Компьютерные словари и системы машинного перевода текстов
Презентация на тему Компьютерные словари и системы машинного перевода текстов к уроку по информатике
Презентация по слайдам:
Слайд #1
Компьютерные словари и системы машинного перевода текстов
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/1.jpg)
Слайд #2
Компьютерные словари Компьютерные словари могут содержать переводы на разные языки сотен тысяч слов и словосочетаний, а также предоставляют пользователю дополнительные возможности.
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/2.jpg)
Слайд #3
Возможности компьютерных словарей Компьютерные словари могут являться многоязычными - давать пользователю возможность выбрать языки и направление перевода (например, англо-русский, испанско-русский и т. д.); могут кроме основного словаря общеупотребительных слов содержать десятки специализированных словарей по областям знаний (техника, медицина, информатика и др.).
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/3.jpg)
Слайд #4
Возможности компьютерных словарей обеспечивают быстрый поиск словарных статей: "быстрый набор", когда в процессе набора слова возникает список похожих слов; доступ к часто используемым словам по закладкам; возможность ввода словосочетаний и др.; могут являться мультимедийными, т. е. предоставлять пользователю возможность прослушивания слов в исполнении дикторов, носителей языка.
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/4.jpg)
Слайд #5
Системы компьютерного перевода Способны переводить многостраничные документы с высокой скоростью (одна страница в секунду); переводить Web-страницы "на лету", в режиме реального времени; не применимы для перевода художественных произведений, так как не способны адекватно переводить метафоры, аллегории и другие элементы художественного творчества человека.
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/5.jpg)
Слайд #6
Системы оптического распознавания документов Используются при создании электронных библиотек и архивов путем перевода книг и документов в цифровой компьютерный формат. Сначала с помощью сканера необходимо получить изображение страницы текста в графическом формате. Далее для получения документа в текстовом формате необходимо провести распознавание текста, т. е. преобразовать элементы графического изображения в последовательность текстовых символов.
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/6.jpg)
Слайд #7
Растровое изображение каждого символа последовательно накладывается на растровые шаблоны символов, хранящиеся в памяти системы оптического распознавания. Результатом распознавания является символ, шаблон которого в наибольшей степени совпадает с изображением
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/7.jpg)
Слайд #8
При распознавании документов с низким качеством печати (машинописный текст, факс и т. д.) используется векторный метод распознавания символов. В распознаваемом изображении символа выделяются геометрические примитивы (отрезки, окружности и др.) и сравниваются с векторными шаблонами символов. Системы оптического распознавания символов являются "самообучающимися" (для каждого конкретного документа они создают соответствующий набор шаблонов символов), и поэтому скорость и качество распознавания многостраничного документа постепенно возрастают.
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/8.jpg)
Слайд #9
Системы оптического распознавания форм При заполнении документов большим количеством людей (например, при сдаче выпускником школы единого государственного экзамена (ЕГЭ)) используются бланки с пустыми полями. Данные вводятся в поля печатными буквами от руки. Затем эти данные распознаются с помощью систем оптического распознавания форм и вносятся в компьютерные базы данных. Сложность состоит в том, что необходимо распознавать символы, написанные от руки, которые довольно сильно различаются у разных людей. Кроме того, такие системы должны уметь определять, к какому полю относится распознаваемый текст.
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/9.jpg)
Слайд #10
![](https://Xp4sTM90BVzr.frontroute.org/s11/2/5/4/0/9/10.jpg)