Таким образом, можно сделать вывод о том, что в настоящее время не существует полностью автоматизированных систем машинного перевода: все программы-переводчики, которые сегодня используются, несовершенны, перевод получается неточный. Для получения качественного перевода необходимо предварительно обрабатывать входной текст, упрощать его, а затем полученный перевод снова обрабатывать, добавляя конструкции, которые были изменены или упрощены в ходе предварительной обработки входного текста.
Несмотря на недостатки, существующие СМП пользуются большой популярностью: они уменьшают рутинный труд человека-переводчика, помогают в повседневной жизни быстро переводить простые тексты: электронную переписку, газетные статьи с простой лексикой и т. п.
Направления развития СМП делятся на два типа: СМП на основе алгоритмов, не использующих семантику входного текста и СМП на основе модели «СмыслТекст», где перевод идет сначала на язык-посредник, представляющий семантику входного текста, а затем уже с языка-посредника на язык перевода.
Первое направление сейчас представлено большинством существующих программ переводчиков. Качество перевода программами, использующими только такие алгоритмы, довольно низкое. Но технология TM может улучшить получаемый выходной текст, находя в базе правильных переводов фрагменты входного текста.
Второе направление, несмотря на сложность, представляет наибольший интерес, и появляются технологии, способные воплотить эту идею: например, Compreno использует семантическую иерархию понятий, разбирает роли различных понятий в предложении и связывает их друг с другом. На основе этого промежуточного представления в дальнейшем осуществляется перевод.
Нельзя не оценить и роли статистики в машинном переводе: перевод на основе эталонных текстов, конечно, не всегда точен, но на сегодняшний день Google Translate, который использует такую технологию, осуществляет самый качественный перевод. В Compreno также используется статистика: для лучшего понимания некоторых предложений без контекста сложно обойтись.
В целом, следует отметить, что машинный перевод — очень интересное и перспективное направление для исследований, активно осуществляющихся как в нашей стране, так и за рубежом.
