Лингвистические модели машинного перевода

Современные лингвистические концепции, лежащие в основе алгоритмических моделей современных систем машинного перевода, обычно идут не глубже так называемого этапа трансфера, т. е. переводных соответствий в рамках конкретной языковой пары. Практика внедрения и использования систем машинного перевода требует совершенствования лингвистического обеспечения этих систем в части словарей и алгоритмов анализа и синтеза текстов. По мнению некоторых специалистов, актуальным становится формирование теории машинного перевода, которая позволила бы проверять гипотезы на практике. Как традиционная теория перевода начинает использовать приемы, методы и результаты различных лингвистических дисциплин — функциональной и контрастивной лингвистики, социои психолингвистики, — так и теория машинного перевода может быть создана только с учетом содержательного анализа методов и результатов таких дисциплин, как лингвистическая теория перевода, теория научно-технического перевода, прикладная лингвистика, когнитология. Подобный учет в аспекте действия систем машинного перевода в существующих сетях научно-технической информации определил главное направление совершенствования лингвистических моделей, а именно — выявление закономерностей перевода с одного естественного языка на другой на уровне собственно переводных соответствий. Стало очевидным, что перевод принципиально отличается от смыслового толкования высказывания, от его представления на языке смысла. Опыт систем, которые базировались на смысловом представлении как цели анализа и на движении от глубинного смыслового представления к поверхностной структуре, показывает, что такое движение связано со значительными потерями информации, которая впоследствии должна быть снова восстановлена. В этом отношении наиболее показателен опыт Гренобльской группы во Франции, которая, принципиально придерживаясь эксплицитно смыслового подхода, при разработке практических систем прибегает к переводу на уровне переводных соответствий. Именно этим обстоятельством — необходимостью возврата к поверхностной структуре от глубинной — и объясняется отсутствие практических систем машинного перевода в рамках второго подхода; подобный возврат связан с необходимостью запоминать последовательно все шаги от структуры входного предложения к глубинной и затем от глубинной к поверхностной структуре выходного языка.