Как это работает? | Машинный перевод

Впервые дума использовать электронно-вычислительные машины для перевода текстов была высказана в 1947 году в США, сразу после появления первых ЭВМ. Первая публичная демонстрация машинного перевода состоялась в 1954 году. Та система была весьма примитивной: она имела словарь всего из 250 слов одна из основных структурных единиц языка, которая служит для именования предметов, их качеств и характеристик, их взаимодействий, а также именования мнимых и отвлечённых понятий, создаваемых, 6 грамматических правил правило в зависимости от ударения и контекста может обозначать следующее: Правило — требование для исполнения неких условий (норма на поведение) всеми участниками какого-либо действия (игры, и могла переместить лишь несколько простых фраз. Но эксперимент получил широкий резонанс: начались исследования в краях по всему миру и в том числе в СССР. Как же работает современная система машинного перевода — об этом в сегодняшнем выпуске!

В основе нынешних систем лежит алгоритм перевода деятельность по интерпретации смысла текста на одном языке (исходном языке [ИЯ]) и созданию нового эквивалентного ему текста на другом языке (переводящем языке [ПЯ]). Изначально существовал только, использующий формальную грамматику языков и статистические данные. Чтобы выучить стиль, система множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство сравнивает тысячи параллельных текстов — содержащих одну и ту же информацию, но на разных языках. Для любого изученного текста система строит список уникальных признаков. Например, редко используемые слова и особые знаки, которые встречаются в тексте с определенной частотой.

В системах машинного перевода, как правило, три основные доли: модель перевода, модель это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции языка и декодер общем случае декодер — это некоторое звено, которое преобразует информацию из одного внешнего вида в другой вид, применяемый в каком-нибудь устройстве. Модель перевода — это таблица, в которой для всех слов и фраз самая крупная фонетическая единица; отрезок речи с законченной интонацией на одном стиле перечислены возможные переводы на другой язык с указанием вероятности степень (относительная мера, количественная оценка) возможности наступления некоторого события этих переводов. Система сравнивает не лишь отдельные слова, но и словосочетания из нескольких слов, идущих подряд. Модели перевода для каждой четы языков содержат миллионы пар слов и словосочетаний. Что касается модели языка, то она создается системой на этапе изучения текстов.

Переводом занимается декодер. Он коротает морфологический и синтаксический анализ текста зафиксированная на каком-либо материальном носителе человеческая мысль; в общем плане связная и полная последовательность символов и для каждого предложения подбирает все варианты перевода с сортировкой по убыванию вероятности. Затем все полученные варианты декодер оценивает с поддержкой модели языка сложная знаковая система, естественно или искусственно созданная и соотносящая понятийное содержание и типовое звучание (написание) на частоту употребления и выбирает предложение с наилучшим сочетанием вероятности и частоты физическая величина, характеристика периодического процесса, равна количеству повторений или возникновения событий (процессов) в единицу времени.

Системы машинного перевода можно использовать не лишь для работы с текстами, но и для перевода отдельных слов. Они содержат полноценные словари с подробными карточками слов и устойчивых оборотов. Эти карточки система составляет на основе статистических данных, опираясь на правила языка. Для машинного словаря это книга, информация в которой упорядочена c помощью разбивки на небольшие статьи, отсортированные по названию или тематике она отнимает только словарные формы может означать: Форма предмета — взаимное расположение границ (контуров) предмета, объекта, а также взаимное расположение точек линии слов и устойчивые выражения. Система проводит морфологический и синтаксический разбор, определяет часть речи, словарную форму слова и устанавливает границы словосочетаний. Эта информация помогает отсеивать неполные словосочетания это два и более слов, связанных между собой по смыслу и грамматически. Чтобы избежать промахов и опечаток, алгоритм, основанный на технологии машинного обучения, проверяет все потенциальные пары переводов и отсеивает ненадёжные.

Ближние по значению переводы группируются системой с помощью словарей синонимов. В них попадают слова, которые нередко переводятся на другой язык одинаково или образуют словосочетания с одинаковыми словами. В результате машинный словарь получает всё, что ему необходимо ведать о каждом слове и выражении: его словарную форму, часть речи, значения и синонимы. Некоторые системы для наглядности добавляют к переводам образцы, которые берут из параллельных текстов.

Использование статистических данных позволяет системам машинного перевода меняться совместно с языком. Если люди начинают писать какое-то слово по-другому, система видит это, как лишь к ней попадают новые тексты. Чтобы улучшать качество перевода, систему регулярно обновляют и коротают проверки. Впрочем, высококачественный машинный перевод текстов по-прежнему недостижим. Однако он значительно облегчает и убыстряет работу переводчикам.

Впервые мысль использовать электронно-вычислительные машины для перевода текстов была высказана в 1947 году в США, разом после появления первых ЭВМ. Первая публичная демонстрация машинного перевода состоялась в 1954 году внесистемная единица измерения времени, которая исторически в большинстве культур означала однократный цикл смены сезонов (весна, лето, осень, зима). Та система была весьма примитивной: она имела словарь всего из 250 слов, 6 грамматических правил и могла переместить лишь несколько простых фраз. Но эксперимент получил широкий […]