1. Jokes about the uselessness of m

1. Jokes about the uselessness of machine translation abound. The Central Intelligence Agency was said to have spent millions trying to program computers to translate Russian into English. The best it managed to do, so the tale goes, was to turn the Famous-Russian saying "The spirit is willing but the flesh is weak"" into "The vodka is good but the meat is rotten". Sadly, this story is a myth. But machine translation has certainly produced its share of howlers. Since its earliest days, the subject has suffered from exaggerated claims and impossible expectations.
2. Hype still exists. But Japanese researchers, perhaps spurred on by the linguistic barrier that often seems to separate their country's scientists and technicians from those in the rest of the world, have made great strides towards the goal of reliable machine translation - and now their efforts are being imitated in the West.
3. Until recently, the main commercial users of translation programs have been big Japanese manufacturers. They rely on machine translation to produce the initial drafts of their English manuals and sales material. (This may help to explain the bafflement many western consumers feel as they leaf through the instructions for their video recorders.) The most popular program for doing this is e-j bank, which was designed by Nobuaki Kamejima, a reclusive software wizard at AI Laboratories in Tokyo. Now, however, a bigger market beckons.
The explosion of foreign languages (especially Japanese and German) on the Internet is turning machine translation into a mainstream business. The fraction of web sites posted in English has fallen from 98 % to 82 % over the past three years, and the trend is still downwards. Consumer software, some of it written by non-Japanese software houses, is now becoming available to interpret this electronic Babel to those who cannot read it.
Enigma variations
4. Machines for translating from one language to another were first talked about in the 1930s. Nothing much happened, however, until 1940 when an American mathematician called Warren Weaver became intrigued with the way the British had used their pioneering Colossus computer to crack the military codes produced by Germany's Enigma encryption machines. In a memo to his employer, the Rockefeller Foundation, Weaver wrote: "I have a text in front of me which is written in Russian but I am going to pretend that it is really written in English and that it has been coded in some strange symbols. All I need to do is to strip off the code in order to retrieve the information contained in the text".
5. The earliest "translation engines" were all based on this direct, so- called "transformer", approach. Input sentences of the source language were transformed directly into output sentences of the target language, using a simple form of parsing. The parser did a rough/analysis of the source sentence, dividing it into subject, object, verb, etc. Source words were then replaced by target words selected from a dictionary, and their order rearranged so as to comply with the rules of the target language.
6. It sounds simple, but it wasn't. The problem with Weaver's approach was summarized succinctly by Yehoshua Bar-Hillel, a linguist and philosopher who wondered what kind of sense a machine would make of the sentence "The pen is in the box" (the writing instrument is in the container) and the sentence "The box is in the pen" (the container is in the [play] pen).
7. Humans resolve such ambiguities in one of two ways. Either they note the context of the preceding sentences or they infer the meaning in isolation by knowing certain rules about the real world - in this case, that boxes are bigger than pens (writing instruments) but smaller than pens (play-pens) and that bigger objects cannot fit inside smaller ones. The computers available to Weaver and his immediate successors could not possibly have managed that.
8. But modern computers, which have more processing power arid more memory, can. Their translation engines are able to adopt a less direct approach, using what is called "linguistic knowledge". It is this that has allowed Mr. Kamejima to produce e-j bank, and has also permitted NeocorTech of San Diego to come up with Tsunami and Typhoon - the first Japanese-language-translation software to run on the standard (English) version of Microsoft Windows.
9. Linguistic-knowledge translators have two sets of grammatical rule - one for the source language and one for the target. They also have a lot of information about the idiomatic differences between the languages, to stop them making silly mistakes.
10. The first set of grammatical rules is used by the parser to analyze an input sentence ("I read" The Economist "every week"). The sentence is resolved into a tree that describes the structural relationship between the sentence's components ("I" [subject], "read" (verb), "The Economist" (object) and "every week" [phrase modifying the verb]. Thus far, the process is like that of a Weaver-style transformer engine. But then things get more complex. Instead of working to a pre-arranged formula, a generator (i. е., a parser in reverse) is brought into play to create a sentence structure in the target language. It does so using a dictionary and a comparative grammar - a set of rules hat describes the difference between each sentence component in the source language and its counterpart in the target language. Thus a bridge to the second language is built on deep structural foundations.
11. Apart from being much more accurate, such linguistic- knowledge engines should, in theory, be reversible - you should be able to work backwards from the target language to the source language. In practice, there are a few catches which prevent this from happening as well as it might - but the architecture does at least make life easier for software designers trying to produce matching pairs of programs. Tsunami (English to Japanese) and Typhoon Japanese to English), for instance, share much of their underlying programming code.
12. Having been designed from the start for use on a personal computer rather than a powerful workstation or even a mainframe, Tsunami and Typhoon use memory extremely efficiently. As a result, they are blindingly fast on the latest PCs - translating either way at speeds of more than 300,000 words an hour. Do they produce perfect translations at the click of a mouse? Not by a long shot. But they do come up with surprisingly good first drafts for expert translators to get their teeth into.
One mistake that the early researchers made was to imagine that nothing less than flawless, fully automated machine translation would suffice. With more realistic expectations, machine translation is, at last, beginning to thrive.

Результаты (русский) 1:

1. Анекдоты о бесполезности машинного перевода предостаточно. Центральное разведывательное управление было указано потратили миллионы, пытаясь компьютеры программы перевод русского на английский язык. Это удалось сделать, поэтому рассказ идет, лучшим был превратить знаменитый-русской пословицы «дух готов, но плоть слаба» «в «водка хорошая, но мясо тухлое». К сожалению эта история является мифом. Но безусловно машинного перевода выпустила свою долю howlers. Начиная с первых дней своего существования субъекта страдает от завышенные требования и ожидания невозможно.2. Реклама по-прежнему существует. Но японские исследователи, возможно, вызванного языковой барьер, который часто кажется, отделить от тех в остальной части мира, ученых и техников их страны добились больших успехов в достижении надежного машинного перевода - и теперь их усилия являются имитацию на западе.3. до недавнего времени основным коммерческим пользователям программ перевода были крупные японские производители. Они полагаются на машинного перевода для получения первоначальных проектов в их английском руководств и продаж материалов. (Это может помочь объяснить недоумение, многие западные потребители чувствуют как они листать инструкции для их видео рекордеры). Самая популярная программа для этого является банк e-j, который был разработан Нобуаки Kamejima, мастер затворник программного обеспечения в лаборатории ИИ в Токио. Теперь однако, больший рынок манит.Взрыв иностранных языков (особенно, японском и немецком языках) в Интернете превращается машинного перевода в основной бизнес. Доля веб-сайтов на английском языке снизилась с 98% до 82% за последние три года, и тенденция по-прежнему вниз. Программное обеспечение потребителей, некоторые из них написаны не японских программного обеспечения дома, теперь становится доступным для интерпретации этой электронной Бабель для тех, кто не может прочитать его.Enigma вариации4. машины для перевода с одного языка на другой были сначала говорили в 1930-х. Ничего много случилось, однако, до 1940 года, когда американский математик под названием Уоррен Уивер стала заинтригован тем, как британцы использовали их новаторскую компьютер Colossus взломать военные кодексы, производства Германии Enigma шифрования машины. В памятке к его работодателю, Фонд Рокфеллера, Уивер писал: «у меня есть текст передо мной, который написан на русском языке, но я буду притворяться, что он действительно написан на английском языке и что он был закодирован в некоторые странные символы. Все мне нужно сделать это для отрезания код, чтобы получить информацию, содержащуюся в тексте».5. The earliest "translation engines" were all based on this direct, so- called "transformer", approach. Input sentences of the source language were transformed directly into output sentences of the target language, using a simple form of parsing. The parser did a rough/analysis of the source sentence, dividing it into subject, object, verb, etc. Source words were then replaced by target words selected from a dictionary, and their order rearranged so as to comply with the rules of the target language.6. It sounds simple, but it wasn't. The problem with Weaver's approach was summarized succinctly by Yehoshua Bar-Hillel, a linguist and philosopher who wondered what kind of sense a machine would make of the sentence "The pen is in the box" (the writing instrument is in the container) and the sentence "The box is in the pen" (the container is in the [play] pen).7. Humans resolve such ambiguities in one of two ways. Either they note the context of the preceding sentences or they infer the meaning in isolation by knowing certain rules about the real world - in this case, that boxes are bigger than pens (writing instruments) but smaller than pens (play-pens) and that bigger objects cannot fit inside smaller ones. The computers available to Weaver and his immediate successors could not possibly have managed that.8. But modern computers, which have more processing power arid more memory, can. Their translation engines are able to adopt a less direct approach, using what is called "linguistic knowledge". It is this that has allowed Mr. Kamejima to produce e-j bank, and has also permitted NeocorTech of San Diego to come up with Tsunami and Typhoon - the first Japanese-language-translation software to run on the standard (English) version of Microsoft Windows.9. Linguistic-knowledge translators have two sets of grammatical rule - one for the source language and one for the target. They also have a lot of information about the idiomatic differences between the languages, to stop them making silly mistakes.10. The first set of grammatical rules is used by the parser to analyze an input sentence ("I read" The Economist "every week"). The sentence is resolved into a tree that describes the structural relationship between the sentence's components ("I" [subject], "read" (verb), "The Economist" (object) and "every week" [phrase modifying the verb]. Thus far, the process is like that of a Weaver-style transformer engine. But then things get more complex. Instead of working to a pre-arranged formula, a generator (i. е., a parser in reverse) is brought into play to create a sentence structure in the target language. It does so using a dictionary and a comparative grammar - a set of rules hat describes the difference between each sentence component in the source language and its counterpart in the target language. Thus a bridge to the second language is built on deep structural foundations.11. Apart from being much more accurate, such linguistic- knowledge engines should, in theory, be reversible - you should be able to work backwards from the target language to the source language. In practice, there are a few catches which prevent this from happening as well as it might - but the architecture does at least make life easier for software designers trying to produce matching pairs of programs. Tsunami (English to Japanese) and Typhoon Japanese to English), for instance, share much of their underlying programming code.12. Having been designed from the start for use on a personal computer rather than a powerful workstation or even a mainframe, Tsunami and Typhoon use memory extremely efficiently. As a result, they are blindingly fast on the latest PCs - translating either way at speeds of more than 300,000 words an hour. Do they produce perfect translations at the click of a mouse? Not by a long shot. But they do come up with surprisingly good first drafts for expert translators to get their teeth into.One mistake that the early researchers made was to imagine that nothing less than flawless, fully automated machine translation would suffice. With more realistic expectations, machine translation is, at last, beginning to thrive.

Результаты (русский) 2:

1. Шутки о бесполезности машинного перевода предостаточно. Центральное разведывательное управление было сказано, что потратил миллионы, пытаясь программировать компьютеры, чтобы перевести с русского на английский. Лучшее, что удалось сделать, так сказка идет, было превращение знаменитого-русскую поговорку "Дух бодр, но плоть слаба" "в" водка хорошая, но мясо гнило ". К сожалению, эта история миф. Но машинного перевода, безусловно, производятся свою долю Howlers. С первых дней, подлежит страдает от завышенных требований и невозможных ожиданий.
2. Обман по-прежнему существует. Но японские исследователи, возможно, подстрекаемый языковой барьер, который часто кажется чтобы отделить ученых и техников своей страны от тех, в остальной части мира, не добились больших успехов в достижении цели надежного машинного перевода. - и теперь их усилия имитируется на Западе
3. До недавнего времени основными коммерческими пользователями перевод Программы были большие японские производители. Они полагаются на машинный перевод для первоначальные проекты их английских инструкций и продаж материала. (Это может помочь объяснить недоумение многие западные потребители чувствуют как они листать инструкции по их видеомагнитофонов.) Самая популярная программа для этого является EJ банк, который был разработан Нобуаки Kamejima, затворника мастера программного обеспечения на Ай Laboratories в Токио. Теперь, однако, больший рынок манит.
Взрыв иностранных языков (особенно японских и немецких) в Интернете превращается машинного перевода в основного бизнеса. Доля веб-сайтов, размещенных на английском языке, сократилось с 98% до 82% в течение последних трех лет, и тенденция по-прежнему вниз. Потребительского программного обеспечения, некоторые из них, написанной не-японских производителей программного обеспечения, в настоящее время становятся доступными для интерпретации данного электронного Бабеля к тем, кто не может его прочитать.
вариации Enigma
4. Машины для перевода с одного языка на другой были впервые заговорили в 1930 году. Ничего особенного не произошло, однако, до 1940 года, когда американский математик называется Уоррен Уивер были заинтригованы тем, как англичане использовали свою новаторскую Colossus компьютер, чтобы взломать военные коды, полученные с помощью шифрования машин в Германии загадкой. В меморандуме к своему работодателю, Фонд Рокфеллера, Уивер писал: "У меня есть текст передо мной, которое написано на русском, но я собираюсь делать вид, что это действительно написаны на английском языке, и что они были закодированы в какой-то странный символы. Все что мне нужно сделать, это сдирать код, чтобы получить информацию, содержащуюся в тексте ".
5. Самые ранние "машинного перевода" были основаны на этой прямой, так называемые «Трансформер», захода на посадку. Входные предложения исходного языка были преобразованы непосредственно в выходные предложений на целевом языке, используя простую форму анализа. Анализатор сделал грубую / анализ исходного предложения, разделив его на предмет, объект, глагол, и т.д. Источник слова заменяется целевых слов, выбранных из словаря, и порядок их переставить так, чтобы в соответствии с правилами мишени язык.
6. Это звучит просто, но это не так. Проблема с подходом Уивер была обобщена лаконично по Иегошуа Бар-Гиллель, лингвиста и философа, который задумался, какие чувства машина сделает предложение «ручка в коробке" (пишущий инструмент находится в контейнере) и Приговор "окно в загоне» (контейнер в [играть] пера).
7. Люди решать такие неясности в одном из двух способов. Либо они отмечают контекст предыдущих предложениях или они выводят значение в изоляции, зная определенные правила о реальном мире - в этом случае, что коробки больше, чем перьев (пишущие инструменты), но меньше, чем ручки (Манежи) и что большие объекты не могут поместиться внутри меньшего размера. Компьютеры, доступные для Уивер и его ближайших преемников не мог бы это удалось.
8. Но современные компьютеры, которые имеют больше вычислительной мощности засушливый больше памяти, может. Их двигатели переводчика в состоянии принять менее прямой подход, используя то, что называется "лингвистические знания". Именно это позволило г-н Kamejima производить EJ банк, а также позволила NeocorTech Сан-Диего, чтобы придумать цунами и тайфуна - первое программное обеспечение на японском языке, перевод бегать по стандарту (английской) версии Microsoft Windows .
9. Переводчики лингвистический-знания иметь два комплекта грамматической правило - один для исходного языка и один для мишени. Они также имеют много информации о идиоматических различий между языками, чтобы остановить их делает глупые ошибки.
10. Первый набор грамматических правил используется анализатором для анализа входного предложение ("я прочитал" Экономист "каждую неделю"). Приговор будет решена в дерево, которое описывает структурную связь между компонентами приговор в ("Я" [теме] ", читать" (глагол), "Экономист" (объект) и "каждую неделю" [Фраза изменения глагол]. До сих пор, процесс, как у трансформатора двигателя Уивер стиле. Но тогда все становится более сложным. Вместо того чтобы работать с заранее подготовленной формуле, генератор (я. е., анализатор в обратном) приводится в игру создать структуру предложения в целевом языке, он делает это с использованием словаря и сравнительной грамматики -. это набор правил шляпе описывает различие между каждым компонентом предложения на исходном языке и его аналогов в целевом языке, таким образом, мост. второй язык построен на глубоких структурных фондов.
11. Помимо того, что гораздо более точные, такие двигатели linguistic- знания должны, по идее, быть обратимым - вы должны быть в состоянии работать в обратном направлении от целевого языка исходного языка на практике,. Есть несколько уловов, которые этого не происходило, а также он может - но архитектура действительно по крайней мере, сделать жизнь проще для разработчиков программного обеспечения пытаются производить совпадающие пары программ. Цунами (с английского на японский) и Тайфун японского на английский), например, доля большую часть своего базового программного кода.
12. Будучи с самого начала разрабатывались для использования на персональном компьютере, а не мощной рабочей станции или даже универсальный, цунами и использования Тайфун памяти очень эффективно. В результате, они ослепительно быстр на последних ПК - Продам в любом случае со скоростью более 300 000 слов в час. Они производят широкий диапазон переводы по щелчку мыши? Не на долго выстрел. Но они придумали на удивление хорошо первых проектов для экспертов переводчики, чтобы получить свои зубы в.
Одна ошибка, что ранние исследователи сделали было себе представить, что не меньше, чем безупречная, полностью автоматизированный машинный перевод не хватило бы. С более реалистичных ожиданий, машинный перевод, наконец, начинает оживать.

Результаты (русский) 3:

1. Шутки о бесполезность машинного перевода. В центральной разведки был, миллионы, пытаясь программы компьютеры для перевода на английский язык. Лучшее, что удалось сделать, так что сказка выходит, был для поворота Famous-Russian заявив, что "дух" - хотят, но плоть слаба"" в "водка - это хорошо, но мяса гнилые". К сожалению, эта история - это на бумаге.Но машина перевод, безусловно подготовила свою долю howlers. С самых первых дней ее, по вопросу страдает от завышенные претензии и невозможно оправдать надежды.
2. Большой ажиотаж по-прежнему существует. Но японские исследователи, возможно, вызванный языковой барьер, зачастую, по-видимому, отдельные их страны в ученых и технических специалистов из тех в остальной части мира,