Text 2 A gift of tongues Troy Dreie

Text 2
A gift of tongues Troy Dreier PC MAGAZINE July 2006.
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 38 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. 39
9. Linguistic-knowledge translators have two sets of grammatical rules—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.e., 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 that 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:

Текст 2 Дар языков Трой Дрейер PC MAGAZINE июля 2006 года. 1. шутки о бесполезности машинного перевода предостаточно. Центральное разведывательное управление было сказано для потратили миллионы, пытаясь компьютеров программа для перевода с русского на английский язык. Это удалось сделать, поэтому рассказ идет, лучшим был превратить известный-русской пословицы «дух готов, но плоть слаба» в «водка это хорошо, но тухлое мясо». К сожалению эта история является мифом. Но конечно машинного перевода выпустила свою долю howlers. Начиная с первых дней своего существования предметом страдает от завышенные претензии и невозможное ожидания. 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 большие 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 38 Токио. Теперь однако, больший рынок манит. Взрыв в Интернете иностранных языков (особенно японский и немецкий) превращается в основной бизнес машинного перевода. Доля веб-сайтов на английском языке снизилась с 98% до 82% за последние три года, и тенденция по-прежнему вниз. Программное обеспечение потребителя, некоторые из них написаны non японском программное обеспечение дома, теперь становится доступным для интерпретации этой электронной Бабель для тех, кто не читал его. Энигма вариации 4. машины для перевода с одного языка на другой были сначала говорили о в 1930 году. Ничего многое произошло, однако, до 1940 года, когда американский математик под названием Уоррен Уивер стал заинтригован тем, как англичане использовали их новаторскую компьютер Колосс взломать военные кодексы, производства Германии Enigma шифрования машины. В памятке для своего работодателя, Фонд Рокфеллера, Уивер писал: «у меня есть текст передо мной, который написан на русском языке, но я собираюсь притворяться, что он действительно написана на английском языке и что он был закодирован в некоторые странные символы. Все, что мне нужно сделать это для отрезания код для получения информации, содержащейся в тексте.» 5 ранние «перевод двигателей» были основаны на этой прямой, так называемые «трансформатор», подход. Ввода фразы исходного языка были преобразованы непосредственно в выходной предложения на иностранном языке, используя простую форму анализа. Синтаксический анализатор сделал грубый/анализ исходного предложения, разделив его на предмет, объект, глагол, и т.д. Затем, источник слов были заменены целевых слов, выбранных из словаря и их порядок, переставить таким образом, чтобы соответствовать правилам целевого языка. 6. это звучит просто, но это не было. Проблема с подходом Уивер был кратко обобщены Yehoshua бар-Hillel, лингвист и философ, кто интересуется, какие виды чувства машина сделает предложения «перо находится в поле» (пишущий инструмент находится в контейнере) и предложение «поле находится в перо» (контейнер находится в the[play]pen). 7. люди решить такие неясностей в одном из двух способов. Они отмечают контексте предыдущих предложениях или они вывести смысл в изоляции, зная определенные правила о реальном мире — в данном случае, что ящики больше экранов (пишущие), но меньше, чем ручки (манежи) и что больше объектов не могут уместиться поменьше. Уивер и его непосредственных потомков компьютеров может не возможно удалось это. 8. но современных компьютеров, которые имеют больше обработки мощности засушливых больше памяти, можно. Их перевод двигателей в состоянии принять менее прямой подход, используя так называемый «лингвистические знания». Именно это позволило г-н Kamejima производить банк e-j и также позволила NeocorTech San Diego прийти с цунами и Тайфун - первый японский язык перевод программного обеспечения для запуска на стандартной (английский) версии Microsoft Windows. 39 9. Лингвистическое знание переводчики имеют два набора грамматических правил — один для исходного языка и один для целевого объекта. Они также имеют много информации о идиоматические различия между языками, чтобы остановить их делать глупых ошибок. 10. Первый набор грамматических правил используется средством синтаксического анализа для анализа входных предложение («Я читал» The Economist «каждую неделю»). Приговор будет решена в дерево, которое описывает структурные отношения между компонентами предложения («Я» [субъект], «чтения» (глагол), «The Economist» (объект) и «каждую неделю» [фразу изменение глагола). До настоящего времени этот процесс является как двигатель трансформатор Уивер стиль. Но затем получить более сложные вещи. Вместо того чтобы работать в формулу заранее, генератор (т.е., средство синтаксического анализа в обратном) принес в игру создать структуру предложения в целевом языке. Он делает это с помощью словаря и сравнительная грамматика — набор правил, который описывает разницу между компонентом каждого предложения в исходном языке и его коллегой в целевом языке. Таким образом на глубокие структурные фонды построен мост на второй язык. 11. Наряду с будучи гораздо более точным, такие двигатели лингвистических знаний, в теории, следует реверсивные — вы должны быть способны работать назад от целевого языка на исходном языке. На практике есть несколько уловов, которые предотвратить это от случаться, так он может - но архитектура по крайней мере сделать жизнь проще, для программного обеспечения дизайнеров, пытаются производить совпадающие пары программ. Цунами (Английский-Японский) и Тайфун Японский-Английский), например, доля большую часть их базовый программный код. 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:

Текст 2
Дар языков Трой Дрейер PC Magazine июля 2006
1. Шутки о бесполезности машинного перевода предостаточно. Центральное разведывательное управление, как говорят, потратил миллионы, пытаясь программировать компьютеры, чтобы перевести с русского на английский. Лучший ей удалось сделать, так что сказка идет, было превратить знаменитый-русский поговорку "Дух готов, но плоть слаба" в "Водка хороша, но мясо гнило". К сожалению, эта история является мифом. Но машинного перевода, безусловно, произвел свою долю Howlers. С первых дней, предметом страдает от завышенных требований и ожиданий невозможно.
2. Обман по-прежнему существует. Но японские исследователи, возможно, подстрекаемый языковой барьер, который часто кажется, разделить ученых и техников своей страны от тех, в остальной части мира, добились больших успехов в достижении цели надежного машинного перевода, а теперь их усилия имитируется в Запад.
3. До недавнего времени основными коммерческими пользователями программы перевода не было больших японских производителей. Они полагаются на машинный перевод для производства первоначальные проекты их английского 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 по Нобуаки Kamejima, затворника мастера программного обеспечения на Ай Laboratories в 38 Токио. Теперь, однако, больший рынок манит. Взрыв иностранных языков (особенно японских и немецких) в Интернете превращается машинного перевода в основной бизнес. Фракция веб-сайтов, размещенных на английском языке упал с 98% до 82% в течение последних трех лет, и эта тенденция еще вниз. Потребительские программное обеспечение, некоторые из них, написанной не-японских производителей программного обеспечения, в настоящее время становятся доступными для интерпретации этого электронного Бабеля к тем, кто не может читать его.
Вариации Enigma
4. Машины для перевода с одного языка на другой были впервые заговорили о в 1930 году. Ничего особенного не произошло, тем не менее, до 1940 года, когда американский математик называется Уоррен Уивер были заинтригованы тем, как англичане использовали свою новаторскую Colossus компьютер взломать военные коды шифрования, произведенные машинами Германии Enigma. 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 он был закодирован в некоторых странно символы. Все что мне нужно сделать, это сдирать код для извлечения информации, содержащейся в тексте.
"5. Первые "переводы двигатели" были основаны на этой прямой, так называемой «трансформатор», захода на посадку. Входные приговоры исходного языка преобразуется непосредственно были в выходные предложениях 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 соответствовать правилам мишени язык.
6. Это звучит просто, но это не было. Проблема с подходом Уивер была обобщена лаконично по Иегошуа Бар-Гиллель, лингвиста и философа, который задумался, какие чувства машина сделает приговора "Перо в коробке" (пишущий инструмент находится в контейнере) и Приговор "Коробка в ручке" (контейнер в [играть] ручкой).
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 данном случае, что коробки больше, чем перьев (письменные принадлежности), но меньше, чем ручки (Манежи) и большие объекты не могут поместиться внутри меньшего размера. Компьютеры, доступные для Уивер и его ближайших преемников не мог бы удалось.
8. Но современные компьютеры, которые имеют больше вычислительной мощности засушливый больше памяти, может. Их двигатели перевод могут принять меньше прямой подход, используя то, что называется "лингвистические знания". Именно это, что 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 работать на стандарте (английской) версии Microsoft Windows , 39
9. переводчики лингвистический-знания иметь два комплекта грамматических правил, по одному на исходном языке 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], «прочитать» (глагол), "Экономист" (объект) и "каждую неделю" [Фраза модификации глагол). До сих пор, процесс, как у трансформатора двигателя Уивер стиле. Но тогда все становится сложнее. Вместо того чтобы работать с заранее подготовленной формуле, генератор (то есть, парсер в обратном) приводится в действие, чтобы создать структуру предложения на целевом языке. Это так с использованием словаря и сравнительной грамматики-набор правил, который описывает разницу между каждым компонентом предложения на исходном языке и его коллега в целевом языке. Таким образом, мост второго языка строится на глубоких структурных фондов.
11. Помимо того, что гораздо более точным, такие двигатели языково-знания должны, по идее, быть обратимым-вы должны быть в состоянии работать в обратном направлении от целевой языка на исходном языке. На практике существует несколько уловов, которые этого не происходило, а как 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 гораздо своей основной программный код.
12. Будучи разработан с начала для использования на персональном компьютере, а не мощной рабочей станции или даже мэйнфреймов, цунами и использование Тайфун памяти чрезвычайно эффективно. В результате, они ослепительно быстро на последней PCs- переводил либо путь со скоростью более чем 300.000 слов в час. Они производят широкий диапазон переводы по щелчку мыши? Отнюдь не. Но они придумали удивительно хороших первых проектов для экспертов переводчиков, чтобы получить свои зубы в. Одна ошибка, что ранние исследователи сделали было себе представить, что не меньше, чем безупречная, полностью автоматизированный машинный перевод не хватит. С более реалистичных ожиданий, машинный перевод, наконец, начинают процветать.

Результаты (русский) 3:

текст 2
дар языков, трой дрейер PC Magazine в июле 2006 года.
1.шутки о бесполезности машинного перевода, множество.центральное разведывательное управление якобы потратил миллионы компьютеров пытались воплотить программу русского языка на английский.все это удалось сделать, так что история выходит,в свою очередь, был известный российский: "дух готов, но плоть слаба" в "водка - это хорошо, но мясо прогнила". к сожалению, эта история - это миф.но машинный перевод, безусловно, выпустил свою долю howlers.с первых дней, с учетом требований и не страдала от завышенные ожидания.
2.реклама все еще существует.но японские исследователи,возможно, благодаря языковой барьер, который зачастую представляется отдельно в своей стране, ученые и специалисты из тех, в остальном мире, добились значительных успехов в деле достижения цели надежных машинный перевод, и теперь их усилия были воспроизведены в западном.
3.до недавнего времени основным коммерческим пользователям перевод программы были крупные японские производители.они полагаются на машинный перевод подготовить первоначальные проекты их языке пособия и продаже материала.(это может помочь объяснить удивление многих западных потребителей, чувствовать, как они листа по инструкции по их видеомагнитофонов.) наиболее популярной программы для того, чтобы делать это e-j банк, который был разработан нобуаки kamejima, ушедших на программное обеспечение, мастер ма лабораторий в 38 токио.теперь, однако, более крупный рынок манит.взрыв иностранных языков (в частности, японских и немецких) в интернете становится машинный перевод в основной бизнес.доля веб - сайты размещены на английском языке, сократилось с 98% до 82% за последние три года, и эта тенденция по - прежнему вниз.программное обеспечение для потребителей, некоторые из них написана не японские разработчики программного обеспечения,