Комп'ютерне моделювання природної мови (на матеріалі систем програмного забезпечення перекладу)

Abstract

У дисертації запропоновано новий підхід до вивчення комп’ютерного моделювання англійської, української та російської мов у системах програмного забезпечення перекладу Pragma 6.3 Business, Google Translate, Bing Translator, Babylon, Free Translation, Yandex. Удосконалено методику оцінки якості систем програмного забезпечення перекладу на основі розроблених критеріїв виявлення лексичних, граматичних (морфологічних, синтаксичних) та лексико-граматичних помилок. Укладено тестові збірки речень англійської мовою, які дають змогу перевіряти ефективність систем програмного забезпечення перекладу при роботі з текстами різного тематичного спрямування в англо-українському та англо- російському перекладах. Визнано перевагу Yandex над іншими системами для англо -української та англо-російської мовних пар за кількістю помилок. Установлено, що для оптимізації роботи систем перекладу слід збагачувати лінгвістичне забезпечення систем, удосконалювати алгоритми їх роботи і продовжувати навчання на основі багатомовних корпусів текстів.

В диссертационной работе представлено исследование компьютерного моделирования естественного языка в системах программного обеспечения англо- украинского и англо-русского перевода. Актуальность диссертационной работы обусловлена общими тенденциями теоретической и прикладной лингвистики к изучению структур представления знаний человека, операций мышления и сознания с целью их моделирования в созданных формальных системах, к которым относятся системы программного обеспечения перевода. У работе впервые исследовано результаты компьютерного моделирования английского, украинского и русского языков в системе программного обеспечения перевода на основе правил (Pragma 6.3 Business), системах статистического машинного перевода (Google Translate, Babylon, Free Translation, Yandex) и гибридной системе машинного перевода (Bing Translator). Усовершенствовано методику оценки качества систем программного обеспечения перевода на основе разработанных детальных критериев выявления ошибок на лексическом, морфологическом и синтаксическом уровнях языка. Введено понятие лексико- грамматической ошибки, которая заключается в употреблении словосочетания в нерелевантном для контекста и тематики смысле, а также уклонении от нормативно- узуального порядка слов, нарушении логико-синтаксической связи между словами в результате неправильного выбора вариантов перевода и грамматической трансформации перестановки. Разработанные тестовые подборки предложений на английском языке позволили проверить эффективность систем программного обеспечения перевода при работе с текстами разного тематического направления. Результаты работы систем программного обеспечения перевода в англо-украинском и англо-русском направлениях показали, что типическими для всех программ являются лексические, грамматические (морфологические и синтаксические), лексико-грамматические и орфографические ошибки. Их количество зависит от тематического направления текстов, направления перевода, лингвистического и программного обеспечения систем. Недостатки лингвистического и программного обеспечения систем машинного перевода заключаются в неполноте автоматических словарей, моделей языков, а также в несовершенстве работы алгоритмов систем. На основании сопоставительного лингвистического анализа машинных переводов, выполненных Pragma 6.3 Business, Google Translate, Bing Translator, Babylon, Free Translation и Yandex, признано преимущество Yandex над другими системами англо- украинского и англо-русской языковых пар в количестве ошибок.

The thesis suggests a new approach to the investigation of computer modeling of English, Ukrainian and Russian in translation software systems Pragma 6.3 Business, Google Translate, Bing Translator, Babylon, Free Translation, Yandex. The methodology of quality assessment of translation software systems is improved by the detailed criteria used to identify lexical, grammatical (morphological and syntactic) and lexico- grammatical mistakes. The introduced English text samples allow to assess the efficiency of translation software systems in translating texts on different topics from English into Ukrainian and from English into Russian. The prevalence of Yandex over other systems in the number of mistakes in English-Ukrainian and English-Russian machine translations is determined. The optimization of translation software systems is defined to require the enrichment of their linguistic components, improvement of algorithms and further study on the basis of multilingual text corpora.