b'\n_START_ARTICLE_\nStrojno prevajanje\n_START_PARAGRAPH_\nStrojno prevajanje (ang. kratica MT) je postopek, pri katerem ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1ki program analizira besedilo in brez posredovanja \xc4\x8dloveka proizvede ciljno besedilo. Izraza ne smemo zame\xc5\xa1ati z ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1ko podprtim prevajanjem, ki zajema predvsem prevajalska namizja s pomnilniki prevodov. Sistemi za strojno prevajanje so se neko\xc4\x8d razvijali na podlagi pravil, se pravi leksikonov, oblikoslovnih in skladenjskih analizatorjev ter komponent za razre\xc5\xa1evanje ve\xc4\x8dpomenskosti, danes pa so najbolj raz\xc5\xa1irjeni prevajalniki, ki se u\xc4\x8dijo iz velikih koli\xc4\x8din \xc5\xbee prevedenih besedil. \xc4\x8ceprav je samodejnost glavna zna\xc4\x8dilnost strojnega prevajanja, pa tovrstni prevajalni sistemi pogosto zahtevajo posredovanje \xc4\x8dloveka, in sicer v obliki predhodnega urejanja in kasnej\xc5\xa1ih popravkov._NEWLINE_Prevajanje je zahtevno in ustvarjalno dejanje, a strojno prevajanje lahko v nekaterih primerih prevajalcu delo olaj\xc5\xa1a ali pa ga celo popolnoma nadomesti \xe2\x80\x93 \xc4\x8de se potrebuje le grob prevod, ki ga bo kasneje pregledal in popravil prevajalec, osnutek, ki slu\xc5\xbei kot pomo\xc4\x8d pri prevajanju, ali pa \xc4\x8de gre za dolo\xc4\x8dene besedilne vrste, pri katerih je izrazje mo\xc4\x8dno omejeno (vremenske napovedi, navodila za uporabo, ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1ki programi, inventurni zapisniki, zdravni\xc5\xa1ka poro\xc4\x8dila ipd)._NEWLINE_S strojnim prevajanjem se ukvarja predvsem ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1ko jezikoslovje. Od prvih poskusov strojnega prevajanja v 50. letih 20. stoletja, ko je ra\xc4\x8dunalnik le zamenjal posamezno besedo izvirnega jezika z njeno ustreznico v ciljnem jeziku, je strojno prevajanje ob pomo\xc4\x8di korpusov, interneta kot neizmerne baze besedil ter tehnologije nevronskih mre\xc5\xbe mo\xc4\x8dno napredovalo. Strojni prevajalniki so sposobni prepoznati kontekst, frazeme in idiome v izvirnem jeziku ter ustvariti koheziven in razumljiv prevod.\n_START_SECTION_\nZgodovina\n_START_PARAGRAPH_\n\xc4\x8ceprav prve zamisli o strojnem prevajanju segajo v 17. stoletje, so se uresni\xc4\x8dile \xc5\xa1ele v drugi polovici dvajsetega stoletja. Prvi sistemi za strojno prevajanje so bili razviti v 50. in 60. letih; leta 1954 so na univerzi v Georgetownu prvi\xc4\x8d javno prikazali strojno prevajanje in z IBM-ovim ra\xc4\x8dunalnikom prevedli ve\xc4\x8d kot \xc5\xa1estdeset povedi iz ru\xc5\xa1\xc4\x8dine v angle\xc5\xa1\xc4\x8dino, kar je spodbudilo veliko vlaganja razvoj strojnega prevajanja. Po poro\xc4\x8dilu Alpaca iz leta 1966, ki je pokazalo, da je problem mnogo kompleksnej\xc5\xa1i, kot se je sprva zdelo, je zanimanje za nekaj let popustilo. V 70. letih je raziskovanje na tem podro\xc4\x8dju spet o\xc5\xbeivelo in v 80. so se pojavili prvi komercialni prevajalni sistemi, naraslo je zanimanje za statisti\xc4\x8dno strojno prevajanje._NEWLINE_Na prelomu tiso\xc4\x8dletja se je raziskovanje nadaljevalo na vseh navedenih podro\xc4\x8djih strojnega prevajanja, najve\xc4\x8dji poudarek pa je bil na statisti\xc4\x8dni metodi. Pojavili so se prvi nekomercialni oziroma brezpla\xc4\x8dni spletni strojni prevajalniki. Sistem, ki bi proizvedel popolnoma samodejen in visoko kakovosten prevod slovni\xc4\x8dno in semanti\xc4\x8dno neomejenega besedila, \xc5\xa1e vedno ne obstaja, je pa na voljo veliko programov, ki lahko proizvedejo uporaben prevod z dolo\xc4\x8denimi omejitvami. Amebis Presis, Google Prevajalnik in Bing Translator so za prevajanje iz sloven\xc5\xa1\xc4\x8dine in v sloven\xc5\xa1\xc4\x8dino na voljo na spletu.\n_START_SECTION_\nNa osnovi pravil\n_START_PARAGRAPH_\nPri strojnem prevajanju, ki temelji na pravilih (ang. rule-based machine translation (RBMT)), se izhodi\xc5\xa1\xc4\x8dno besedilo najprej analizira na oblikoslovni in slovni\xc4\x8dni ravni, da se pridobi slovni\xc4\x8dna predstavitev. Strojni prevajalnik, ki upo\xc5\xa1teva jezikovna pravila, zato za svoje delovanje potrebuje obse\xc5\xbene leksikone z morfolo\xc5\xa1kimi, sintakti\xc4\x8dnimi in semanti\xc4\x8dnimi podatki ter obse\xc5\xbeno bazo jezikovnih pravil._NEWLINE_Na\xc4\x8din zapisa pravil se razlikuje od sistema do sistema, vse pa ve\xc5\xbee dejstvo, da je postavitev tak\xc5\xa1nega sistema dolgotrajno opravilo. V to skupino spada ve\xc4\x8dina dana\xc5\xa1njih komercialnih prevajalnih sistemov, \xc4\x8deprav se pri gradnji poslu\xc5\xbeujejo nekaterih manj standardnih prijemov. Sistemi te paradigme izvorno besedilo najprej morfolo\xc5\xa1ko ter skladenjsko analizirajo ter izdelajo predstavitev vhodnega besedila, po navadi v obliki drevesa skladenjske raz\xc4\x8dlembe (ang. parse tree). Ta predstavitev se \xc5\xa1e dodatno abstrahira s poudarkom na zahtevah strojnega prevajanja. Abstraktna predstavitev vhodnega besedila v izvirnem jeziku se s prenosom prevede v podobno predstavitev v ciljnem jeziku, to predstavitev pa sistem uporabi kot osnovo za tvorjenje besedila v ciljnem jeziku; pravzaprav uporabi enake metode kot pri analizi besedila, le da pri tvorjenju postopek poteka v nasprotni smeri._NEWLINE_Glavna pomanjkljivost sistemov strojnega prevajanja na osnovi pravil je, da bolj kot je sistem izpopolnjen, te\xc5\xbeje ga je raz\xc5\xa1iriti in nadgraditi. V strojnem prevodu so, kar se ti\xc4\x8de semantike, sobesedila in resni\xc4\x8dnega sveta, potrebna kompleksna pravila, ta pa je te\xc5\xbeko dodajati v obse\xc5\xbeno bazo pravil, ki so medsebojno odvisna. Pregled nad delovanjem sistema je slab, sistematske napake je zelo te\xc5\xbeko odpraviti, uvajanje lingvisti\xc4\x8dnega znanja je le delno mogo\xc4\x8de oziroma celo nemogo\xc4\x8de._NEWLINE_Metode, ki delujejo na osnovi pravil, so metoda, ki uporablja vmesni jezik, transferna metoda in metoda na osnovi slovarja, pri kateri se besede prevajajo neposredno iz enega jezika v drugega.\n_START_SECTION_\nNa osnovi podatkov\n_START_PARAGRAPH_\nV 90. letih 20. stoletja so se pojavili pristopi k strojnemu prevajanju na podlagi podatkov (ang. data-driven MT). Vsem je skupna korpusna osnova, torej da se obstoje\xc4\x8de prevode iz korpusa uporablja za ustvarjanje novih.\n_START_SECTION_\nStatisti\xc4\x8dna metoda\n_START_PARAGRAPH_\nStatisti\xc4\x8dna metoda strojnega prevajanja v nasprotju z metodami na osnovi pravil temelji na ve\xc4\x8dji koli\xc4\x8dini vzporednih besedil, iz katerih se s statisti\xc4\x8dnimi algoritmi izra\xc4\x8dunavajo verjetnosti prevodne ekvivalence za posamezne jezikovne enote. Besedilo je prevedeno glede na verjetnostno porazdelitev \xe2\x80\x93 prevod je tisto besedilo, ki ima najvi\xc5\xa1jo verjetnost, ta pa se obi\xc4\x8dajno ra\xc4\x8duna po posameznih povedih. Statisti\xc4\x8dne metode so se prvotno ukvarjale s prevajanjem posameznih besed, v zadnjih letih pa so napredovale na raven besednih zvez. Najve\xc4\x8dje prednosti metode so neodvisnost od jezikovnega para, manj\xc5\xa1i stro\xc5\xa1ki kot pri metodah, ki temeljijo na pravilih, in bolj naravni prevodi.\n_START_SECTION_\nNa osnovi primerov\n_START_PARAGRAPH_\nGlavni \xc4\x8dlanek: Strojno prevajanje na osnovi primerov_NEWLINE__NEWLINE_Metoda prevajanja na osnovi primerov za svoje delovanje uporablja dvojezi\xc4\x8dni korpus z vzporednimi besedili. Gre za prevajanje po analogiji. Od statisti\xc4\x8dne metode se lo\xc4\x8di po tem, da se najbli\xc5\xbeja besedilna enota v korpusu i\xc5\xa1\xc4\x8de tudi v izvirnem jeziku. Pri prevajanju se poved najprej razdeli na besedne zveze, ki se jih nato prevede, na koncu pa del\xc4\x8dke sestavi skupaj.\n_START_SECTION_\nRezultati\n_START_PARAGRAPH_\nDobri rezultati se pri strojnem prevajanju naravnih jezikov ka\xc5\xbeejo predvsem pri prevajanju sorodnih jezikov (na primer iz dan\xc5\xa1\xc4\x8dine v angle\xc5\xa1\xc4\x8dino)._NEWLINE_Aljo\xc5\xa1a Vr\xc5\xa1\xc4\x8daj je v svojem diplomskem delu preizkusil in ovrednotil vse tri strojne prevajalnike za sloven\xc5\xa1\xc4\x8dino; Amebis Presis, Google Prevajalnik in Bing Translator. Analiziral je ocene ro\xc4\x8dne evalvacije reprezentativnega vzorca \xc5\xa1estdesetih segmentov iz novic, ki so na spletni strani Evropske komisije dostopne v vseh uradnih jezikih Evropske unije. V raziskavi, osnovani na Alpacovi raziskavi, so sodelovali trije ocenjevalci. Ob primerjavi ro\xc4\x8dne in samodejne evalvacije (izvedene s programi BLEU, GTM, METEOR in TERp) s Pearsonovim koeficientom se je potrdil podatek, da je trenutno najbolj\xc5\xa1i strojni prevajalnik za jezikovni par angle\xc5\xa1\xc4\x8dina-sloven\xc5\xa1\xc4\x8dina Google Translate, sledi pa mu Microsoftov strojni prevajalnik Bing Translator. Prihodnost strojnega prevajanja je torej o\xc4\x8ditno povezana s statisti\xc4\x8dnim strojnim prevajanjem in internetom kot ogromnim korpusom. Strojni prevajalnik Presis slovenskega podjetja Amebis, ki ne temelji na statisti\xc4\x8dni metodi, se je po vseh rezultatih uvrstil na zadnje mesto. Razlike med prevajanjem iz sloven\xc5\xa1\xc4\x8dine v angle\xc5\xa1\xc4\x8dino in prevajanjem iz angle\xc5\xa1\xc4\x8dine v sloven\xc5\xa1\xc4\x8dino vsaj v vrstnem redu strojnih prevajalnikov ni.\n_START_SECTION_\nProblemi\n_START_PARAGRAPH_\nNaravni jezik je eden najkompleksnej\xc5\xa1ih sistemov, kar se jih je razvilo skozi \xc4\x8dlovekovo evolucijo, prevajanje pa kot prena\xc5\xa1anje sporo\xc4\x8dil med temi sistemi eden najbolj zapletenih miselnih procesov, pri katerem ostajajo mnoga vpra\xc5\xa1anja s psiholo\xc5\xa1kega in jezikoslovnega vidika nepojasnjena. Razvijanje ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1kih tehnologij, ki bi znale ta proces simulirati ali vsaj optimizirati nekatere njegove dele, zato \xc5\xbee dolgo predstavlja izziv tako jezikoslovcem kot ra\xc4\x8dunalni\xc4\x8darjem.\n_START_SECTION_\nRazdvoumljanje\n_START_PARAGRAPH_\nPri strojnem prevajanju je treba upo\xc5\xa1tevati, da je \xc4\x8dlove\xc5\xa1ka komunikacija tesno povezana s kontekstom in situacijo. Ker ra\xc4\x8dunalnik ne more sklepati iz konteksta, se v prevodih pogosto pojavijo napake, \xc5\xa1e posebno pri ve\xc4\x8dpomenkah._NEWLINE_Izraelski jezikoslovec Yehoshua Bar-Hillel je dejal, da stroj brez\xc2\xa0\xc2\xbbuniverzalne enciklopedije\xc2\xab\xc2\xa0nikoli ne bo mogel razlikovati med dvema pomenoma besede (na primer \xc3\xadgra in igr\xc3\xa1 ter p\xc3\xb3t in p\xc3\xb4t). Vendar pa so danes na voljo \xc5\xa1tevilni pristopi razdvoumljanja, ki se delijo na plitke in globlje. Medtem ko se prvi ne ukvarjajo z razumevanjem besedila, temve\xc4\x8d pomen s statisti\xc4\x8dnimi metodami razberejo glede na besede v neposredni bli\xc5\xbeini dvoumne besede, globlji pristopi temeljijo na poznavanju in razumevanju posamezne besede._NEWLINE_Claude Piron, ki je delal kot prevajalec v Organizaciji zdru\xc5\xbeenih narodov, je napisal, da strojni prevod v najbolj\xc5\xa1em primeru osamod\xc3\xa9ji la\xc5\xbeji del prevajal\xc4\x8devega dela; zahtevnej\xc5\xa1i in zamudnej\xc5\xa1i del navadno vklju\xc4\x8duje obse\xc5\xbeno raziskovalno delo, da se razre\xc5\xa1i dvoumja v izvirniku, saj to zahtevata slovnica in leksika ciljnega jezika. Piron kot primer dvoumja navaja besedno zvezo Japanese prisoner of war camp, iz katere brez sobesedila ni mogo\xc4\x8de razbrati, ali je mi\xc5\xa1ljeno ameri\xc5\xa1ko tabori\xc5\xa1\xc4\x8de z japonskimi ujetniki ali japonsko z ameri\xc5\xa1kimi ujetniki._NEWLINE_Prav tako je brez razumevanja konteksta nemogo\xc4\x8de uganiti, kaj pomeni stavek He decided on the train. Lahko gre za frazni glagol decide on in bi se prevod glasil Odlo\xc4\x8dil se je za vlak ali pa za navaden glagol decide in bi stavek pravilno prevedli kot Odlo\xc4\x8dil se je na vlaku.\n_START_SECTION_\nPrevajanje lastnih imen\n_START_PARAGRAPH_\nProblem, ki ga omenja dr. \xc5\xa0pela Vintar, je prevajanje iz nem\xc5\xa1\xc4\x8dine. Ra\xc4\x8dunalnik te\xc5\xbeko lo\xc4\x8duje lastna imena od obi\xc4\x8dajnih samostalnikov, saj se oboji pi\xc5\xa1ejo z veliko. Bolj\xc5\xa1i prevajalniki imajo v ta namen ob\xc5\xa1irne baze lastnih imen, s katerimi si pomagajo, poleg tega pa upo\xc5\xa1tevajo tudi sobesedilo. Stavek Ich habe Herrn Schneider gesehen bi bolj\xc5\xa1i prevajalnik prevedel pravilno, saj bi na podlagi naziva Herr prepoznal lastno ime. Precej zapletov je tudi s slovitimi nem\xc5\xa1kimi zlo\xc5\xbeenkami, saj jih prevajalniki te\xc5\xbeko pravilno analizirajo. Google Translate in Amebis Presis, ki nudita prevajanje iz nem\xc5\xa1\xc4\x8dine v sloven\xc5\xa1\xc4\x8dino, zgoraj navedeno lastno ime prevedeta pravilno \xe2\x80\x93 kot gospod Schneider in ne kot gospod kroja\xc4\x8d.\n_START_SECTION_\nRe\xc5\xa1itve\n_START_PARAGRAPH_\nKakovost strojnih prevodov se lahko najo\xc4\x8ditneje izbolj\xc5\xa1a z razvojem bolj prefinjenih metod ali s postavljanjem dolo\xc4\x8denih omejitev pri izvirnem besedilu. Strojni prevajalnik je recimo lahko specializiran za dolo\xc4\x8deno podro\xc4\x8dje (na primer biokemijo) ali besedilno vrsto (na primer navodila za uporabo) ter s tem, kar se ti\xc4\x8de besedi\xc5\xa1\xc4\x8da in slovnice, reduciran na neke vrste podjezik. Prav tako je v pomo\xc4\x8d, \xc4\x8de je lahko izvirno besedilo napisano v nadzorovanem jeziku, ki ima omejen razpon besedi\xc5\xa1\xc4\x8da ter se izogiba enakozvo\xc4\x8dnicam, ve\xc4\x8dpomenskosti in zapletenim stav\xc4\x8dnim strukturam, in/ali \xc4\x8de se izvirnike lematizira. \xc5\xa0e ena mo\xc5\xbena re\xc5\xa1itev pa je, da se sistem ob dvoumju med samim prevajalskim procesom lahko obrne na \xc4\x8dloveka (navadno prevajalca).\n_START_SECTION_\nEvalvacija\n_START_PARAGRAPH_\nZa spremljanje napredka strojnega prevajanja je bilo vedno potrebno ocenjevanje kakovosti prevodov. Obstaja ve\xc4\x8d na\xc4\x8dinov ocenjevanja; najstarej\xc5\xa1i izmed njih je ro\xc4\x8dna oziroma \xc4\x8dlove\xc5\xa1ka evalvacija, pri kateri kakovost dolo\xc4\x8dajo posebej za to usposobljeni ocenjevalci. \xc4\x8ceprav je tovrstno ocenjevanje najzanesljivej\xc5\xa1e, je subjektivno ter zahteva veliko \xc4\x8dasa in denarja. Zato so strokovnjaki za\xc4\x8deli iskati objektivnej\xc5\xa1o, hitrej\xc5\xa1o in cenej\xc5\xa1o alternativo ro\xc4\x8dni evalvaciji in (vzporedno z razvojem strojnega prevajanja) razvijati metrike za samodejno evalvacijo strojnih prevodov.'