Интеллектуальные информационные системы. Дубровин А.Д. - 187 стр.

       Как можно видеть из описания обобщенной типовой структуры ИИС (раздел 1.8) и
обобщенной типовой структуры ЭС (раздел 2.7), в рамках этих двух научных проблем
решаются многие частные задачи, связанные со стремлением обеспечить одно из
актуальнейших свойств интеллектуальных информационных систем – естественно-язычное
(ЕЯ) общения человека с системой. В этом множестве частных задач Г.Г.Белоногов (2)
выделяет:
       - задачу автоматического анализа и синтеза устной речи;
       - задачу автоматического перевода текстов с одних языков на другие;
       - задачу автоматической классификации и индексирования ЕЯ-текстов;
       - задачу автоматического поиска в полнотекстовых базах знаний;
       - задачу автоматического обнаружения и исправления ошибок при вводе ЕЯ-запросов
и текстов в машину.
       Средства, создаваемые и применяемые в КЛ для решения перечисленных задач,
можно разделить на две части – декларативную и процедурную. К декларативной части
относятся словари единиц языка и речи, тексты и различные грамматические таблицы, а к
процедурной – средства манипулирования этими декларативными лингвистическими
знаниями.
       Эффективность решения задач КЛ зависит от полноты и точности представления в
памяти машины декларативных и процедурных лингвистических знаний. Общий уровень
эффективности решения перечисленных задач сегодня объективно не может считаться
высоким. Однако, серьезные успехи в создании экспериментальных и «промышленных»
систем автоматического машинного перевода ЕЯ-текстов с одних языков на другие имеются
в России, США и Японии.
       Первые эксперименты по машинному переводу, подтвердившие принципиальную
возможность его реализации, были поведены в 1954 г. В Джорджтаунском университе (г.
Вашингтон, США). В России пионерами машинного перевода выступили Панов Д.Ю.,
Ляпунов А.А., Кулагина О.С., Моторин Ю.А., Марчук Ю.Н., Пиотровский Р.Г. Их работы
внесли большой вклад в решение ряда проблем КЛ, но некоторые принципиальные вопросы
оставались долгое время нерешенными. Среди них до сих пор не имеет удовлетворительного
решения проблема точного выбора переводных эквивалентов для слов и словосочетаний
исходного текста. В первых попытках ее решения ставка делалась на пословный перевод, а
полисемия разрешалась на основе учета синтаксических и семантических признаков
переводимых слов. Анализ богатого опыта межнационального общения и опыта
переводческой деятельности, накопленного человечеством, позволил профессору
Г.Г.Белоногову и его ученикам придти к выводу о бесперспективности семантико–
синтаксического преимущественно пословного подхода к проблеме машинного
перевода. На основе результатов более, чем тридцатилетней научной и специальной
практической работы в области прикладной лингвистики, Г.Г.Белоногов с учениками
создали и в 1993 г. завершили разработку двуязычной системы машинного перевода
RETRANS, основанной на концепции фразеологического подхода (ФП) к решению этой
проблемы. Эту концепцию профессор Г.Г.Белоногов опубликовал в 1974 году в сборнике
«Проблемы кибернетики» № 28. Главным тезисом концепции фразеологического перевода
(ФП) является утверждение о том, что наименования понятий в ЕЯ-текстах чаще
обозначаются не отдельными словами, а словосочетаниями. При переводе текста не другой
язык в качестве основных единиц смысла следует использовать главным образом
фразеологические конструкции, выражающие понятия, отношения между понятиями и
типовые ситуации. Отдельные слова используются только в тех случаях, когда перевод не
удается сделать с помощью фразеологических словосочетаний.
       В 1984 г. руководитель разработки японской программы машинного перевода (МП)
профессор М.Нагао (30) предложил другую концепцию, согласно которой тексты
переводятся на основе аналогий с известными примерами перевода других текстов схожей
тематики. М.Нагао назвал свою концепцию «example based translation» (перевод, основанный

                                                                                    222