Методы искусственного интеллекта для машинного перевода текстов. Роганов В.Р - 110 стр.

     Полученный с помощью программы-переводчика нуль-перевод исходно-
го текста плохо воспринимается. Практически ни одна из задач перевода (со-
хранить функциональную значимость переводного текста, сохранить грамма-
тические особенности, передать стиль изложения) не выполнены. Проведем
анализ с целью выяснения причин такого положения дел и как все-таки полу-
чить хотя бы черновой перевод.



     6. Пример анализа нуль-перевода исходного текста с целью получе-
ния чернового перевода исходного текста

     Полученный нуль-перевод не позволяет использовать текст по назначе-
ния, необходимо трансформировать его в черновой перевод, или в белый пере-
вод. Для этого необходимо осмыслить нуль-перевод, сравнить его с гипотезой
перевода как всего текста в целом, так и по абзацам, и интерпретировать его в
«черновой перевод», а возможно и в «белый» перевод.
     Вторым вариантом трансформации нуль-перевода в черновой перевод яв-
ляется интерпретация нуль-перевода в черновой перевод с учетом изложенных
выше алгоритмов машинного перевода и переводческой гипотезы. Покажем
пример такого анализа по нескольким пунктам.
     Как видно просто использование программ-переводчиков, например ППП
PROMT, в настоящее время, чаще всего не дает требуемого результата, из-за
однозначности трансляции исходного текста в переводной текст. Рассмотрим
некоторые приемы позволяющие более точно интерпретировать исходный
текст в черновой перевод. В дальнейшем будем считать это уточненной постав-
ленной переводческой задачи. Рассмотрим её анализ по следующим аспектам.




                                                                          110