Машинный перевод. 
Прикладная лингвистика. 
Моделирование языковых процессов

Машинный перевод — выполняемое на компьютере действие по преобразованию текста на одном естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом языке, а также результат такого действия.

История машинного перевода (по работам Л. Н. Беляевой и М.Н. Откупщиковой). В истории машинного перевода традиционно выделялись два подхода: первый, связанный с индуктивным построением систем машинного перевода, с использованием в первую очередь доступной информации лингвистического характера, без априорных дедуктивных построений, ориентированный на использование переводных соответствий в рамках данной языковой пары; и второй — с декларированным преобразованием входного предложения через использование эксплицитного языка смысла в выходное предложение, передающее тот же смысл, что и входное, но необязательно теми же или эквивалентными (по структуре) языковыми средствами. Первый подход носил в разное время разные наименования: подход «грубой силы», инженерный подход, селективная стратегия, методы воспроизводящего инженерно-лингвистического моделирования, лексический подход, «прямой» метод и пр., иногда эти наименования имели негативные или пренебрежительные оттенки. Второй подход, появившийся позже первого, также имел разные варианты названий (соответственно и определенные различия в технике анализа и синтеза), например: глобальные стратегии, подход «смысл—текст», перевод с использованием семантических множителей, глубинного языка смысла и т. д. В настоящее время есть все основания констатировать, что в практическом применении машинного перевода и в перспективах развития его как части информационного обслуживания приходится иметь дело только с первым подходом, поскольку второй не ассоциируется более с действующими системами машинного перевода или вообще с машинным переводом — все действующие в мире его системы так или иначе построены по принципу передачи определенных переводных соответствий в заданной паре языков, и нет ни одной действующей системы в рамках второго подхода. Это не означает, однако, что второй подход не дал позитивных результатов для проблемы машинного перевода в целом.

Рассматривая машинный перевод с точки зрения его реального вклада в развитие науки и техники, следует остановиться прежде всего на аспекте экономическом. Экономически машинный перевод способствует научно-техническому прогрессу, ускоряя и удешевляя получение иностранной информации на растущем из года в год рынке научно-технических переводов. Однако машинный перевод не представляет собой нечто самостоятельное, не зависящее от окружающей среды. У него лишь свои, особые требования ко всей установившейся системе научно-технического перевода и научно-технической информации в целом. Широкий спектр информационных услуг, которые может оказать и уже оказывает машинный перевод, — избирательное распределение неотредактированных переводов в целях сигнального оповещения, перевод заголовков, рубрик, аннотаций и пр. в оперативном режиме — предполагает формирование новых норм обращения с информацией посредством определенного учета информационных потребностей заказчика. При этом главный экономический эффект собственно машинного перевода пропорционален уменьшению вложенного в редактирование человеческого труда и, соответственно, прямо зависит от повышения качества машинного продукта. Последнее является следствием эффективности лингвистической модели, лежащей в основе алгоритма.

Лингвистические модели машинного перевода. Современные лингвистические концепции, лежащие в основе алгоритмических моделей современных систем машинного перевода, обычно идут не глубже так называемого этапа трансфера, т. е. переводных соответствий в рамках конкретной языковой пары. Практика внедрения и использования систем машинного перевода требует совершенствования лингвистического обеспечения этих систем в части словарей и алгоритмов анализа и синтеза текстов. По мнению некоторых специалистов, актуальным становится формирование теории машинного перевода, которая позволила бы проверять гипотезы на практике. Как традиционная теория перевода начинает использовать приемы, методы и результаты различных лингвистических дисциплин — функциональной и контрастивной лингвистики, социои психолингвистики, — так и теория машинного перевода может быть создана только с учетом содержательного анализа методов и результатов таких дисциплин, как лингвистическая теория перевода, теория научно-технического перевода, прикладная лингвистика, когнитология. Подобный учет в аспекте действия систем машинного перевода в существующих сетях научно-технической информации определил главное направление совершенствования лингвистических моделей, а именно — выявление закономерностей перевода с одного естественного языка на другой на уровне собственно переводных соответствий. Стало очевидным, что перевод принципиально отличается от смыслового толкования высказывания, от его представления на языке смысла. Опыт систем, которые базировались на смысловом представлении как цели анализа и на движении от глубинного смыслового представления к поверхностной структуре, показывает, что такое движение связано со значительными потерями информации, которая впоследствии должна быть снова восстановлена. В этом отношении наиболее показателен опыт Гренобльской группы во Франции, которая, принципиально придерживаясь эксплицитно смыслового подхода, при разработке практических систем прибегает к переводу на уровне переводных соответствий. Именно этим обстоятельством — необходимостью возврата к поверхностной структуре от глубинной — и объясняется отсутствие практических систем машинного перевода в рамках второго подхода; подобный возврат связан с необходимостью запоминать последовательно все шаги от структуры входного предложения к глубинной и затем от глубинной к поверхностной структуре выходного языка.