WikiDer > Машинный перевод на основе правил

Rule-based machine translation

Машинный перевод на основе правил (RBMT; «Классический подход» МП) есть машинный перевод системы на основе лингвистическая информация об исходных и целевых языках, которые в основном извлекаются (одноязычные, двуязычные или многоязычные) словари и грамматики охватывающие основные семантические, морфологические и синтаксические закономерности каждого языка соответственно. Имея входные предложения (на некотором исходном языке), система RBMT генерирует их для вывода предложений (на некотором целевом языке) на основе морфологических, синтаксических и семантический анализ как исходного, так и целевого языков, задействованных в конкретной задаче перевода.

История

Первые системы RBMT были разработаны в начале 1970-х годов. Важнейшими шагами в этой эволюции стало появление следующих систем RBMT:

Сегодня другие распространенные системы RBMT включают:

Типы RBMT

Существует три различных типа систем машинного перевода на основе правил:

  1. Прямые системы (Машинный перевод на основе словаря) сопоставить вход и выход с помощью основных правил.
  2. Передача систем RBMT (Машинный перевод на основе переноса) используют морфологический и синтаксический анализ.
  3. Межъязыковые системы RBMT (Интерлингва) используют абстрактное значение.[1][2]

Системы RBMT также можно охарактеризовать как системы, противоположные системам машинного перевода на основе примеров (Машинный перевод на основе примеров), тогда как системы гибридного машинного перевода используют многие принципы, заимствованные из RBMT.

Основные принципы

Основной подход систем RBMT основан на связывании структуры данного входного предложения со структурой требуемого выходного предложения, обязательно сохраняя их уникальное значение. Следующий пример может проиллюстрировать общую структуру RBMT:

Девушка ест яблоко. Исходный язык = английский; Требуемый целевой язык = немецкий

Как минимум, чтобы получить немецкий перевод этого английского предложения, необходимо:

  1. Словарь, который сопоставляет каждое английское слово с подходящим немецким словом.
  2. Правила, представляющие структуру регулярного английского предложения.
  3. Правила, представляющие структуру регулярного немецкого предложения.

И наконец, нам нужны правила, по которым можно связать эти две структуры вместе.

Соответственно, можно констатировать следующее этапы перевода:

1-й: получение базовой информации о части речи каждого исходного слова:
a = indef.article; девушка = существительное; ест = глагол; an = indef.article; яблоко = существительное
2-й: получение синтаксической информации о глаголе «есть»:
НП-есть-НП; здесь: eat - Present Simple, от третьего лица в единственном числе, активный голос
3-й: анализ исходного предложения:
(NP яблоко) = объект съесть

Часто только частичного синтаксического анализа достаточно, чтобы добраться до синтаксической структуры исходного предложения и сопоставить ее со структурой целевого предложения.

4-й: перевести английские слова на немецкий
a (category = indef.article) => ein (category = indef.article)
девушка (категория = существительное) => Mädchen (категория = существительное)
есть (категория = глагол) => essen (категория = глагол)
an (category = indef. article) => ein (category = indef.article)
яблоко (категория = существительное) => Апфель (категория = существительное)
5-й: Сопоставление словарных статей с соответствующими изменяемыми формами (окончательный поколение):
Девушка ест яблоко. => Ein Mädchen isst einen Apfel.

Составные части

Система RBMT содержит:

  • а Морфологический анализатор SL - анализирует слово исходного языка и предоставляет морфологическую информацию;
  • а SL парсер - синтаксический анализатор, анализирующий предложения исходного языка;
  • а переводчик - используется для перевода слова исходного языка на целевой язык;
  • а Морфологический генератор TL - работает как генератор соответствующих слов целевого языка для заданной грамматической информации;
  • а Парсер TL - работает как составитель подходящих предложений на целевом языке;
  • Несколько словарей - а точнее минимум три словаря:
а SL словарь - необходим морфологическому анализатору исходного языка для морфологического анализа,
а двуязычный словарь - используется переводчиком для перевода слов исходного языка в слова целевого языка,
а Словарь TL - требуется морфологическому генератору целевого языка для генерации слов на целевом языке.[3]

В системе RBMT используется следующее:

  • а Исходная грамматика для входного языка, который строит синтаксические конструкции из входных предложений;
  • а Исходный словарь который захватывает весь допустимый словарный запас в домене;
  • Правила сопоставления источников которые указывают, как синтаксические главы и грамматические функции исходного языка отображаются на концепции предметной области и семантические роли в интерлингве;
  • а Модель домена/Онтология который определяет классы понятий предметной области и ограничивает наполнители семантических ролей для каждого класса;
  • Правила сопоставления целей которые показывают, как концепции предметной области и семантические роли в интерлингве отображаются на синтаксические главы и грамматические функции на целевом языке;
  • а Целевой лексикон который содержит соответствующие целевые лексемы для каждой концепции предметной области;
  • а Целевая грамматика для целевого языка, который реализует целевые синтаксические конструкции как линеаризованные выходные предложения.[4]

Преимущества

  • Нет двуязычные тексты необходимы. Это позволяет создавать системы перевода для языков, на которых нет общих текстов или вообще не оцифрованных данных.
  • Независимо от домена. Правила обычно пишутся независимо от домена, поэтому подавляющее большинство правил будет «просто работать» в каждом домене, и только для нескольких конкретных случаев на домен могут потребоваться правила, написанные для них.
  • Нет качественного потолка. Каждую ошибку можно исправить с помощью целевого правила, даже если триггерный случай встречается крайне редко. Это контрастирует со статистическими системами, в которых редко встречающиеся формы по умолчанию стираются.
  • Полный контроль. Поскольку все правила написаны от руки, вы можете легко отладить систему, основанную на правилах, чтобы точно увидеть, где данная ошибка попадает в систему и почему.
  • Возможность повторного использования. Поскольку системы RBMT обычно строятся на основе строгого анализа исходного языка, который подается на этап передачи и генератор целевого языка, анализ исходного языка и целевой языковое поколение части могут быть разделены между несколькими системами перевода, для чего требуется только этап переноса. Кроме того, анализ исходного языка для одного языка может быть повторно использован для запуска анализа тесно связанного языка.

Недостатки

  • Недостаточное количество действительно хороших словарей. Создание новых словарей - дорогое удовольствие.
  • Некоторую лингвистическую информацию по-прежнему нужно вводить вручную.
  • Трудно иметь дело с взаимодействием правил в больших системах, неоднозначностью и идиоматическими выражениями.
  • Неспособность адаптироваться к новым доменам. Хотя системы RBMT обычно предоставляют механизм для создания новых правил, расширения и адаптации лексикона, изменения обычно очень дороги, а результаты зачастую не окупаются.[5]

Рекомендации

  1. ^ Коэн, Филипп (2010). Статистический машинный перевод. Кембридж: Издательство Кембриджского университета. п. 15. ISBN 9780521874151.
  2. ^ Ниренбург, Сергей (1989). «Машинный перевод, основанный на знаниях». Machine Trandation 4 (1989), 5 - 24. Kluwer Academic Publishers. 4 (1): 5–24. JSTOR 40008396.
  3. ^ Hettige, B .; Карунананда, А. (2011). «Вычислительная модель грамматики для машинного перевода с английского на сингальский». 2011 Международная конференция по достижениям в области ИКТ для развивающихся регионов (ICTer). Международная конференция по достижениям в области ИКТ для развивающихся регионов - ICTer20 11: 026-031. С. 26–31. Дои:10.1109 / ICTer.2011.6075022. ISBN 978-1-4577-1114-5. S2CID 45871137.
  4. ^ Лонсдейл, Дерил; Митамура, Теруко; Ниберг, Эрик (1995). «Приобретение больших лексиконов для практического машинного обучения, основанного на знаниях». Машинный перевод 9: 251-283. Kluwer Academic Publishers. 9 (3–4): 251–283. Дои:10.1007 / BF00980580. S2CID 1106335.
  5. ^ Lagarda, A.-L .; Алабау, В .; Casacuberta, F .; Silva, R .; Диас-де-Лианьо, Э. (2009). «Статистическое постредактирование системы машинного перевода на основе правил» (PDF). Proceedings of NAACL HLT 2009: Short Papers, pages 217–220, Boulder, Colorado. Ассоциация компьютерной лингвистики. Получено 20 июн 2012.

Литература

  • Арнольд, Д.Дж. и другие. (1993): Машинный перевод: вводное руководство
  • Хатчинс, У.Дж. (1986): Машинный перевод: прошлое, настоящее, будущее

Ссылки