В умовах бурхливого технічного прогресу, значна частина інформації перейшла з паперового в електронний вигляд. Так її простіше зберігати, передавати та використовувати. Це стосується і літератури, як художньої, так і наукової. За кордоном створюється велика кількість статей, журналів і т. ін., зрозуміти зміст яких людині, без знання відповідної мови, просто неможливо.
Метою цієї системи було створення швидкого перекладу різноманітних текстів, в першу чергу, технічної спрямованості, з німецької мови на українську, з можливістю подальшого її розширення іншими мовами.
В якості метода перекладу було обрано прямий метод перекладу. При прямому перекладі обидва речення (і те, що перекладається, і перекладене) мають одну й ту ж структуру та порядок слів. Дослівний переклад не являється повним та найбільш точним, але він розкриває зміст кожного речення і допомагає перекладачу правильно та швидко зрозуміти його суть.
Крім того, системи, що використовують метод прямого перекладу, мають свої переваги:
– відносна простота;
– висока швидкість роботи;
– невибагливість до системних ресурсів.
На даний момент яскравих представників систем дослівного перекладу на ринку немає, тому в даному випадку зручніше створювати нову систему під конкретну задачу.
Система складається з двох основних частин: електронний словник та автоматизований електронний перекладач, та однієї допоміжної частини для підтримки та різноманітних налаштувань.
Кожне введене слово зберігається у спеціальний файл – базу даних, з якою система працює надалі. В якості бази даних для системи обрано SQLite. Вона має багато переваг над своїми аналогами: простота використання, відсутність необхідності налаштування сервера керування базою даних, відкрита ліцензія, кросплатформенність, безпека та ін.
Розроблена база даних містить наступні таблиці:
– languages – таблиця з мовами, що використовуються;
– knowledges – таблиця галузей
– groups та students – таблиці груп та студентів, що заповнюють базу даних;
– partsOfSpeech – таблиця частин мови;
– words – таблиця слів;
– wordForms – таблиця, в якій містяться всі форм, в яких може перебувати слово що перекладається;
– wordFormsTableStruct – службова таблиця, що містить структуру форм слів для кожної частини мови;
– translations – таблиця перекладених слів;
– links – таблиця зв’язків між словами з різних мов.
Зв’язки між цими таблицями зображено на рисунку 1.
Для перекладу окремого слова з однієї мови на іншу використовується наступний запит до бази даних:
select R.name,K.name
from (
select T.name, KN_ID from translations as T
join (
links as L
left join (
select distinct W.id,W.knowledge_id AS KN_ID
from words as W
left join
wordForms as F
on W.id=F.word_id
where W.language_id=? AND ? in (W.name,F.name)
) AS WF
on L.word_id=WF.id
) as N
on T.id=N.translation_id
where T.language_id=?
) as R
join
knowledges as K
on K.id=R.KN_ID
Рисунок 1 – Структура бази даних системи
В якості параметрів до запиту необхідно передати мову, з якої перекладається слово (W.language_id=?), безпосередньо саме слово
(AND ? in (W.name,F.name)), а також мову, в якій потрібно знайти відповідник (T.language_id=?).
Результатом виконання цього запиту буде таблиця, першим стовбцем якої буде переклад шуканого слова в обраній мові, а другим – назва галузі, в якій воно використовується.
Переклад текстів дещо відрізняється від перекладу окремих слів. Розглянемо алгоритм роботи системи під час перекладу тексту:
-
В тексті відбувається пошук розділових знаків, що вказують на кінець речення (крапка, знаки питання та оклику, крапка з комою);
-
Текст розбивається на частини, що знаходяться між знайденими символами – таким чином суцільний текст перетворюється у набір окремих речень;
-
В кожному з отриманих речень відбувається пошук всіх інших розділових знаків (кома, двокрапка, дефіс, тире, лапки, дужки і т. ін.);
-
Аналогічно п.2, кожне речення розбивається на окремі слова, що містяться між знайденими розділовими знаками;
-
Серед знайдених слів відкидаються ті, що не впливають на загальний зміст речення (наприклад, артиклі);
-
З усіх інших слів, що залишилися, формується параметр для основного запиту в базу даних (для кожного речення окремо);
-
Для кожного речення відбувається запит до бази даних з відповідним параметром; результатом цього запиту буде таблиця з варіантами перекладу кожного слова з відповідного речення, що містяться в базі, а також галузь, до якої воно відноситься;
-
В кожному реченні відбувається заміна вихідних слів на їх відповідники з іншої мови,
-
Всі речення об’єднуються в цілісний текст, відповідно до початкового тексту, який видається користувачу для подальшої обробки.
Для перекладу кожного речення з тексту з однієї мови на іншу використовується наступний запит до бази даних:
select wNAME,TRANSLATION,KKK.name as KNOW
from (
((select WT.translation_id as TID,WT.name as wNAME,WT.id as WID
from (
(select id,name
from words
union
select word_id,name
from wordForms) as W
join
links as L
on W.id=L.word_id ) as WT
where ” + words + “
group by WT.translation_id ) as WTL
join
(select id, name as TRANSLATION, language_id as LangOut
from translations
where language_id=” + str_langOut + “) as TR
on WTL.TID=TR.id ) as BLA
join (
select language_id as LangInp, id,knowledge_id as Know
from words
where LangInp=” + str_langIn + “) as WRD
on WRD.id=BLA.WID) AS RES
join
knowledges as KKK
on KKK.id=RES.Know
group by RES.Know,RES.TRANSLATION”
Запит використовує наступні змінні в якості параметрів:
str_langIn – мова, з якої відбується переклад;
str_langOut – мова, в якій потрібно знайти відповідник;
words – спеціальний рядок з усіма словами з речення, що необхідно перекласти. Він формується у циклі наступним чином:
if (!words.Equals(“”))
words += ” OR “;
words += “WT.name LIKE ‘% “+st+”‘ OR WT.name LIKE”+”‘”+st+”‘”,
де st – шукане слово на кожній ітерації циклу.
Після виконання системою перекладу, користувач може вільно обробляти та редагувати отриманий текст з метою покращення якості та подальшого його використання.
Библиографический список
-
Mike Owens. The Definitive Guide to SQLite. – 2 edition. – Apress, 2010. –368 pages.
-
Bell Roger T. Translation and Translating: Theory and Practice / Roger T. Bell. – New-York: Longman, 1991. –298p.
-
Карабан В. Переклад англійської наукової і технічної літератури : Граматичні труднощі, лексичні, термінологічні та жанрово-стилістичні проблеми. –4-е вид., виправлене. – Вінниця: Нова книга, 2004. –574 с.
-
Анисимов В. Компьютерная лингвистика для всех: Мифы. Алгоритмы. Язык. К.: Наукова думка, 1991. – 208 с.
-
Кулагина О. С. Исследования по машинному переводу. – М.: Наука, 1979. – 320 с.
Количество просмотров публикации: Please wait