Программы переводчики возможности систем распознавания текстов доклад

Обновлено: 05.07.2024

Машинный перевод как процесс перевода текстов с одного естественного языка на другой с помощью компьютерной программы, принцип работы. История становления и развития данной формы перевода, оценка его эффективности и сферы использования на сегодня.

Рубрика	Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	09.01.2014
Размер файла	1,2 M

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Введение

Возникший как важная составляющая человеческого общения, перевод с языка на язык служит как общекультурным (например, взаимообогащению литератур разных народов), так и вполне утилитарным целям. В последние десятилетия все чаще требуются переводы текстов специального характера - экономических, юридических, технических, при работе с которыми главная функция перевода - не эстетическая, общекультурная, а информационная и коммуникативная.

Принято считать, что мировая история машинного перевода началась с появлением компьютеров. Но идея носилась в воздухе с давних времен, принимая подчас весьма причудливые формы… Появление первых ЭВМ лишь позволило начать воплощение фантастических проектов в жизнь. Сегодня обострение языковых проблем и прогресс в области высоких технологий диктуют направления поиска новых решений.

Машинный перевод - процесс перевода текстов (письменных, а в идеале и устных) с одного естественного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы. Так же называется направление научных исследований, связанных с построением подобных систем.

1. История машинного перевода

Впервые мысль о возможности автоматического перевода в начале 40_x годов XIX века высказал британский математик Чарльз Бэббидж. Он пытался убедить правительство в необходимости финансировать исследования по разработке механического прототипа ЭВМ и обещал, что его машина сможет переводить разговорную речь… Проекту Бэббиджа суждено было остановиться на стадии прототипа, и его идеи на сто лет легли под сукно.

История машинного перевода как научно-прикладного направления началась в конце 40_х годов прошлого века. Теоретической основой начального (конец 1940_х - начало 1950_х годов) периода работ по машинному переводу был взгляд на язык как кодовую систему. Пионерами МП были математики и инженеры. Описания их первых опытов, связанных с использованием только что появившихся ЭВМ для решения криптографических задач, были опубликованы в США в конце 1940_х годов. Датой рождения машинного перевода как исследовательской области обычно считают март 1947; именно тогда специалист по криптографии Уоррен Уивер в своем письме Норберту Винеру впервые поставил задачу машинного перевода, сравнив ее с задачей дешифровки.

Меморандум Уивера вызвал самый живой интерес к проблеме МП. В 1948 г. А. Бут и Ричард Риченс произвели некоторые предварительные эксперименты (так, Риченс разработал правила разбиения словоформ на основы и окончания). Вскоре началось финансирование исследований. На ранних этапах разработка МП активно поддерживалась военными, при этом в США основное внимание уделялось русско-английскому направлению, а в СССР - англо-русскому.

В 1952 г. состоялась первая конференция по МП в Массачусетском технологическом университете, а в 1954 г. в Нью-Йорке была представлена первая система МП - IBM Mark II, разработанная компанией IBM совместно с Джоржтаунским университетом (это событие вошло в историю как Джорджтаунский эксперимент). Была представлена очень ограниченная в своих возможностях программа (она имела словарь в 250 единиц и 6 грамматических правил), осуществлявшая перевод с русского языка на английский. В том же 1954_м первый эксперимент по машинному переводу был осуществлен в СССР И.К. Бельской (лингвистическая часть) и Д.Ю. Пановым (программная часть) в Институте точной механики и вычислительной техники Академии наук СССР, а первый промышленно пригодный алгоритм машинного перевода и система машинного перевода с английского языка на русский на универсальной вычислительной машине были разработаны коллективом под руководством Ю.А. Моторина. После этого работы начались во многих информационных институтах, научных и учебных организациях страны. Казалось, что создание систем качественного автоматического перевода вполне достижимо в пределах нескольких лет (при этом акцент делался на развитии полностью автоматических систем, обеспечивающих высококачественные переводы; участие человека на этапе постредактирования расценивалось как временный компромисс). Профессиональные переводчики всерьез опасались в скором времени остаться без работы…

50_е годы - первое разочарование

К началу 50_х годов целый ряд исследовательских групп в США и в Европе работали в области МП. В эти исследования были вложены значительные средства, однако результаты очень скоро разочаровали инвесторов. Одной из главных причин невысокого качества МП в те годы были ограниченные возможности аппаратных средств: малый объем памяти при медленном доступе к содержащейся в ней информации, невозможность полноценного использования языков программирования высокого уровня. Другой причиной было отсутствие теоретической базы, необходимой для решения лингвистических проблем, в результате чего первые системы МП сводились к пословному (word-to-word) переводу текстов без какой-либо синтаксической (а тем более смысловой) целостности.

Это выступление самым неблагоприятным образом отразилось на развитии МП в США. В 1966 г. специально созданная Национальной Академией наук комиссия ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee), основываясь, в том числе и на выводах Бар-Хиллела, пришла к заключению, что машинный перевод нерентабелен: соотношение стоимости и качества МП было явно не в пользу последнего, а для нужд перевода технических и научных текстов было достаточно человеческих ресурсов. За докладом ALPAC последовало сокращение финансирования исследований в области МП со стороны правительства США - и это несмотря на то, что в то время как минимум три различные системы МП регулярно использовались рядом военных и научных организаций (в числе которых ВВС США, Комиссия США по ядерной энергии, Центр Евроатома в Италии).

60_е годы: низкий старт

Следующие десять лет разработка систем МП осуществлялась в США университетом Brigham Young University в Прово, штат Юта (ранние коммерческие системы WEIDNER и ALPS) и финансировалась Мормонской церковью, заинтересованной в переводе Библии; в Канаде группами исследователей, в числе которых TAUM в Монреале с ее системой METEO; в Европе - группами GENA (Гренобль) и SUSY (Саарбрюкен). Особого упоминания заслуживает работа в этой области отечественных лингвистов, таких, как И.А. Мельчук и Ю.Д. Апресян (Москва), результатом которой стал лингвистический процессор ЭТАП. В 1960 г. в составе Научно-исследовательского института математики и механики в Ленинграде была организована экспериментальная лаборатория машинного перевода, преобразованная затем в лабораторию математической лингвистики Ленинградского государственного университета.

70-80_е годы: новый импульс

Новый подъем исследований в области МП начался в 1970_х годах и был связан с серьезными достижениями в области компьютерного моделирования интеллектуальной деятельности. Соответствующая область исследований, возникшая несколько позже МП (датой ее рождения обычно считают 1956 г.), получила название искусственного интеллекта, а создание систем машинного перевода было осмыслено в 1970_е годы как одна из частных задач этого нового исследовательского направления.

Можно выделить два основных стимула к развитию работ по машинному переводу в современном мире. Первый - собственно научный; он определяется комплексностью и сложностью компьютерного моделирования перевода. Как вид языковой деятельности перевод затрагивает все уровни языка - от распознавания графем (и фонем при переводе устной речи) до передачи смысла высказывания и текста. Кроме того, для перевода характерна обратная связь и возможность сразу проверить теоретическую гипотезу об устройстве тех или иных языковых уровней и эффективности предлагаемых алгоритмов. Эта характеристическая черта перевода вообще и машинного перевода в частности привлекает внимание теоретиков, в результате чего продолжают возникать все новые теории автоматизации перевода и формализации языковых данных и процессов. Вместе с тем разработки в области МП стимулировали развитие не только лингвистики. Результаты работ по МП способствовали началу и развитию исследований и разработок в области автоматизации информационного поиска, логического анализа естественно-языковых текстов, экспертных систем, способов представления знаний в вычислительных системах и т.д.

Второй стимул - социальный, и обусловлен он возрастающей ролью самой практики перевода в современном мире как необходимого условия обеспечения межъязыковой коммуникации, объем которой возрастает с каждым годом. Другие способы преодоления языковых барьеров на пути коммуникации - разработка или принятие единого языка, а также изучение иностранных языков - не могут сравниться с переводом по эффективности. С этой точки зрения можно утверждать, что альтернативы переводу нет, так что разработка качественных и высокопроизводительных систем машинного перевода способствует разрешению важнейших социально-коммуникативных задач.

В СССР с середины 70_х годов были созданы промышленные системы машинного перевода с английского языка на русский АМПАР (на основе исследований и разработок коллектива Ю.А. Моторина), с немецкого языка на русский НЕРПА, с французского языка на русский ФРАП, автоматические терминологические словари в помощь человеку-переводчику. Система АМПАР длительное время находилась в промышленной эксплуатации; впоследствии на ее базе были созданы более эффективные системы МП для персональных компьютеров семейства СПРИНТ; была также разработана система МП с русского языка на английский АСПЕРА. На этих разработках основываются такие системы машинного перевода, как Stylus, Socrat и другие.

От 90_х к XXI веку

90_е годы принесли с собой бурное развитие рынка ПК (от настольных до карманных) и информационных технологий, широкое использование сети Интернет (которая становится все более интернациональной и многоязыкой). Все это сделало возможным, а главное востребованным, дальнейшее развитие систем МП. Появляются новые технологии, основанные на использовании нейронных сетей, концепции коннекционизма, статистических методах.

С начала 1990_х годов на рынок систем ПК выходят отечественные разработчики.

Несмотря на такую долгую историю, фактически всеми системами осуществляется перевод только на уровне поверхностного синтаксиса, поскольку еще не разработаны (по всей видимости) эффективные модели формального представления смысла, носителем которого должен выступать язык-посредник - интерлингва, хотя для отдельных узких отраслей такие модели строятся (например, METEO и LingoWare). Специалисты связывают построение адекватных систем МП с развитием искусственного интеллекта: машина сможет переводить с одного языка на другой, когда научится думать, как человек.

Другой путь совершенствования МП, более доступный на современном этапе, - составить корпус соответствий на двух языках. Можно предположить, что такие работы ведутся, и многими разными командами, но их действия не скоординированы, и потому результат слишком мал.

2. Принцип работы машинного перевода

Каким образом осуществляется работа программы переводчика?

1. На первом этапе осуществляется ввод текста и поиск входных словоформ (слов в конкретной грамматической форме, например дательного падежа множественного числа) во входном с сопутствующим морфологическим анализом, в ходе которого устанавливается принадлежность данной словоформы к определенной лексеме (слову как единице словаря). В процессе анализа из формы слова могут быть получены также сведения, относящиеся к другим уровням организации языковой системы, например, каким членом предложения может быть данное слово. Для машины совмещение двух этих операций - и грамматического разбора, и обращения к смыслу слов - задача трудная. Лучше сделать синтаксический анализ не зависящим от смысла слов, а словарь использовать на других этапах перевода.

4. 2. Следующий этап включает в себя перевод идиоматических словосочетаний, фразеологических единств или штампов данной предметной области (например, при англо-русском переводе обороты типа in case of, in accordance with получают единый цифровой эквивалент и исключаются из дальнейшего грамматического анализа); определение основных грамматических (морфологических, синтаксических, семантических и лексических) характеристик элементов входного текста (например, числа существительных, времени глагола, их роли в данном предложении и пр.), производимое в рамках входного языка; разрешение неоднозначности (скажем, англ. round может быть существительным, прилагательным, наречием, глаголом или же предлогом); анализ и перевод слов. Обычно на этом этапе однозначные слова отделяются от многозначных (имеющих более одного переводного эквивалента в выходном языке), после чего однозначные слова переводятся по спискам эквивалентов, а для перевода многозначных слов используются так называемые контекстологические словари, словарные статьи которых представляют собой алгоритмы запроса к контексту на наличие / отсутствие контекстных определителей значения.

5. 3. Окончательный грамматический анализ, в ходе которого доопределяется необходимая грамматическая информация с учетом данных выходного языка.

8. Действующие системы машинного перевода, как правило, ориентированы на конкретные пары языков (например, французский и русский или японский и английский) и используют, как правило, переводные соответствия либо на поверхностном уровне, либо на некотором промежуточном уровне между входным и выходным языком. Качество машинного перевода зависит от объема словаря, объема информации, приписываемой лексическим единицам, от тщательности составления и проверки работы алгоритмов анализа и синтеза, от эффективности программного обеспечения. Современные аппаратные и программные средства допускают использование словарей большого объема, содержащих подробную грамматическую информацию. Информация может быть представлена как в декларативной (описательной), так и в процедурной (учитывающей потребности алгоритма) форме.

3. Примеры программ переводчиков

PROMT (Компания PROMT является одной из старейших российских IT_компаний, с 1991 года успешно развивая технологии машинного перевода)

World Magic Translator

4. Будущее программ переводчиков

компьютерный программа перевод машинный

Основной проблемой при разработке программ переводчиков текста стала неоднозначность перевода некоторых слов, в связи с этим перевод получается не точным, а иногда даже абсурдным. Создать по-настоящему интеллектуальную систему перевода, способную сравниться в качестве работы с человеком переводчиком пока не удалось, и в ближайшее время такой возможности не предвидится.

С годами растет не только функциональность программ переводчиков текста, но и количество языков и возможных направлений перевода. Особенно удачные переводы получаются при работе с языками латинской группы. К тому же появилась возможность человеку принимать участие в переводе. Теперь люди могут сами настраивать и редактировать словари, добавлять в них новые слова и фразы. Технический прогресс не стоит на месте и в нашу жизнь тесно вошли КПК и смартфоны, поэтому кампании разработчики программного обеспечения позаботились о том, чтоб новые версии их продуктов можно было всегда иметь при себе в наладоннике или телефоне.

Таким образом, невозможно представить современную жизнь без быстрых программ-переводчиков. Данные программы незаменимы в учёбе, работе, удобны как для изучения языка, так и для простого пополнения словарного запаса. Простота в использовании, скорость - основные преимущества современных программ-переводчиков. Однако, есть и минусы, над устранением которых работают многие компании. Эти минусы проявляются в неточности перевода, невозможности отобразить языковые обороты и приёмы и т.д.

Само собой такие программы не способны заменить человека, но они позволяют понять смысл текста, на перевод которого затрачивается всего несколько секунд. Это довольно весомый аргумент в сторону программ переводчиков текста. К тому же гораздо проще посмотреть непонятное слово в электронном словаре, а не листать толстый словарь иностранных языков, опубликованный в бумажном виде. Поэтому вопреки всем недостаткам программ переводчиков, работа над их усовершенствованием ведется и по сей день. Спрос, как говорится - рождает предложение.

Основные приемы работы с текстом заключаются не только в создании, редактировании и оформлении текстового материала, которые реализуют текстовые редакторы. Существует ряд специальных приложений, автоматизирующих действия по обработке текстов. Кратко о системах перевода и распознавания текста можно прочитать в данной статье.

Что такое системы перевода и распознавания текста

Для упрощения работы с текстом разработчики программного обеспечения создали специальные приложения, позволяющие автоматизировать ввод больших объемов текстовых данных. Также текст большими объемами можно не только вводить, но и переводить. Для автоматизации процессов работы с текстом используются системы перевода и распознавания текста.

Системы распознавания текста

Вводить информацию в компьютер можно не только с клавиатуры, но и с помощью специального устройства – сканера. В процессе сканирования текст из журнала или книги из бумажного формата переводится в электронный. Первоначально отсканированный текст имеет вид графического изображения, то есть воспринимается компьютером как картинка. Для того чтобы из картинки получить текстовый формат и далее работать с ней как с текстом, используются специальные программы, выполняющие распознавание текста.

Процесс распознавания происходит так. Программа анализирует полученное изображение, выделяя в нем текстовые, табличные и графические области. Затем строки в текстовых блоках разбиваются на отдельные слова, слова – разбиваются на символы. И затем каждый символ сравнивается с имеющимся в базе изображением букв, цифр или специальных символов. Найдя оптимальный вариант, программа выдает его пользователю в виде распознанного текста.

Самым популярным программным продуктом, выполняющим распознавание текста, является Fine Reader от компании ABBYY.

Компания ABBYY на современном рынке программных продуктов является лидером мирового масштаба в разработке программных решений, использующих технологию распознавания документов. Более 1000 компаний в 150 странах сотрудничают с ABBYY, включая таких мировых лидеров, как Fujitsu, Panasonic, Microsoft, Sharp, Samsung, Xerox.

Рис. 1. Логотип ABBYY Fine Reader.

Приложение Fine Reader конвертирует изображения в электронные редактируемые форматы. В качестве графических объектов могут быть фотографии, PDF-файлы, а также полученные в результате сканирования копии бумажных документов. После преобразования результаты можно сохранить в форматах приложений Microsoft Word, Excel, Powerpoint, а также в текстовом формате RTF и в формате разметки гипертекста HTML. Самые новые версии этого программного продукта позволяют сохранять результаты распознавания в формате DJVU.

Достоинством данного программного продукта является распознавание более чем на 190, а также встроенная проверка орфографии.

Системы перевода

Высокий уровень развития технологий, обеспечивающих реализацию информационных процессов хранения и поиска информации, способствовал популяризации программ-переводчиков.

Программа переводчик представляет собой программный продукт, который позволяет осуществлять перевод с одного языка на другой отдельных слов, словосочетаний и предложений. Действие таких систем перевода строится на применении правил построения словосочетаний и предложений естественного языка. Переводчик анализирует текст на исходном языке, а затем составляет такой же текст на новом языке.

Как правило, такие программные продукты можно устанавливать на свой персональный компьютер как отдельные приложения (например, ABBYY Lingvo), но чаще их используют в режиме on-line в сети интернет. Свои услуги по переводу предлагают Яндекс-переводчик, Google-переводчик. Объем переводимого текста в Google может достигать до 5000 знаков, программа позволяет осуществлять перевод с 103 языков.

С 2017 года компания Google использует технологию перевода, основанную на применении нейросетей. Такой механизм позволяет предлагать более точные по смыслу, с учетом различных тонкостей языков, варианты слов.

Рис. 3. Логотип переводчика Google Translate.

Что мы узнали?

Для работы с текстом разработчики программных решений предлагают ряд специальных программных продуктов, предназначенных для машинного перевода и распознавания текста. Приложения для распознавания текста конвертируют фотографии, pdf-документы и друге изображения в электронные редактируемые форматы doc, xlsx, pptx, rtf, html. Программы-переводчики предназначены для перевода текстовых документов с одного языка на другой.

В современном мире происходит очень важный процесс — формиро вание единого информационного пространства . Стираются информационные границы между странами и народа ми , у человека появляется возможность общаться в букваль ном смысле слова со всем миро м. Все это приводит к тому , что многие люди различных профессий начинают общаться с иностранными коллегами, читать справочную и другую специальную литературу на иностранном языке. Но далеко не каждый человек свободно владеет иностранными языками.

Современные компьютеры способны хранить большие массивы данных и производить в них быстрый поиск . Эти возможности компьютера можно использовать для создания электронных словарей и организации с их помощью перевода текста с одного языка на друго й. Для этих целей сегодня уже существует множество программ.

Как работают програм мы-переводчики

Чтобы найти перевод неизвестного иностранного слова, пользователю электронного словаря достаточно ввести это слово в строке поиска , и уже через несколько мгновений бу дет получен исчерпывающий перевод . Современные текстовые процессоры имеют в своем составе словари , позволяющие производить орфографическую проверку правильности написания слов (на разных языках).

Рассмотрим простой пример. Переведем с помощью системы перевода на английский язык фразу:

Информатика — это наука об информации .

The co mputer science is an information science.

А теперь с помощью той же программы переведем эту фразу на русский язык. Получим:

Информатика — информатика.

Как говорится, почувствуйте разницу!

Распознаван ие текста

Перед обсуждением этой темы давайте вспомним , какие устройства ввода информации существуют у современных компьютеров? Клавиатура, мышь, сканер и др . Сканер , на пример, позволяет вводить графическую информацию с листа бумаг и.

В вод в компьютер печатного и рукописного текста

Существуют программы, позволяющие вводить тексты в ПК с помощью сканера . Используя специальные алгоритмы, они распознают буквы, позволяют редактировать распознанный текст и сохранять его в различных форматах. Популяр ной программой такого типа является ABBY FineReader , Работать с этой программой несложно . Сначала нужно отсканировать текст (у правлять сканером можно прямо в среде FineReader) , затем разбить этот текст на фрагменты, потом распознать эти фрагменты, отредактировать полученный текст и , наконец, сохранить его в нужном текстовом формате. Интерфейс программы позволяет освоить эти операции легко и быстро.

Кор отко о главном

Современные программные средства позволяют переводить тексты с одного языка на другой и распознавать и х, переводя из отсканированного, графического представления в текстовые файлы .

1. Для связи основных разделов и понятий в тексте используется гипертекст. Гипертекст позволяет структурировать документ путем выделения в нем слов-ссылок (гиперссылок). При активизации гиперссылки, например, щелчком мыши, происходит переход на фрагмент в тексте, заданный в ссылке.

Гиперссылка состоит из двух частей:

· указатель ссылки – это объект (фрагмент текста или рисунок), который визуально выделяется в документе (обычно синим цветом и подчеркиванием);

· адресная часть – название закладки в документе, на которую указывает ссылка (закладка – это элемент документа, которому присвоено уникальное имя).

Указателем ссылки и закладкой может быть фрагмент текста, графическое изображение, управляющий элемент.

Такая гипертекстовая структура используются в документах различных типов. В Интернете они образуют Всемирную паутину, связывающую Web-страницы на миллионах серверов в единое целое.

Компьютерные словари и системы машинного перевода текстов.

В настоящее время существуют тысячи словарей для перевода между сотнями языков (англо-русский, немецко-французский и другие), причем каждый из них может содержать десятки тысяч слов.

В бумажном варианте словарь – это толстая книга с большим количеством страниц, поиск в нем довольно трудоемкий процесс.

· Компьютерные словари в основном являются многоязычными, то есть дают пользователю возможность выбрать языки и направление перевода (например, англо-русский, испано-русский и другие).

· Кроме основного словаря общеупотребительных слов, часто они содержат десятки специализированных словарей по областям знаний (техника, медицина, информатика и другие).

· Некоторые компьютерные словари предоставляют пользователю возможность прослушивания слов в исполнении дикторов, носителей языка, то есть являются мультимедийными.

Кроме того, существуют системы машинного перевода, позволяющие переводить не только отдельные слова и словосочетания, но и целый документ (текст) с высокой скоростью, и Web-страницу в режиме реального времени.

Современные системы машинного перевода используются для перевода технической документации, деловой переписки и других специализированных текстов, но они неприменимы для перевода художественной литературы, так как им недоступны аллегории, метафоры и другие элементы художественного творчества человека.

Системы оптического распознавания документов.

Переход от бумажного документа к электронному состоит из двух этапов.

1. Сканирование. С помощью сканера получается изображение страницы текста в графическом файле.

2. Распознавание текста. Для преобразования элементов графического изображения в последовательности символов используются системы оптического распознавания символов.

Запустив такую систему, сначала надо распознать структуру размещения текста на странице: выделить колонки, таблицы, изображения и так далее. Далее текстовые фрагменты графического изображения страницы преобразовываются в текст.

Существует два метода распознавания:

Гипертекстовое представление информации

Гиперссылка состоит из двух частей:

Указателем ссылки и закладкой может быть фрагмент текста, графическое изображение, управляющий элемент.

Компьютерные словари и системы машинного перевода текстов.

Системы оптического распознавания документов.

Переход от бумажного документа к электронному состоит из двух этапов.

1. Сканирование. С помощью сканера получается изображение страницы текста в графическом файле.

Информатика

Использование текстовых редакторов позволяет не только переводить информацию в набранный документ, но и проводить ряд действий для того, чтобы она выглядела привлекательнее и быстрее усваивалась читателями. Благодаря специальным приложениям стало возможным обрабатывать тексты автоматически, без уделения времени и выбора каждой команды. В информатике за 7 класс системы перевода и распознавания текста описаны как основные механизмы в работе с большими объёмами материала.

Системы перевода

Сначала программа-переводчик анализирует текст на родном языке и после этого переводит его на желаемый с использованием тех форм и правил, которые присущи нужному языку. Перевод занимает от нескольких секунд до минуты, а его качество зависит от используемых словарей, которые вписаны в основу программы.

Переводчик можно установить на персональный компьютер или на мобильный или использовать онлайн-версию. Второй вариант будет более подходящим в плане высокого качества, ведь классические переводчики, встроенные в поисковые системы, обладают большим словарным запасом и максимально приближаются к реальной речи. А также здесь имеется голосовой набор и возможность прослушать перевод на новый язык, чтобы уловить интонацию и стиль проговаривания фразы.

Отдельные предложения могут иметь платные опции или требовать много места на гаджете из-за постоянных обновлений. Такой вариант подойдёт для туристов или для любителей путешествий. Для стабильной работы и перевода лучше пользовать стандартными переводчиками в онлайн-системе. Что касается возможного объёма в системе перевода текста, то в гугл он может достичь 5 тысяч знаков и осуществить перевод со 103 языков мира. Эта система считается одной из наиболее популярных и широко используемых в мире.

Список преимуществ

В любой компьютерной программе можно найти как положительные, так и негативные качества. Всё зависит от технических возможностей и задания, которое необходимо выполнить. К преимуществам переводчиков специалисты относят следующие факторы:

Большое разнообразие словарей по специальностям, что делает возможным перевод разных текстов и материалов.
Возможность организовать быстрый поиск по любой теме. В программах-переводчиках возможности систем распознавания текстов зависят от типа программы, онлайн-версии постоянно обновляются и дополняются.
Одновременно можно просматривать несколько вариантов перевода и выбирать для себя наиболее подходящий с нужными формами.
Можно самостоятельно вписывать фразы и формировать свой словарь на нужном языке.
Сочетание с текстовыми редакторами и возможность быстро переводить текст с формата поиска в вордовский документ.

Благодаря удобному интерфейсу, простоте и большому словарному запасу можно переводить тексты и работать с коррекцией в одном и том же переводчике. К плюсам программы можно отнести и компактность, переводчики могут устанавливаться как на компьютеры, так и на телефоны или другие мобильные гаджеты.

Современные технологии не стоят на месте, и благодаря работе компьютерщиков можно сравнить современные версии со старыми, более примитивными и несложными. Начиная с 2017 года, компания Google использует технологию, в основе которой находится применение нейросети. Это позволяет не только использовать более подходящие по смыслу фразы и создавать точный перевод, но и учитывать в процессе разные тонкости языков, подбирать подходящие варианты слов.

Машинный перевод и распознавание текста являются сложным автоматизированным процессом. который требует от пользователя только введения данных. Получить таким образом перевод из одного языка на другой достаточно просто, нужно только подобрать свой тип переводчика с нужным словарём.

Описание недостатков

Возможности распознавания текстов в программах-переводчиках постоянно улучшаются и расширяются, но при этом специалисты выделяют и ряд недостатков. К основным можно отнести следующие факторы:

Ограниченный обзор, который зависит от размеров экрана.
Большой словарь позволяет увидеть сразу много вариантов слова, но нужно самостоятельно выбирать ту форму, которая будет кстати. Для людей, которые недостаточно хорошо владеют иностранным языком, сделать это будет тяжело.
Словари-переводчики не учитывают игру слов и возможных художественных приёмов, поэтому перевод будет больше механическим и сухим. Электронный вид текста после переводчика нужно исправлять и редактировать возможные ошибки в формах.
Если фразы в словаре нет, то переводчик не переводит её.
Из нескольких вариантов многозначного слова переводчик выбирает тот тип, что используется чаще всего, а это не всегда может подходить по смыслу в конкретный текст.
Иногда в словарях предложено несколько вариантов одного слова, которые могут отличаться смыслом. Само же трактование не указывается, и поэтому выбрать из нескольких правильный ответ тяжело.

Описание специальных программ, особенности перевода текстов и краткое содержание предоставляемых возможностей позволяют сделать правильный выбор и установить нужный вариант для работы. К сожалению, осуществить адекватный перевод с помощью программы не получится, но заметно облегчить себе задачу вполне реально.

Распознавание текста

Информацию на компьютер можно вводить не только стандартным методом, с помощью клавиатуры, но и используя сканнер. Благодаря устройству можно перевести страницу из книги или журнала в электронный формат за некоторое время. Большим плюсом программы является то, что можно перевести не только текст, но и картинки, и сделать это как в чёрно-белом, так и в цветном формате.

Первоначально отсканированный текст воспринимается компьютером как картинка, нужна дополнительная работа и использование специальной программы, чтобы изображение превратилось в текст. Процесс распознавания несложный, но многоэтапный. Он состоит из таких пунктов:

Программа начинает анализировать полученное изображение, выделяет в нём текстовые, графические и области таблицы.
После этого строки в текстовых блоках начинают разбиваться на слова, а слова, в свою очередь, — на символы.
Каждый символ сравнивается с имеющейся в базе буквой и подбирается наиболее подходящий тип.
После окончания программа выдаёт обработанный текст пользователю в готовом виде.

Конечно, после сканирования документ нужно дополнительно перечитывать и исправлять ошибки, но это существенно экономит время в сравнении с простым набором текста. Благодаря программам распознавания можно обрабатывать и переводить в формат документа не только текстовые блоки, но и материалы в таблицах и схемах.

Популярной является программа Fine Reader, она позволяет быстро отсканировать картинку и перевести её в электронный вариант за короткий промежуток времени. Благодаря постоянному обновлению элементов программы, она совместима с разными моделями сканеров и быстро настраивается для работы. После сканирования результаты можно хранить в разных форматах приложений и в формате разметки гипертекста HTML. Большим преимуществом программы является возможность орфографической проверки, которая уже встроена в программу, и удобный интерфейс, что делает использование ещё проще.

Применение на практике программ с распознаванием и переводом текста заметно упрощает работу и позволяет почувствовать все преимущества современных возможностей. Текстовые редакторы, программы для установки постоянно обновляются и наполняются новыми функциями, благодаря чему работать с разными форматами намного проще и эффективнее. Нейросети, качественное оборудование, большие объёмы памяти помогают работать с разной информацией и хранить копии в доступных облачных хранилищах. Даже начинающим пользователям будет комфортно выполнять разные задачи и обрабатывать тексты благодаря простому функционалу и подсказкам онлайн.

Читайте также: