123
Машиналық аударма жүйелерінің қазіргі сатыдағы даму
ерекшеліктерін қарастыра келіп, оны әр кезеңге бөліп топтап, баға
беру дұрыс бола бермейді. Себебі машиналық аудармаға қатысты
ондай топтаулар есептеу машиналарының (компьютерлердің)
кезеңді өзгерістеріне және мүмкіндіктерінің артуына тікелей
байланысты.
Қазіргі кездегі машиналық аударма жүйелерінің зерттелуі
мен қолданылуы мына жайтты байқатады. Машиналық аударма
жүйелерін талдау және олардың функционалдық критерийлері
бойынша салыстыру мынаған саяды:
1. Жүйенің прагматикасы. Машиналық аударма жүйесін
өндірістік немесе эксперименттік дәрежеде құруға байланысты
оның негізгі сипаттамасы мен талдау әдістемесін таңдау түрлері
ерекшеленеді. Бұл өлшем сөздік базасының көлеміне қойылатын
талаптарды (өндірістік машиналық аударма жүйесінде бір тілдер
жұбына 20000 сөздік мақаладан кем болмау) анықтайды. Мысалы,
Bravice – Weidner LOGOS, GAT, S’YSTRAN және т.б. жүйелерде
сөздік мақала көлемі көрсетілген мөлшерден кем емес. Бұл шартқа
бағынбайтын жалғыз жүйе – TAUM-METEO. Оның сөздік мақала
көлемі 1500-ге тең, өйткені бұл жүйедегі «кіретін» мәтіндердің
тақырыптары қатаң түрде шектелген. Тәжірибелік (эксперименттік)
жүйелерде автоматты сөздіктер «төменгі» жағынан шектелмеген,
яғни көлемі 200 сөздік мақаладан тұратын сөздіктер бойынша да
ол жүйе аударма жұмысын атқара алады.
Өндірістік машиналық аударма жүйесін құрудың мақсаты анық
– үзіліссіз процесс түрінен ұйымдастырылған құжат ағымдарынан
машиналық аударма алу.
Машиналық аударманың өндірістік жүйелері мынадай
талаптарға сай келуі керек:
– жүйе жұмысының тұрақтылығы. Машиналық аударма
жүйесінен алынатын нәтиже сапасының ойдағыдай болмауына
қарамай, тұтынушы оны өз қажеттігіне пайдалана алатындай
мүмкіндігі болуы керек. Машиналық аударма жүйесінен
«шығатын» ақпараттың сапасының төмен болуы, көбінде, жүйенің
сөздіктермен толық жабдықталмауына байланысты болып келеді.
Сондықтан жүйеден «шыққан» кейбір сапасы төмен («тұрпайы»)
аудармалар әрі қарай маман аудармашының қолынан қайта
124
түзетіліп, сапасы жақсартылады. Осыған байланысты SYSTRAN
жүйесін пайдалану тәсілімен танысу қажет.
– жүйенің тираждануы (таратылуы). Аударма жүйесінің
қолдану аясы кең болуы үшін оның программалық және
лингвистикалық құралдары барынша қарапайым түрде болуы
қажет. Сонымен бірге жүйеде басқа тақырыптық аяға және тілдерге
көшу әрекетін жеңілдетуге қажетті әмбебаптық модельдер орын
алуы керек.
– жүйенің икемделінуі (адаптациялануы). Машиналық
аударма жүйесінің нақты тұтынушының мұқтаждығына және
өңделетін материалдың ерекшелігіне қарай икемделу мүмкіндігі
болуы қажет.
– уақытша параметрлердің оптималдығы (ауқымдылығы).
Машиналық аударма жүйесінің аударма жасау жылдамдығы
уақыт бірлігі ішінде қабылданатын ақпарат көлемімен немесе
жүйені тұтынушы ретіндегі редакторлардың, аудармашылардың,
мамандардың жұмыс әрекетімен сәйкес келіп отыруы қажет.
– тұтынушыға жайлылық (комфорт). Жүйенің сервистік
құралдары тұтынушының әрекеттерінің «пакеттік» және диалогтік
режимдері үшін аса қолайлы болуы шарт.
Эксперименттік жүйелерді құрудың мақсаты машиналық
аударманың даму жолдарын зерттеу, адамның ойлау-сөйлеу
қызметін модельдеу болып табылады. Тек осы аталған тұрғыда
ғана машиналық аударма мен жасанды интеллекттің міндеттері бір-
бірімен сәйкес келе алады. Эксперименттік жүйелер мен оларды
құрастырушы ғалымдар машиналық аударманың көшбастар рөлін
атқарады да, ал олардың қол жеткізген нәтижелері өндірістік
жүйелерде қолданыс табуы мүмкін. Мысалы, Саарбрюкен
университетінің SUSY атты эксперименттік жүйесін құру арқылы
алынған нәтижелері бойынша MARIS атты өндірістік жүйе
құрылуда және SUSANNAH атты аудармашының автоматтанған
жұмыс орны зерттеліп, жасалуда.
2. Жүйенің автоматтану дәрежесі. Практикалық тұрғыдан
қарастырғанда, машиналық аударма жүйелерінің барлығы да
адамның (маманның) араласуын қажет етеді. Бірақ бұл өлшемді
қолдану жүйені екі қарама-қарсы көзқараста топтауға мүмкіндік
береді: редакциялауда қажет ететін машиналық аудармадан бастап,
125
аудармашы адамға көмек беретін жүйеге дейін (аудармашының
автоматтандырылған жұмыс орны жайлы Бүкілодақтық
аударма жасау орталығы құрастырған СПАС атты жүйені
қараңыз).
Шынында да, бұл жүйелердің негізгі айырмашылығы адамды
аударма жұмысына тарту стратегиясы – жүйе арқылы алынған
нәтижені редакциялау немесе машинасыз (дәстүрлі) аудару кезінде
машиналық аударма жүйесінің аса күшті сөздіктер мүмкіндігін
пайдалану. Осыған қарай редакциялау кезеңі мен оның көлемі
айырым табады. Мысалы, машиналық аударманың өндірістік
жүйелерінде аударылған материалдың 20 пайызын қамтитын
бөлігі үшін соңынан редакциялау (постредактирование) тәсілі кең
түрде қолданылады (ALPS, ENGSPAN, LOGOS, METAL, SPANAM
жүйелерін салыстырыңыз). Әсіресе, бұл жайт мәтіндер жиынын
пакеттік режимде өңдеуді қарастыратын жүйелерге тән болып
келеді.
Машиналық аударма нәтижесі, ең алдымен, әрі қарайғы
өңдеулерді қажет ететін бастапқы аударма нәтиже болатындығын
ескере отырып, машиналық аударма мәселесін зерттеуші
ғалымдар арнайы сервистік жүйені құрудың және практикалық
машиналық аударма жүйесінің нәтижелігін бағалау үшін ондай
сервистердің деңгейлік дәрежесінде де ескеру қажет екендігін
байқауда. Мұндай сервис, әдетте, редакциялау құралдарын, сөздік
жүйелерін интерактивті түрде енгізу құралдарын (автоматтанған
лексикондарды) және т.б. өз құрамында сақтайды.
Ақпарат ағымының жаңа толқыны машиналық аударма
жүйелерін күнделікті өмірде кең түрде қолдану қажеттігін
айқындап отыр, сондықтан қажетті ізденістер барысында жоғарыда
аталған мәселелер толық түрде ескерілуі керек.
Достарыңызбен бөлісу: |
