WikiSort.ru - Не сортированное

Для улучшения этой статьи желательно: Найти и оформить в виде сносок ссылки на независимые авторитетные источники, подтверждающие написанное.

Стиль этой статьи неэнциклопедичен или нарушает нормы русского языка. Статью следует исправить согласно стилистическим правилам Википедии.

Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей.

Эта статья или раздел нуждается в переработке. Пожалуйста, улучшите статью в соответствии с правилами написания статей.

Машинный перевод на основе правил (Rule-Based Machine Translation) — общий термин, который обозначает системы машинного перевода на основе лингвистической информации об исходном и переводном языках.^{[источник не указан 2131 день]} Они состоят из двуязычных словарей и грамматик, охватывающих основные семантические, морфологические, синтаксические закономерности каждого языка. Такой подход к машинному переводу еще называют классическим. На основе этих данных исходный текст последовательно, по предложениям, преобразуется в текст перевода. Эти системы противопоставляют системам машинного перевода, которые основаны на примерах. Принцип работы таких систем — связь структуры входного и выходного предложения.

RBMT системы делятся на три группы:^{[источник не указан 2131 день]}

• системы пословного перевода;
• трансферные системы (Transfer) — преобразуют структуры входного языка в грамматические конструкции выходного языка;
• интерлингвистические системы (Interlingua)- промежуточный язык описания смысла.

Основным достоинством систем на основе трансфера является высокая полнота охвата текстов при приемлемом уровне качества перевода, а также низкий уровень затрат на первичную разработку и модернизацию.^{[источник не указан 2089 дней]}

Компоненты типичной RBMT:

• Лингвистические базы данных: — двуязычные словари; — файлы имен, транслитерации; — морфологические таблицы.
• Модуль перевода: — грамматические правила; — алгоритмы перевода.

Особенности RBMT систем:

• Преимущества: — синтаксическая и морфологическая точность; — стабильность и предсказуемость результата; — возможность настройки на предметную область.
• Недостатки: — трудоемкость и длительность разработки, — необходимость поддерживать и актуализировать лингвистические БД; — «машинный акцент» при переводе.

См. также

• Автоматическое распознавание речи
• Автоматический перевод устной речи
• Машинный перевод
  • Статистический машинный перевод
  • Гибридный машинный перевод
• Синтез речи

Литература

• Гращенко Л. А., Клышинский Э. С., Тумковский С. Р., Усманов З. Д. Концептуальная модель системы русско-таджикского машинного перевода // Доклады Академии наук Республики Таджикистан. 2011. — том 54, № 4. — С. 279—285.