Концептно-ориентированная модель памяти переводов (стр. 4 из 4)
Если такой универсальный язык будет найден, то память переводов можно будет организовать не на основе языковых пар, а на основе языковых звезд, где в центре находится сегмент на языке X, на лучах- варианты переводов его на другие языки. При значительном объеме перевода между большим количеством языков дополнительные затраты на удвоенную работу переводчика с лихвой окупятся гибким механизмом памяти переводов, значительно упрощающим многоязычный перевод.
Осталось только найти язык X. И такой язык существует! Это универсальный сетевой язык UNL (UniversalNetworkingLanguage), предложенный Институтом Развития Обучения (InstituteofAdvancedStudies- IAS) при Университете Объединенных Наций (UnitedNationsUniversity- UNU). Им мы и воспользуемся для дальнейшего развития модели памяти переводов.
Язык UNL и концептно-ориентированная парадигма
Язык UNL представляет высказывания в виде множества так называемых универсальных слов, связанных определенного типа бинарными отношениями. Универсальное слово представляет собой обозначение некоторого понятия и задается именем соответствующего понятия (обычно на английском языке), группой вспомогательных атрибутов (число, время, наклонение и т. п.) и некоторыми ограничениями семантики, представленными с помощью других универсальных слов и отношений. Вот примеры универсальных слов:
"человек" - man(icl>person)
"люди" - man(icl>person).@plural
"шляпа" - hat(icl>thing)
Бинарные отношения задают тип взаимосвязи между понятиями. Например, в словосочетании "человек идет" используется отношение "agt" (agent), обозначающее связь между субъектом действия и самим действием. В словосочетании "нести флаг" используется отношение "obj" (object), обозначающее направленность действия на объект. В синтаксисе UNL эти примеры запишутся так:
"человекидет" - agt(walk(icl>do), man(icl>person))
"нестифлаг" - obj(carry(icl>do), flag(icl>thing))
Любое множество таких пар может быть объединено в одно составное универсальное слово при помощи специальных меток. Например, словосочетание "человек, несущий флаг" представится следующим образом:
agt:01(carry(icl>do):02, man(icl>person))
obj:01(carry(icl>do):02, flag(icl>thing))
Чтобы отразить тот факт, что несколько вхождений одного и того же универсального слова обозначают один объект, все вхождения маркируются одной и той же меткой, как это сделано в случае слова "carry".
Составное слово, так же как и простое универсальное слово, может быть элементом бинарного отношения. Фраза "я вижу человека, несущего флаг" запишется так:
agt:01(carry(icl>do):02, man(icl>person))
obj:01(carry(icl>do):02, flag(icl>thing))
agt(see(icl>do):03, I)
obj(see(icl>do):03, :01)
Как видно из примеров, каждое слово, простое и составное, в языке обозначает определенное понятие, или "концепт". Следовательно, UNL оперирует не словами, а именно концептами. С другой стороны, предложение на языке UNL представляет собой неупорядоченное множество связанных бинарными отношениями концептов. Отсюда следует, что при переводе на UNL исключено нарушение изоморфизма, вызванное различным порядком слов.
Проблема изоморфизма пересечения языковых пар
Итак, мы определили, что представление на языке UNL позволяет полностью сохранить смысл (поскольку лексическими единицами являются однозначные обозначения понятий) и обеспечивает независимость изоморфизма пересечения языковых пар от порядка слов в предложениях. Тем не менее, осталась и усугубилась проблема нарушения изоморфизма, вызванного различием форм одного и того же слова в разных предложениях. Действительно, концепт в языке UNL, не меняет своей формы, с каким бы другим концептом он ни был связан. В то же время, одно и то же слово на естественном человеческом языке может видоизменяться.
Анализируя эту проблему, задумаемся: а действительно ли нам нужно вычислять пересечение исходных сегментов? Нельзя ли, вычислив пересечение целевых сегментов (то есть UNL-предложений), сформировать для него перевод обратно на исходный язык автоматически? Положительный ответ на эти вопросы можно дать, если снова воспользоваться технологией машинного перевода. Действительно, для всех концептов имеется их перевод на исходный язык, следовательно, слабое место машинного перевода- выбор лексики- удастся избежать. Все, что будет требоваться от компьютера- это выделить в исходном сегменте те слова и синтаксические связи, которые вошли в состав пересечения UNL-предложений, и сформировать новое словосочетание, нужным образом изменив формы слов (рис. 7).
Рис. 7
Коль скоро мы доверили системе машинного перевода синтаксический и морфологический разбор исходного сегмента, когда оценивали изоморфизм пересечения языковых пар без привлечения UNL, доверим ей сделать то же самое для организации поиска сегмента в памяти переводов. В самом деле, почему бы не преобразовать исходный сегмент в UNL-предложение и не осуществить поиск в графе сегментов, хранящих текст на языке UNL? Поступив подобным образом, мы полностью избавимся от необходимости осуществлять операции поиска и добавления над графом сегментов, хранящих текст на естественном языке. Все операции будут производиться над графом UNL-предложений. Теперь вместо нескольких графов (по одному на каждый язык) память переводов будет использовать один единственный граф, каждый узел которого будет представлять собой языковую звезду с UNL-предложением в центре и вариантами перевода на лучах.
Весь процесс работы переводчика с предлагаемой системой описывается схемой, изображенной на рис. 8.
Рис. 8
Важным фактором является то, что работа классической памяти переводов описывается такой же схемой. Это означает, что реализация предлагаемой модели может быть легко встроена в существующие системы.
Концептно-ориентированная сущность памяти переводов
В результате всех нововведений мы построили модель памяти переводов, в основе которой лежит ориентированный граф отношений наследования, в узлах которого находятся понятия (концепты) различной степени конкретности. При этом в корневых (не имеющих предков) узлах графа находятся наиболее общие абстрактные концепты, соответствующие элементам терминологического словаря. Путем множественного наследования от них порождаются составные концепты, соответствующие более конкретным понятиям. С каждым концептом графа связаны варианты его перевода на различные языки. Не для каждого концепта может существовать перевод на заданный язык. С другой стороны, для некоторого концепта может быть определено несколько вариантов перевода на один и тот же язык.
Это было краткое резюме технической стороны предлагаемого подхода. Но более важным является технологический аспект. Долгое время системы машинного перевода и памяти переводов представляли два конкурирующих направления и никогда не рассматривались вместе кроме как в противопоставлении. На сегодняшний день взгляды меняются, и хотя фирмы не придают своим ноу-хау широкой огласки, заметна тенденция к совместному использованию в некоторых системах обеих технологий. Предлагаемая модель демонстрирует один из возможных вариантов такой интеграции. Более того, она представляет собой попытку показать, что под машинный перевод и память переводов можно подвести общую основу, и создать такую систему профессионального перевода, в которой оба механизма действуют как единое целое.
Списоклитературы
Alan K. Melby,Eight Types of Translation Technology // ATA, Hilton Head, November 1998
Олег Сонин, MT или TM// Компьютерная неделя N26-27(200-201).- М., 1999
Martin Volk: The Automatic Translation of Idioms. Machine Translation vs. Translation Memory Systems. In: Nico Weber (ed.): Machine Translation: Theory, Applications, and Evaluation. An assessment of the state of the art. St. Augustin: gardez-Verlag. 1998.
The Universal Networking Language (UNL) Specifications Version 3.0// UNU/IAS/UNL Center, August 2000. http://www.unl.ias.unu.edu/unlsys/unl/UNL%20Specifications.htm