Например, статистическая модель совершенно убого справляется с переводами имен собственных. Многие помнят о переводе Ющенко, как Януковича, а России как Канады. Отрицание (частичка «не») - это очень сложное препятствие. Частичку «не» можно правильно позиционировать в результате лингвистического анализа текста, а СМ таковым не занимается. В результате предложения, содержащие отрицание, часто переводятся движками на статистической модели с точностью до наоборот.

Как бы там ни было, ABBYY изначально отказалась от Rule Based Translation Model и замахнулась на систему компьютерного перевода нового поколения. Надо сказать, что придумывать особо ничего не требовалось. Универсальный язык понятий существует в структурной лингвистике в виде давней и несбыточной мечты еще со времен Людвига Витгенштейна. Даже Наум Хомский в своих ранних трудах лишь углублял существующую утопию.

Проект Compreno исходил из трех основополагающих посылок:

- использование качественного и бескомпромиссного синтаксического анализа.

- создание универсальной когнитивной модели языка, возможность которой определяется аксиомой о том, что люди, хоть и живут в разных условиях и говорят на разных языках, однако в массе своей мыслят одинаково. Формы выражения мысли разные, а вот понятийный аппарат совпадает.

- автоматизированное корпусное дообучение - лингвистические описания верифицируются и дополняются на основании статистической обработки корпусных данных.

Исходя из этих посылок была сформулирована идея Универсальной Семантической Иерархии (УСИ), способной описывать явления от общего к частному. На составление этой иерархии у ABBYY и ушло 15 лет. Получилось то, что вы уже знаете: только на сегодняшний день 70 тысяч понятий в универсальной части когнитивной модели, более 80 тысяч - в русской, более 90 - в английской.

Алгоритм машинного перевода, основанного на УСИ, выглядит следующим образом:

- Лексический анализ текста (выделение слов, знаков препинания, цифр и прочих текстовых единиц);