Машинный перевод и Гугл переводчик

Для некоторых языков пользователям предлагаются варианты переводов, например, для технических терминов, которые должны быть в будущем включены в обновления системы перевода.
В отличие от других сервисов перевода, таких, как Babel Fish и AOL, которые используют технологию SYSTRAN (английский), Google, как и Translate.ru, использует собственное программное обеспечение. Видимо, используется самообучаемый алгоритм машинного перевода.
Переводчик Google – видимо, самое популярное средство машинного перевода. Имеется более 70 языков, среди которых и все самые популярные. Есть опция воспроизведения исходного и конечного текста через речевые модули.
Качество перевода, которое предоставляет Переводчик Google, не является самым высоким среди всех средств машинного перевода. Так, например, Translate.ru дает более точный и красивый перевод. Однако, какой бы переводчик вы не выбрали, после машинного перевода всегда требуется ручная правка текста.
Отличительной особенностью этого веб-сервиса является проговаривание всего текста (некоторые переводчики проговаривают только отдельные слова). Воспроизвести можно текст на многих языках.
Переведенный текст можно отредактировать или скопировать в буфер. После регистрации доступна функция «Разговорник». Вы можете копировать в свой разговорник нужные вам примеры с их переводом. В разговорнике также есть функция воспроизведения текста.
В целом сервис будет полезен в случаях, когда нужно быстро перевести текст с целью общего понимания написанного. Точный и профессиональный перевод данному переводчику не под силу.

1.7 Сфера функционирования и аудитория Google переводчика

В современных условиях массовой коммуникации средства массовой информации можно условно разделить на СМИ пассивного восприятия и активного взаимодействия. К первой группе можно отнести, ставшие уже традиционными интернет, радио, прессу. Ко второй группе относится все многообразие информационных ресурсов, как текстовых, так и аудио видео форм представленных в сети интернет. Вторую группу от первой отличает возможность формирования собственного контента из различных источников и выражения содержния в самых разных формах. Именно здесь сегодня он-лайн переводчики особенно востребованы. Особенно это касается аудитории социальных сетей.
Интернет сообщество, как блогосфера, так и социальные сети, уже активно решают вопросы обратной связи и взаимодействия со СМИ, а также отчасти поставщиком информации. Отмечена главная и основная поведенческая тенденция аудитории в целом, которая состоит в том, что сегодня мы видим в социальных сетях процесс формирование состояния перехода от многообразия аудиторий пассивно воспринимающих информацию, многообразию аудиторий формирующих контент самостоятельно в сети интернет и распространяющих его в самых разных формах и компиляциях.
По сути, уже начавшийся процесс формирования информационного общества ведет к созданию среды, где средства массовой информации уже не формируют контент для восприятия, а лишь предлагают элементы для формирования этого контента самой аудиторией во всем многообразии её форм и проявлений.
Что касается самих текстов, то они позволяют людям общаться между собой, связывают людей, иными словами, выполняют интегрирующую функцию. В том числе это касается трансляции текстов на другие языки.
Распространение этих произведений, как уже отмечалось ранее, осуществляется через различные информационные каналы сети интернет. В большинстве случаев аудитория СМИ имеет дело не со своими непосредственными впечатлениями о объекте информационного воздействия, его качествах, поступках, деятельность в целом, а с рассказом об объекте, сообщением, подготовленным специально для восприятия другими лицами с целью повлиять на получателя этого сообщения.
Социальные сети, являющиеся результатом и одновременно условием дальнейшего развития цифровых технологий и сетевых коммуникаций, становятся чрезвычайно привлекательными для молодежи и фактически являются одним из самых эффективных способов самовыражения, «расширения органов чувств» в процессе электронной коммуникации.
Однако их растущая популярность, обусловившая вовлечение в онлайн-коммуникацию огромного количества молодых людей, имеет как позитивные, так и негативные последствия и для участников коммуникации, и для общества в целом.
«Социальная сеть» - это интерактивный многоинформацииский веб-сайт, контент которого наполняется самими участниками сети. Сайт представляет собой автоматизированную социальную среду, позволяющую общаться группе пользователей, объединенных общим интересом. К ним относятся и тематические форумы, особенно отраслевые, которые активно развиваются в последнее время.
Связь осуществляется посредством веб-сервиса внутренней почты или мгновенного обмена сообщениями. Современными учеными уже четко определено, что социальные сети выполняют одну из важнейших для социума функций – коммуникативную.
Стремление к общению консолидирует широкую аудиторию на определённом ресурсе. В связи с большим объемом вовлеченных пользователей можно считать эту среду достаточно мощным инструментом для преследования интересов.







1.8 Плюсы и минусы Google переводчика

Сервис включает в себя также перевод всей веб-страницы и даже одновременный поиск информации с переводом на другой язык. Для веб-дизайнеров сотрудниками компании был разработан скрипт, который позволяет организовать перевод сайта на все доступные языки.
Из-за того, что выдача вариантов контролируется статистическим алгоритмом, при переводе обычных общеупотребительных слов Google Переводчик может предлагать в числе возможных вариантов нецензурные слова. На результат выдачи также можно повлиять, массово предлагая некий, в том числе, заведомо неверный вариант перевода.
Google Переводчик предлагает перевод с любого поддерживаемого языка на любой поддерживаемый, но в большинстве случаев реально выполняет перевод через английский. Иногда качество от этого сильно страдает. Например, при переводе с польского на русский обычно нарушаются падежи (даже когда они в русском и польском одинаковы). Есть также языки, которые проходят двойной процесс обработки перевода сначала через близко-родственный язык, потом через английский. Ниже приведены языки, проходящие данный алгоритм:
белорусский ↔ русский ↔ английский ↔ другой
украинский ↔ русский ↔ английский ↔ другой
галисийский ↔ португальский ↔ английский ↔ другой
македонский ↔ болгарский ↔ английский ↔ другой
словацкий ↔ чешский ↔ английский ↔ другой
урду ↔ хинди ↔ английский ↔ другой
Google Переводчик, как и другие инструменты автоматического перевода, имеет свои ограничения. Этот инструмент может помочь читателю понять общий смысл содержания текста на иностранном языке, он не предоставляет точных переводов. Постоянно ведётся работа над качеством перевода, разрабатываются переводы на другие языки.





















Список литературы

1. Будущее машинного перевода // Компьютерра № 21, 05 июня 2002
2. Вежбицкая, А. Семантические универсалии и описание языков М.: Языки русской культуры, 1999.
3. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество, культура. М., 2010
4. Кулагина О. С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, стр. 5—50.
5. Марчук Ю. Н. Проблемы машинного перевода. М.: Наука, 1983, 232 стр.
6. Марчук Ю. Н. Методы моделирования перевода. М.: Наука, 1985, 202 стр.
7. Марчук Ю. Н. Теория и практика машинного перевода. Русский филологический вестник. М.: Московский Лицей, том 81, 1996.
8. Марчук Ю. Н. Модель «текст-текст» и переводные соответствия в теории машинного перевода. Проблемы компьютерной лингвистики. Минск, МГЛУ, 1997, стр. 21-29.
9. Машинный перевод — рынок медленно растёт, Эдуард Пройдаков, PCweek.Ru, опубликовано 18 апреля 2007 года [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://pcweek.ru/?ID=628089
10. Нелюбин Л. Л. Компьютерная лингвистика и машинный перевод. М.: ВЦП, 1991, 151 стр.
11. Туктамышов Н.К. О концепции языкового регулирования в полилингвальном образовательном пространстве РТ.// Известия КГАСУ, 2011, № 4 (18) С. 363
12. Melby, Alan. The Possibility of Language (Amsterdam:Benjamins, 1995, 27-41)
13. Wooten, Adam. «A Simple Model Outlining Translation Technology» T&I Business (February 14, 2006)









Вежбицкая, А. Семантические универсалии и описание языков М.: Языки русской культуры, 1999., с. 11
Кулагина О. С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, с. 5
Кулагина О. С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, с. 5
Кулагина О. С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, с. 8
Кулагина О. С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, с. 10
Кулагина О. С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, с. 17
Кулагина О. С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, с. 20
Вежбицкая, А. Семантические универсалии и описание языков М.: Языки русской культуры, 1999., с. 27
Машинный перевод — рынок медленно растёт, Эдуард Пройдаков, PCweek.Ru, опубликовано 18 апреля 2007 года [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://pcweek.ru/?ID=628089
Машинный перевод — рынок медленно растёт, Эдуард Пройдаков, PCweek.Ru, опубликовано 18 апреля 2007 года [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://pcweek.ru/?ID=628089
Машинный перевод — рынок медленно растёт, Эдуард Пройдаков, PCweek.Ru, опубликовано 18 апреля 2007 года [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://pcweek.ru/?ID=628089

Туктамышов Н.К. О концепции языкового регулирования в полилингвальном образовательном пространстве РТ.// Известия КГАСУ, 2011, № 4 (18) С. 363
Кулагина О. С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, с. 23
Кулагина О. С. О современном состоянии машинного перевода // Математические вопросы кибернетики, вып. 3, М.: Наука, 1991, с. 25
Машинный перевод — рынок медленно растёт, Эдуард Пройдаков, PCweek.Ru, опубликовано 18 апреля 2007 года [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://pcweek.ru/?ID=628089
Машинный перевод — рынок медленно растёт, Эдуард Пройдаков, PCweek.Ru, опубликовано 18 апреля 2007 года [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://pcweek.ru/?ID=628089
Марчук Ю. Н. Проблемы машинного перевода. М.: Наука, 1983, с. 56
Марчук Ю. Н. Модель "текст-текст" и переводные соответствия в теории машинного перевода. Проблемы компьютерной лингвистики. Минск, МГЛУ, 1997, стр. 21-29.
Марчук Ю. Н. Модель "текст-текст" и переводные соответствия в теории машинного перевода. Проблемы компьютерной лингвистики. Минск, МГЛУ, 1997, стр. 21-29.
Марчук Ю. Н. Модель "текст-текст" и переводные соответствия в теории машинного перевода. Проблемы компьютерной лингвистики. Минск, МГЛУ, 1997, стр. 21-29.
Марчук Ю. Н. Модель "текст-текст" и переводные соответствия в теории машинного перевода. Проблемы компьютерной лингвистики. Минск, МГЛУ, 1997, стр. 21-29.
Марчук Ю. Н. Модель "текст-текст" и переводные соответствия в теории машинного перевода. Проблемы компьютерной лингвистики. Минск, МГЛУ, 1997, стр. 21-29.
Нелюбин Л. Л. Компьютерная лингвистика и машинный перевод. М.: ВЦП, 1991, с. 89
Будущее машинного перевода // Компьютерра № 21, 05 июня 2002
Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. М., 2010
Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество, культура. М., 2010.
Будущее машинного перевода // Компьютерра № 21, 05 июня 2002
Будущее машинного перевода // Компьютерра № 21, 05 июня 2002












2