Wielojęzyczny internetowy serwis usług lingwistycznych

• Autorzy: Zygmunt A. , Gajer M. , Obarski M.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Tematem artykułu jest realizacja wielojęzycznego, internetowego serwisu usług lingwistycznych. Usługi świadczone przez serwis koncentrują się wokół zagadnień związanych z działalnością przekładową i obejmują interaktywne systemy automatycznej translacji wspomaganej przez człowieka, systemy wspomagające pracę tłumacza oraz analizatory składniowe języków naturalnych. W przyszłości autorzy planują poszerzenie funkcjonalności rozważanego serwisu usług lingwistycznych o dalsze komponenty pozwalające na rozpoznawanie języka tekstów, analizę stopnia archaiczności fleksji wybranych języków indoeuropejskich, przeprowadzanie ontologicznej analizy leksyki języków oraz automatyczne rozpoznanie języka wypowiedzi i analizę jego warstwy fonetycznej. Centralnym zagadnieniem rozważanego serwisu usług lingwistycznych jest translacja automatyczna. Autorzy zaproponowali własne, oryginalne podejście polegające na opracowaniu interaktywnego systemu translacji automatycznej wspomaganej przez człowieka. Rozważana metoda bazuje na tzw. wzorcach translacyjnych, z których użytkownik systemu buduje zdania celem ich późniejszego przetłumaczenia przez komputer. Podejście takie gwarantuje wysoką jakość uzyskiwanych przekładów, niestety poważną wadą jest duży nakład pracy konieczny do zgromadzenia lingwistycznych baz danych, zawierających wzorce translacyjne. Dalszy rozwój systemu planowany jest prze udziale specjalistów z dziedzin lingwistycznych.

EN

The topic of the paper is a multilingual, Internet-based linguistic server. The work of the server concentrates about the activities connected with translation among natural languages. Thus the linguistic server encompasses interactive human-aided machine translation systems, tools for machine-aided human translation, and parsers for some natural languages. In the future the authors plan to enrich the server with a new functionality adding tools for automatic recognition of language of text, automatic analysis of the degree of archaism of the flexion forms of Indo-European languages, ontological analysis of language vocabulary, and automatic recognition of language of speech. The most important part of the multilingual linguistic server is machine translation. These authors have proposed the original method of machine translation that is an interactive human-aided machine translation. The method proposed by these authors is based on the so-called translation patterns that are used by the human to build sentences in his native language with the purpose to translate them by a computer. The proposed method guaranties the high level of quality of obtained translation. The only problem is the dimension of database that gathers the necessary translation patterns. This is a reason why the further development of the system will be conducted with the co-operation with the specialists in the field of linguistics.

Słowa kluczowe

PL

lingwistyka informatyczna; przetwarzanie języka naturalnego; translacja automatyczna; wielojęzyczny serwis usług lingwistycznych

EN

computational linguistics; natural language processing; machine translation; multilingual Internet service

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
• Czasopismo: Informatyka Teoretyczna i Stosowana
• Rocznik: 2004
• Tom: R. 4, nr 6
• Strony: 187--201
• Opis fizyczny: Bibliogr. 36 poz.

Twórcy

autor

Zygmunt A.

• Katedra Informatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza, 30-059 Kraków, al. Mickiewicza 30

autor

Gajer M.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza, 30-059 Kraków, al. Mickiewicza 30

autor

Obarski M.

Bibliografia

• [1] Szczepaniak L., Królikowski Z., Kontrolowane języki naturalne - przegląd rozwiązań i zastosowań, Pro Dialog nr 11/2000, ss. 47-68.
• [2] Kondratow, Zaginione cywilizacje, Państwowy Instytut Wydawniczy, Warszawa, 1988.
• [3] Gajer M., Translatory sygnału mowy, Radioelektronik, nr 11/2002, ss. 12-13.
• [4] Bellgarda J. R., Large Vocabulary Speech Recognition with Multispan Statistical Language Models, IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 8 (2000), pp. 76-84.
• [5] Bu L., Chiueh T. D., Perceptual Speech Processing and Phonetic Feature Mapping for Robust Vowel Recognition, IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 8 (2000), pp. 105-114.
• [6] Juang B. H., Furui S., Automatic Recognition and Understanding of Spoken Language - A first Step Toward Natural Human-Machine Communication, Proceedings of the IEEE 88 (2000), pp. 1142-1165.
• [7] Ney H., Ortmanns S., Progress in Dynamic Programming Search for LVCSR, Proceedings of the IEEE 88 (2000), pp. 1224-1240.
• [8] Riccardi G., Gorin A. L., Stochastic Language Adaptation over Time and State in Natural Spoken Dialog Systems, IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 8 (2000), pp. 3-10.
• [9] Zue V., Senefff S., Glass J. R., Poliforoni J., Pao C., Hazen T. J., Hetherington L., Jupiter: A.
• [10] Telephone-Based Conversational interface for Weather Information, IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 8 (2000), pp. 85-95.
• [11] Waibel A., Geatner P., Tomokiyo L. M., Schultz T., Woszczyna M., Multilinguality in Speech and Spoken Language Systems, Proceedings of the IEEE 88 (2000), pp. 1297-1313.
• [12] Majewicz A. F.: Języki świata i ich klasyfikowanie, PWN, Warszawa 1998.
• [13] Kunstler M. J: Języki chińskie, Wydawnictwo Akademickie DIALOG, Warszawa, 2000.
• [14] Tulisow J.: Język mandżurski, Wydawnictwo Akademickie DIALOG, Warszawa, 2000.
• [15] Arnold D., Balkan L., Meijer S., Humphreys R. L., Sadler L., Machine Translation: An Introductory Guide, NCC Blackwell, London, 1994.
• [16] Fukutomi O., Report on Commercial Machine Translation in a Manufacturing Domain, Machine Translation Review 11 (200), pp. 16-25.
• [17] Cheung A., Bennamoun M., Bergmann N. W., An Arabic Optical Character Recognition System Using Recognition-based Segmentation, Pattern Recognition 34 (2001), pp. 215-233.
• [18] Kim H. Y., Kim J. H., Hierarchical Random Graph representation of Handwritten Characters and its Application to Hangul Recognition, Pattern Recognition 34 (2001), pp. 187-201.
• [19] Gajer M., Analiza możliwości i ograniczeń systemów translacji automatycznej wspomaganej przez człowieka na przykładzie systemu tłumaczącego z języka szwedzkiego na polski, Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji, 2003, z.1, ss. 47-105.
• [20] Gajer M., System translacji automatycznej oparty na uogólnionych przykładach translacyjnych, Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji, 2003, z. 3, ss. 405-427.
• [21] Gajer M., The Implementation of the Example-Based Machine Translation Technique for Greek-to-Polish Machine Translation System, Foundation of Computing and Decision Sciences, Vol. 28, No. 2, 2003.
• [22] Gajer M., Towards a Fully-Automatic High-Quality Machine Translation System for Unrestricted Text, Machine Translation Review, Issue No. 12, December 2001, pp. 10-20.
• [23] Gajer M., The Pattern-Based French-to-Polish Machine Translation System, Machine Translation Review, Issue No. 13, December 2002, pp. 7-41.
• [24] Gajer M., System translacji automatycznej oparty na dialogu z użytkownikiem i przykładach translacyjnych, Pro Dialog, No. 14, 2002, pp. 77-114.
• [25] Gajer M., The Implementation of the Example-Based Machine Translation Technique foe German-to-Polish automatic translation system, Informatica, Vol. 13, No. 4/2002, pp. 417-440.
• [26] Gajer M., Translacja automatyczna - podejście oparte na koncepcji języka interlingua i na przykładach translacyjnych, Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji, 2002, z. 3-4, ss. 523-551.
• [27] Gajer M., Wprowadzenie do zagadnień translacji automatycznej, Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji, 2002, z. 1, ss. 117-160.
• [28] Gajer M., The Implementation of the Example-Based Machine Translation Technique for Dutch-to-Polish Automatic Translation System, Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Vol. 51, No. 1, 2002, pp. 31-57.
• [29] Canals R., Esteve A., Garrido A., Guardiola M. I., Montserrat S., Inter NOSTRUM: A Spanish-Catalan Machine translation System, Machine Translation Review, No. 11, December 2000, pp. 21-25.
• [30] Whitelock P. Kilby K., Linguistics and Computational Techniques in Machine Translation System Design, UCL Press, London, GB.
• [31] Brown R. D.: Example-Based Machine Translation in the Pangloss system, Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA, 2000.
• [32] Perez C. R., From Novelty to Ubiquity: Computers and Translations at the Close of Industrial Age, http:\\www.accurapid.com/journal/15mt2.htm.
• [33] Hutchins W.J., Machine Translation - Past, Present, Future, Ellis Horwood Series in Computer and Their Applications, London, 1986.
• [34] Ludskanow A., Tłumaczy człowiek i maszyna cyfrowa, WNT, Warszawa, 1973.
• [35] Kandefer, Meller A., Czeka nas era chatterbotów, Software 2.0, nr 2 (l10), 2004, pp. 20-23.
• [36] Bolc L., Cichy M., Różańska L., Przetwarzanie języka naturalnego, WNT, Warszawa, 1982.