Разработка алгоритмического и программного обеспечения выбора значения многозначного слова и омонима в системе компьютерного сурдоперевода русского языка на основе семантической модели

Материал поступил в редколлегию 01.06.2018
Аннотация
Проведен сравнительный анализ существующих систем компьютерного перевода со звучащего на жестовый язык. Выявлены преимущества и недостатки рассмотренных систем, на этом основании сделан вывод о необходимости учета семантической информации в процессе перевода. Рассмотрена технология семантического анализа. Описана разработанная модель выбора значения многозначного слова и омонима на основе семантического словаря В. А. Тузова и системы автоматической обработки текста «Диалинг». Приводится описание программного обеспечения и алгоритмическая часть программного обеспечения, направленного на выполнение семантического анализа и перевода. Приведены примеры использования программного обеспечения. Рассмотрены вопросы тестирования работоспособности модуля семантического анализа. Для решения этой задачи система семантического анализа была внедрена в систему компьютерного сурдоперевода «Сурдофон». Для анализа корректности работы семантического модуля проведено сравнение с определением семантических значений системами «Яндекс Переводчик» и «Google Переводчик». Разработанная система показала свое преимущество в ряде сложных случаев. База жестов РЖЯ была дополнена знаками, названиями которых являются омонимы и многозначные слова русского языка; выявлены особенности исполнения таких знаков.

Ключевые слова: русский жестовый язык, компьютерный сурдоперевод, семантический анализ, морфологический анализ, синтаксический анализ, омонимы, многозначные слова, синтаксические конструкции, альтернативы

   
Выходные данные: Гриф М.Г., Королькова О.О., Мануева Ю.С. Разработка алгоритмического и программного обеспечения выбора значения многозначного слова и омонима в системе компьютерного сурдоперевода русского языка на основе семантической модели. Вестник НГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 16, 3. C. 32–44. DOI: 10.25205/1818-7935-2018-16-3-32-44