Решение проблемы многоязычия в международном научно-техническом информационном пространстве

Решение проблемы многоязычия в международном научно-техническом информационном пространстве связано с технологиями машинного перевода (МП). Процесс перевода в рамках концепции фразеологического концептуального перевода текстов можно представить, как процесс передачи смыслового содержания исходного текста, средствами выходного языка. В рамках этой концепции перевод текстов обеспечивается понятийным анализом исходного текста и трансформацией его смыслового содержания на целевой язык. Этот подход базируется на понимании закономерностей функционирования естественных языков и теоретических преставлений о смысловой структуре текстов. Основой подхода являются технологии автоматизированного формирования тематических словарных баз, адекватно отражающих понятийный состав различных тематических областей.

1. Колин К. К., Урсул А. Д. Информация и культура. Введение в информационную культурологию. М.: Изд-во Стратегические приоритеты, 2015. – 300 с.

2. Колин К. К., Хорошилов А. А. Проблема многоязычия в информационном общества и интеллектуальные переводческие технологии // Информационное общества, 2012, № 1. С. 56-61.

3. Искусственный интеллект в технологиях машинного перевода / Колин К.К., Хорошилов Ал-др. А., Никитин Ю.В., Пшеничный С.И., Хорошилов Алексей А. // Социальные новации и социальные науки. – Москва: ИНИОН РАН, 2021. – № 2.

4. Johnson M., Schuster M., Le Q. V., et al. Google’s multilingual neural machine translation system: Enabling zeroshot translation // T. Assoc. Computational Linguistics, 2017. Vol. 5.

5. Хобсон Л., Ханнес Х., Ховард К. Обработка естекственного языка в действие. Изд. Питер, 2020.

6. Ганегедара Т. Обработка естественного языка с TensorFlow. М. ДМК Пресс, 2020.

7. Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл <=> текст». «Наука», Москва, 1974 г.

8. Кулагина О. С. Исследования по машинному переводу. «Наука», Москва, 1979.

9. Пиотровский Р. Г. Новые горизонты машинного перевода. Сб. «Научно-техническая информация», сер. 2, № 1, ВИНИТИ, 2002.

10. Белоногов Г. Г., Хорошилов Ал-др А., Хорошилов Ал-сей А., Козачук М. В., Рыжова Е. Ю., Гуськова Л. Ю. Каким быть машинному переводу в ХХI веке // Перевод: традиции и современные технологии. – М.: ВЦП, 2002.

11. Белоногов Г. Г., Калинин Ю. П., Хорошилов Ал-др А., Хорошилов Ал-ей А. Системы фразеологического машинного перевода. Изд. Русский мир, Москва, 2007.

12. Хорошилов Ал-др А., Кан А.В., Хорошилов А.А. Фразеологический машинный перевод. – М.: Изд-во «Директ-Медиа», 2019.

13. Аблов И.В., Козичев В.Н., Ширманов А.В., Хорошилов А.А., Хорошилов А.А. Средства машинной грамматики русского языка (по Г.Г. Белоногову) // Сб. "Научно-техническая информация", Серия 2, № 6, ВИНИТИ, 2018.

14. Белоногов Г. Г., Калинин Ю. П., Хорошилов А. А. Компьютерная лингвистика и перспективные информационные технологии. Теория и практика построения систем автоматической обработки текстовой информации. Изд. Русский мир, Москва, 2004.

15. Кан А. В., Ревина В. Д., Руснак В. И., Хорошилов Александр А., Хорошилов Алексей А. Автоматическое формирование синтаксической модели языка для задач машинного перевода и информационного поиска. Сб. «Научно-техническая информация», Сер. 2, № 12, ВИНИТИ, 2018.

16. Захаров В. Н., Никитин Ю. В., Хорошилов Александр А., Хорошилов Алексей А. Технологии создания новых направлений перевода для системы МетаФраз (на примере казахско-русского перевода). Сб. «Научно-техническая информация», Сер. 2, № 9, ВИНИТИ, 2017.

17. Хорошилов А.А., Никитин Ю.В., Лазарев А.С. и др. Программный комплекс "Умный текстовый процессор" (ПК УТП). Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2023611992, 26.01.2023. Заявка № 2022683941 от 06.12.2022.