Kompyuter lingvistikasi

добиться гл сов (достигнуть, достичь, добиться) attain добиться гл сов (добиваться)

1. 
   contest (премии, места в парламенте и т.п.)
   
2. 
   court
   

добиться гл сов (выигрывать, добиваться, выиграть) gain добиться гл сов (достигать, добиваться, достичь) fetch, fetch up добиться гл сов (обеспечивать, добиваться, обеспечить) instate добиться гл сов (достигать, добиваться, достичь) achieve достичь цели - achieve one’s purpose достичь цели - achieve one’s aim добиться гл сов (добиваться, стремиться) seek добиться гл сов (добиваться) seek after, seek for иметь большой спрос - be much sought after иметь успех - be much sought after быть популярным - be much sought after добиться гл сов (выпросить, ухитриться получить) wangle ухитриться получить лишнюю неделю отпуска-wangle an extra week’s holiday
добиться гл сов (достигать, достичь, добиваться) obtain добиться гл сов (добиваться)

2. 
   carry
   

отстоять свою позицию, добиться своего - carry one’s poin t

2. 
   come at (чего-либо)
   

как вы это узнали? - how did you come at the information?
добиться гл сов (обрести, получить) find
добиться гл сов (достигать, достичь, добиваться) get
добиться славы - get glory
добиться гл сов (добиваться) secure
добиться гл сов (получать, получить, добиваться) have
мы получили известие - we had news ничего не добьешься - there is nothing to be had
3) transformatsion moslik - bu asosan birikmali ifodalar tarjimasida ishlatiladi, bunda mazmunga ta’sir ko‘rsatmagan holda shakliy o‘zgarishlar asosida tarjima amalga oshiriladi. Masalan, ingliz tilida «the decision of government» ifodasi «the government’s decision» tarzida transformatsiya qilinishi mumkin. Har ikkala holatda ham mazmun («hukumat qarori») o‘zgarmaydi.
Shularni nazarda tutgan holda aytish mumkinki, avtomatik tarjima, ayniqsa, rasmiy til doirasida muvaffaqiyatli amalga oshiriladi. So‘zlashuv va badiiy uslubdagi matnlarning avtomatik tarjimasi hali-hanuz maksimal darajada hal etilgani yo‘q. Tipologik jihatdan o‘xshash bo‘lmagan, bir sistemaga mansub bo‘lmagan tillarning avtomatik tarjimasi masalasi bir qator muammolarni keltirib chiqarmoqda. Demak, lingvistik tipologiyada- gi farqlarni izchil o‘rganish, lingvistik universaliyalarni aniqlash, tillardagi frazeologizmlar, idiomalar, paremalar, sinonimlar, omonimlar naborini qat’iy belgilash asosida mexanik tarjimadagi muammolarni bartaraf etish mumkin.
Eng sifatli tarjima insonning aralashuvi bilan yuzaga chiqadi. Chunki tarjimon inson tabiiy tilning nozik qirralarini, semantik, grammatik va prag- matik jihatlarini nazarda tutgan holda tarjimaga yondashadi. Bunda yon­dashuv quyidagicha bo‘lishi lozim: Mexanik tarjima yordamida tanlangan matnning tarjima qilingan dastlabki versiyasiga ega bo‘lamiz, bundan so‘ng inson tarjima jarayoniga aralashadi, ya’ni u mavjud tarjimani tahrir etadi - qo‘shimchalar qo‘shilish tartibi, gap bo‘laklarining joylashuvi, so‘zlarning semalariga asosan to‘g‘ri tanlanganligi, polisemiya, omonimiya, sinonimi- yaning e’tiborga olinishi, jumlalarning stilistik jihatdan to‘g‘riligi kabi parametrlarni tekshiradi.
Rus olimi Yu.I.Shemakin o‘zining «Начало компьютерной лингвис­тики» kitobida avtomatik tarjimaning 2 xil modelini va tarjima protsedurasini chizmalar asosida tushuntirib bergan. Birinchi yondashuv «matn-mazmun-matn» modeli va semantikaning formal tavsifiga tayanadi. Ikkinchi yondashuv esa «matn-matn» modeli va tarjima mosligiga asoslangan.
Birinchi yondashuvda tilning semantikasiga maksimal darajada e’tibor bergan holda avtomatik sifatli tarjimaga erishishga harakat qilingan. Tizi- mning lingvistik asosi «matndan uning mazmuniga qarab borish» («from surface structure to deep structure») hisoblanadi. Bunda tarjima tilning morfologik, sintaktik va semantik tahlili, lug‘atlar, grammatik qoidalar,
matnlar korpusiga asoslanib amalga oshiriladi. Buni Yu.I.Shemakin qu­yidagi chizma bilan tushuntirgan.⁶⁶
11-jadval

Ikkinchi yondashuvda matn ortiqchaliklarga ega ko‘p bosqichli tizim sifatida baholanadi, bunga ko‘ra matnning yuqori sathida ko‘proq infor­matsiya tashuvchi leksik birliklar, quyi sathida esa ozroq informatsiya beruv- chi birliklar joylashgan boiadi. Bunda so‘zma-so‘z tarjima amalga oshiri- lib, ikki tildagi gaplar strukturasi yagona superstrukturaga birlashtiriladi. Bunda avtomatik tarjima modeli ikki holatda boiadi: a) generatsiya holati tarjimaning ishlashini - lug‘atlar jamlash, analiz algoritmlari, aniq bir maqsadga yo‘naltirilgan sintezni ta’minlaydi; b) translatsiya holati siste- maning mustaqil ravishda tarjima ustida ishlashini ta’minlaydi.
Ikkinchi yondashuvga ko‘ra, avtomatik tarjima quyidagi protseduralar asosida ishlaydi:

1. 
   protsedura - qidiruv tizimi bilan bogliq bo lib, bunda lug‘at baza- sidan so‘zlar, birikmalar, iboralar izlanadi, so‘z-shakllarning morfologik analizi amalga oshiriladi.
   
2. 
   protsedura - so‘zlarning sintaktik vazifasi, grammatik kategoriyalar - zamon, shaxs-son kabilar aniqlanadi.
   
3. 
   protsedura - bir yoki ko‘p ma’noli so‘zlar tarjimasi bayon qilinadi.
   
4. 
   protsedura - jumlani morfologik va sintaktik jihatdan shakllantirish jarayoni amalga oshiriladi.
   
5. 
   protsedura - transformatsion o‘zgarishlar (matn yoki jumla struktu- rasini uning mazmuniga jiddiy ta’sir etmagan holda o‘zgartirish; masalan, Kompyuter yoqildi va musiqa yangradi jumlasini «Kompyuter yoqilgach / kompyuter yoqilishi bilan / kompyuter yoqilib musiqa yangradi» tarzida o‘zgartirish) hosil qilinadi (agar zarurat tug‘ilsa).
   
6. 
   protsedura yakuniy bosqich bolib, bunda murakkab grammatik for- malarning sintezi amalga oshiriladi.
   

Mashina tarjimasi strategiyasi sekin-astalik bilan o‘zgarib borgan. Ilk tajribalarda qoMlanilgan tarjima strategiyasi «tog‘ridan-to‘g‘ri tarjima strate­giyasi» deb ataladi, bunda faqat tarjima jarayonida so‘zma-so‘z tarjima mufoviqligi e’tiborga olinadi. Ushbu strategiya tarjima sifati va samara- dorligiga salbiy ta’sir ko‘rsatadi. Shuning uchun ushbu strategiyani tanqid qilgan holda «vositachi til yordamida amalga oshiriladigan tarjima strategi­yasi» ishlab chiqildi. Ayniqsa, bu strategiya grammatik strukturasi va ti- pologik xususiyatlari bir-biridan farqlanuvchi tillar o‘rtasidagi avtomatik tarjima tizimlariga faol tatbiq etiladi.
Avtomatik tarjimada inson hamda kompyuter ishtiroki quyidagi tarzda bo‘ladi: a) postediting - matn (mashina-tarjimon) kompyuter yordamida tarjima qilinadi, so‘ng inson-muharrir (inson-tarjimon) uni tahrir qiladi; b) preediting - bunda inson matnni mashina-tarjimonga moslaydi, so‘ng uni kompyuterga havola etadi; c) interediting - bunda tarjimada murakkablik tug‘diruvchi holatlar duch kelganda inson mashina-tarjimon ishiga arala- shadi.¹⁰
Matnni bir tabiiy tildan boshqasiga tarjima qilish jarayonidagi mu- rakkabliklar va muammolarga nazariy va amaliy jihatdan yechim topish bo‘yicha hali-hanuz izlanishlar davom etmoqda. 1984-yilda Yaponiya- ning Kioto universiteti professori, mashina tarjimasi bo‘yicha yapon dav­lat dasturi rahbari Makoto Nagao bu yo‘nalishda yangi konsepsiya ishlab chiqdi.¹¹ Ushbu konsepsiyaga ko‘ra, matnlar ilgari inson qo‘li bilan tarji­ma qilingan matnlarga tayanib analogiya tamoyili asosida tarjima qili- nishi lozim. Buning uchun kompyuterga kiritilgan katta hajmdagi bilingv bazasi (matn va uning tarjimalari) shakllantirilishi zarur. Yangi matnlar tarjimasida bilingv massividan o‘xshash matn fragmentlari tanlanadi va tarjimaning muvaffaqiyatli chiqishida foydalaniladi. M.Nagao mashina tarjimasiga bunday yondashuvni «Example Based Translation» («Namu- nalarga asoslanadigan tarjima») deb nomladi, ilgarigi an’anaviy yon- dashuv «Rule Based Translation» («Qoidalarga asoslanadigan tarjima») deb ataladi.
Professor M.Nagao o‘zi taklif etgan yondashuvning ham mutlaq emas- ligini ta’kidlaydi: «Mashina tarjimasi tizimi bo‘yicha yaratilgan har qan­day ishlanmalar, yondashuvlar ertami, keehmi boshi berk ko‘chaga (tupik- ka) kiradi. Bizning yondashuvimiz ham bundan xoli emas, faqat biz bu jara- yonni kechiktirmoqchimiz».¹²
M.Nagaoning yondashuvi boshqa yangi yondashuvlarning yuzaga kelishiga turtki bo‘ldi. Jumladan, amerikalik olim Veb Laynning «Transla­tion Memory» («Tarjimon xotirasi») yoki «Sentence Memory» («Gap to‘plagich») konsepsiyasi.¹³ Bu yondashuvga ko‘ra, muayyan matnni bir tildan ikkinchisiga tarjima qilish uchun dastlab yuqori malakali tarjimonga ko‘rsatiladi. So‘ng asl matn va uning tarjimasi kompyuterga kiritiladi, matn fragmentlarga (alohida jumlalarga, birikmalarga) bo‘linadi, ushbu elemcnt- lardan ma’lumotlar bazasi tayyorlanadi. Ma’lumotlar bazasi qidiruv tizi- miga yuklanadi, u esa tarjimasi mavjud bo‘lgan matn fragmentlarini va alohida jumlalarni sifatli tarjima qilishga imkon bcradi. Matnning ayrim notanish fragmentlari (bazada tarjimasi mavjud bo‘lmagan matn qismlari) inson qo‘li bilan tarjima qilinadi. Bunda bazadagi bu fragmentlarga yaqin keladigan tarjimalardan foydalanish mumkin. Matnning inson tomonidan tarjima qilingan qismlari yana ma’lumotlar bazasiga kiritiladi. Mana shu yo‘l bilan «tarjimon xotirasi» asta-sekinlik bilan boyitib boriladi va tarjima samaradorligi yuksalib boradi. Lekin ushbu yo‘nalishning afzalliklari bilan birga ayrim kamchiliklari ham mavjud. Birinchidan, bu yo‘l bilan har qan- day turdagi matnni tarjima qilib boimaydi. U asosan muayyan tor yo‘nalishdagi bir turdagi matnlarga moMjallangan. Ikkinchidan, ma’lum matnning katta fragmenti ikkinchi bir matnning katta qismiga tarjimada mos kelishi yoki yaqin kelishi har doim ham kuzatilavermaydi. Uchinchidan, «tarjimon xotirasi» bazasini yaratish yoki ikki tilli matnlar (bilingv) mas- sivini toMdirib borish amaliy jihatdan ko‘p qiyinchiliklarni keltirib chiqaradi.
Rossiyada professor G.G.Belonogov frazeologik mashina tarjimasi kon- sepsiyasini asoslab berdi.¹⁴ Unga ko‘ra, matndagi tushunchalar ko‘pincha alohida so‘zlar yordamida emas, balki so‘z birikmalari yordamida ifodala- nadi. O‘z-o‘zidan kelib chiqadiki, matnni bir tildan boshqasiga tarjima qi­lish jarayonida ham mazmunni yuzaga chiqaruvchi asosiy til birliklari ham alohida so‘zlar emas, balki tipik vaziyatlarni ifodalovchi frazeologik birik- malar (bu yerda frazeologik birlik keng ma’noda tushuniladi) hisoblanadi. Mazkur yondashuvga muvofiq matnda tez-tez uchraydigan so‘zlar, iboralar, so‘z birikmalari, nutqiy etiket namunalarining tarjima ekvivalentlari bilan boyitilgan ma’lumotlar bazasi frazeologik mashina tarjimasi tizimining asosini tashkil etadi. Bunda so‘zlarning distributsiyasiga eng ko‘p e’tibor beriladi. Bu metod polisemantik so‘zlarning tarjimada mos keluvchi to‘g‘ri ekvivalentini tanlashga, omonim so‘zlarning kontekstdagi holatini aniqlash- ga, iboralarning ham idiomatik xususiyatini belgilashga imkon beradi.
Mazkur konsepsiyaga asoslangan frazeologik mashina tarjimasining dastlabki versiyasi 1993-yil RETRANS nomi bilan yaratildi. 1998-yilgacha RETRANS MS DOS operatsion tizimi sharoitida ishlashga moijallangan edi. 1998 - 2000-yillarda uning Windows va UNIX operatsion tizimida ham ishlaydigan versiyalari yaratildi. 2001-yilda RETRANS tizimining turli modifikatsiyadagi yangi versiyasi yaratildi: a) MS Word matn muharririda ishlaydi; b) MS Internet Explorerning Web-brauzerida ishlaydi; c) MS Note­pad, MS Wordpadda Clipboard (matnni ko‘chirib ishlash)ga asoslanib ishlay­di. RETRANS tizimi tabiiy va texnika fanlari, iqtisodiyot, siyosat, qonun- chilik hamda harbiy sohaga oid 4 mln lug‘at maqolasiga ega bo‘lgan po- litematik so‘zlik bilan ta’minlangan. Kiritilgan til birliklarining 80% qismi- ni so‘z birikmalari tashkil etadi, ular 2 ta so‘z uzunligidan tortib to 17 ta so‘z uzunligiga ega boigan birikmalardir. Tizim tarkibida 400 ming lug‘at maqo­lasiga ega boigan qo‘shimcha tematik lug‘at ham mavjud.
RETRANS tizimining ish tartibini ko‘rib chiqaylik. Ruschadan inglizcha- ga tarjima qilish jarayonida dastlab matn avtomatik tarzda morfologik, so‘ng semantik-sintaktik tahlil qilinadi, frazeologik birliklar aniqlanadi. Matnning barcha so‘zlari hamda frazeologik birliklari qidiruv obrazlari shakllanadi. Lug‘at bazasidagi joylashuv tartibga ko‘ra so‘z va birikmalar qidiruv obrazlarining xeshkodlari topiladi, ularning dekodlanishi asosida qidiruv natijalari namoyon bo‘ladi. Keyingi bosqich matnning har bir frag- mentiga mos yagona yoki bir nechta tarjima ekvivalentlari tanlanadi. Tar­jima natijalarini quyidagi jadvalda yaqqol ko‘rish mumkin.