МАШИННАЯ ПЕРЕВОДИМОСТЬ РУССКОЯЗЫЧНЫХ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ ТЕКСТОВ

Ольга Ивановна Бабина

Аннотация


В статье рассматривается проблема определения параметров текста, оказываю-
щих негативное влияние на качество машинного перевода. Дается определение и
классификация маркеров переводимости текста. Рассмотрены явления языка гра-
фического, лексического и синтагматического уровня в научно-техническом тексте
на русском языке. Особое внимание уделяется проблемным с точки зрения машин-
ного перевода особенностям текста синтагматического уровня, включающим как
универсальные, так и специфические для русского языка характеристики. На осно-
ве анализа языковых особенностей составлена классификация формальных марке-
ров машинной переводимости русскоязычных научно-технических текстов. Выде-
ленные классы соотнесены с проблемами перевода текстов, о которых могут свиде-
тельствовать соответствующие маркеры. Полученные результаты могут найти
применение в практике перевода и при разработке инструментария для лингво-
информационной поддержки переводческой деятельности.


Ключевые слова


машинная переводимость, маркер переводимости, машинный перевод, научный текст, корпус текстов.

Полный текст:

PDF

Литература


Дрейфус Х. Чего не могут вычислитель-

ные машины: Критика искусственного разума. М.:

Прогресс, 1978. 334 с. [Dreyfus H.L. Chego ne mogut

vyschislitelnye machiny: Kritika iskusstvennogo

razuma (What Computers Still Can’t Do: A Critique

of Artificial Reason). Moscow, Progress Publ., 1978,

p.].

Шереметьева С.О. Интерактивное рефери-

рование, ориентированной на машинный перевод.

Вестник ЮУрГУ. Серия «Лингвистика». 2013. Т.

№ 1. С. 89–92. [Sheremetyeva S.O. Interaktivnoe

referirovanie, orientirovannoe na machinniy perevod

(Machine Translation Oriented Interactive Summarization),

Vestnik Yuzhno-Uralskogo gosudarstvennogo

universiteta, seriya Lingvistika (The Bulletin of South

Ural State University, Ser. Linguistics), 2013, vol. 10,

no. 1, pp. 89–92].

Allen J., Hogan C. Toward the Development

of a Post-Editing Module for Raw Machine Translation

Output: A Controlled Language Perspective, Proceedings

of the Third International Workshop on Controlled

Language Applications (Seattle, WA), 2000,

pp. 62–71.

Arnold D., Balkan L., Maijer L., Humphreys

R. L., Sadler L. Machine Translation: An Introductory

Guide, Oxford, NCC Blackwell, 1994, 206 p.

Bergsma S., Yarowsky D., Church K. Using

Large Monolingual and Bilingual Corpora to Improve

Coordination Disambiguation, Proceedings of the 49th

Annual Meeting of the Association for Computational

Linguistics (Portland, Oregon), 2011, pp. 1346–1355.

Bernth A., McCord M. The Effect of Source

Analysis on Translation Confidence, J.S. White (ed.)

Envisioning Machine Translation in the Information

Future: 4th Conference of the Association for Machine

Translation in the Americas (AMTA 2000) (Cuernavaca,

Mexico), Berlin, Springer, 2000, pp. 89–99.

Doyon J., Doran C., Means C. D., Parr D.

Automated Machine Translation Improvement

through Post-editing Techniques: Analyst and Translator

Experiments, Proceedings of AMTA, 2008, pp.

–353.

Gdaniec C. The Logos Translatability Index,

Technology Partnerships for Crossing the Language

Barrier: Proceedings of the First Conference of the

Association for Machine Translation in the Americas

AMTA, Oct. 1994, pp. 97–105.

Goldberg M. An Unsupervised Model for

Statistically Determining Coordinate Phrase Attachment,

Proceedings of ACL, 1999, pp. 610–614.

Hartley A., Tatsumi M. , Isahara H., Kageura

K., Miyata R. Readability and Translatability

Judgments for ‘Controlled Japanese’, Proceedings of

the 16th EAMT Conference (Trento, Italy), May 2012,

pp. 237–244.

Hutchins W. J., Somers L. An Introduction

to Machine Translation, London, Academic Press,

, 362 p.

Kittredge R. Sublanguages and Controlled

Language, R. Mitkov (ed.) The Oxford Handbook of

Computational Linguistics, Oxford, OUP, 2003,

pp. 430–447.

Knight K., Chander I. Automated Post-

Editing of Documents, Proceedings of the 12th National

Conference on Artificial Intelligence (Seattle,

WA), 1994, pp. 779–784.

Marinčič D. Parding with Intraclausal

Coordination and Clause Detection, Informatitica,

, no. 34, pp. 263–264.

Nakov P., Hearst M. Using the Web as an

Implicit Training Set: Application to Structural Ambiguity

Resolution, Proceedings of HLT-EMNLP, 2005,

pp. 835–842.

Nyberg E., Mitamura T., Huijsen W.-O.

Controlled Language for Authoring and Translation,

H. Somers (ed.), Computers and Translation, Amsterdam,

NL, Benjamins, 2003, pp. 245–281.

O’Brien S. Methodologies for Measuring

the Correlations between Post-Editing Effort and Machine

Translatability, Machine Translation, 2005,

no. 19, pp. 37–58.

O'Brien S. Controlling Controlled English:

An Analysis of Several Controlled Language Rule

Sets, Joint conference combining the 8th International

Workshop of the European Association for Machine

Translation and the 4th Controlled Language Applications

Workshop (EAMT/CLAW)(Dublin City University),

May 2003, pp. 105–114.19. Okuma H., Hara K., Shimbo M., Matsumoto

Y. Bypassed Alignment Graph for Learning Coordination

in Japanese Sentences, Proceedings of the

ACL-IJCNLP 2009: Conference Short Papers (Suntec,

Singapore), Aug. 2009, pp. 5–8.

Okumura A., Muraki K. Symmetric Pattern

Matching Analysis for English Coordinate Structures,

Proceedings of the fourth conference on Applied Natural

Language Processing (ANLP), 1994, pp. 41–46.

Pedro R. de. The Translatability of Texts: A

Historical Overview, Meta, 1999, Vol. XLIV, no. 4,

pp. 546–559.

Povlsen C., Underwood N., Music B., Neville

A. Evaluating Text-type Suitability for Machine

Translation a Case Study on an English-Danish MT

System, A. Rubio, N. Gallardo, R. Castro & A. Tejada

(eds.) Proceedings of the First International Conference

on Language Resources and Evaluation (Granada,

Spain), 1998, vol. 1, pp. 27–31.

Reuther U. Two in one – Can it work? Readability

and Translatability by means of Controlled

Language, Proceedings of EAMT-CLAW03, Controlled Language Translation (Dublin City University,

Dublin), May2003, pp. 124–132.

Roh Y.-H., Lee K.-Y., Choi S.-K., Kwon

Oh-W., Kim Y.-G. Recognizing Coordinate Structures

for Machine Translation of English Patent

Documents, Proceedings of the 22nd Pacific Asia

Conference on Language, Information and Computation

(De La Salle University, Manila, Philippines),

Nov. 2008, pp. 460–466.

Roh Y.-H., Seo Y.-A., Lee K.-Y., Choi S.-K.

Long Sentence Partitioning using Structure Analysis

for Machine Translation, Proceedings of the Sixth

Natural Language Processing Pacific Rim Symposium

(Hitotsubashi Memorial Hall, National Center of

Sciences, Tokyo, Japan), Nov. 2001, pp. 646–652.

Sheremetyeva S. Handling Low Translatability

in Machine Translation, Proceedings of the Eleventh

Conference of European Association of Machine

Translation (EAMT)(Oslo, Norway), June 2006,

pp. 105–114.

Trujillo A. Translation Engines: Techniques

for Machine Translation, London, Sptringer-Verlag,

, 303 p.

Underwood N. L., Jongejan B. Translatability

Checker: A Tool to Help Decide Whether to Use MT,

B. Maegaard (ed.), Proceedings of MT Summit VIII

(Santiago de Compostela, Galicia, Spain), Sept. 2001,

pp. 363–368.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.