Экспертная система поддержки перевода
В данной статье приводятся результаты экспериментальной реализации морфологического процессора в составе экспертной системы поддержки перевода, представляющей собой экспериментальную двуязычную систему МП с английского языка на азербайджанский. Дается программное описание автоматического словаря...
Gespeichert in:
| Datum: | 2009 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2009
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7797 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Экспертная система поддержки перевода / З.Ю. Кулиева // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 87-93. — Бібліогр.: 2 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859596667149352960 |
|---|---|
| author | Кулиева, З.Ю. |
| author_facet | Кулиева, З.Ю. |
| citation_txt | Экспертная система поддержки перевода / З.Ю. Кулиева // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 87-93. — Бібліогр.: 2 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | В данной статье приводятся результаты экспериментальной реализации морфологического процессора в
составе экспертной системы поддержки перевода, представляющей собой экспериментальную
двуязычную систему МП с английского языка на азербайджанский. Дается программное описание
автоматического словаря как основного элемента ЭСПП и взаимодействие автоматического словаря
с базой знаний системы. Представлена методика составления продукционных правил базы знаний,
основанная на сочетаемости слов друг с другом в процессе образования их грамматических форм.
In the article there are shown the results of experimental realization of morphological processor within
translation support expert system which represents experimental bilingual MT system from English into
Azerbaijani. Program description of automatic dictionary as a basic element of translation support expert
system and interaction of automatic dictionary with knowledge base of the system are shown herein.
Compiling methods of generative rules based on the combinability principle of words with each other in the
process of their grammatical forms generation are represented.
|
| first_indexed | 2025-11-27T22:21:24Z |
| format | Article |
| fulltext |
«Штучний інтелект» 1’2009 87
2К
УДК 004.89:004.93
З.Ю. Кулиева
Институт информационных технологий НАН Азербайджана, г. Баку, Азербайджан
depart15@iit.ab.az
Экспертная система поддержки перевода
В данной статье приводятся результаты экспериментальной реализации морфологического процессора в
составе экспертной системы поддержки перевода, представляющей собой экспериментальную
двуязычную систему МП с английского языка на азербайджанский. Дается программное описание
автоматического словаря как основного элемента ЭСПП и взаимодействие автоматического словаря
с базой знаний системы. Представлена методика составления продукционных правил базы знаний,
основанная на сочетаемости слов друг с другом в процессе образования их грамматических форм.
Экспертные системы в обработке
лингвистических знаний
Современные представления о морфологии в теоретическом языкознании, опираю-
щиеся на теорию интерпретации, на типологию, на огромный фактический материал
конкретных языков, создают фундамент для построения систем морфологических знаний.
Такие системы не только накапливают информацию о языке в некотором внутреннем
формате, но и используют ее для распознавания и синтеза текстов (в режиме верифи-
кации). Усовершенствование редакторов текста для конкретного языка тогда можно
рассматривать как результат такой оптимизации этих систем, когда из всего богатства
универсальных средств отбираются только процедуры и параметры, существенные для
конкретного языка. Как известно для сбора, хранения и обработки информации больших
объектов данных наиболее распространенной технологией являются базы данных (БД),
однако последние не позволяют структурировать хранящиеся в них данные на основе
тех отношений, которые существуют между фактами непосредственно в реальной среде.
Причем эти отношения должны отражать существенные связи объекта, т.е. позво-
ляет лингвисту на основе своих обновленных сведений давать анализ произвольному
выражению объектного языка и синтезировать – при необходимости – словоформы
конкретной лексемы, коль скоро задан требуемый набор грамматических категорий.
ЭС, являясь крупным достижением современной вычислительной техники и мето-
дов искусственного интеллекта, представляет собой специализированную компьютерную
систему, способную к накоплению и обобщению опыта высококвалифицированных
экспертов, и моделирует рассуждения последних в некоторой определенной области,
используя для этого базу знаний (БЗ), содержащую факты и правила из этой области
и некоторую процедуру логического вывода. В последние годы разработка эксперт-
ных систем, содержащих различные знания о языке, нашла широкое распространение.
Так, например, можно отметить экспертную систему машинного перевода, основан-
ную на базе морфологических и синтаксических знаний, разработанную на основе
двухуровневой модели [1], позволяющую без дополнительного программирования
создавать описания морфологической структуры естественного языка и списки про-
цедур. Последняя дает возможность использовать морфологические процедуры в при-
Кулиева З.Ю.
«Искусственный интеллект» 1’2009 88
2К
кладных программах на языках Си, Пролог и др. Далее представляет интерес ЭС
морфологических знаний, позволяющая провести морфологическую интерпретацию
текста (истолкование словоформ), на основе постоянно обновляющихся знаний.
Экспериментальная реализация морфологического процессора выполнена в
Институте Информационных технологий при НАНА в виде двухуровневой модели
английского и азербайджанского языков. Реализация для некоторых других языков
потребует введения в исходную модель дополнительных возможностей. Для данной
пары языков на данном этапе в рамках экспертной системы поддержки перевода (ЭСПП)
довершены описания отдельных подсистем морфологического строя, такие, как сис-
темы главных частей речи в сочетании с предлогами, частицами, вспомогательными
элементами.
Структура ЭСПП
ЭСПП реализована на базе программы Delphi 7, применяемой для создания сис-
тем управления базами данных и знаний. Данная экспертная система работает в двух
режимах: перевода фразы (словосочетаний на основе морфосинтаксического анализа
и пословного перевода, базирующегося только на морфологическом анализе). Второй
режим используется как аварийное средство, когда нельзя построить синтаксическую
структуру и выполнить перевод в полном режиме. Объем словаря в реализованной
версии составляет 2000 входов на каждый язык в словаре комбинированного типа.
Для реализации морфосинтаксического анализа написан комплекс программ,
включающий морфосинтаксический анализатор, позволяющий описывать грамматичес-
кую информацию. Создан перечень морфосинтаксических и семантических признаков
для пересекающихся классификаций языка; информация о признаках включена в
словарные статьи комбинированного словаря английского/азербайджанского языков.
ЭСПП является системой поддержки обучения и перевода на основе базы знаний.
База знаний создана для конкретной предметной области, с включением в словарь слов
нейтральной лексики. Система включает в свой состав различные объекты и связы-
вающие их правила. Первоначальное создание словаря на основе нейтральной лексики
необходимо для проверки работы морфонематических, морфологических и синтаксичес-
ких правил. При определенных параметрах, таких, как вполне определенная техническая
тематика, поверхностный словарь и поверхностно структурная грамматика, использование
анализатора может повысить эффективное обучение перевода, одновременно пред-
ставляющие возможноcть обучения выбранным рабочим языкам.
ЭСПП работает в настоящее время в экспериментальном режиме, и в связи с
этим ее можно охарактеризовать как экспериментальную двуязычную систему МП,
которая использует полную морфологию и поверхностный синтаксис рабочих языков.
Процесс перевода с одного языка на другой сводится к преодолению расхож-
дений между языками. В ЭСПП межязыковые расхождения частично снимаются на
каждом из этапов анализа, и в основном на этапе трансфера. Трудность преодоления
расхождений обусловлена тем, что между значимыми элементами английского и азер-
байджанского языков трудно найти взаимное соответствие. Одни и те же близкие
значения могут кодироваться различными средствами – морфологическими, лексичес-
кими и синтаксическими.
Например, расхождение в переводе идиоматических выражений, которыми за-
полнен лексикон английского языка «when in Austria» – будучи в Австрии, или же
«the weather permitting» – если погода позволит.
Экспертная система поддержки перевода
«Штучний інтелект» 1’2009 89
2К
ЭСПП представляет собой языковую модель переводных соответствий, работающую
на основе трансформационной грамматики с элементами грамматики непосредственно
составляющих и конечных автоматов. Хотя, как было указано выше, лингвистическое
обеспечение ЭСПП логически отделено от алгоритмов, рассматривать его удобно в
алгоритмическом порядке, то есть в порядке включения его отдельных компонентов
в процессе перевода.
АС как база данных и один из основных
компонентов ЭСПП
Автоматический словарь в составе экспертной системы представляет собой
хранилище информации, используемое для обработки текста на основе знаний, пред-
ставленных в виде трансформационных правил распознавания и порождения грам-
матических, фонетических и семантических явлений языка.
Автоматический бинарный словарь разрабатывается как часть интегрирован-
ной системы перевода и используется для выполнения следующих задач:
служит основным инструментом поиска (установления) лексических переводных
эквивалентов в ЭСПП;
для работы в диалоговом режиме словарь интегрирован в общую лексикографи-
ческую базу ЭСПП и является основной информативно-справочной базой;
в ЭСПП, как в одной из систем автоматической обработки текста, АС служит источни-
ком грамматической информации, необходимой для работы алгоритмов автоматического
морфологического и синтаксического анализов, а также для работы алгоритмов лем-
матизации и правил базы знаний. Последние обеспечивают работу словаря при выпол-
нении любой из названных функций в любой парадигматической формой слова.
В табл. 1 приводится краткое программное описание АС в ЭСПП по следую-
щим критериям:
Таблица 1 – Программное описание АС в ЭСПП
Критерий Описание
Тип словаря Автоматический двуязычный словарь в экспертной сис-
теме машинного перевода
Рабочая среда Delphi 7 Studio, Borland
Установка программы Программа установки словаря предоставляет режим
установки на локальный диск
Языки, входящие в состав
системы
В состав системы входит англо-азербайджанский словарь
Возможности поиска пере-
водов
Предусматриваются следующие возможности поиска
переводов: морфологический (для любой формы слова
и запросы, в соответствии с имеющимися лексико-грам-
матическими данными )
Возможность работы с не-
которыми тематиками
В состав системы входит единый словарь, из которого
на экран выдаются оптимальные переводы
Ввод новых словарных ста-
тей
Новые словарные статьи вводятся либо вручную, либо
из текстового файла в режиме импорта
Метод поиска в словаре Морфологический и синтаксический анализ текста ори-
гинала, использование переводного словаря и словаря
исключений
Кулиева З.Ю.
«Искусственный интеллект» 1’2009 90
2К
Наличие словарной статьи Информация в словаре структурирована в виде сло-
варных статей, каждая из которых содержит оригинал,
перевод, грамматическую информацию
Разграничение однонаправ-
ленных словарных статей
Словарная статья может быть доступна при переводе с
английского на азербайджанский язык
Использование
лингвистической схемы при
обработке запроса
Производится для всех статей в словаре как для пере-
водного, так и для словаря исключений
Работа с фразами (морфо-
логическая обработка и пе-
ревод)
Производится морфосинтаксическая обработка фраз
Выделение различных пере-
водов на экране
Переводы разделяются в меню по частям речи, зна-
чениям и по фразам
Результаты работы про-
граммы
На выходе может быть получен построчный перевод
текста запроса
Наличие дополнительных
полей
В любую статью можно ввести комментарии и при-
меры
Удобное и быстрое попол-
нение словаря
Добавление новой словарной статьи может проис-
ходить автоматически и обеспечивает последующую
доступность статьи во всех режимах поиска
Количество пополняемых
морфологических классов
для английского языка
Система позволяет осуществлять ввод словоформ по
65 различным типам склонений и спряжений англий-
ского языка, включая некоторые виды исключений
Количество пополняемых
морфологических классов
для азербайджанского языка
Система содержит 70 классов азербайджанского языка,
включая классы с чередованием, выпадением гласных и т.д.
Возможность добавления
словаря исключений
Существует возможность включения списков исключе-
ний (например, неправильных глаголов)
Автоматическое указание
названия части речи в ме-
ню переводов
Название части речи выводится после морфологичес-
кого анализа
Возможность пропуска не-
переводимого слова из текс-
та запроса
При формировании построчного перевода неизвестные
системе слова пропускаются
Максимальное число обра-
батываемых слов во фразе
Фразы из 2-значимых слов
Общее количество словар-
ных входов
Общее количество статей по всем тематикам более 2000
Количество статей общей
лексики
1500 словарных статей
Объем словаря на жестком
диске
170 Кб
Предпосылки для дальней-
шего усовершенствования
словаря
Формирование построчного перевода текста запроса,
возможность просмотра всех фраз в словаре, содержащих
данное слово, увеличения объема словаря, применение
дополнительных тематик
Экспертная система поддержки перевода
«Штучний інтелект» 1’2009 91
2К
База знаний ЭСПП
База знаний содержит информацию, необходимую для решения задач требуемого
типа, в виде правил и фактов. Механизм вывода представляет собой общий алгоритм
решения задач, реализуемый, как правило, в виде интерпретатора. Применение его к
базе знаний о конкретной предметной области, задаваемой экспертом, и к данным о
текущей ситуации, задаваемой пользователем, дает решение требуемой задачи.
Интерфейс с пользователем предназначен для взаимодействия с ним во время реше-
ния задачи, и в зависимости от типа задачи, может использовать средства анализа
фраз на естественном языке, выбора меню, графического ввода и вывода.
При создании ЭСПП необходимо учитывать следующие аспекты хранения и
переработки знаний:
содержание знаний;
репрезентация знаний, форма хранения, предназначенная для эффективного поиска,
переупорядочения и модифицирования;
формализация объектного знания (в нашем случае – формализация знаний о языке-
объекте);
переработка текстов как последовательности слов;
интерпретация синтаксических структур и перевод их в лексическое представ-
ление при учете контекста;
представление знаний внутри самой системы;
разработка вспомогательных средств для формализации, хранения и поиска знаний
при обработке показаний экспертов.
База знаний осуществляет работу механизма ЭСПП на основе трансформационной
(порождающей) грамматики, представляющей собой систему правил, эксперимен-
тальным образом приписывающую предложениям структурные описания.
Любая трансформационная грамматика имеет в своем составе морфосинтак-
сический, морфонологический и семантический компонент. Морфосинтаксический
компонент определяет бесконечное множество абстрактных формальных объектов,
каждый из которых включает в себя всю информацию, существенную для одной
интерпретации конкретного предложения.
Морфонологический компонент определяет фонетическую форму предложения,
порождаемого синтаксическими правилами. Он соотносит структуру, порождаемую
синтаксическим компонентом, с фонетически репрезентированным сигналом. Семан-
тический компонент определяет семантическую интерпретацию предложения. Он соот-
носит структуру, порождаемую морфосинтаксическим компонентом, с определенной
семантической репрезентацией.
Следовательно, морфосинтаксический компонент грамматики должен указывать
для каждого предложения глубинную структуру, обусловливающую его семантичес-
кую интерпретацию и поверхностную структуру, которая определяет его фонетическую
интерпретацию.
Основополагающей идеей трансформационной грамматики является идея о
том, что поверхностная структура задается неоднократным применением определенных
формальных операций, называемых «грамматическими трансформациями», к объектам
элементарного вида. База морфосинтаксического компонента – система правил,
порождающая конечное множество базовых цепочек, каждое из которых имеет
связанное о ней структурное описание, называется базовым показателем структуры
Кулиева З.Ю.
«Искусственный интеллект» 1’2009 92
2К
составляющего. Эти базовые показатели являются элементарными единицами, состав-
ляющими глубинные структуры. В основе предложения лежит последовательность
базовых показателей, каждый из которых порождается базой синтаксического ком-
понента. Общий смысл предложения зависит не только от смысла его слов, но и от
синтаксической структуры предложения. Синтаксическая структура предложения –
это совокупность сведений о связях между его словами и словосочетаниями.
Виды правил базы знаний ЭСПП
В качестве единиц хранения – «элементарных знаний» – выступают не только
декларативные сведения, но и меняющиеся от эксперта к эксперту предписания –
продукционные правила, что делать при том или ином состоянии обследуемого объекта.
Задача лингвиста – формулировка лингвистических правил – правил языка и речи.
Моделирование лингвистических правил как базового набора предопределяет соот-
ветствующую архитектуру экспертной системы.
В исследовании составление правил базы знаний основывается на методике
сочетаемости слов друг с другом в процессе образования их грамматических форм,
иными словами распознавание тех или иных грамматических форм слов в предложении
и выявление их морфологической и синтаксико-семантической принадлежности
возможно осуществить в рамках сочетаний этих словоформ друг с другом. Синтак-
сическое разделение предложения на словосочетания с внутренними подчинительными
связями, редко согласованием и примыканием предопределяет работу синтаксического
блока анализа.
Знания ЭСПП представлены набором продукционных правил, каждое из кото-
рых состоит из: антецедента (условия) и консеквента (результата) [2]. На простом
языке пользователя правило состоит из правой и левой части. Знания ЭСПП пред-
ставляют собой комплекс правил унификационной грамматики, которая включает в
свой состав элементы грамматик разных видов, таких, как: контекстно-свободная
грамматика (КСГ), обеспечивающая морфологический анализ и синтез и являющаяся
основой анализаторов, цепочечная грамматика (ЦГ) и грамматика непосредственно
составляющих (ГНС), обеспечивающие синтаксический анализ и синтез.
Так, элементы КСГ формализуют описание языковой модели как формальной
грамматики с конечным числом состояний. Элементы ЦГ фиксируют порядок следо-
вания объектов цепочки формально-языковой модели, то есть линейные структуры
предложения формальной языковой модели, заданные в терминах грамматических
классов слов. В ЭСПП применяется стратегия анализа «слева направо»: перебор слов,
проверка условий, наличие или отсутствие изменений по условиям и добавление
недостающих элементов формально представляют собой компьютерную реализацию
грамматики с конечным числом состояний или КСГ, построенной на ЦГ. В базе знаний
системы ЭСПП синтаксическая структура предложения может быть представлена:
1) деревом синтаксического согласования или подчинения линейных узлов, т.е.
слова в предложении находятся в несимметричных отношениях друг к другу (одни
слова подчиняют себе другие), а формальное подчинение состоит в том, что одно
слово определяет грамматическую форму другого;
2) деревом синтаксического подчинения или просто деревом подчинения, задан-
ным на множестве словоформ предложения.
Экспертная система поддержки перевода
«Штучний інтелект» 1’2009 93
2К
С учетом морфосинтаксических и семантических признаков английского и азер-
байджанского языков правила в базе знаний представлены следующими видами
сочетаемости:
существительное в им.п. + существительное в притяжательном падеже (категория
принадлежности);
предлог + артикль + существительное;
предлог + существительное (падежные эквиваленты в азербайджанском языке);
существительное + to be (категория сказуемости существительных);
существительное + ед.ч/мн.ч + глагол (временные формы глагола страдательного и
действительного залога).
Собственно-синтаксические правила разделяются на именную, предложную и
глагольную группы. В формальном описании правила можно разделить на:
правила распознавания;
правила порождения;
правила подстановки.
Разработанная экспертная система поддержки перевода (ЭСПП) обладает сле-
дующими особенностями:
1) ориентирована на конкретную область экспертизы, в данном случае на пере-
вод текстов с английского языка на азербайджанский язык;
2) способна делать выводы из посылок: четко сформулированные условия пра-
вил предопределяют качества, присущие конечным автоматам;
3) способна пополняться по ходу и в результате работы, охватывая все более
широкие наборы знаний;
4) основана на наборе правил, в том числе – на практических правилах, форму-
лируемых экспертом-человеком;
5) обладает практической ценностью.
Литература
1. Гельбух А.Ф. Эффективно реализуемая модель морфологии флективного естественного языка: Автореф.
дис… к.ф.н. / АНРФ., ВИНИТИ. – М.,1994.
2. Демьянков В.З. Морфологическая интерпретация текста и ее моделирование. – Из-во Московского
университета, 1994. – Режим доступа: http://www.infolex.ru.
Z.Y. Kuliyeva
Translation Support Expert System
In the article there are shown the results of experimental realization of morphological processor within
translation support expert system which represents experimental bilingual MT system from English into
Azerbaijani. Program description of automatic dictionary as a basic element of translation support expert
system and interaction of automatic dictionary with knowledge base of the system are shown herein.
Compiling methods of generative rules based on the combinability principle of words with each other in the
process of their grammatical forms generation are represented.
Статья поступила в редакцию 18.07.2008.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-7797 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-27T22:21:24Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Кулиева, З.Ю. 2010-04-13T12:05:42Z 2010-04-13T12:05:42Z 2009 Экспертная система поддержки перевода / З.Ю. Кулиева // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 87-93. — Бібліогр.: 2 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7797 004.89:004.93 В данной статье приводятся результаты экспериментальной реализации морфологического процессора в составе экспертной системы поддержки перевода, представляющей собой экспериментальную двуязычную систему МП с английского языка на азербайджанский. Дается программное описание автоматического словаря как основного элемента ЭСПП и взаимодействие автоматического словаря с базой знаний системы. Представлена методика составления продукционных правил базы знаний, основанная на сочетаемости слов друг с другом в процессе образования их грамматических форм. In the article there are shown the results of experimental realization of morphological processor within translation support expert system which represents experimental bilingual MT system from English into Azerbaijani. Program description of automatic dictionary as a basic element of translation support expert system and interaction of automatic dictionary with knowledge base of the system are shown herein. Compiling methods of generative rules based on the combinability principle of words with each other in the process of their grammatical forms generation are represented. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Обучающие и экспертные системы Экспертная система поддержки перевода Translation Support Expert System Article published earlier |
| spellingShingle | Экспертная система поддержки перевода Кулиева, З.Ю. Обучающие и экспертные системы |
| title | Экспертная система поддержки перевода |
| title_alt | Translation Support Expert System |
| title_full | Экспертная система поддержки перевода |
| title_fullStr | Экспертная система поддержки перевода |
| title_full_unstemmed | Экспертная система поддержки перевода |
| title_short | Экспертная система поддержки перевода |
| title_sort | экспертная система поддержки перевода |
| topic | Обучающие и экспертные системы |
| topic_facet | Обучающие и экспертные системы |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7797 |
| work_keys_str_mv | AT kulievazû ékspertnaâsistemapodderžkiperevoda AT kulievazû translationsupportexpertsystem |