imported>Sldst-bot: Замена ш:Дополнить раздел на ш:Пустой раздел в разделах «Машинный перевод на основе правил» (без текстового содержимого), «Нейронный машинный перевод» (без текстового содержимого)

2025-09-04T02:25:11Z

Замена ш:Дополнить раздел на ш:Пустой раздел в разделах «Машинный перевод на основе правил» (без текстового содержимого), «Нейронный машинный перевод» (без текстового содержимого)

Новая страница

{{distinguish|Автоматизированный перевод}}
{{эта статья|о переводчиках — компьютерных программах|Переводчик|о переводчиках-людях}}

'''Маши́нный перево́д''' — процесс автоматического [[перевод]]а текста или речи с одного [[Язык|языка]] на другой, осуществляемый [[искусственный интеллект|искусственным интеллектом]] без участия человека. Ранние попытки использовать [[компьютер]]ы для перевода строились на основе запрограммированных словарей и лингвистических правил, более современные строятся на основе вероятностного подхода — это [[статистический машинный перевод|статистический]] и [[нейронный машинный перевод]].

== История машинного перевода ==
{{перевести|en|History of machine translation}}

Идеи алгоритмов для перевода с одного языка на другой предшествовали изобретению [[компьютер]]а. В середине 1930-х годов французский инженер армянского происхождения Жорж Артцруни и советский учёный и педагог [[Смирнов-Троянский, Пётр Петрович|Пётр Смирнов-Троянский]] независимо друг от друга пытались запатентовать «машины для перевода». Более проработанный вариант Смирнова-Троянского включал в себя, кроме автоматического двуязычного словаря, схему для кодирования межъязыковых грамматических ролей, основанную на [[эсперанто]] и общие концепции анализа и синтеза текста. Тем не менее, идеи Смирнова-Троянского не получили известности до 1950-х годов<ref name="Hutchins 2014">{{Статья |ссылка=https://aclanthology.org/www.mt-archive.info/10/Hutchins-2014.pdf |автор=Hutchins, John |заглавие=The history of machine translation in a nutshell |год=2014 |язык=en |издание=hutchinsweb.me.uk |archive-date=2024-02-22 |archive-url=https://web.archive.org/web/20240222075101/https://aclanthology.org/www.mt-archive.info/10/Hutchins-2014.pdf }}</ref>.

Мысль использовать ЭВМ для перевода была высказана в [[1947 год]]у в [[США]] — её сформулировал математик {{iw|Уивер, Уоррен|Уоррен Уивер|en|Warren Weaver}}, работавший в то время в [[Фонд Рокфеллера|Фонде Рокфеллера]], в письме [[Винер, Норберт|Норберту Винеру]]. В июле 1949 года Уоррен подготовил меморандум, в котором свёл существующие на тот момент предложения в области машинного перевода — они строились на базе накопленных во время Второй мировой войны наработок в области криптоанализа шифров, [[Теория информации|теории информации]] [[Шеннон, Клод|Клода Шеннона]] и идей о неких универсальных принципах, на которых строятся все естественные языки. В течение следующих лет в нескольких американских университетах начались работы по созданию систем машинного перевода на базе ЭВМ<ref name="Hutchins 2014"/>. Первая публичная демонстрация такой системы – так называемый [[Джорджтаунский эксперимент]] — состоялась в [[1954 год]]у. Она была создана на базе сотрудничества между компанией [[IBM]] и [[Джорджтаунский университет|Джорджтаунским университетом]]. Хотя Джорджтаунский эксперимент использовал очень ограниченный словарь и простейшую [[Грамматика (описание языка)|грамматику]], он привлёк к себе огромный интерес и подтолкнул учёных в разных странах мира к исследованиям в этой области<ref name="Hutchins 2014"/>.

Ранние системы представляли собой просто большие двуязычные словари и системы правил, по которым для каждого слова из целевого языка подбирался подходящий эквивалент в другом языке. Тем не менее, учёные быстро осознали, что синтаксические правила для выстраивания слов в правильном порядке становятся непомерно сложными. Машинный перевод требовал более систематических методов синтаксического анализа. Исследования в области машинного перевода в 1950-1960-х годах проводились под влиянием новых лингвистические теорий, особенно моделей [[Формальная грамматика|формальных грамматик]], как [[Генеративная лингвистика|трансформационно-генеративная грамматика]], [[грамматика зависимостей]] и стратификационная грамматика. С середины 1950-х по середину 1960-х годов исследователи в области машинного перевода сохраняли оптимизм, надеясь на прорыв в самом близком будущем. В начале 1960-х годов функционировало несколько работающих систем машинного перевода — так, Управление иностранных технологий [[Военно-воздушные силы США|ВВС США]] эксплуатировал компьютер Mark II, созданный совместно IBM и [[Вашингтонский университет|Вашингтонским университетом]]; разработки Джорджтаунского университета использовали [[Комиссия по атомной энергии США]] и [[Европейское сообщество по атомной энергии]] в своём центре в Италии<ref name="Hutchins 2014"/>.

В 1964 году правительство США созвало специальную Консультативную комиссию по автоматической обработке языка ({{iw|ALPAC|ALPAC|en|ALPAC}}). Эта группа в 1966 году опубликовала отчёт, в котором делала вывод о нерентабельности систем машинного перевода: машинный перевод был медленнее, ниже по качеству и при этом обходился вдвое дороже, чем услуги людей-переводчиков. ALPAC считала дальнейшие инвестиции в эту область неразумными, предлагая вместо этого сосредоточиться на разработке систем, которые помогали бы работать переводчикам — например, компьютерных словарей — а также вести дальнейшие теоретические исследования в области [[Компьютерная лингвистика|компьютерной лингвистики]]. Отчёт ALPAC привёл к фактическому прекращению любых разработок в области машинного перевода в США и также повлиял на исследователей в СССР и Европе. Тем не менее, в некоторых странах — Германии, Канаде, Франции — исследования в этой области продолжались. В 1970 году ВВС США начала эксплуатировать систему [[SYSTRAN]]; в 1976 году [[Европейская комиссия]] начала использовать ту же систему SYSTRAN для перевода между европейскими языками своих быстро растущих объемов документов. В том же году в Канаде была запущена разработанная [[Монреальский университет|Монреальским университетом]] система Meteo для машинного перевода прогнозов погоды. В СССР в 1960-е годы разработки в области машинного перевода были сосредоточены в основном на области перевода научно-технической документации с английского на русский язык и обратно, рассчитанной на малое количество потенциальных пользователей — в этой области скорость доступа к информации был важнее, чем недостатки машинного перевода<ref name="Hutchins 2014"/>.

К началу 1980-х годов основные системы машинного перевода строились на базе компьютеров-[[мейнфрейм]]ов. Помимо SYSTRAN, поддерживающей к этому времени уже много языковых пар, появились системы Logos для переводов в парах английский-немецкий и английский-французский; собственная система {{iw|Панамериканская организация здравоохранения|Панамериканской организации здравоохранения|en|Pan American Health Organization}} для переводов в паре английский-испанский; система {{iw|METAL MT}}, разработанная [[Техасский университет в Остине|Техасским университетом в Остине]] и немецкой компанией [[Siemens]], а также ряд систем для перевода в паре английский-японский от японских производителей. В 1980-х года широко распространились [[Персональный компьютер|персональные компьютеры]] и [[Текстовый процессор|текстовые процессоры]] — появилось огромное количество гораздо более дешёвых систем машинного перевода, чем прежде, в том числе продукты компаний ALPS, {{iw|Weidner Communications}}, Linguistic Products и Globalink, и множество японских — свои микрокомпьютеры для машинного перевода выпускали компании [[Sharp]], [[NEC]], [[OKI]], [[Mitsubishi]], [[Sanyo]] и другие<ref name="Hutchins 2014"/>. В научной среде также появилось множество исследований, связанных с «непрямым» переводом через промежуточные и иногда межъязыковые формы представления информации, семантическим, морфологическим и синтаксическим анализом, а также составлением нелингвистических баз знаний. В это время функционировали и два крупных международных исследовательских проекта — {{iw|Eurotra}}, который финансировали [[Европейские сообщества]], и японский Центр международного сотрудничества в области компьютеризации, объединяющий также учёных из Китая, Индонезии и Таиланда<ref name="Hutchins 2014"/>.

Система Candide, созданная группой специалистов из [[IBM]] на рубеже 1980-х 1990-х годов, стала первой демонстрацией нового подхода — [[Статистический машинный перевод|статистического машинного перевода]]. В это же время несколько японских исследовательских групп предлагали и ещё одно решение проблемы машинного перевода — [[Корпус текстов/корпусные]] системы, где перевод строился на готовых примерах. Создавались и проекты систем машинного перевода на основе правил, как проект Catalyst [[Университет Карнеги — Меллона|университета Карнеги — Меллона]]. Появились и коммерческие системы [[Память переводов|памяти переводов]], как [[Trados]], позволявшие людям-переводчикам легко обращаться к уже имеющимся переводам текстов. В 1990-е годы также начались исследования в области машинного перевода речи<ref name="Hutchins 2014"/>.

В настоящее время существует множество коммерческих проектов машинного перевода. Одним из пионеров в области машинного перевода была компания [[SYSTRAN]]. В [[Россия|России]] большой вклад в развитие машинного перевода внесла группа под руководством проф. [[Пиотровский, Раймунд Генрихович|Р. Г. Пиотровского]] ([[Российский государственный педагогический университет имени А. И. Герцена]], [[Санкт-Петербург]]).

== Подходы к машинному переводу ==
=== Машинный перевод на основе правил ===
{{main|Машинный перевод на основе правил}}
{{пустой раздел|дата=2025-04-15}}

=== Статистический машинный перевод ===
{{main|Статистический машинный перевод}}
Статистический подход в машинном переводе основанная на сравнении больших объёмов языковых пар. Языковые пары — тексты, содержащие предложения на одном языке и соответствующие им предложения на втором, могут быть как вариантами написания двух предложений человеком — носителем двух языков, так и набором предложений и их переводов, выполненных человеком. Таким образом статистический машинный перевод обладает свойством «самообучения». Чем больше в распоряжении имеется языковых пар и чем точнее они соответствуют друг другу, тем лучше результат статистического машинного перевода.

Под понятием «статистического машинного перевода» подразумевается общий подход к решению проблемы перевода, который основан на поиске наиболее вероятного перевода предложения с использованием данных, полученных из двуязычной совокупности текстов. В качестве примера двуязычной совокупности текстов можно назвать парламентские отчёты, которые представляют собой протоколы дебатов в парламенте. Двуязычные парламентские отчёты издаются в Канаде, Гонконге и других странах; официальные документы Европейского экономического сообщества издаются на 11 языках; а Организация объединённых наций публикует документы на нескольких языках. Как оказалось, эти материалы представляют собой бесценные ресурсы для статистического машинного перевода.

=== Нейронный машинный перевод ===
{{main|Нейронный машинный перевод}}
{{пустой раздел|дата=2025-04-15}}

== Философские обоснования ==
{{Дополнить раздел|дата=2015-12-30}}
В 1960-х годах [[Станислав Лем]] обобщал высказывания о проблеме машинного перевода и связи с [[понимание текста|пониманием текста]] [[искусственный интеллект|самой машиной]] (что связано, например, с обсуждением сформулированной в 1980 году концепции «[[Китайская комната|китайской комнаты]]»):
{{quote|... мы настаиваем на наделении машин-переводчиков «полнотой внутренней жизни» человека; однако мы просто не знаем, в какой мере можно «недодать личность» машине, которая призвана хорошо переводить.
Мы не знаем, можно ли «понимать», не обладая «личностью» хотя бы в зачатке. <…> Не представляется возможным эффективно использовать операциональный язык до конца в качестве орудия перевода в сфере языков дискурсивных — мыслительных. Либо машины будут действовать «понимающе», либо по-настоящему эффективных машин-переводчиков не будет вовсе<ref>«[[Summa Technologiae]]», 1963 (или 2-е изд. 1967), глава 4.</ref>.}}

== Качество перевода ==
{{Ориссный раздел|дата=2012-10-27}}
Качество перевода зависит от тематики и [[стили речи|стиля]] исходного текста, а также грамматической, синтаксической и лексической родственности языков, между которыми производится перевод. Машинный перевод [[Функциональные стили речи#Художественный стиль|художественных текстов]] практически всегда оказывается неудовлетворительного качества. Тем не менее для технических документов при наличии специализированных машинных словарей и некоторой настройке системы на особенности того или иного типа текстов возможно получение перевода приемлемого качества, который нуждается лишь в небольшой редакторской корректировке.{{нет АИ|10|06|2012}} Чем более [[Формализация|формализован]] стиль исходного документа, тем большего качества перевода можно ожидать. Самых лучших результатов при использовании машинного перевода можно достичь для текстов, написанных в техническом (различные описания и руководства) и [[Функциональные стили речи#Официально-деловой стиль|официально-деловом стиле]].

Применение машинного перевода без настройки на тематику (или с намеренно неверной настройкой) служит предметом многочисленных бытующих в [[Интернет]]е шуток. Из старых и наиболее популярных примеров таких шуток наиболее известен текст перевода документации к [[драйвер]]у [[Компьютерная мышь|мыши]], известный как «Гуртовщики Мыши», заявленный как «перевод компьютерной документации системой машинного перевода Poliglossum на основе медицинского, коммерческого и юридического словарей»<ref>{{статья|заглавие = Щелчок по почкам|издание = [[Хакер (журнал)|Хакер]]|год = 1999|номер = 1|страницы = 98|issn = 1609-1019|ссылка = http://xakep.ru/issues/xa/001/|archive-url = https://web.archive.org/web/20221211141530/https://xakep.ru/issues/xa/001/|archive-date = 2022-12-11}}</ref>{{#tag:ref|Впрочем, это не так: [[Polyglossum]] (''[[sic]]'') — это [[электронный словарь]]<ref>{{Cite web |url=http://www.polyglossum.com/pg/r/index.htm |title=Polyglossum на официальном сайте |access-date=2011-07-04 |archive-date=2010-09-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/20100916213902/http://www.polyglossum.com/pg/r/index.htm |url-status=live }}</ref>, программа того же класса, что и [[Lingvo]], самостоятельно переводить не способная. В то время он существовал в версиях для [[DOS]] и [[Windows 3.x]] и, уступая ''Lingvo'' и ''Context'' по качеству общего словаря, имел рекордный объём специализированных словарей. К тому же отдельные ошибки перевода выдают подделку — вероятно, после машинного перевода текст редактировался вручную : «Замечательный пример текста, полученного якобы при помощи медико-биологического словаря в результате перевода руководства по работе с драйверами мыши, называется „Гуртовщики Мыши“ … не верю в чистоту эксперимента: наверняка там не обошлось без поправок, внесенных в текст рукой человека<ref>К. Кноп. [http://old.computerra.ru/1999/325/2720/ Сократ мне друг, но истина дороже] {{Wayback|url=http://old.computerra.ru/1999/325/2720/ |date=20210121072301 }} // Компьютерра. — 1999. — № 47 (23 ноября).</ref>».||group="комм."}}.
Из кратких — фраза «{{lang-en2|Our cat gave birth to three kittens — two whites and one black}}», которую онлайн-переводчик «[[ПРОМТ]]» (версия 7.0, [[2007]]) превращал в «Наш кот родил трёх котят — двух белых и одного [[Афроамериканцы|афроамериканца]]»<ref>[http://ivannikitin.com/2007/06/15/наш-кот-родил-трех-котят-двух-белых-и-о/ Наш кот родил трех котят — двух белых и одного афроамериканца]</ref>. Если «афроамериканца» ещё можно было сделать «чёрным», написав «{{lang-en2|black kitten}}», то «коту» так и не получалось сменить пол: например, {{lang-en2|female cat}} переводился как «самка кот».

Чаще всего подобные шутки связаны с тем, что программа не распознаёт контекст фразы и переводит термины дословно, к тому же не отличая собственных имён от обычных слов. Тот же переводчик ПРОМТ превращал «[[Лев Толстой]]» в «Lion Thick» («толстый лев»), «[[Бра и кет|bra-ket notation]]» в «примечание Кети лифчика», «[[алгебра Ли|Lie algebra]]» — в «алгебру Лжи», «[[вектор эксцентриситета|eccentricity vector]]» — в «вектор оригинальности», «[[Шони Смит|Shawnee Smith]]» в «индеец племени шони Смит», популярную в сериале «[[Игра в кальмара]]» игру «Red light, green light» — в «красный свет, зелёный свет» и т. п. [[Google Translate|Переводчик Google]], наоборот, слово «{{lang-en2|[[рис|rice]]}}» часто принимал за фамилию [[Райс, Кондолиза|госсекретаря США]].

== См. также ==
* [[Автоматизированный перевод]]
* [[Автоматический перевод устной речи]]
* [[Синтаксический анализ]]


== Комментарии ==
{{примечания|group=комм.}}

== Примечания ==
{{примечания}}

== Литература ==
{{Викисловарь|машинный перевод}}
* {{БРЭ|автор=И. М. Богуславский|статья=Автоматический перевод|ссылка=https://old.bigenc.ru/linguistics/text/1799594|архив=https://web.archive.org/web/20230103215725/https://bigenc.ru/linguistics/text/1799594|архив дата=2023-01-03}}
* ''Гращенко Л. А., Клышинский Э. С., Тумковский С. Р., Усманов З. Д.'' [http://elibrary.ru/item.asp?id=16498144 Концептуальная модель системы русско-таджикского машинного перевода] // Доклады Академии наук Республики Таджикистан. — 2011. — том 54, № 4. — С. 279—285.
* ''О. С. Кулагина.'' О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, стр. 5—50. Библиография из 140 названий. ISBN 5-02-014323-5.
* {{книга|автор=Николаев И. С., Митренина О. В., Ландо Т. М.|заглавие=Прикладная и компьютерная лингвистика|год=2017|серия=|ссылка=|место=М.|издательство=Издательская группа URSS|тираж=|страниц=|isbn=}}
* [https://web.archive.org/web/20140623234325/http://old.computerra.ru/offline/2002/446/18251/ Будущее машинного перевода] // [[Компьютерра]] № 21, 5 июня 2002.

== Ссылки ==
* [http://vas3k.ru/blog/machine_translation/ Машинный перевод. От холодной войны до диплёрнинга]

{{Внешние ссылки}}

{{Обработка естественного языка}}
{{Искусственный интеллект}}

[[Категория:Машинный перевод|*]]
[[Категория:Обработка естественного языка]]
[[Категория:Переводоведение]]

Машинный перевод - История изменений