЕ А Перевод текста системами Google-переводчик и Яндекс.Переводчик (фрагмент 1) 25
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Перевод текста системами Google-переводчик и Яндекс.Переводчик (фрагмент 2) 26
ПРИЛОЖЕНИЕ В Перевод текста системами Google-переводчик и Яндекс.Переводчик (фрагмент 3) 27
ПРИЛОЖЕНИЕ Г Результаты анализа перевода фрагмента книги Jerome K. Jerome Three men in a boat to say nothing of the dog сервисом Google Переводчик. 28
ПРИЛОЖЕНИЕ Д Результаты анализа перевода фрагмента книги Jerome K. Jerome Three men in a boat to say nothing of the dog сервисом Яндекс-переводчик 30
В качестве объекта исследования был выбран фрагмент повести Джерома К. Джерома «Трое в лодке, не считая собаки» (Jerome K. Jerome, Three men in a boat to say nothing of the dog) [14].
Предмет исследования – перевод устойчивых словосочетаний с английского на русский язык в системах машинного перевода.
Количество исследуемых устойчивых выражений – 30. Скриншоты переводов представлены в приложениях А, Б, В. Количество приложений определяется контекстом устойчивых выражений: исследовались 3 фрагмента текста повести примерно на 500 слов контекста.
В приложении Г представлены результаты анализа перевода сервисом Google-переводчик [9].
В приложении Д представлены результаты анализа перевода сервисом Яндекс.Переводчик [12].
Перейдем к анализу полученных данных.
Google Translate и Яндекс.Переводчик – две из трех крупнейших систем машинного перевода, работающих с русским языком (третья – Abbyy Compreno) [1, с. 65].
Google Translate (Google Переводчик) – система, разрабатываемая компанией Google. Относится к статистическим системам. Для обучения системы использовались шесть параллельных корпусов текстов ООН.
Яндекс.Переводчик – также статистическая система. Перевод включает в себя два этапа. Первый – создание модели перевода, формирование всех возможных вариантов перевода. Второй – выбор на основе модели языка лучшего варианта перевода с точки зрения оптимальной сочетаемости слов в естественном языке.
Большинство устойчивых выражений из анализируемого фрагмента оригинального текста не распознано обоими сервисами:
Таблица 1 – Примеры некорректного перевода устойчивых выражений..
Список использованной литературы:
Андреева, А. Д. Обзор систем машинного перевода / А. Д. Андреева, И. Л. Меньшиков, А. А. Мокрушин // Молодой ученый. — 2013. — №12. — С. 64-66. Белинская, Н. Англо-русский словарь идиом, устойчивых выражений / Н. Белинская // М.: Норма, 2003. – 648 с. Бурукина, И.С., Бурукина, И.П. XML-шаблон описания устойчивых словосочетаний в электронных тезаурусах / И.С. Бурукина, И.П. Бурукина // Современная техника и технологии. – 2014. – № 3 [Электронный ресурс]. Режим доступа: Дата доступа: 17.08.2015. Воронович, В.С. Машинный перевод: конспект лекций / В.С. Воронович. – Минск: БГУ, 2013. – 39 с. Гибридный машинный перевод // [Электронный ресурс]: Режим доступа: Дата доступа: 16.08.2015 Кунин, А.В. Курс фразеологии современного английского языка / А.В. Кунин // М.: Просвещение, 1996. – 425 с. Машинный перевод: исторический обзор ипреимущества // [Электронный ресурс]: Режим доступа:Дата доступа: 08.2015 Панич, Ю.В. Предварительная идентификация неоднозначного исходного текста и его перевод на другие языки с использованием системы согласованных словарей / Ю.В. Панич. [Электронный ресурс]. Режим доступа: Дата доступа: 22.08.2015. Переводчик [Электронный ресурс]: Google. – Режим доступа: Дата доступа: 15.08.2015. Статистический машинный перевод. Википедия. Свободная энциклопедия // [Электронный ресурс]: Режим доступа: Дата доступа: 16.08.2015 Шанский, Н.М. Фразеология современного русского языка / Н. М. Шанский // М.: Просвещение, 1985. – 160 с. Яндекс.Перевод [Электронный ресурс]: Яндекс.– Режим доступа: Дата доступа: 15.08.2015. Arnold, D., Balkan, L. Machine Translation: An Introductory Guide / Arnold, L. Balkan // [Электронный ресурс]: Режим доступа: Дата доступа: 16.08.2015 Jerome, K. J. Three men in a boat to say nothing of the dog / K. J. Jerome // [Электронный ресурс]: Режим доступа Дата доступа: 15.08.2015. RULE BASED MACHINE TRANSLATION SYSTEM // [Электронный ресурс]: Режим доступа: Дата доступа: 16.08.2015 Seretan, V. An integrated environment for extracting and translating collocations / V. Seretan // [Электронный ресурс]: Режим доступа Дата доступа: 08.2015 Seretan, V. On Collocations and Their Interaction with Parsing and Translation / V. Seretan // [Электронный ресурс]: Режим доступа Дата доступа: 14.08.2015.
