автореферат диссертации по филологии, специальность ВАК РФ 10.02.21
диссертация на тему: Исследование результатов машинного перевода герундия: особенности анализа и критерии редактирования

Полный текст автореферата диссертации по теме "Исследование результатов машинного перевода герундия: особенности анализа и критерии редактирования"

На правах рукописи УДК 05.808.2.002

БАБУШКИНА НАТАЛЬЯ ВЛАДИМИРОВНА

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА ГЕРУНДИЯ: ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА И КРИТЕРИИ РЕДАКТИРОВАНИЯ

Специальность: 10.02.21 — прикладная и математическая лингвистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата филологических наук

Санкт-Петербург 2007

003055304

Работа выполнена на кафедре прикладной лингвистики государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

доктор филологических наук, профессор БЕЛЯЕВА Лариса Николаевна

доктор филологических наук, профессор ФИЛИМОНОВА Ольга Евгеньевна

Ведущая организация:

кандидат филологических наук, доцент КОВАЛЬ Сергей Аркадьевич

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Тольятгинский государственный университет

Защита состоится «» СОО^Хр.'Аз 9 в 15.30 час. на заседании диссертационного совета Д 212 Л 99 № по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора наук в Российском государственном педагогическом университете им. А. И. Герцена по адресу: 191186, г. Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, д. 48, корп. 14, ауд. 314.

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена.

Автореферат разослан <<А /» ) ^V 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор филологических наук, профессор

Л. А. Пиотровская

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Современный уровень развития техники, информационных технологий и средств коммуникации обеспечивает доступ к большим объемам многоязычной информации. Ввиду постоянного расширения и усложнения информационных потоков вопрос о скорости и качестве их обработки стоит особенно остро. Обработка «вручную» связана со значительными временными и материальными затратами, поэтому в настоящее время невозможно обойтись без систем, обеспечивающих переработку информации, — лингвистических автоматов различных типов. В реферируемой работе рассматриваются системы, предназначенные для одного из видов обработки текста — перевода: системы в помощь переводчику и системы машинного перевода (МП).

Актуальность исследования. Сегодня существует целый ряд систем в помощь переводчику, которые не выполняют перевод всего текста: электронные словари, системы переводческой памяти, программы обеспечения и поддержки локализации и др. Эти системы чрезвычайно популярны в переводческом сообществе, успешно применяются для облегчения и ускорения работы, однако не решают вопроса автоматического получения перевода — для этих целей предназначены системы МП.

Создание системы МП, осуществляющей перевод, качество которого соответствует профессиональным потребностям специалистов и переводчиков, остается пока недостижимым по ряду причин: технических, кибернетических, лингвистических. Разработки, направленные на улучшение качества работы систем МП, ведутся постоянно: осуществляются попытки слияния систем машинного перевода и систем переводческой памяти, ограничивается тематическая область, расширяются автоматические словари. Тем не менее, переводы, выполняемые современными системами МП, требуют редактирования, при этом для решения сложных случаев редактору необходимо знание и языка перевода, и исходного языка, поскольку анализ исходного текста/ предложения приходится проводить заново.

Таким образом, особой проблемой, возникающей при реальном использовании компьютерных систем в практике перевода, является установление принципов и приемов редактирования результатов машинного перевода, выявление диагностических признаков, по которым редактор должен обращаться к исходному тексту и проверять синтаксическую и семантическую корректность переводного текста. Установление таких «контрольных точек» возможно только на основе сравнительно-статистического изучения большого объема текстов на исходном языке и их машинных переводов. Такой поход позволяет выделить сложные в сопоставительном аспекте синтаксические явления и конструкции, модели их перевода, наметить возможные изменения действующих алгоритмов перевода, выявить те проблемные конструкции, на перевод которых необходимо обращать внимание при редактировании.

В силу названных причин изучение возможного упрощения процесса редактирования и создание максимального удобства пользования действующими системами МП является актуальным.

Реферируемая работа посвящена исследованию возможностей упрощения редактирования и улучшения качества машинного перевода на русский язык на примере герундия — неличной формы английского глагола. Дело в том, что как при ручном, так и при машинном переводе этой формы часто возникают ошибки и неточности. Трудности в обработке герундия объясняются его многовалентностью (он сочетает в себе валентности глагола и существительного), широким использованием в различных функциях, наличием в английском языке нескольких омонимов герундия, а также отсутствием в русском языке подобной глагольной формы.

Теоретической основой исследования послужили следующие положения:

1) создание системы высококачественного профессионального машинного перевода, не требующего редактирования, в настоящее время невозможно (Л. Н. Беляева, Р. Г. Пиотровский, W. J. Hutchins);

2) постредактирование текста машинного перевода представляет собой необходимый этап в процессе осуществления профессионального перевода (J. Allen, W. J. Hutchins);

3) герундий, являясь своего рода уникальной многовалентной формой английского языка, сложен для перевода и распознавания в тексте (Л. Г. Верба и Г. В. Верба; К. А. Гузеева и С. И. Костыгина; Е. А. Корнеева; Е. А. Зверева, И. К. Лихачева и Н. С. Щукарева) и создает особые трудности при машинном переводе.

Объектом исследования является герундий английского языка, его функционирование в научно-техническом тексте и особенности его перевода на русский язык с помощью систем машинного перевода, а предметом — способы парсинга (автоматического синтаксического анализа) и модели машинного перевода герундия.

Гипотеза исследования — контрастивный анализ текстов и их машинных переводов позволяет выделить словоформы и конструкции, вызывающие сложности для алгоритмизации при машинном переводе, и установить необходимые изменения алгоритмов перевода, а также определить конструкции, трудности в переводе которых неразрешимы на уровне алгоритмизации и могут быть устранены только редактированием.

В соответствии с этим целью диссертационной работы является разработка рекомендаций по редактированию перевода герундия, а также возможных изменений алгоритмов машинного перевода герундия на основе изучения моделей его употребления в современном специальном тексте и моделей его машинного анализа и перевода.

Для достижения указанной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1) классификация современных систем в помощь переводчику, изучение общих принципов их работы и возможностей рационального использования систем для оптимизации переводческого процесса;

2) определение особенностей организации систем машинного перевода как систем, производящих лингвистический анализ текста в полностью автоматизированном режиме;

3) исследование герундия, неличной формы английского глагола, как одной из наиболее сложных форм для перевода на русский язык: выявление дистрибуции и валентностей герундия, изучение омонимии герундия и других г^-овых форм и категорий английского языка, а также определение моделей функционирования герундия в специальном тексте;

4) изучение реализованных в системе МП моделей машинного анализа и перевода герундиальных употреблений, установление причин возникновения ошибок и неточностей анализа герундия и их влияния на качество перевода;

5) выделение особо сложных для машинного анализа и перевода герундиальных конструкций, определение возможных изменений алгоритмов системы МП, а также критериев редактирования машинных переводов и составление рекомендаций по написанию текстов, предназначенных для перевода с помощью системы МП.

Материалом исследования послужили тексты по сейсмологии, изданные в 1994-2000 гг., общим объемом около 260 ООО словоупотреблений. По тематике указанные материалы относятся к специальным научно-техническим текстам и являются примерами реальных современных текстов. Методом сплошной выборки из указанных текстов выделялись употребления lng-oвыx омонимов: самого герундия (около 1350 употреблений), а также других овых форм и категорий, оказавшихся проблемными для МП из-за сложности разрешения омонимии с герундием. Все выделенные примеры (на уровне предложения) в пакетном режиме были переведены системой МП. Основной системой МП для проведения анализа послужила система 51ЬСЮ-АУтс1о\¥5 в виде библиотеки прикладных программ \УХЖЕ)+, разработанная в лаборатории машинного перевода РГПУ им. А. И. Герцена.

Методы исследования. Собранный языковой материал был проанализирован с помощью методов синтаксического, семантического, статистического и контрастивного анализа, а также методов компьютерного моделирования.

Научная новизна исследования заключается в том, что:

1) создано комплексное описание функционирования герундия в современном научно-техническом тексте;

2) впервые разработана типология герундиальных конструкций, представляющих сложность для систем МП;

3) впервые систематизированы ошибки и неточности, возникающие при машинном переводе герундия;

4) разработаны рекомендации по их устранению и редактированию.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Контрастивный анализ исходных текстов и их машинных переводов, осуществляемый на разных уровнях реализации, является инструментом исследования дистрибуции лингвистических явлений и особенностей их автоматического анализа и перевода.

2. Герундий как многофункциональная и многозначная форма английского глагола представляет особую сложность для машинного анализа на всех уровнях и, соответственно, для машинного перевода.

3. В тексте машинного перевода следует различать ошибки и неточности. Неточности связаны со стилистической некорректностью переводного предложения, они не препятствуют его пониманию, но требуют редактирования при создании текста в издательских целях. Ошибки возникают в случае неправильного определения грамматического статуса конкретных форм, препятствуют пониманию текста, и для их редактирования необходимо производить анализ исходного предложения заново.

4. Ошибки и неточности возникают на всех уровнях машинного анализа текста. Способы установления и исправления ошибок индивидуальны для каждого уровня. На основе выявления основных ошибок и неточностей в представительной выборке текстов могут вноситься изменения в действующие алгоритмы системы МП и словарные статьи автоматического словаря.

5. Установление критериев редактирования машинных переводов и составление рекомендаций редактору позволяет ускорить и упростить процесс редактирования.

Теоретическая значимость исследования заключается в том, что:

1) комплексное описание герундия, включающее его теоретическое исследование и рассмотрение функционирования в современном специальном тексте, способствует дальнейшему развитию алгоритмов парсинга для машинного перевода;

2) установлена необходимость и целесообразность анализа особенностей перевода на различных уровнях реализации системы машинного перевода, что способствует дальнейшему развитию теории машинного перевода и вносит вклад в переводоведение;

3) определена целесообразность интеграции систем машинного перевода и систем переводческой памяти в аспекте упрощения редактирования и уменьшения его объема;

4) предложенная методика сопоставительного исследования текстов на основе применения системы машинного перевода вносит вклад в методологию современных контрастивных исследований.

Практическая значимость исследования состоит в разработке рекомендаций по вопросу о методах установления и устранения ошибок при ре-

дактировании МП, а также комплекса изменений в действующие алгоритмы МП и рекомендаций по написанию текстов, предназначенных для последующего машинного перевода. Результаты исследования могут быть использованы для улучшения качества работы действующих систем машинного перевода с английского языка на русский, в подготовке редакторов текстов МП, а также при обучении переводу, поскольку многие случаи, вызывающие сложности при МП, также сложны и для переводчиков.

Рекомендации по использованию результатов исследования. Выделенные в тексте сложные модели употребления герундия могут быть использованы при обучении переводчиков, а также редакторов текстов. Рекомендации по устранению ошибок могут найти применение в работе не только с системой SILOD-Windows, но и с другими системами перевода с английского языка на русский.

Кроме того, проведенный обзор современных систем МП может быть использован в качестве справочного материала при выборе системы для использования в условиях профессиональной переводческой службы или для личного использования. Эта же справочная информация может найти применение в курсах обучения машинному переводу.

Описание герундия может быть использовано в курсе обучения теоретической и практической грамматике английского языка, а массив примеров употребления и перевода герундия — при усовершенствовании систем машинного перевода специальных текстов, в частности, их лексической базы.

Апробация работы. Основные положения диссертации обсуждались на международной конференции «Прикладная лингвистика без границ» (Санкт-Петербург, март 2004 г.), международной конференции «Прикладная лингвистика в науке и образовании» (Санкт-Петербург, март 2006 г.), межвузовской научно-практической конференции «Язык и межкультурная коммуникация» (Санкт-Петербург, май 2004 г.), а также на заседаниях кафедры прикладной лингвистики РГПУ им. А. И. Герцена. По теме диссертации опубликованы 5 работ общим объемом 1 п. л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списков принятых сокращений, использованной литературы (229 наименований, из них 156 — на английском языке), словарей (2), справочных изданий (7) и 7 приложений. Основные научные результаты работы представлены в 25 таблицах. Общий объем работы — 242 стр., из них 176 стр. — основное содержание и 66 стр. — приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении обоснован выбор темы исследования и ее актуальность, определены теоретическая основа, цель, задачи, объект, предмет, гипотеза, материал и методы исследования, раскрыта его научная новизна, сформулированы положения, выносимые на защиту, обоснована теоретическая и

практическая значимость, даны рекомендации по использованию результатов исследования, отражена апробация работы.

В первой главе диссертации «Современные технологии в помощь переводчику» излагаются основные предпосылки исследования. Изучается классификация современных компьютерных систем в помощь переводчику, рассматриваются системы МП, производящие собственно лингвистический анализ текста. Изучаются проблемы оценки качества МП и рассматриваются различные подходы к оценке качества, определяется роль редактирования в процессе машинного перевода. Кроме того, приводится обзор современных компьютерных систем в помощь переводчику.

На протяжении последних двадцати лет были разработаны основы типологии компьютерных систем в помощь переводчику, которая принимается практически всеми разработчиками и исследователями (А. Н. Баранов, JI. Н. Беляева, W. J. Hutchins, Н. Somers, S. Nirenburg): системы классифицируются по количеству языков, степени автоматизации и области применения. Однако нельзя говорить о том, что вопрос установления типологии этих систем решен окончательно, поскольку она начала складываться тогда, когда создание системы МП, способной полностью заменить человека-переводчика и дающей высококачественный перевод, считалось основной целью разработок в области автоматизации перевода. Учитывая тот факт, что создание таких систем МП на сегодняшний день остается пока недостижимым (JI. Н. Беляева, Р. Г. Пиотровский, D. Arnold) и переводчик всегда участвует в создании окончательного текста перевода, представляется целесообразным вместо классификации по степени автоматизации использовать следующий критерий классификации систем: проведение (или не проведение) системой лингвистического анализа текста.

По количеству языков системы делятся на бинарные и многоязычные, по области Применения — на домашние, профессиональные, системы для перевода интернет-страниц и электронной почты, для перевода звучащей речи и т. п. (Compendium of Translation Software).

В зависимости от того, производит ли система лингвистический анализ текста на исходном языке и его преобразование на язык перевода (при этом необязательно высококачественное), компьютерные системы в помощь переводчику разделяются на:

• вспомогательные системы поддержки перевода,

• системы МП (с возможностью редактирования перевода).

В состав вспомогательных систем поддержки перевода включаются системы, программы и утилиты, направленные на ускорение и упрощение процесса перевода, но лингвистический анализ и собственно перевод текста не выполняющие. К системам такого типа относятся:

1) электронные словари;

2) системы создания и ведения терминологических баз данных;

3) системы переводческой памяти;

4) средства обеспечения и поддержки локализации.

Первые два типа систем предназначены для работы с терминологией. Электронный словарь представляет собой уже готовую базу лексических единиц, снабженную механизмом поиска, а системы создания и ведения терминологических баз данных дают возможность пользователю или группе пользователей создавать специализированные базы терминов для определенного проекта или для текстов определенной тематики.

Системы переводческой памяти предназначены для создания, пополнения и ведения двуязычных баз данных (БД) ранее переведенных текстов и осуществления поиска в этих БД. Система переводческой памяти анализирует новые тексты на предмет выявления в них ранее переведенных фрагментов (чаще предложений), хранящихся в базе данных, чтобы предоставить переводчику уже готовый перевод предложения, части предложения или целого отрывка, если он уже был однажды переведен и хранится в БД. Такие системы позволяют избавить переводчика от повторной рутинной работы, а также обеспечить преемственность используемой терминологии и синтаксических конструкций при исправлении документов и переиздании их в новой редакции.

Системы обеспечения и поддержки локализации помогают в языковой и культурной адаптации программного продукта (а также некоторых интернет-систем) для иноязычных пользователей, т. е. для работающих на иностранных языках, отличных от национального языка, для которого изначально писалась программа.

Системы машинного перевода — единственный тип систем, производящих собственно лингвистический анализ текста; входными единицами являются полные предложения на одном естественном языке, а выходными — соответствующие полные предложения на другом языке.

Как упоминалось выше, такие системы не создают перевод, равный по качеству профессиональному, но с их помощью можно значительно ускорить и удешевить сам процесс перевода, если подходить к вопросу оценки качества и адекватности перевода с точки зрения задач и требований заказчика или пользователя. Дело в том, что для извлечения общей информации из текста специалисту достаточно даже грубого МП, а для создания текста издательского качества такой перевод обязательно потребует редактирования (РЕМТ1, I. НгисЫпэ). При этом редактирование должно занимать меньше времени, чем ручной перевод, иначе использование системы МП становится невыгодным. Следовательно, редактор должен быть подготовлен к работе с результатами МП так, чтобы редактирование из процесса быстрого исправления ошибок не превратилось в переделывание перевода.

Одной из составляющих подготовки редакторов для работы с системами МП должно быть изучение случаев, сложных для алгоритмизации, и наиболее типичных ошибок машинного перевода. Установление и описание сложных для МП единиц и конструкций не только укажет редактору, на что необходимо обращать внимание в тексте перевода, но и позволит определить те изменения, которые нужно внести в алгоритмы перевода и словарные ста-

тьи автоматических словарей (АС), поскольку именно неточность или недостаточность информации в АС часто приводит к ошибкам в переводе.

Наибольшие сложности для анализа и перевода вызывают словоформы и конструкции, для распознавания которых человек-переводчик обращается к общей теме текста и контексту словоформы, в то время как система МП анализирует лишь ближайший грамматический контекст и работает по предложениям (т. е. рассматривает текст как набор не связанных между собой предложений), поэтому результаты анализа (парсинга) одного предложения не распространяются на последующие и приходится повторять анализ уже разобранных ранее конструкций. К таким «проблемам для МП» относятся длинные сложные и неполные предложения, обороты, именные группы, омонимы и т. д. Особые сложности вызывает перевод ш^-овых омонимов

Следует также отметить, что наибольшего полезного эффекта от систем МП можно добиться при использовании их в комбинации с несколькими системами в помощь переводчику. Такой комплекс нескольких переводческих программ и утилит, интегрированных в одну систему, образует автоматизированное рабочее место переводчика I. НьисЬтв).

Во второй главе «Герундий в английском языке: образование, функции, дистрибуция» рассматривается глагольная форма герундия как одна из наиболее сложных форм для машинного анализа и перевода. Изучаются морфологические и синтаксические свойства герундия, непосредственно влияющие на результат его машинного анализа. Описываются результаты исследования выборки современных научно-технических текстов на предмет определения моделей функционирования герундия в текстах такого типа. Рассматривается омонимия герундия и причастия как наиболее сложный тип омонимии ing-oвыx форм для машинного разрешения.

Герундий — наиболее своеобразная неличная форма в системе английского глагола. Он сочетает в себе свойства существительного и глагола и передает комплексные отношения, во многих случаях выражаемые в других языках придаточным предложением. В русском языке нет глагольной формы, соответствующей герундию.

Герундий сложен для машинного перевода по ряду причин.

Во-первых, он обладает широкой дистрибуцией. Благодаря наличию именных (способность вводиться предлогом, определяться притяжательным местоимением и существительным в притяжательном падеже) и глагольных (способность принимать беспредложное дополнение) валентностей герундий используется в большом наборе конструкций, при этом в одном и том же синтаксическом окружении он может выполнять различные синтаксические функции. Поэтому однозначное определение роли герундия в предложении и синтаксических связей с другими членами предложения может быть для системы МП затруднительным.

Во-вторых, в английском языке существует целый ряд частей речи, образующихся с помощью морфемы -1Щ\ отглагольное существительное, прилагательное, предлог, союз, а также глагольные формы: причастие I, инфи-

нитив в форме Continuous и герундий. Человек разрешает подобную омонимию на основе своего тезауруса, собственных фоновых знаний о внешнем мире и предметной области, обращаясь не только к ближайшему контексту словоформы, но и к общему контексту, рассматривая текст в делом. Система МП производит грамматический анализ лишь в рамках предложения, базируясь на ближайшем окружении каждой словоформы. В такой ситуации разрешение омонимии часто является проблематичным.

В-третьих, отсутствие герундия в русском языке и многообразие конструкций, в которых герундий употребляется, требуют разработки индивидуальных моделей перевода для конкретных употреблений, поскольку универсального способа перевода герундия на русский язык не существует.

Суммируя все вышесказанное, можно утверждать, что герундий представляет особые сложности для:

1) машинного анализа из-за сложности определения статуса герундия (снятия омонимии с другими /«g-овыми формами), а также определения связей между герундием и его окружением;

2) машинного синтеза из-за отсутствия соответствующей глагольной формы в русском языке.

В результате исследования установлено, что не все ш^-формы одинаково трудны для машинного разрешения омонимии с герундием. Наиболее сложным является снятие омонимии герундия и причастия, так как их формы совпадают в парадигмах всех глаголов (в специальном тексте используются только формы Indefinite Active), они имеют схожую дистрибуцию, а также чаще других wg-форм используются в тексте.

Предлог, а также единичные употребления отрицательного местоимения по в препозиции к герундию являются единственным индикатором его отличия от причастия (притяжательное местоимение и существительное в притяжательном падеже в препозиции к герундию в исследованной выборке не зафиксированы), но если предлог отделен от герундия несколькими словами, то система МП может не установить связи между ним и герундием. В остальном в специальном тексте дистрибуция герундия и причастия совпадает.

По данным исследования особые сложности при машинном снятии омонимии вызывают следующие модели употребления герундия и причастия (см. табл. 1). Под моделью употребления понимается минимальная дистрибуция ing-овой формы.

В таблице 1 использованы следующие обозначения:

■ Ving — ing-овая форма,

■ Ving(n) — герундий (субстантивное употребление wg-овой формы),

■ Ving(a) — причастие (атрибутивное употребление ing-овой формы),

■ N — существительное или местоимение в общем падеже, другая именная категория или именная группа,

■ V — глагол-сказуемое,

" р — предлог,

■ — порядковый номер элемента N в модели, без учета Ш£-овой формы,

■ () — присутствие единицы не обязательно,

■ [] — скобки, ограничивающие сегмент модели, элементы которого связаны между собой, а весь сегмент, в свою очередь, связан с остальными элементами модели,

■ , —> — распределение зависимостей внутри модели (группы, сегмента и т. п.), стрелка направлена от главного слова к зависимому.

Таблица 1. Модели употребления герундия и причастия в специальном тексте, вызывающие трудности при машинном разрешении омонимии

Общая дистрибуция Функция и модели употребления герундия Омонимичные герундиальным модели употребления и функции причастия

(N,)+Vmg+(N2) Подлежащее Обстоятельство (причастный оборот в начале предложения) (N[)<—Vmg(a)—>(N2) Препозитивное определение Ving(a)<—N

be+(Ni)+Ving+(N2) Составное именное сказуемое [Ье+(М,)^Утё(п)]->(Н2) Форма Continuous [be+Vmg(a)]—>(N) Препозитивное определение Ving(a)*—N

V+Ving+(N) Составное глагольное сказуемое [У+Уищ(п)]—>(1Ч) Обстоятельство Ving(a)^(N) Препозитивное определение Vmg(a)<—N

V+(N,)+Ving+(N2) Беспредложное дополнение Постпозитивное определение N,-»Ving(a)->(N2) Препозитивное определение Ving(a)*-N Обстоятельство Vmg(a)—>(N)

P+(Ni)+Ving+(N2) Предложное дополнение Обстоятельство Постпозитивное определение Постпозитивное определение Ni—>Ving(a)—>(N2) Препозитивное определение Ving(a)<—N Обстоятельство Ving(a)—>(N)

Ving+N Препозитивное определение Утё(п)<—N Препозитивное определение Vmg(a)»—N Постпозитивное определение (только при наличии N2) Ni—»Ving(a)—»N2 Обстоятельство (только при наличии N) Ving(a)—»N

Как показывают данные таблицы 1, каждой модели употребления герундия в конкретной синтаксической функции соответствует несколько моделей употребления причастия в различных синтаксических функциях, что вызывает проблемы разрешения омонимии при машинном анализе.

Кроме того, таблица 1 иллюстрирует сходство моделей употребления герундия в различных синтаксических функциях, что также может привести к ошибкам в анализе, в частности — к неправильному определению связей между герундием и его окружением. Например, поскольку герундий может употребляться в функции препозитивного определения, а также принимать беспредложное дополнение, могут возникать сложности при машинном установлении связей в группах типа Ving(n)+N. Герундий может быть главным элементом с беспредложным дополнением (Ving(n)—>N) или зависимым — в функции препозитивного определения (Ving(n)<—N). При этом формальных показателей роли герундия нет. Таким образом, необходимо изучение реально встречающихся в тексте подобных случаев, сложных для МП, чтобы составить рекомендации по исправлению ошибок в их переводе.

Третья глава «Машинный перевод герундия» посвящена моделям машинного анализа и перевода герундия. Исследуется процедура машинного анализа герундия на всех уровнях преобразования: лексико-морфологичес-ком, уровне групп, функциональных сегментов и предложения. Определяются ошибки и неточности. Предложены рекомендации по внесению изменений в действующие модели парсинга и в автоматический словарь системы, а также рекомендации по редактированию текстов МП и советы авторам текстов, предназначенных для машинного перевода.

Ввиду различного подхода к решению задач редактирования текстов МП в реферируемой диссертации предложено различать неточности и ошибки: неточности связаны лишь со стилистической некорректностью переводного предложения и могут быть отредактированы без обращения к исходному тексту, поскольку в целом перевод понятен; ошибки препятствуют пониманию текста, для их редактирования зачастую необходимо заново анализировать исходное предложение или его часть.

В системе МП анализ выполняется на следующих уровнях: лексико-мор-фологическом, уровне групп, функциональных сегментов, предложения. Возникновение ошибок возможно на всех уровнях анализа исходного текста, что приводит к неверному преобразованию (трансферу) и, соответственно, к неправильному переводу.

Ошибки лексико-морфологического уровня наиболее редки в переводе герундия и наиболее просты для исправления, поскольку во многих случаях достаточно изменить информацию в АС. К таким изменениям относится пополнение АС неопознанными ранее словами. Кроме того, иногда возникают ошибки в переводе членов омонимического ряда, один из которых используется чаще, чем другие. Например, словоформа following определяется системой МП только как прилагательное, хотя в приведенном ниже примере является герундием:

Rothman solved the prevalent problem of "cycle skips" in linearized methods of residual statics computation of noisy data by following the Monte Carlo optimization technique of Metropolis et al. ... —

'Rothman решил распространенную проблему «рикошеты цикла» в линеаризованный методы остаточного вычисления statics шумных данных путем следующего техники оптимизации в Монте Карло Метрополис и др....'.

Для таких случаев какие-либо изменения в алгоритме для улучшения перевода сделать трудно, поскольку невозможно выделить однозначные формальные показатели прилагательного и герундия: у них схожая дистрибуция (предлог в препозиции, существительное в постпозиции и т. п.). Так как герундий following используется в тексте значительно реже омонимичного прилагательного, то введение дополнительного «герундиального» перевода будет лишь загромождать текст. Зная о возможной ошибке, редактор может исправить перевод герундия following, не обращаясь к исходному предложению, поскольку его значение понятно.

Самое большое количество ошибок парсинга приходится на уровень групп: в английском языке нет развернутой падежной системы и категории грамматического рода, возможна конверсионная омонимия, сильна беспредложная связь и т. п.; иными словами, набор формальных показателей, на которые система МП опирается при анализе групп, сравнительно невелик. Основные сложности возникают при определении границ групп, семантических связей между их элементами и, при наличии омонимов, — грамматического статуса элементов. Анализ выборки показал, что ошибки в определении статуса герундия возникают при переводе простых именных групп, неточности чаще встречаются при переводе групп с предложным управлением.

Под группами с предложным управлением в диссертации понимаются группы, в которых предлог относится к mg-форме и находится непосредственно перед "ней. В исследованной выборке наиболее часто герундий употребляется с предлогами by, for, in и of В таких группах система МП практически всегда верно определяет статус герундия: поскольку основные трудности вызывает снятие омонимии типа герундий / причастие, при переводе предложных конструкций предлог «работает» как индикатор «не-причастия». Связи внутри группы также устанавливаются системой МП верно, поскольку зависимость между элементами, как правило, линейная: следующий элемент зависит непосредственно от предыдущего, что является наиболее простой схемой для машинного анализа.

В сочетании с некоторыми предлогами (в выборке: behind, into, upon и orí) перевод герундия может быть неточен и требует редактирования, например:

The motivation behind resorting to the inversion scheme to be dealt with in this paper comes from the absence of even a one-dimensional local velocity model... —

'Мотивация за обращением к схеме инверсии, которую нужно рассмотреть в этом докладе исходит из отсутствия даже одномерная местная скоростная модель...'.

Существительное мотивация в русском языке не принимает зависимых слов с предлогом за, а управляет существительным в родительном падеже без предлога. Поскольку перевод понятен, для редактирования не требуется обращения к исходному предложению.

Под простыми именными герундиальными группами (ИГГ) в диссертации понимаются именные группы, состоящие из двух и более простых элементов, в которых zwg-форма не управляется предлогом, стоящим непосредственно перед ней, и связи между членами группы не оформлены предлогами. Такие группы различаются по количеству элементов в группе и по позиции, занимаемой герундием. В текстах наиболее распространены двух- и трехкомпонентные группы, группы с пятью и более составляющими встречаются очень редко. При этом с увеличением длины группы возрастает процент ошибочных переводов, так как структура зависимостей между элементами становится более сложной.

В большинстве случаев ядром простой ИГГ является ее последний элемент — это чаще всего не wg-форма (за исключением двухкомпонентных групп); герундий употребляется непосредственно слева от ядра, т. е. в предпоследней позиции в группе, а зависимости в группе направлены справа налево: (N)<—Ving(n)*— n (n — один элемент простой именной группы). Ошибки в переводе чаще всего заключаются в том, что герундий определяется системой МП как причастие; элемент, стоящий непосредственно перед герундием, — как имя, управляющее причастием, и, соответственно, связи в группе — как направленные слева направо: N—>Ving(a)—>п. В русском языке такой перевод реализуется причастным oGopoTdmxiim of our depth imaging methodology is to determine the geometry and the location of fault planes . —

'Цель нашей глубины, отображающей методологию состоит в том, чтобы определить геометрию и расположение плоскостей сброса...'.

Система МП правильно производит анализ лишь некоторых двухкомпонентных групп, а также тех трехкомпонентных групп, где перед герундием стоит словоформа, которая не может принимать причастный оборот, как painstaking в следующем примере:

Setting out each receiver, however, required a painstaking leveling process... —

'Выставляющий каждый приемник, однако, необходимый тщательный процесс нивелирования...'.

Улучшить перевод простых ИГГ посредством изменения алгоритма затруднительно. Ошибки можно исправлять только в процессе редактирования, причем потребуется повторный анализ исходного предложения, поскольку в большинстве случаев по переводу невозможно определить границы проблемной группы и связи между ее элементами. Устойчивые сочетания, образу-

ющие группу или ее часть, следует вводить в АС как иконические обороты, чтобы избежать ошибок в их переводе.

На уровне анализа функциональных сегментов герундий определяется в следующих функциях: подлежащего, части сказуемого (глагольного и именного) и беспредложного дополнения. В составе указанных сегментов герундий в основном употребляется следующим образом: герундиальное подлежащее — в абсолютном начале предложения, герундий в составе сказуемого — непосредственно после вспомогательного глагола, беспредложное дополнение — непосредственно после сказуемого в активном залоге и в препозиции по отношению к существительному / именной группе с артиклем. Такие употребления хорошо переводятся системой МП. Следующий пример иллюстрирует перевод беспредложного дополнения:

The physics of rock stability may allow increasing the minimum magnitude to 6 0 —

'Физика устойчивости породы может позволять увеличение минимальной величины 6.0'.

Если модели употребления герундия в составе функциональных сегментов отличны от описанных выше моделей, то в переводе возможны ошибки. Например, герундиальное подлежащее после вводного оборота иногда переводится неверно, так как система МП может не распознать этот оборот как иконический:

In the present case, depending only on the average error criterion seems to be sufficient —

'В присутствующем случае [корпусе], зависящем только в среднем критерий ошибки как кажется будет достаточным'.

В данном случае в АС следует ввести оборот in the present case. В целом, редкие ошибки в переводе функциональных сегментов могут быть исправлены при редактировании, в некоторых случаях даже без повторного анализа исходного текста.

Сложности анализа и перевода герундия на уровне предложения в обработанном массиве вызывали только однородные члены. В большинстве случаев система МП не распознает связи между ними, независимо от того, образованы ли они герундием или другими словоформами: система МП анализирует не связь между однородными членами, а группы, образующие каждый из членов ряда, отдельно, что приводит к ошибкам в переводе простых именных групп. Так, например, статус второго герундиального подлежащего в следующем случае определен неверно:

Picking fault locations and interpreting the core of a fault-propagation fold are problematic because of large lateral velocity changes —

'Выбор обнаружений неисправности и при интерпретации активную зону распространения складки разлома являются проблематичными из-за больших боковых скоростных изменений'.

Редактирование перевода беспредложных однородных членов всегда требует повторного анализа исходного предложения, поскольку в переводе

часто трудно выделить структуру самого предложения, однородные члены и структуру группы каждого из них.

По результатам проведенного исследования сделан вывод, что наибольшее число ошибок машинного анализа приходится на уровень групп и уровень предложения. В переводе герундия в составе простых именных групп и однородных членов ошибки значительно преобладают над неточностями и верным переводом, следовательно, для редактирования практически всегда необходимо заново производить анализ исходного предложения. Редактору, знакомому с типичной структурой сложных для перевода групп, распределением зависимостей в группе и наиболее распространенными ошибками анализа и перевода, будет легче выделить в тексте перевода и оригинала проблематичную группу и отредактировать ее.

По результатам исследования переводов текстовой выборки можно также рекомендовать авторам текстов, предназначенных для последующего машинного перевода, по возможности не использовать простые именные группы с числом элементов больше трех и развернутые предложения с несколькими беспредложными герундиальными однородными членами.

В приложениях рассматривается перевод сложных форм герундия (Приложение 1), разрешение омонимии герундия и отглагольного существительного (Приложение 2), а также приводятся сводные таблицы примеров машинного перевода герундия на разных уровнях анализа (Приложения 3-7).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное в работе сопоставительное исследование реальных предложений и их переводов и анализ реализованных в системе машинного перевода моделей анализа и перевода герундия с английского языка на русский позволили сделать следующие выводы.

1. Использование систем машинного перевода, а также компьютерных систем в помощь переводчику давно стало элементом профессиональной работы переводчика. Компьютерные системы в помощь переводчику предназначены для облегчения переводческой работы: они предоставляют доступ к различного рода справочной информации, систематизируют наработанный переводческий «опыт» и т. п., в то время как системы машинного перевода, несмотря на все их слабые стороны, рассчитаны на получение полностью автоматического перевода. Основная задача любой системы МП заключается в том, чтобы переводить документы более быстро и более дешево, чем человек-переводчик. При этом система МП рассматривается как практический инструмент, который должен прежде всего обеспечить удобство работы переводчика и специалиста в конкретной области знаний, не владеющего языком, на котором написан текст, или знающего его недостаточно хорошо. Таким образом, при обучении переводчиков и пользователей работе с системами МП необходимо рассматривать различные подходы к оценке и использо-

ванию результатов МП и вырабатывать у переводчиков и пользователей особые навыки работы с компьютерными текстами.

2. Герундий, неличная форма глагола английского языка, представляет собой сложную задачу для машинной обработки. Он сложен для машинного анализа ввиду своей широкой дистрибуции, а также потому, что в английском языке существует целый ряд омонимов герундия, оканчивающихся морфемой Кроме того, он сложен и для машинного синтеза, так как в русском языке нет аналогичной герундию глагольной формы. Ввиду указанной специфики герундия он часто переводится системой МП ошибочно.

3. Учитывая особый подход к оценке качества МП, в машинном переводе следует различать ошибки и неточности.

Неточности связаны со стилистической некорректностью переводного предложения, при этом статус самой ш^-овой словоформы и ее связи с окружающими словоформами определяются правильно. Неточности не препятствуют пониманию текста, но требуют редактирования для создания текста в издательских целях. Редактирование может быть произведено быстро, без обращения к исходному тексту.

Ошибки возникают в случае неправильного определения грамматического статуса г/^-овой формы или ее связей с окружающими словоформами. Они препятствуют пониманию текста, и для их редактирования зачастую необходимо производить анализ исходного предложения заново.

4. Ошибки и неточности возможны на всех уровнях машинного анализа текста: к таким уровням относятся лексико-морфологический уровень, уровни групп, функциональных сегментов и предложения. Способы установления и исправления ошибок индивидуальны для каждого уровня.

5. На лексико-морфологическом уровне и уровне функциональных сегментов система МП достаточно хорошо распознает и переводит герундий. Ошибки, допускаемые на лексико-морфологическом уровне, наиболее редки и просты в исправлении: работа с ними сводится в большинстве случаев к изменению информации в автоматическом словаре. В переводе функциональных сегментов встречаются редкие ошибки, в основном — в переводе беспредложного дополнения, которые следует исправлять в процессе редактирования, но в целом правильный перевод преобладает над ошибочным. Таким образом, редактирование перевода на этих уровнях не представляет серьезных сложностей для редактора.

6. Наибольшее количество употреблений герундия анализируется системой МП на уровне групп. На этом уровне целесообразно разделять группы с предложным управлением и простые именные группы, поскольку модели их анализа и перевода значительно различаются.

7. Группы с предложным управлением переводятся системой МП практически безошибочно, иногда встречаются неточности в переводе, которые можно исправлять на этапе постредактирования по мере необходимости.

Некоторые редкие ошибки, связанные с переводом самих предлогов, можно разрешить путем введения соответствующей информации в АС. Таким образом, перевод групп с предложным управлением требует минимальной редакторской правки.

8. Простые именные группы переводятся системой МП в большинстве случаев ошибочно, причем с увеличением длины группы растет процент ошибочных переводов. Редактирование перевода таких групп требует повторного анализа исходного предложения, поскольку в большинстве случаев по переводному предложению невозможно определить границы проблемной группы и связи между ее элементами. Проведенное исследование показало, что система МП использует ограниченное число моделей анализа развернутых простых герундиальных групп, поэтому редактору, знакомому с этими моделями, будет легче выделить в тексте перевода проблематичную группу с целью последующего ее редактирования.

В целом, по результатам исследования машинного анализа на уровне групп предложены следующие рекомендации авторам текстов, предназначенных для МП: следует избегать использования развернутых простых именных групп и, по возможности, оформлять связь между словоформами с помощью предлогов.

9. При анализе герундия на уровне предложения сложности вызывают некоторые однородные герундиальные члены: качество перевода зависит от функции однородных членов, их ближайшего окружения, словоформы, ими управляющей (если однородными не являются подлежащие или сказуемые), и т. п. Ошибки в переводе однородных членов можно исправить только в процессе редактирования, при этом предложения зачастую настолько развернуты, а употребления — индивидуальны, что трудно разработать какие-либо рекомендации редактору, поэтому приходится заново производить анализ предложения.

10. Если система машинного перевода интегрирована с системой переводческой памяти, то целесообразно заносить наиболее сложные случаи в базу данных. В целом, для профессионального переводчика максимально удобно автоматизированное рабочее место переводчика, в котором сочетались бы система МП, система переводческой памяти, электронные словари и, по мере необходимости, другие системы в помощь переводчику.

С целью дальнейшего улучшения перевода /лд-овых форм возможно дополнительное исследование интерференции реализованных в системе моделей перевода герундия на перевод причастия, в настоящей работе такой задачи не ставилось. Такое исследование позволит наметить дополнительные изменения алгоритмов перевода /и^-овых форм и разработать более детальные критерии редактирования.

По теме диссертации опубликованы следующие работы.

1. Бабушкина Н. В. Лингвистические и методические аспекты изучения герундия // Тенденции развития языкового и литературного образования в школе и вузе : материалы междунар. науч.-практ. конф., 22—23 апреля 1998 г. / Рос. Федерация, Рос. Акад. образования, Сев.-Зап. отд-ние, Рос гос. пед. ун-т им. А. И. Герцена ; [редкол.. Т. Г. Рамзаева (отв. ред ) и др.]. — СПб. : Сударыня, 1998. — С. 234—236 (0,15 п. л.).

2. Бабушкина Н В. Проблемы лексико-грамматического анализа при переводе с английского языка на русский с помощью систем машинного перевода // Проблемы прикладной лингвистики : сб. материалов Всерос семинара : [в 2 ч.] / о-во «Знание» России, Приволжский Дом знаний, Пенз. гос. пед. ун-т , [под ред. А. П. Тимониной]. — Пенза : [б. и.], 2000. — 4.1. — С. 19—21 (0,1 п. л.).

3. Бабушкина Н. В. Проблемы снятия омонимии ¡г^-овых форм английского языка при переводе на русский с помощью систем МП // Вопросы теории и практики перевода : Всерос. конф., февраль 2003 : сб. материалов / Пенз. гос. пед ун-т им. В. Г. Белинского, о-во «Знание» России, Приволжский Дом знаний ; [под ред. А П. Тимониной]. — Пенза : [б. и.], 2003. — С. 10—12(0,1 п. л.).

4. Бабушкина Н. В. Машинный перевод и проблема постредактирования: к вопросу о редактировании машинного перевода т§-овых форм английского языка // Прикладная лингвистика : новый век / Рос. гос. пед. ун-т им. А. И. Герцена, Филол. фак., Каф. приклад, лингвистики. — СПб. : ЛЕМА, 2006. — Вып. 1 : сб. науч.-метод. ст. — С. 7—12 (0,3 п. л.).

5. Бабушкина Н В. Разрешение омонимии т^-форм при машинном переводе специального текста к вопросу о соотношении система МП — редактор // Известия Российского государственного педагогического университета им А И Герг(ена . научный журнал Аспирантские тетради — СПб, 2006 —№ 1 (18) [октябрь]. — С. /5—77(0,35 п. л.).

Подписано в печать 21.02.07. Формат 60*84 1/16 Бумага офсетная. Печать офсетная Печ л. 1,25. Тираж 100 экз. Заказ 8

Отпечатано с готового оригинал-макета в типографии Издательства СПбГЭТУ "ЛЭТИ"

Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ" 197376, С -Петербург, ул. Проф. Попова, 5

Оглавление научной работы автор диссертации — кандидата филологических наук Бабушкина, Наталья Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Современные технологии в помощь переводчику.

1.1 Терминология в области переводческих технологий.

1.2 Типология компьютерных систем в помощь переводчику.

1.3 Вспомогательные системы поддержки перевода.

1.4 Системы машинного перевода.

1.5 Автоматизированное рабочее место переводчика.

1.6 Оценка качества машинного перевода.

1.7 Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. Герундий в английском языке: образование, функции, дистрибуция.

2.1 Специфика герундия для машинного перевода.

2.2 Формы герундия: особенности употребления и перевода.

2.3 Именные и глагольные валентности герундия.

2.4 Герундиальные предикативные комплексы.

2.5 Омонимия герундия и других mg-овых форм и категорий.

2.6 Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. Машинный перевод герундия.

3.1 Неточности и ошибки в машинном переводе герундия.

3.2 Преобразование герундия на лексико-морфологическом уровне

3.2.1 Отсутствие перевода при наличии неопознанных слов.

3.2.2 Ошибки в переводе членов омонимического ряда mg-овых словоформ с разной частотностью употребления

3.2.3 Перевод устойчивых сочетаний с композитов.

3.2.4 Особенности машинного перевода сложных слов и лексики определенной предметной области.

3.3 Особенности преобразования mg-форм на уровне групп.

3.3.1 Особенности перевода групп с предложным управлением

3.3.2 Особенности перевода простых именных герундиальных групп.

3.4 Преобразование герундия на уровне функциональных сегментов

3.4.1 Перевод герундия в функции подлежащего.

3.4.2 Перевод герундия в функции части сказуемого.

3.4.3 Перевод герундия в функции беспредложного дополнения

3.5 Преобразование герундия на уровне предложения.

3.6 Выводы по главе 3.

Введение диссертации2006 год, автореферат по филологии, Бабушкина, Наталья Владимировна

Современный уровень развития техники, информационных технологий и средств коммуникации обеспечивает доступ к большим объемам многоязычной информации. Ввиду постоянного расширения и усложнения информационных потоков вопрос о скорости и качестве их обработки стоит особенно остро. Обработка «вручную» связана со значительными временными и материальными затратами, поэтому в настоящее время невозможно обойтись без систем, обеспечивающих переработку информации, — лингвистических автоматов различных типов. В настоящей работе рассматриваются системы, предназначенные для одного из видов обработки текста — перевода: системы в помощь переводчику и системы машинного перевода (МП).

Актуальность темы исследования. Сегодня существует целый ряд систем в помощь переводчику, которые не выполняют перевод всего текста: электронные словари, системы переводческой памяти, программы обеспечения и поддержки локализации и др. Эти системы чрезвычайно популярны в переводческом сообществе, успешно применяются для облегчения и ускорения работы, однако не решают вопроса автоматического получения перевода — для этих целей предназначены системы МП.

Создание системы МП, осуществляющей перевод, качество которого соответствует профессиональным потребностям специалистов и переводчиков, остается пока недостижимым по ряду причин: технических, кибернетических, лингвистических. Разработки, направленные на улучшение качества работы систем МП, ведутся постоянно: осуществляются попытки слияния систем машинного перевода и систем переводческой памяти, ограничивается тематическая область, расширяются автоматические словари. Тем не менее, переводы, выполняемые современными системами МП, требуют редактирования, при этом для решения сложных случаев редактору необходимо знание и языка перевода, и исходного языка, поскольку анализ исходного текста/ предложения приходится проводить заново.

Таким образом, особой проблемой, возникающей при реальном использовании компьютерных систем в практике перевода, является установление принципов и приемов редактирования результатов машинного перевода, выявление диагностических признаков, по которым редактор должен обращаться к исходному тексту и проверять синтаксическую и семантическую корректность переводного текста. Установление таких «контрольных точек» возможно только на основе сравнительно-статистического изучения большого объема текстов на исходном языке и их машинных переводов. Такой поход позволяет выделить сложные в сопоставительном аспекте синтаксические явления и конструкции, модели их перевода, наметить возможные изменения действующих алгоритмов перевода, выявить те проблемные конструкции, на перевод которых необходимо обращать внимание при редактировании.

В силу названных причин изучение возможного упрощения процесса редактирования и создание максимального удобства пользования действующими системами МП является актуальным.

Настоящая работа посвящена исследованию возможностей упрощения редактирования и улучшения качества машинного перевода на русский язык на примере герундия, неличной формы английского глагола. Дело в том, что как при ручном, так и при машинном переводе этой формы часто возникают ошибки и неточности. Трудности в обработке герундия объясняются его мно-говалентностью (он сочетает в себе валентности глагола и существительного), широким использованием в различных функциях, наличием в английском языке нескольких омонимов герундия, а также отсутствием в русском языке подобной глагольной формы.

Теоретической основой исследования послужили следующие положения:

1) создание системы высококачественного профессионального машинного перевода, не требующего редактирования, в настоящее время невозможно (JL Н. Беляева, Р. Г. Пиотровский, W. J. Hutchins);

2) постредактирование текста машинного перевода представляет собой необходимый этап в процессе осуществления профессионального перевода (J. Allen, W. J. Hutchins);

3) герундий, являясь своего рода уникальной многовалентной формой английского языка, сложен для перевода и распознавания в тексте (J1. Г. Верба и Г. В. Верба; К. А. Гузеева и С. И. Костыгина; Е. А. Корнеева; Е. А. Зверева, И. К. Лихачева и Н. С. Щукарева) и создает особые трудности при машинном переводе.

Объектом исследования является герундий английского языка, его функционирование в научно-техническом тексте и особенности его перевода на русский язык с помощью систем машинного перевода, а предметом — способы парсинга и модели машинного перевода герундия.

Гипотеза исследования — контрастивный анализ текстов и их машинных переводов позволяет выделить словоформы и конструкции, вызывающие сложности для алгоритмизации при машинном переводе, и установить необходимые изменения алгоритмов перевода, а также определить конструкции, трудности в переводе которых неразрешимы на уровне алгоритмизации и могут быть устранены только редактированием.

В соответствии с этим целью диссертационной работы является разработка рекомендаций по редактированию перевода герундия, а также определение возможных изменений алгоритмов машинного перевода герундия на основе изучения моделей его употребления в современном специальном тексте и моделей его машинного анализа и перевода.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:

• классификация современных систем в помощь переводчику, изучение общих принципов их работы и возможностей рационального использования систем для оптимизации переводческого процесса;

• исследование особенностей организации систем машинного перевода как систем, производящих лингвистический анализ текста в полностью автоматизированном режиме;

• исследование герундия, неличной формы английского глагола, как одной из наиболее сложных форм для перевода на русский язык: выявление дистрибуции и валентностей герундия, изучение омонимии герундия и других ing-овых форм и категорий английского языка, а также определение моделей функционирования герундия в специальном тексте;

• изучение реализованных в системе МП моделей машинного анализа и перевода герундиальных употреблений, установление причин возникновения ошибок и неточностей анализа герундия и их влияния на качество перевода;

• выделение особо сложных для машинного анализа и перевода герундиальных конструкций, определение возможных изменений алгоритмов системы МП, а также критериев редактирования машинных переводов и составление рекомендаций по написанию текстов, предназначенных для перевода с помощью системы МП.

Материалом исследования послужили тексты по сейсмологии, изданные в 1994-2000 гг., общим объемом около 260 ООО словоупотреблений. По тематике указанные материалы относятся к специальным научно-техническим текстам и являются примерами реальных современных текстов. Методом сплошной выборки из указанных текстов выделялись употребления mg-овых омонимов: самого герундия (около 1350 употреблений), а также других ing-овых форм и категорий, оказавшихся проблемными для МП из-за сложности разрешения омонимии с герундием. Все выделенные примеры (на уровне предложения) в пакетном режиме были переведены системой МП. Основной системой МП для проведения анализа послужила система SILOD

Windows в виде библиотеки прикладных программ WORD+, разработанная в лаборатории машинного перевода РГПУ им. А. И. Герцена.

Методы исследования. Собранный языковой материал был проанализирован с помощью методов синтаксического, семантического, статистического и контрастивного анализа, а также методов компьютерного моделирования.

Научная новизна исследования заключается в том, что:

1) создано комплексное описание функционирования герундия в современном научно-техническом тексте;

2) впервые разработана типология герундиальных конструкций, представляющих сложность для систем МП;

3) впервые систематизированы ошибки и неточности, возникающие при машинном переводе герундия;

4) разработаны рекомендации по их устранению и редактированию.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Контрастивный анализ исходных текстов и их машинных переводов, осуществляемый на разных уровнях реализации, является инструментом исследования дистрибуции лингвистических явлений и особенностей их автоматического анализа и перевода.

2. Герундий как многофункциональная и многозначная форма английского глагола представляет особую сложность для машинного анализа на всех уровнях и, соответственно, для машинного перевода.

3. В тексте машинного перевода следует различать ошибки и неточности. Неточности связаны со стилистической некорректностью переводного предложения, они не препятствуют его пониманию, но требуют редактирования при создании текста в издательских целях. Ошибки возникают в случае неправильного определения грамматического статуса конкретных форм, препятствуют пониманию текста, и для их редактирования необходимо производить анализ исходного предложения заново.

4. Ошибки и неточности возникают на всех уровнях машинного анализа текста. Способы установления и исправления ошибок индивидуальны для каждого уровня. На основе выявления основных ошибок и неточностей в представительной выборке текстов могут вноситься изменения в действующие алгоритмы системы МП и словарные статьи автоматического словаря.

5. Установление критериев редактирования машинных переводов и составление рекомендаций редактору позволяет ускорить и упростить процесс редактирования.

Теоретическая значимость исследования заключается в том, что:

1) комплексное описание герундия, включающее его теоретическое исследование и рассмотрение функционирования в современном специальном тексте, способствует дальнейшему развитию алгоритмов парсинга для машинного перевода;

2) установлена необходимость и целесообразность анализа особенностей перевода на различных уровнях реализации системы машинного перевода, что способствует дальнейшему развитию теории машинного перевода и вносит вклад в переводоведение;

3) определена целесообразность интеграции систем машинного перевода и систем переводческой памяти в аспекте упрощения редактирования и уменьшения его объема;

4) предложенная методика сопоставительного исследования текстов на основе применения системы машинного перевода вносит вклад в методологию современных контрастивных исследований.

Практическая значимость исследования состоит в разработке рекомендаций по вопросу о методах установления и устранения ошибок при редактировании МП, а также комплекса изменений в действующие алгоритмы

МП и рекомендаций по написанию текстов, предназначенных для последующего машинного перевода. Результаты исследования могут быть использованы для улучшения качества работы действующих систем машинного перевода с английского языка на русский, в подготовке редакторов текстов МП, а также при обучении переводу, поскольку многие случаи, вызывающие сложности при МП, также сложны и для переводчиков.

Рекомендации по использованию результатов исследования. Выделенные в тексте сложные модели употребления герундия могут быть использованы при обучении переводчиков, а также редакторов текстов. Рекомендации по устранению ошибок могут найти применение в работе не только с системой SILOD-Windows, но и с другими системами перевода с английского языка на русский.

Кроме того, проведенный обзор современных систем МП может быть использован в качестве справочного материала при выборе системы для использования в условиях профессиональной переводческой службы или для личного использования. Эта же справочная информация может найти применение в курсах обучения машинному переводу.

Описание герундия может быть использовано в курсе обучения теореk тической и практической грамматике английского языка, а массив примеров употребления и перевода герундия — при усовершенствовании систем машинного перевода специальных текстов, в частности, их лексической базы.

Апробация работы. Основные положения диссертации обсуждались на международной конференции «Прикладная лингвистика без границ» (Санкт-Петербург, март 2004 г.), международной конференции «Прикладная лингвистика в науке и образовании» (Санкт-Петербург, март 2006 г.), межвузовской научно-практической конференции «Язык и межкультурная комму-ь никация» (Санкт-Петербург, май 2004 г.), а также на заседаниях кафедры прикладной лингвистики РГПУ им. А. И. Герцена. По теме диссертации опубликованы 5 работ общим объемом 1 п. л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списков принятых сокращений, использованной литературы (229 наименований, из них 156 — на английском языке), словарей (2), справочных изданий (7) и 7 приложений. Основные научные результаты исследования представлены в 25 таблицах. Общий объем работы — 242 стр., из них 176 стр. — основное содержание и 66 стр. — приложения.

Заключение научной работыдиссертация на тему "Исследование результатов машинного перевода герундия: особенности анализа и критерии редактирования"

3.6 Выводы по главе 3

1. В машинном переводе текста целесообразно различать ошибки, которые препятствуют пониманию текста и требуют обязательного редактирования, и неточности, не препятствующие пониманию и требующие редактирования лишь в том случае, если текст предназначен для издательских целей.

2. Исследование машинных переводов герундия позволило установить, что ошибки возможны на всех уровнях анализа исходного текста, что приводит к ошибочному переводу на соответствующих уровнях перевода: лексико-морфологическом, уровне групп, уровне функциональных сегментов и уровне предложения.

3. Ошибки на лексико-морфологическом уровне редки и наиболее просты в исправлении: внесение соответствующей информации в АС системы машинного перевода позволяет полностью устранить многие из них. Если же изменения в АС не вносятся, то ошибки можно исправлять на этапе редактирования.

4. На уровень анализа групп приходится наибольшее количество употреблений, поскольку группы образуют более крупные сегменты предложения и сами предложения. На этом уровне выделяются группы с предложным управлением и простые именные герундиальные группы

5. Группы с предложным управлением анализируются и переводятся системой МП практически безошибочно: герундий опознается верно по стоящему перед ним предлогу, элементы, находящиеся справа от герундия, квалифицируются системой МП как зависимые от него. Однако небольшое количество ошибок все же имеется, при этом некоторые из них могут быть исправлены путем внесения соответствующей информации в АС. В основном встречаются стилистические неточности, которые по мере необходимости могут быть исправлены при редактировании.

6. Наиболее сложными для анализа и перевода являются простые именные герундиальные группы. В большинстве случаев они переводятся ошибочно, причем процент ошибочных переводов возрастает с увеличением размера группы. Некоторые виды двух- и трехкомпонентных групп переводятся верно, в то время как четырех- и многокомпонентные группы переводятся неправильно практически в 100% случаев. При редактировании перевода простых именных групп (особенно с количеством оставляющих элементов больше двух) иногда трудно понять содержание перевода, не обращаясь к исходному тексту, и, соответственно, приходится производить анализ предложения заново. Знание типичных ошибок, допускаемых системой МП в анализе каждого вида простых именных герундиальных групп, позволит ускорить процесс редактирования.

7. Функциональные сегменты, выраженные герундием, во многих случаях переводятся верно. Редкие ошибки могут быть исправлены на этапе редактирования. Однако возникает интерференция моделей перевода герундиального подлежащего и причастия, находящегося в абсолютном начале предложения.

8. На уровне анализа предложения сложности вызывают однородные члены, выраженные герундием, употребляющиеся в беспредложных конструкциях, или удаленные от относящегося к ним предлога. При редактировании такие предложения необходимо анализировать заново, так как во многих случаях трудно понять смысл переводного предложения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное в работе сопоставительное исследование реальных предложений и их переводов и анализ реализованных в системе машинного перевода моделей анализа и перевода герундия с английского языка на русский позволили сделать следующие выводы:

1. Использование систем машинного перевода, а также компьютерных систем в помощь переводчику давно стало элементом профессиональной работы переводчика. Компьютерные системы в помощь переводчику предназначены для облегчения переводческой работы: они предоставляют доступ к различного рода справочной информации, систематизируют наработанный переводческий «опыт» и т. п., в то время как системы машинного перевода, несмотря на все их слабые стороны, рассчитаны на получение полностью автоматического перевода. Основная задача любой системы МП заключается в том, чтобы переводить документы более быстро и более дешево, чем человек-переводчик. При этом система МП рассматривается как практический инструмент, который должен прежде всего обеспечить удобство работы переводчика и специалиста в конкретной области знаний, не владеющего языком, на котором написан текст, или знающего его недостаточно хорошо. Таким образом, при обучении переводчиков и пользователей работе с системами МП необходимо рассматривать различные подходы к оценке и использованию результатов МП и вырабатывать у переводчиков и пользователей особые навыки работы с компьютерными текстами.

2. Герундий, неличная форма глагола английского языка, представляет собой сложную задачу для машинной обработки. Он сложен для машинного анализа ввиду своей широкой дистрибуции, а также потому, что в английском языке существует целый ряд омонимов герундия, оканчивающихся морфемой -ing. Кроме того, он также сложен и для машинного синтеза, так как в русском языке нет аналогичной герундию глагольной формы. Ввиду указанной специфики герундия он часто переводится системой МП ошибочно.

3. Учитывая особый подход к оценке качества МП, в машинном переводе следует различать ошибки и неточности.

Неточности связаны со стилистической некорректностью переводного предложения, при этом статус самой ing-овой словоформы и ее связи с окружающими словоформами определяются правильно. Неточности не препятствуют пониманию текста, но требуют редактирования для создания текста в издательских целях. Редактирование может быть произведено быстро, без обращения к исходному тексту.

Ошибки возникают в случае неправильного определения грамматического статуса ing- овой формы или ее связей с окружающими словоформами. Они препятствуют пониманию текста, и для их редактирования зачастую необходимо производить анализ исходного предложения заново.

4. Ошибки и неточности возможны на всех уровнях машинного анализа текста: к таким уровням относятся лексико-морфологический уровень, уровни групп, функциональных сегментов и предложения. Способы установления и исправления ошибок индивидуальны для каждого уровня.

5. На лексико-морфологическом уровне и уровне функциональных сегментов система МП достаточно хорошо распознает и переводит герундий. Ошибки, допускаемые на лексико-морфологическом уровне, наиболее редки и просты в исправлении: работа с ними сводится в большинстве случаев к изменению информации в автоматическом словаре. В переводе функциональных сегментов встречаются редкие ошибки, в основном — в переводе беспредложного дополнения, которые следует исправлять в процессе редактирования но в целом правильный перевод преобладает над ошибочным. Таким образом, редактирование перевода на этих уровнях не представляет серьезных сложностей для редактора.

6. Наибольшее количество употреблений герундия анализируется системой МП на уровне групп. На этом уровне целесообразно разделять группы с предложным управлением и простые именные группы, поскольку модели их анализа и перевода значительно различаются.

7. Группы с предложным управлением переводятся системой МП практически безошибочно, иногда встречаются неточности в переводе, которые можно исправлять на этапе постредактирования по мере необходимости. Некоторые редкие ошибки, связанные с переводом самих предлогов, можно разрешить путем введения соответствующей информации в АС. Таким образом, перевод групп с предложным управлением требует минимальной редакторской правки.

8. Простые именные группы переводятся системой МП в большинстве случаев ошибочно, при чем с увеличением длины группы растет процент ошибочных переводов. Редактирование перевода таких групп требует повторного анализа исходного предложения, поскольку в большинстве случаев по переводному предложению невозможно определить границы проблемной группы и связи между ее элементами. Проведенное исследование показало, что система МП использует ограниченное число моделей анализа для развернутых простых герундиальных групп, поэтому редактору, знакомому с этими моделями, будет легче выделить в тексте перевода проблематичную группу с целью последующего ее редактирования.

В целом, по результатам исследования машинного анализа на уровне групп предложены следующие рекомендации авторам текстов, предназначенных для МП: следует избегать использования развернутых простых именных групп и, где возможно, оформлять связь между словоформами с помощью предлогов.

9. При анализе герундия на уровне предложения сложности вызывают некоторые однородные герундиальные члены: качество перевода зависит от функции однородных членов, их ближайшего окружения, слово

142 формы, ими управляющей (если однородными не являются подлежащие или сказуемые), и т. п. Ошибки в переводе однородных членов можно исправить только в процессе редактирования, при этом предложения зачастую настолько развернуты, а употребления — индивидуальны, что трудно разработать какие-либо рекомендации редактору, поэтому приходится заново производить анализ предложения.

10. Если система машинного перевода интегрирована с системой переводческой памяти, то целесообразно заносить наиболее сложные случаи в базу данных. В целом, для профессионального переводчика максимально удобно автоматизированное рабочее место переводчика, в котором сочетались бы система МП, система переводческой памяти, электронные словари и, по мере необходимости, другие системы в помощь переводчику.

С целью дальнейшего улучшения перевода ing-овых форм возможно дополнительное исследование интерференции реализованных в системе моделей перевода герундия на перевод причастия, в настоящей работе такой задачи не ставилось. Такое исследование позволит наметить дополнительные изменения алгоритмов перевода /wg-овых форм и разработать более детальные критерии редактирования.

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АРМП — автоматизированное рабочее место переводчика АС — автоматический словарь БД — база данных

В. П. — существительное в винительном падеже ВСПП — вспомогательные системы поддержки перевода Д. П. — существительное в дательном падеже Доп. — синтаксическая функция дополнения КСПП — компьютерные системы в помощь переводчику МП — машинный перевод Обет. — синтаксическая функция обстоятельства Опр. — синтаксическая функция определения Пр. П. — существительное в предложном падеже Р. П. — существительное в родительном падеже ТБД — терминологическая база данных Тв. П. — существительное в творительном падеже Be — глагол to be в личной форме в составе составного именного сказуемого

I'm — объектный падеж местоимения Inf — инфинитив

N — существительное или местоимение в общем падеже, другая именная категория или именная группа N's — существительное в родительном падеже или притяжательное местоимение

Ning — отглагольное существительное в конструкциях, где его дистрибуция и значение не совпадают с герундиальными Nn — порядковый номер элемента N в модели, без учета ш^-овой формы nn — элемент простой именнои группы, являющийся n-ным по счету из входящих в группу имен, без учета Ving; nn может быть выражено как именем, так и неименной частью речи (например наречием или местоимением), занимающими n-ную позицию в группе; артикль и союз не рассматриваются как пп при построении моделей групп р — предлог

Par — вводное слово или словосочетание

S — первая предикативная единица в составе сложного предложения

V — глагол-сказуемое

Va — глагол в личной форме в составе составного глагольного сказуемого

Ving — ш^-овая форма

Ving(a) — причастие (атрибутивное употребление ing-овой формы) Ving(n) — герундий (субстантивное употребление ing-овой формы), а также отглагольное существительное в конструкциях, где его дистрибуция и значение совпадают с герундиальными () — присутствие единицы не обязательно скобки, ограничивающие сегмент модели, элементы которого связаны между собой, а весь сегмент, в свою очередь, связан с остальными элементами модели <—, —> — распределение зависимостей внутри модели (группы, сегмента и т. п.), стрелка направлена от главного слова к зависимому / — или перевод зависит от валентностей переводного эквивалента словоформы, к которой относится сочетание p+Ving(n) или словоформа Ving(n) знак соответствия исходной конструкции и перевода.

Список научной литературыБабушкина, Наталья Владимировна, диссертация по теме "Прикладная и математическая лингвистика"

1. Аполлова М. A. Specific English : (граммат. трудности пер.) / М. А. Апол-лова. — М.: Междунар. отношения, 1977. — 136 с.

2. Барабаш Т. А. Грамматика английского языка / Т. А. Барабаш. — М. : ЮНВЕС : ЛИСТ, 2001. — 256 с.

3. Баранов А. Н. Введение в прикладную лингвистику : учеб. пособие. / А. Н. Баранов ; Моск. гос. ун-т им. М. В. Ломоносова, Филол. фак. — Изд. 2-е, испр. — М.: УРСС, 2003. — 360 с.

4. Барсуков И. И. Неличные формы глагола современного английского языка : метод, указания по практич. изучению / И. И. Барсуков, Н. Ф. Пимчен-ко ; Ленингр. гос. ун-т. — Л.: Изд-во Ленингр. гос. ун-та, 1975. — 76 с.

5. Бархударов Л. С. Грамматика английского языка / Л. С. Бархударов, Д. А. Штелинг. — 4-е изд., испр. — М.: Высш. шк., 1973. — 423 с.

6. Бархударов Л. С. Очерки по морфологии современного английского языка : учеб. пособие. для студентов ст. курсов ин-тов и фак. иностр. яз. / Л.С.Бархударов. — М. : Высш. шк., 1975. — 156с. — (Библиотека филолога).

7. Беляева Л. Н. Автоматизация в лексикографии / Л. Н. Беляева, А. С. Герд, И. И. Убин // Прикладное языкознание : учебник / отв. ред. А. С. Герд ; С.-Пе-терб. гос. ун-т. — СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 1996 а. — С. 318-333.146

8. Ю.Беляева Л. Н. Автоматический (машинный) перевод / Л.Н.Беляева, М. И. Откупщикова // Там же. — СПб. : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 1996 б. —С. 360-388.

9. П.Беляева Л. Н. Практические системы машинного перевода — теория, технология, перспективы // Структурная и прикладная лингвистика : межвуз. сб. / под ред. А. С. Герда ; С.-Петерб. гос. ун-т. — СПб. : Изд-во С.-Пе-терб. ун-та, 1998. —Вып. 5. —С. 172-183.

10. Беляева Л. Н. Лингвистические автоматы / Л.Н.Беляева, Р.Г.Пиотровский, В. Р. Нымм // Вестн. С.-Петерб. отд-ния Рос. акад. естеств. наук. — 1999. — Т. 3, № 1. — С. 73-82.

11. З.Беляева Л. Н. Лингвистические автоматы в современных информационных технологиях / Л. Н. Беляева ; Рос. гос. пед. ун-т им. А. И. Герцена. — СПб.: Изд-во Рос. гос. пед. ун-та им. А. И. Герцена, 2001. — 130 с.

12. Биренбаум Я. Г. Система английского глагола / Я. Г. Биренбаум ; Киров, пед. ин-т им. В. И. Ленина. — Киров : Изд-во Киров, пед. ин-та им. В. И. Ленина, 1993. — 155 с.

13. Блох М. Я. Теоретическая грамматика английского языка : учебник. : [на англ. яз.] / М. Я. Блох. — 2-е изд., перераб. — М. : Высш. шк., 1994. — 381 с.

14. Верба Л. Г. Грамматика современного английского языка : (справочник) = Modern English Grammar : (reference book) / Верба Л. Г., Верба Г. В. — М.: Славян, дом кн.: ИП Логос : Айрис Пресс, 2004. — 366 с.

15. Глазунов А. Г. Концептно-ориентированная модель памяти переводов Электронный ресурс. // Бюро научно-технического перевода : [сайт]. —

16. М., 2001. — Режим доступа: http://www.bntp.ru/cat/concept.asp (12.01.2007).147

17. Говорун М. Машинный перевод в XX веке : как это было, как этого нет / М. Говорун, А. Сергеев // Мир Internet. — 2001. — № 2. — С. 16-26.

18. Грамматика английского языка : морфология, синтаксис / Н. А. Кобрина, Е. А. Корнеева, М. И. Оссовская, К. А. Гузеева. — 2-е изд., доп. и перераб.. — СПб.: Союз : Лениздат, 2000. — 496 с.

19. Грузинская И. А. Просто о главном : грамматика англ. яз. / И. А. Грузинская, Е. Б. Черкасская, А. Ю. Романович. — М.: ЮНВЕС, 2000. — 361 с.

20. Гузеева К. А. Грамматика английского языка : герундий = English Grammar : the Gerund : учеб. пособие : на англ. яз. / К. А. Гузеева, С. И. Костыгина. — СПб. : Союз, 2004. — 327 с.

21. Гузеева К. А. Справочник по грамматике английского языка / К. А. Гузеева. — СПб.: Союз, 2006. — 344 с. — (Изучаем иностранные языки).

22. Иванова И. П. Теоретическая грамматика современного английского языка : учебник. / И. П. Иванова, В. В. Бурлакова, Г. Г. Почепцов. — М. : Высш. шк., 1981. —285 с.

23. Ильиш Б. А. Строй современного английского языка : учеб. по курсу теорет. грамматики для студентов пед. ин-тов. : (на англ. яз.) / Б. А. Иль-иш. — 2-е изд. — JI.: Просвещение, Ленингр. отд-ние, 1971. — 366 с.

24. Качалова К. Н. Практическая грамматика английского языка: учебник. / К. Н. Качалова, Е. Е. Израилевич ; науч. ред. Е. К. Захаренко. — 10-е изд., новая ред. — М.: Лист Нью, 2003. — 544 с.

25. Комиссаров В. Н. Лингвистика перевода / В. Н. Комиссаров. — М. : Междунар. отношения, 1980. — 167 с.

26. Комиссаров В. Н. Современное переводоведение : курс лекций / В. Н. Комиссаров. — М. : ЭТС, 1999. — 190 с. — (Язык — перевод : в помощь переводчику).

27. Корнеева Е. А. Грамматика английского глагола в теории и практике : время, вид, временная отнесенность, залог, наклонение / Е. А. Корнеева. — СПб. : Союз, 2000. — 448 с. — (Изучаем иностранные языки) (The English verb).

28. Корнеева Е. А. Практическая грамматика английского глагола : инфинитив, причастие I, причастие II, герундий : учеб. пособие / Е. А. Корнеева. — СПб.: Союз, 2004. — 356 с. — (Изучаем иностранные языки).

29. Крылова И. П. Практическая грамматика английского языка : учеб. пособие / И. П. Крылова, Е. В. Крылова. — 2-е изд., перераб. — М. : ЧеРо : Юрайт, 2001. — 292 с.

30. Крылова И. П. Грамматика современного английского языка : учеб. для ин-тов и фак. иностр. яз. : [на англ. яз.] / И. П. Крылова, Е. М. Гордон. — [9-е изд.]. — М.: Кн. дом «Университет», 2003. — 448 с.

31. Кулагина О. С. Исследования по машинному переводу / отв. ред. Б. Ю. Ро-зенцвейг ; Ин-т приклад, математики им. М. В. Келдыша, науч. совет по комплекс, проблеме «Кибернетика». — М.: Наука, 1979. — 320 с.

32. Кутыев И. Кое-что в помощь переводчику. Электронный ресурс. :ч. 1) // Компьютер Бизнес Маркет: сайт. / Атлант-Медиа : реклам.-издат.149корпорация. — СПб., 2001. — Режим доступа: http://www.atlant.ru/comar/printnow2.php?idur=704 (13.01.2007).

33. Левицкая Т. Р. Теория и практика перевода с английского языка на русский / Т. Р. Левицкая, А. М. Фитерман. — М. : Изд-во лит. на иностр. яз., 1963. —263 с.

34. Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текстов : системы, модели, ресурсы : учеб. пособие. для студентов лингвист, фак. вузов / Н. Н. Леонтьева. — М. : Academia, 2006. — 303 с. — (Высшее профессиональное образование).

35. Лингвистическое обеспечение системы ЭТАП-2 / Ю. Д. Апресян, И. М. Богуславский, Л. Л. Иомдин и др. ; отв. ред. Р. Л. Добрушин ; Акад. наук СССР, Ин-т проблем передачи информации. — М.: Наука, 1989. — 295 с.

36. Маслова Н. И. Некоторые аспекты ing-формы в современном английском языке // Системность в романских и германских языках : (сб. ст.). — Харьков : Вища школа, 1981. — С. 40-43. — (Вестн. Харьков, ун-та ; № 220).

37. Машинный перевод Электронный ресурс. : ист. обзор и преимущества // Компания ПРОМТ : [сайт]. — [СПб., 2003-2007]. — Режим доступа: http://www.promt.ru/ru/technology/pdf/mtistorichobzorpreimushestva.pdf (13.01.2006).

38. Машинный перевод как информационная и технологическая реальность : науч.-аналит. обзор. / [Марчук Ю. Н.] ; отв. ред. В. В. Петров ; Акад. наук

39. СССР, Ин-т науч. информ. по обществ, наукам. — М.: Ин-т науч. информ.150по обществ, наукам, 1988. — 36 с. — (Актуальные проблемы прикладного языкознания).

40. Минченков А. Г. Употребление неличных форм глагола в английском языке = English Grammar in Depth : Verbals : учеб. пособие : на англ. яз. / А. Г. Минченков. — СПб.: Химера, 2001. — 144 с.

41. Мирам Г. Э. Профессия : переводчик / Г. Э Мирам. — Киев : Ника-центр : Эльга, 1999. — 158 с.

42. Пиотровский Р. Г. Инженерная лингвистика и теория языка / Р. Г. Пиотровский ; Акад. наук СССР, Науч. совет по теории сов. языкознания, Ин-т языкознания. — Л.: Наука, Ленингр. отд-ние, 1979. — 112 с.

43. Пиотровский Р. Г. Лингвистический автомат : (в исследовании и непре-рыв. обучении): учеб. пособие / Р. Г. Пиотровский ; Рос. гос. пед. ун-т им. А. И. Герцена. — СПб. : Изд-во Рос. гос. пед. ун-та им. А. И. Герцена, 1999 а. —256 с.

44. Пиотровский Р. Г. Лингвистический автомат и его речемыслительное обоснование : учеб. пособие / Р. Г. Пиотровский. — Минск : Изд-во Мин. гос. лингвист, ун-та, 1999 б. — 196 с.

45. Практическая грамматика современного английского языка : на англ. яз. / Л. В. Хведченя, Р. В. Хорень, И. В. Крюковская [и др.; под общ. ред.

46. Л. В. Хведчени. — 2-е изд. — Минск : Кн. Дом, 2005. — 688 с.151

47. Резниковская Г. А. К проблеме различения герундия и причастия I в оборотах с объектным (общим) падежом // Учен. зап. / 1-ый Моск. ин-т иностр. яз. им. М. Тореза. — 1965. — Т. 33. — С. 369-387.

48. Рецкер Я. И. Учебное пособие по переводу с английского языка на русский : в 3 вып. / Я. И. Рецкер ; Гос. центр, курсы заоч. обучения иностр. яз. «Ин-яз». — М.: [б. и. ], 1981. — Вып. 1. — 84 с.

49. Родионов А. Ф. Выражение предшествования причастием и герундием в современном английском языке // Вопросы германской филологии / науч. ред. И. В. Сентенберг ; Волгоград, пед. ин-т им. А. С. Серафимовича. — Волгоград : б. и., 1967. —С. 81-88.

50. Рябцева Н. К. Информационные процессы и машинный перевод : лингвист. аспект / Н. К. Рябцева ; отв. ред. Р. Г. Котов ; Акад. наук СССР, Ин-т языкознания. — М.: Наука, 1986. — 167 с.

51. Суворов С. STAR : станок для фабрики переводов Электронный ресурс. // Бюро научно-технического перевода : [сайт]. — [М.], 2001. — Режим доступа: http://www.bntp.ru/cat/star.asp (17.01.2007).

52. Теория и практика перевода : программа и метод, разработки для самостоят. работы студентов / сост. Л. Н. Беляева. ; Рос. гос. пед. ун-т им. А. И. Герцена. — СПб. : Изд-во Рос. гос. пед. ун-та им. А. И. Герцена, 2003. —84 с.

53. Технологии Computer Aided Translation Электронный ресурс. : статьи I I Бюро научно-технического перевода: [сайт]. — [М.], 2001. — Режим доступа: http://www.bntp.ru/cat/home.asp (17.01.2007).

54. Филина Н. Ю. К проблеме дифференциации отглагольного существительного и герундия в современном английском языке // Вестн. Харьк. ун-та. Сер.: Иностр. яз. — 1978. — Вып. 11. — С. 85-90.

55. Филинов Е. Н. История машинного перевода Электронный ресурс. // Бюро переводов ТрансИнтер : [сайт]. — М., 2001-2006. — Режим доступа: http://art.transinter.ru/articles/265 (17.01.2007).

56. Фридман X. X. О дифференциации омонимов отглагольного существительного на -ing и герундия в современном английском языке // Учен, зап. / Хабар, гос. пед. ин-т, Фак. иностр. яз. — 1962. — Т. 8. — С. 39-73.

57. Шахова Н. «Традос» шагает по России Электронный ресурс. // PCWeek Russian Edition On-line : [сайт]. — M., 2003. — Режим доступа: http://www.pcweek.ru/?ID=295462 (17.01.2007).

58. Швейцер А. Д. Теория перевода : статус, проблемы, аспекты / А. Д. Швейцер ; отв. ред. В. И. Ярцева ; Акад. наук СССР, Ин-т языкознания. — М. : Наука, 1988. —215 с.

59. Якобсон Р. О. О лингвистических аспектах перевода / Р. О. Якобсон ; пер. с англ. JI. А. Черняховской // Вопросы теории перевода в зарубежной лингвистике : сб. ст. / вступ. ст. и общ. ред. В. Н. Комиссарова. — М. : Междунар. отношения, 1978. — С. 16-24.

60. А Comprehensive Grammar of the English Language / Randolph Quirk, Sidney Greenbaum, Geoffrey Leech, Jan Svartvik. — London ; New York : Longman, 1985. — 1779 p.

61. AbaituaJ. Is It Worth Learning Translation Technology / Joseba Abaitua // Intern. J. ofTransl. —2001. —Vol. 13, No 1-2.— P. 21-39.

62. Allen J. Postediting: an Integrated Part of a Translation Software Program / Jeff Allen // Lang. Intern. — 2001. — Vol. 13, No 2. — P. 26-29.

63. Allen J. Post-Editing / Jeffrey Allen // Computers and Translation : a transl. guide / ed. by Harold Somers. — Amsterdam ; Philadelphia : J. Benjamins Publ. Co, 2003. — Chap. 16. — P. 297-317.

64. Allen J. An Introduction to Using MT Software / Jeff Allen // Translation : the Guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2005. — Vol. 16, No 1 (69), suppl. — P. 8-12.

65. Arnold D. Why Translation is Difficult for Computers / Doug Arnold // Computers and Translation : a transl. guide / ed. by Harold Somers. — Amsterdam ; Philadelphia : J. Benjamins Publ. Co, 2003. — Chap. 8. — P. 119-142.

66. BeliaevaL. Machine Translation Methods : Text Structure and Transl. Work / LarissaBeliaeva// Intern. J. ofTransl. —2001. —Vol. 13,No 1-2. —P. 119-146.

67. Bernth A. MTranslatability / Arendse Bernth, Claudia Gdaniec // Machine Transl. —2001. —Vol. 16, No3. — P. 175-218.

68. Bowker L. Terminology Tools for Translators / Lynne Bowker // Computers and Translation : a transl. guide / ed. by Harold Somers. — Amsterdam ; Philadelphia : J. Benjamins Publ. Co, 2003. — Chap. 4. — P. 49-65.

69. Close R. A. A Reference Grammar for Students of English / R. A. Close. — London : Longman., 1975. — 342 p.

70. Conrad В. Referring and Non-Referring Phrases : a study in the use of the gerund and the infinitive / Bent Conrad. — Copenhagen. : Akademisk Forlag, 1982. — 188 p. — (Publications of the Department of English, University of Copenhagen ; vol. 11).

71. Curme G. O. A Grammar of the English Language : in 2 vol. / Gerge O. Cur-me.— Reprint of the 1958-1962 ed. publ. by D. C. Health, Boston. — Vol. 2 : Syntax. — Essex (Connecticut): Verbatim, 1979. — 616 p.

72. Dabbadie M. CESTA : the European MT evaluation campaign / Marianne Dabbadie, Widad Mustafa El Hadi, Ismail Timimi // Language Technology : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2004. — Vol. 15, No 5 (65), suppl. —P. 10-11.

73. EsselinkB. The Evolution of Localization / Bert Esselink // Localization : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2003 a. — Vol. 14, No 5 (57), suppl. — P. 4-7.

74. EsselinkB. Localization and Translation / Bert Esselink // Computers and Translation : a transl. guide / ed. by Harold Somers. — Amsterdam ; Philadelphia : J. Benjamins Publ. Co, 2003 6. — Chap. 5. — P. 67-86.

75. Experimental Comparison of MT Evaluation Methods : RED vs. BLEU / Yasuhiro Akiba et al. // Proc. of the Ninth Machine Translation Summit, New Orleans, USA, Sept. 23-27, 2003 / Intern. Assoc. for Machine Transl. — [New Orleans : s. п.], 2003. —P. 1-8.

76. Flanagan M. MT Today: Emerging Roles, New Successes / Mary Flanagan // Machine Transl. — 1997. — Vol. 12, No 1-2. — P. 25-27.

77. Frank M. Modern English : a practical reference guide / Marcella Frank. — 2nd ed. — Englewood Cliffs (New Jersey): Prentice Hall, 1993. — 402 p.

78. Freivalds J. Educating Translation Clients / John Freivalds // Translation : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2005 a. — Vol. 16, No 1 (69), suppl. — P. 22.

79. Freivalds J. Travels and Trading: a Voice of Experience / John Freivalds // Exporting : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2005 6. — Vol. 16, No 5 (73), suppl. — P. 3-9.

80. Fulford H. Translation Tools: an Exploratory Study of their Adoption by UK Freelance Translators / Heather Fulford // Machine Transl. — 2001. — Vol. 16, No 4. — P. 219-232.

81. Gamas G. Using the Bitext: a Versatile Resource : a tool well suited to the needs of transl. / Gilles Gamas // MultiLingual Computing & Technology. — 2005. — Vol. 16, No 7 (75). — P. 23-24.

82. Garcia I. TRADOS and the Evolution of Language Tools : the rise of the de facto TM standard — and its future with SDL / Ignacio Garcia, Vivian Stevenson // MultiLingual Computing & Technology. — 2005. — Vol. 16, No 7 (75). —P. 35-38.

83. GawronskaB. An MT Oriented Model of Aspect and Article Semantics / Barbara Gawronska. — Lund : Lund Univ. Press, 1993. — 246 p. — (Travaux de l'lnstitut de Linguistique de Lund ; 28).

84. Gerber L. Machine Translation — the User's Perspective / Laurie Gerber // Intern. J. of Transl. —2001 a. —Vol. 13, No 1-2, —P. 55-64.

85. Glossary I I MultiLingual : annu. resource directory : annu. editorial ind. / MultiLingual Computing, Inc. — Sandpoint (Idaho). — 2006. — P. 56-60.

86. Grady M. Syntax and Semantics of the English Verb Phrase / Michael Grady. — The Hague ; Paris : Mouton, 1970. — 84 p. — (Janua linguarium. Series practica; 112).

87. Helbich C. Controlled Authoring — Writing for Re-Use / Carl Helbich // Writing for Translation : the guide from MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 7 (83), suppl. — P. 3-6.

88. HineJ. T. (junior). Technology and the Freelance Translator / Jonathan T. Hine (junior) // Language Technology : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2002. — Vol. 13, No 7 (51), suppl. — P. 15-17.

89. HineJ. T. (junior). Writing for Translation / Jonathan T. Hine (junior) // Translation : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2003. —Vol. 14, No 1 (53), suppl. —P. 20-21.

90. HuddlestonR. Introduction to the Grammar of English / Rodney Huddleston. — Cambridge etc. : Cambridge Univ. Press, 1984. — 483 p.

91. HurstS. Solid Foundation for Efficient Translations / Sophie Hurst // Writing for Translation : the guide from MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 7 (83), suppl. —P. 7-9.

92. Hutchins W. J. Machine Translation: Past, Present, Future / W. J. Hutchins. — Chichester : E. Horwood ; New York etc. : Halsted Press, 1986. —382 p.

93. Hutchins W. J. An Introduction to Machine Translation / W. John Hutchins, Harold L. Somers. — London etc.: Academic Press, 1992 a. — 362 p.

94. Hutchins W.J. Why Computers do not Translate Better / W.John

95. Hutchins // Aslib proc. — 1992 6. — Vol. 44, No 10. — P. 351-359.160

96. Hutchins W.J. The Origins of the Translator's Workstation / John Hutchins // Machine Transl. — 1998. — Vol. 13, No 4. — P. 287-307.

97. Hutchins W. J. Machine Translation and Human Translation: in Competition or in Complementation? / John Hutchins // Intern. J. ofTransl. — 2001 a. — Vol. 13, No 1-2. —P. 5-20.

98. S. Augustin : Gardez! Verlag, 2002. — P. 159-162.161

99. Hutchins W. J. Commercial Systems : the state of the art / John Hutchins // Computers and Translation : a transl. guide / ed. by Harold Somers. — Amsterdam ; Philadelphia : J.Benjamins Publ. Co, 2003 a. — Chap. 10. — P. 161-174.

100. Hutchins W. J. The Development and Use of Machine Translation Systems and Computer-Based Translation Tools / John Hutchins // Intern. J. of Transl. — 2003 6. — Vol. 15, No 1. — P. 5-26.

101. Iverson S. Working with Translation Memory : when and how to use TM for a successful transl. project / Steve Iverson // MultiLingual Computing & Technology. — 2003. — Vol. 14, No 7 (59). — P. 35-37.

102. Jacobsson G. The Use of Gerunds and Active Participles in Modern Russian Newspapers / Goran Jacobsson. — Stockholm : Almqvist & Wiksell (distributors), 1969. — 198 p.

103. Josseliani K. Localization Models for Eastern Europe and Russia / Konstantin Josseliani // MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 6 (82). — P. 38-41.

104. Kaplan J. P. English Grammar : principles and facts / Jeffrey P. Kaplan. — Englewood Cliffs (New Jersey): Prentice Hall, 1989. — 358 p.

105. Kay M. The Proper Place of Men and Machines in Language Translation / Martin Kay // Machine Transl. — 1997. — Vol. 12, No 1-2. — P. 2-23.

106. Kilby D. Descriptive Syntax and the English Verb / David Kilby. — London etc.: Croom Helm, 1984. — 198 p.

107. KramaszD. Writing and Translation as Parallel Processes / Debra Kramasz // Writing for Translation : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2003. — Vol. 14, No 7 (59), suppl. — P. 14-18.

108. Krings H. P. Repairing Texts : empirical investigations of machine transl. post-editing processes / Hans P. Krings ; ed. by Geoffrey S. Koby ; transl. by Geoffrey S. Koby et al.. — Kent [etc.]: Kent State Univ. Press, 2001. — 635 p.

109. Lange J. Bricks and Skeletons: Some Ideas for the New Future of MAHT /f

110. Jean-Marc Lange, Eric Gaussier, Beatrice Daille I I Machine Transl. — 1997. — Vol. 12, No 1-2. —P. 39-51.

111. Langenhove G. Ch. van. On the Origin of the Gerund in English / George Ch. van Langenhove. — Gand : van Rysselberghe & Rombaut; Paris : Edouard Champion, 1925. — 132 p.

112. Langewis C. What Is Language Technology? / Chris Langewis // Language

113. Technology : the guide from MultiLingual Computing & Technology. —2002. — Vol. 13, No 7 (51), suppl. — P. 4-10.163

114. Lavie A. Significance of Recall in Automatic Metrics for MT Evaluation /

115. Alon Lavie, Kenji Sagae, Shyamsundar Jayaraman // Machine Translation:th

116. From Real Users to Research : 6 conf. of the Assoc. for Machine Transl. in the Americas, AMTA 2004, Washington, DC, USA, Sept. 28 — Oct. 2, 2004,: proc. / ed. by Robert E. Frederking, KathrynB. Taylor. — Berlin etc. : Springer, 2004. —P. 134-143.

117. Levitt G. Internet-Based Sharing of Translation Memory : new solutions that are changing transl. and localization workflows / Garry Levitt // MultiLingual Computing & Technology. — 2003. — Vol. 14, No 5 (57). — P. 38-48.

118. Levitt G. New Developments in TM Sharing : an overview of currently available solutions / Garry Levitt // MultiLingual Computing & Technology. —2004. — Vol. 15, No 7 (67). — P. 33-38.

119. LilesB. L. A Basic Grammar of Modern English / Bruce L. Liles. — Englewood Cliffs (New Jersey): Prentice-Hall, 1979. — 215 p.

120. Luther J. A Guide for Evaluating Translation Options / Jerry Luther // Translation : the guide from MultiLingual Computing & Technology. —2005. — Vol. 16, No 1 (69), suppl. — P. 13-16.

121. Machine Translation: a Knowledge-Based Approach / Sergei Nirenburg, Jaime Carbonell, Masaru Tomita, Kenneth Goodman. — San Mateo (California): M. Kaufmann Publ., 1992. — 258 p.

122. Marazzato R. An Overview of Tools / Romina Marazzato // Localization : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2005. — Vol. 16, No 7 (75), suppl. — P. 18-19.

123. MarchandH. The Categories and Types of Present-Day English Word-Formation : a synchronic-diachronic approach / Hans Marchand. — Wiesbaden : O. Harrassowitz, 1960. — 379 p.

124. Meer J. van der. Different Approaches to Machine Translation : a brief history of the development of lang. technologies / Jaap van der Meer // MultiLingual Computing & Technology. — 2005. — Vol. 16, No 3 (71). — P. 39-42.

125. Melby A. Machine Translation and Philosophy of Language / Alan Melby // Machine Transl. Rev. — 1999. — No 9. — P. 6-17.

126. NordlungG. Is Translation Quality the Real Issue? / Goran Nordlung // MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 4 (80). — P. 39-40.

127. O'Brien Sh. Methodologies for Measuring the Correlations the Correlations between Post-Editing Effort and Machine Translatability / Sharon O'Brien // Machine Transl. — 2005. — Vol. 19, No 1. —P. 37-58.

128. O'Brien Sh. Controlled Language and Post-Editing / Sharon O'Brien // Writing for Translation : the guide from MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 7 (83), suppl. —P. 17-19.

129. Phillips A. P. Is Translation Memory Worth the Investment? : webMethods' experience with two TM tool suites / Addison P. Phillips // MultiLingual Computing & Technology. — 2005. — Vol. 16, No 2 (70). — P. 50-54.

130. Pritchett B. L. Grammatical Competence and Parsing Performance / Bradley L. Pritchett. — Chicago ; London : Univ. of Chicago Press, 1992. — 192 p.

131. Robinson D. Becoming a Translator : an accelerated course / Douglas Robinson. — London ; New York : Routledge, 1997. — 330 p.

132. RudankoJ. Prepositions and Complement Clauses : a syntactic and semantic study of verbs governing prepositions and complement clauses in present-day Engl. / Juhani Rudanko. — Albany : State Univ. of New York Press, 1996. — 211 p.

133. Schaffner Ch. From «Good» to «Functionally Appropriate»: Assessing Translation Quality / Christina Schaffner // Translation and Quality / ed. by Christina Schaffner. — Clevedon England. ; Philadelphia : Multilingual Matters, 1998. —P. 1-5.

134. Schiaffino R. Developing and Using a Translation Quality Index / Riccardo Schiaffino, Franco Zearo // MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 5 (81). — P. 53-58.

135. Schulz J. A Terminology Data Bank for Translators (TEAM) / J. Schulz // Meta. — 1980. — Vol. 25, No 2. — P. 211-229.

136. ShadboltD. An Overview of Localization Tools / David Shadbolt // Localization : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2003 a. — Vol. 14, No 5 (57), suppl. — P. 8-11.

137. ShadboltD. Translation Processes and Tools / David Shadbolt // Translation : the guide from MultiLingual Computing & Technology. — 2003 6. — Vol. 14, No 1 (53), suppl. — P. 4-8.

138. Sinclair J. Foreword / John Sinclair, Rosamund Moon // Collins COBUILD Dictionary of Phrasal Verbs : over 3000 phrasal verbs / ed. in chief J. Sinclair. — Repr. — London ; Glasgow : Collins Publ., 1990. — P. IV-VI.

139. SomersH. Introduction / Harold Somers // Computers and Translation : a transl. guide / ed. by Harold Somers. — Amsterdam ; Philadelphia : J. Benjamins Publ. Co, 2003 a. — Chap. 1. — P. 1-11.

140. SomersH. The Translation Memory Systems / Harold Somers // Ibid. — Amsterdam ; Philadelphia : J. Benjamins Publ. Co, 2003 6. — Chap. 2. — P. 31-47.

141. SomersH. The Translator's Workstation / Harold Somers // Ibid. — Amsterdam; Philadelphia: J. Benjamins Publ. Co, 2003 в. — Chap. 3. — P. 13-30.

142. Streicher B. J. Writing Handbook / Bernard J. Streicher, Michael P. Kammer, Charles W. Mulligan. — 2nd ed. — Chicago : Loyola Univ. Press, 1996. — 908 p.

143. Sweet H. A New English Grammar, Logical and Historical : in 2 vol. / Henry Sweet. — Vol. 2 : Syntax. — Oxford : Clarendon Press, 1971. — 136 p.

144. Taylor K. Predicting What MT is Good for: User Judgments and Task

145. Performance / Kathryn Taylor, John White // Machine Translation and the1.formation Soup : third conf. of the Assoc. for Machine Transl. in the Americas,169

146. AMTA'98, Langhorne, PA, USA, Oct. 28-31,1998 : proc. / ed. by David Farwell, Laurie Gerber, Eduard Hovy. — Berlin etc.: Springer, 1998. — P. 364-373.

147. Ten Hacken P. Has There Been a Revolution in Machine Translation? / Pius Ten Hacken // Machine Transl. — 2001. — Vol. 16, No 1. — P. 1-19.

148. The Cambridge Grammar of the English Language / Rodney Huddleston et al.. — [Cambridge] : Cambridge Univ. Press, 2002. — 1842 p.

149. The New Webster's Grammar Guide : a complete handbook on Engl, grammar, correct usage and punctuation = Полный путеводитель по английской грамматике, синтаксису и пунктуации. — Репр. изд. New York : Career Inst., 1968.— СПб.: Атос, 1995. —247 с.

150. Towards a Dynamic Linkage of Example-Based and Rule-Based Machine Translation / Michael Carl, Cathrine Pease, Leonid L. Iomdin, Oliver Streiter // Machine Transl. — 2000. — Vol. 15, No 3. — P. 223-257.

151. Translation Memory (TM) — память переводов // Стар СПб : сайт. — СПб., 1995-2005. — Режим доступа: http://www.starspb.ru/rus/transit/tm.html (20.01.2007).

152. TunickL. Finding a Cost-Effective Translation Solution / Laraine Tunick// Translation : the guide from MultiLingual Computing & Technology.— 2003, —Vol. 14, No 1 (53), suppl. — P. 13-15.

153. Turian J. P. Evaluation of Machine Translation and its Evaluation / Joseph P. Turian, Luke Shen, I. Dan Melamed // Proc. of the Ninth Machine Translation Summit, New Orleans, USA, Sept. 23-27, 2003 / Intern. Assoc. for

154. Machine Transl. — New Orleans : s. п., 2003. — P. 386-393.170

155. Wagers L. Learning about Translation Support Tools at the 2005 ATA Conf. / Laurel Wagers // MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 1 (77). — P. 43.

156. WaGmerT. Comparative Review of Four Localization Tools : Deja Vu, MULTILIZER, MultiTrans and TRANS Suite 2000 and their various capabilities / Thomas WaGmer // MultiLingual Computing & Technology. — 2003. — Vol. 14, No 3 (55). — P. 37-43.

157. WaGmerT. PASSOLO 5 : the tool of choice for localizing .NET applications / Thomas WaGmer // MultiLingual Computing & Technology. — 2005 a. —Vol. 16, No 1 (69). —P. 16-17.

158. WaGmerT. SYSTRAN Professional Premium 5 : one of the best MT solutions available / Thomas WaGmer // MultiLingual Computing & Technology. — 2005 6. — Vol. 16, No 1 (69). — P. 17-20.

159. WaGmer T. TRADOS 7 and SDLX 2005 : a review of two major transl. tool suites with a look toward their common future / Thomas WaGmer // MultiLingual Computing & Technology. — 2005 в. — Vol. 16, No 8 (76). — P. 27-32.

160. WaBmerT. Alchemy CATALYST 6.0 : the most important upgrade in the product's history / Thomas WaBmer // MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 1 (77). —P. 28-32.

161. WeinerE. S. C. The Oxford Guide to English Usage / Compiled by E. S. C. Weiner and Andrew Delahunty. — 2nd ed. — Oxford : Clarendon Press, 1993. —306 p.

162. White J. S. How to Evaluate Machine Translation / John S. White // Computers and Translation : a transl. guide / ed. by Harold Somers. — Amsterdam ; Philadelphia : J. Benjamins Publ. Co, 2003. — Chap. 13. — P. 211-244.

163. Whitelock P. Linguistic and Computational Techniques in Machine Translation System Design / Peter Whitelock, Kieran Kilby. — 2nd ed. — London : UCL Press, 1995. — 208 p.

164. Witherington G. Translation «for Publication» vs. «for Information» / George Witherington//MultiLingual. —2006. —Vol. 17, No 5 (81). — P. 47-52.

165. Yablonsky S. Computing in Russian : an overview of the Cyrillic script, grammar and standards / Serge Yablonsky // MultiLingual Computing & Technology. — 2003. — Vol. 14, No 4 (56). — P. 22-27.

166. Zerfafi A. Comparing Basic Features of TM Tools / Angelika Zerfafi // Language Technology : the guide from MultiLingual Computing & Technology. —2002. —Vol. 13, No 7 (51), suppl. — P. 11-14.

167. Zerfafi A. PASSOLO 6 : new version / Angelika Zerfafl // MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 5 (81). — P. 22-24.

168. ZetzscheJ. Translation Memories: the Discovery of Assets : recognizing opportunities and overcoming obstacles to TM sharing / Jost Zetzsche //

169. MultiLingual Computing & Technology. — 2005. — Vol. 16, No 4 (72). — P. 43-45.

170. Zetzsche J. Translation Tools Come Full Circle / Jost Zetzsche // MultiLingual. — 2006. — Vol. 17, No 1(77). — P. 41-44.

171. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СЛОВАРЕЙ

172. Collins COBUILD Dictionary of Phrasal Verbs : over 3000 phrasal verbs / ed. in chief J. Sinclair. — Repr. — London ; Glasgow : Collins Publishers, 1990. —XX, 491 p.

173. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СПРАВОЧНЫХ ИЗДАНИЙ

174. Компания ПРОМТ : сайт. — СПб., 2003-2007. — Режим доступа: www.promt.ru (20.01.2007).

175. Словари // Rambler : информ.-поисковая система. — Пущино., 1996--2007. — Режим доступа: http://www.rambler.ru/dict/ (20.01.2007).

176. ABBYY Lingvo 12 Электронный ресурс. : «англ. версия» : 50 словарей, 2,5 млн. слов. ст. // ABBYY Lingvo software house : [сайт]. — [M., 2006--2007]. — Режим доступа: http://www.lingvo.ru/english/ (17.01.2007).

177. EAGLES : Expert Advisory Group on Language Engineering Standards: site.— Pisa, [1996-2007]. Mode of access: http://www.ilc.cnr.it/EAGLES96/home.html (20.01.2007).

178. PROMT Standard 7.0 Электронный ресурс. // Программы-переводчики и словари PROMT / Компания ПРОМТ. — СПб., 2003-2007. — Режим доступа: http://standard.promt-translator.ru/ (20.01.2007).