Курсовая работа: Взаимодействие математики и языкознания
Однако работы по машинному переводу этого периода, называемого «классическим», представляют собой скорее теоретический, нежели практический интерес. Экономически эффективные системы машинного перевода стали создаваться только в восьмидесятые годы прошлого века. Об этом я расскажу позже, в разделе 2.1, «Машинный перевод».
К 1960-м – 70-м годам относятся глубокие теоретические разработки, использующие методы теории множеств и математической логики, такие, как теория поля и теория нечётких множеств.
Автором теории поля в лингвистике был советский поэт, переводчик и лингвист В.Г. Адмони. Свою теорию он изначально разрабатывал на основе немецкого языка. У Адмони понятие «поле» обозначает произвольное непустое множество языковых элементов (например, «лексическое поле», «семантическое поле»).
Структура поля неоднородна: оно состоит из ядра, элементы которого обладают полным набором признаков, определяющих множество, и периферии, элементы которой могут обладать как признаками данного множества (не всеми), так и соседних. Приведу пример, иллюстрирующий данное высказывание: скажем, в английском языке поле сложных слов («day-dream» – «мечтать» трудноотделимо от поля словосочетаний («tear gas» – «слезоточивый газ»).
С теорией поля тесно связана уже упомянутая выше теория нечётких множеств. В СССР её обоснованием занимались лингвисты В.Г. Адмони, И.П. Иванова, Г.Г. Поченцов, однако её родоначальником был американский математик Л.Заде, в 1965 году выпустивший статью «Fuzzy Logic». Давая математическое обоснование теории нечётких множеств, Заде рассматривал их на лингвистическом материале.
В этой теории речь идёт уже не столько о принадлежности элементов к данному множеству (АÎа), сколько о степени этой принадлежности (mАÎа), так как периферийные элементы могут в той или иной мере принадлежать нескольким полям. Заде (Лофти-заде) был выходцем из Азербайджана, до 12 лет имел практику общения на четырех языках - азербайджанском, русском, английском и персидском - и пользовался тремя различными алфавитами: кириллицей, латинским, арабским. Когда ученого спрашивают, что общего между теорией нечетких множеств и лингвистикой, он не отрицает этой связи, но уточняет: «Я не уверен, что изучение этих языков оказало большое влияние на мое мышление. Если это и имело место, то разве что подсознательно». В юности Заде учился в Тегеране в пресвитерианской школе, а после Второй мировой войны эмигрировал в США. «Вопрос не в том, являюсь ли я американцем, русским, азербайджанцем или кем-то еще, - сказал он в одной из бесед, - я сформирован всеми этими культурами и народами и чувствую себя достаточно комфортабельно среди каждого из них» [34, c.13]. В этих словах есть нечто родственное тому, что характеризует теорию нечетких множеств – отход от однозначных определений и резких категорий.
В нашей стране в 70е переводятся и изучаются труды западных лингвистов ХХ века. И.А. Мельчук перевёл на русский язык сочинения Н. Хомского. Н.А. Слюсарева в своей книге «Теория Ф. де Соссюра в свете современной лингвистики» связывает постулаты соссюровского учения с актуальными проблемами лингвистики 70-х. Намечается тенденция к дальнейшей математизации лингвистики. В ведущих отечественных вузахидёт подготовка кадров по специальности «Математическая (теоретическая, прикладная) лингвистика». В это же время на Западе происходит резкий скачок в развитии вычислительной техники, для чего требуются всё более новые лингвистические основы.
В 1980-е годы профессор Института востоковедения АН Ю.К. Лекомцев, занимаясь анализом языка лингвистики через анализ схем, таблиц и других видов записи, используемых в лингвистических описаниях, рассматривает математические системы, пригодные для этих целей (в основном – системы матричной алгебры).
Таким образом, на протяжении всего ХХ века шло сближение точных и гуманитарных наук. Взаимодействие математики с лингвистикой всё чаще находило практическое применение. Об этом – в следующей главе.
Глава 2. Отдельные примеры использования математики в лингвистике
2.1 Машинный перевод
Идея перевода с одного языка на другой при помощи универсального механизма возникла несколькими веками раньше, чем начались первые разработки в этой области – ещё в 1649 году Рене Декарт предложил идею языка, в котором эквивалентные идеи разных языков выражались бы одним символом. Первые попытки осуществить эту идею в 1930-40е, начало теоретических разработок в середине века, усовершенствование систем перевода при помощи техники в 1970-80е, бурное развитие переводческой техники в последнее десятилетие – таковы этапы развития машинного перевода как отрасли. Именно из работ по машинному переводу выросла компьютерная лингвистика как наука.
С развитием вычислительной техники в конце 70х – начале 80х исследователи задались более реалистичными и экономически выгодными целями – машина становилась не конкурентом ( как предполагалось раньше), а помощником человека-переводчика. Машинный перевод перестаёт служить исключительно военным задачам (все советские и американские изобретения и исследования, ориентированные, в первую очередь, на русский и английский языки, в той или иной мере способствовали «холодной войне»). В 1978 году слова естественного языка были переданы в объединённой сети Arpa, шестью годами позже в США появились первые программы перевода для микрокомпьютеров.
В 70е Комиссия Европейских Общин покупает англо-французскую версию компьютерного переводчика Systran, заказывая также франко-аглийскую и итало-английскую версии, и систему перевода с русского на английский, использовавшуюся американскими Вооружёнными Силами. Так были заложены основы проекта EUROTRA.
О возрождении машинного перевода в 70-80-е гг. свидетельствуют следующие факты: Комиссия Европейских общин (CEC) покупает англо-французскую версию Systran, а также систему перевода с русского на английский (последняя развивалась после доклада ALPAC и продолжала использоваться ВВС США и НАСА); кроме того, CEC заказывает разработку франко-английской и итало-английской версий. Одновременно происходит быстрое расширение деятельности по созданию систем машинного перевода в Японии; в США Панамериканская организация здравоохранения (PAHO) заказывает разработку испано-английского направления (система SPANAM); ВВС США финансируют разработку системы машинного перевода в Лингвистическом исследовательском центре при Техасском университете в Остине; группа TAUM в Канаде достигает заметных успехов в разработке своей системы METEO (для перевода метеорологических сводок). Целый ряд проектов, начатых в 70-80-е гг. впоследствии развились в полноценные коммерческие системы.
За период 1978-93 в США на исследования в области машинного перевода истрачено 20 миллионов долларов, в Европе - 70 миллионов, в Японии - 200 миллионов.
Одной из новых разработок стала технология TM (translation memory), работающая по принципу накопления: в процессе перевода сохраняется исходный сегмент (предложение) и его перевод, в результате чего образуется лингвистическая база данных; если идентичный или подобный исходному сегмент обнаруживается в