RAČUNALNIŠKO PODPRTO ISKANJE TERMINOLOGIJE V SLOVENSKO-ANGLEŠKEM VZPOREDNEM KORPUSU

Špela Vintar

Abstract
Parallel corpora are a valuable resource for translation studies, particularly for bilingual terminology work. The recently compiled Slovene-English parallel corpus of 1 million words presents a suitable testbed for developing methods for term extraction and studies into terminological translation equivalence. The paper briefly describes the process of making the corpus and then presents three methodologies for automatic retrieval of relevant information from the text. The first is a method for automatic extraction of a bilingual lexicon by utilizing the Twente Word Alignment Software, which – after a two-step filtering procedure – can be used to obtain a bilingual glossary of single-word terms. The next part presents two distinct approaches to automatic extraction of terminological collocations, the first using a statistical algorithm (SENTA) and the second using a language dependent model of terminologically relevant syntactic patterns. A comparison of both shows that the latter approach gives much better results for our purposes, but also requires intensive and complex pre-processing. We conclude by linking the three methods into a system for the acquisition of bilingual terminological collocations. 

Uvod

"Korpusni val", ki je od začetka sedemdesetih let do danes krepko oplazil že skoraj vse veje jezikoslovja, se je v zadnjih letih razširil tudi na prevodoslovje. Zagotovo drži, da je za oblikovanje kakršnih koli trditev o prevajalskem procesu s kognitivnega, besediloslovnega, pragmatskega ali kakšnega drugega vidika najprej potrebno zbiranje dokazov, ki se danes udejanja v obliki gradnje eno- ali večjezikovnih korpusov. 

Pri vsakem korpusu gre za zbiranje besedil v elektronski obliki na podlagi določenih kriterijev, ti pa se – tudi v okviru prevodoslovja – močno razlikujejo glede na namen uporabe korpusa. Če želimo opazovati tipično prevajalske pojave, kot so razmerje med izvirnikom in prevodom na različnih ravneh, razlike med izvirnim in prevodnim jezikom, odvisnost prevajalskih strategij od osebnih ali psiholoških, besedilnih, komunikativnih ali širše družbenih dejavnikov, navadno želimo zbrati korpus, ki vsebuje prevedena besedila. Ta je lahko opremljen še z izvirnikom in/ali prevodi v druge jezike in tako poravnan tvori vzporedni korpus. Za raziskave razlik med prevodnim in izvirnim jezikom pa včasih zadošča enojezični korpus, ki naj bi vseboval čimbolj primerljiva izvirna in prevedena besedila v nekem jeziku (Baker 1999). 

Vzporedne in primerljive korpuse pa lahko uporabljamo tudi za primerjavo dveh jezikovnih sistemov za prevajalske namene. Tu bi morda lahko kdo trdil, da gre za vrsto kontrastivne analize, a ker opazujemo konkretne prevajalske rešitve v dejanskih besedilih in na njihovi podlagi sodimo o razmerju med dvema jezikovnima sistemoma, je ta metodologija prav tako prevodoslovne narave. 

V skladu s tem je namen korpusne terminologije zbiranje dokazov o npr. terminološkem inventarju izbranega področja, o rabi določenega termina, o razmerjih med pojmi in podobno. Večjezično terminološko delo za prevajalske namene je podobno, le da opazujemo in primerjamo pojmovna sistema dveh ali več jezikov. Korpusna terminologija se prične že z (i)zbiranjem besedil, ki jih bomo opazovali – bodisi pri tem gradimo lasten korpus bodisi si ustvarimo primeren podkorpus iz že obstoječe zbirke besedil. Pri dvojezičnem korpusu, ki vsebuje izvirnike in prevode, je pomembna tudi odločitev, ali bomo vključili zgolj prevode v eno smer ali obojestransko, morda pa se velja vprašati še, ali naj korpus vključuje tudi prevode, ki so jih izdelali nematerni govorci v tujem jeziku. 

Terminologija kot veda se posveča izrazju strokovnih jezikov, kjer izrazje išče, določa, ureja in standardizira (Arntz/Picht 1995, Felber 1984, Wright/Budin 1997). Načeloma naj bi imelo vsako strokovno področje svoj nabor standardizirane in usklajene terminologije, ki je zbrano in ustrezno predstavljeno v terminološkem slovarju, tezavru, bazi podatkov ipd. Prevajanje strokovnih besedil je iskanje prevodne ustreznosti med dvema pojmovno-terminološkima sistemoma, vendar tu za prevodno ustreznost izjemoma ni odgovoren zgolj prevajalec, ampak se jo ugotavlja v sodelovanju s terminologi, področnimi strokovnjaki, jezikoslovci, pravniki, tehniki in drugimi. Prevajalska praksa pa tako kompleksnih usklajevalnih procesov pogosto ne dopušča, saj zanje ni ne časa ne ustreznih virov in ljudi, zato se vsak prevajalec znajde po najboljših močeh. Korpus nam omogoča, da tako nastalo terminologijo zberemo in opazujemo v besedilih, se pravi v naravnem okolju, postopek iskanja izrazov in njihovih prevodnih ustreznic pa je mogoče v precejšnji meri tudi avtomatizirati. 

Metod za avtomatsko odkrivanje terminologije v besedilih je precej, nekatere temeljijo na statističnih, druge na jezikoslovnih, tretje na kombiniranih pristopih. V prispevku opisujemo poskus uporabe teh metod na slovenskih in angleških besedilih, ki so bila zbrana v vzporednem slovensko-angleškem korpusu na Institutu Jožef Stefan v sodelovanju s Filozofsko fakulteto. Ker je omenjeni korpus eden prvih tovrstnih virov pri nas, so tudi opisane metode pri nas še v fazi razvijanja, zato bo za doseganje širše uporabnih rezultatov potrebno še precej truda. V prvem delu prispevek predstavi korpus in besedila v njem, nato pa opišemo postopek avtomatskega iskanja enobesednih terminov ter njihovih prevodnih ustreznic s pomočjo programa za besedno poravnavo, ki so ga razvili na Univerzi v Twenteju na Nizozemskem. Sledi opis dveh različnih metodologij za avtomatsko odkrivanje večbesednih terminov, pri čemer ena temelji na statističnem, druga pa na jezikovno odvisnem pristopu. V zaključku predstavimo načrte za nadaljnje delo in pojasnimo možne prednosti takšnega pristopa za izdelavo terminoloških virov za prevajalce.

Korpus

Spomladi 1999 je na Institutu Jožef Stefan v okviru evropskega projekta ELAN nastal vzporedni slovensko-angleški korpus, ki vsebuje preko milijon besed v 15 slovensko-angleških besedilih (Erjavec 1999). Za vzporedni korpus je potrebno zbrati čimveč besedil v izvirniku in prevodu v elektronski obliki, to pa je nemalokrat zapleteno tako s tehničnega vidika kot z vidika avtorskih pravic. Pri tem korpusu smo se – deloma zaradi praktičnosti – odločili za zbiranje pretežno strokovnih besedil, največ s področja Evropske unije in prevajanja zakonodaje (ta besedila je prijazno posredovala Služba Vlade RS za evropske zadeve), sledijo pa gospodarstvo, računalništvo, farmakologija, splošna politična besedila in eno leposlovno delo. 

V odstotkih je sestava korpusa takšna:
•	zakonodaja, besedila v zvezi z Evropsko unijo (33%)
•	Slovenski gospodarski vestnik/Slovenian Economic Mirror (23%) 
•	Linux – uporabniški priročnik za namestitev in začetek dela, GNPO – dvojezične lokalizacijske datoteke z Linux terminologijo (18%)
•	“1984”, roman Georgea Orwella (18%)
•	govori predsednika RS Milana Kučana (6%)
•	Lek Vademecum – katalog proizvodov Lekove domače lekarne (2%)

Korpus je prosto dostopen na internetu na spletnem naslovu http://nl.ijs.si/elan/, za podrobnejšo predstavitev korpusa glej (Erjavec 2000). Leksikalna analiza korpusa, frekvenčni seznami, seznami ključnih besed in drugo je predstavljeno v (Vintar 1999).

Označevanje korpusa
Izdelava in označevanje korpusa sta potekala v več fazah. Najprej je bilo treba vzporedna besedila stavčno poravnati, tj. izvirnim segmentom prirediti prevod, nato pretvoriti v zapis SGML, tokenizirati – označiti besede, ločila, številke in okrajšave – in posamezna besedila ter korpus kot celoto opremiti z glavami. Po teh postopkih lahko korpus prične delovati kot vzporedni korpus, to pomeni, da lahko po njem učinkovito iščemo in ga obdelujemo. Vseeno pa tak korpus ne vsebuje skoraj nobenih jezikovnih podatkov, saj razen besed in stavkov ter prevodnih enot v njem ni drugih oznak. Za mnoge računalniške obdelave ali analize to ne zadostuje, saj računalniška orodja zaznavajo besedne oblike kot različne korpusne elemente, tj. "ustava" ni povezana z "ustavo". Že če želimo izdelati preprost frekvenčni seznam, se pravi seznam besed v korpusu po pogostosti, zaidemo v težave, saj tak seznam prikaže le pogostost posameznih besednih oblik, za pravo predstavo o leksikalni sestavi korpusa pa bi morali pogostosti posameznih oblik najprej sešteti. 

Druga faza označevanja korpusa zato neizbežno vključuje lematizacijo, to je označevanje osnovnih oblik besed (npr. k besedi "ustave" se pripiše oznaka <lemma="ustava">). Lematizacija slovenščine ni povsem preprosta, saj je številne besede v njihovih pregibnih oblikah mogoče razumeti na dva ali več - celo do šest - različnih načinov (npr. "rek" kot rodilnik samostalnika ženskega spola "reka" ali kot imenovalnik samostalnika moškega spola "rek"; možni sta torej dve lemi). Posebej zahtevna pa postane, če imamo opravka s strokovnimi besedili, ko mnogih besed ni mogoče najti v običajnih slovarjih ali leksikonih. Pri našem korpusu je lematizacijo slovenskega dela prijazno prispevalo podjetje Amebis d.o.o. iz Kamnika. Neznane besede niso označene z lemami, so pa uvrščene na seznam neznanih besed za vsako besedilo posebej ter za celoten korpus.

Naslednji korak, ki se pri tujih korpusih izvaja rutinsko, za slovenščino pa še vedno terja precej truda, je oblikoslovno označevanje (Džeroski et al. 1999). Tu se opravi besedna analiza, ki vsako besedo opremi z oznako besedne vrste, razreda, števila, sklona itd. Najbrž je takoj razvidno, da se tudi tu pojavljajo težave, saj določena besedna oblika navadno lahko pripada različnim oblikoslovnim oznakam, njena dejanska oblika pa je pogosto odvisna od skladenjske okolice. Te dvoumnosti se v okviru računalniškega jezikoslovja rešuje z različnimi metodami, bodisi z vgrajevanjem slovničnih pravil bodisi s statistično-verjetnostnimi filtri, v zadnjem času pa se vse bolj uveljavljajo metode strojnega učenja.

Za terminološke raziskave je oblikoslovno označevanje zelo pomembno, če želimo v korpusu na primer odkrivati tipične terminološke skladenjske vzorce in tako avtomatsko iskati večbesedne izraze.

Metodologija za avtomatsko iskanje enobesednih terminov in njihovih prevodov

Strokovni jezik se razlikuje od splošnega, ker vsebuje strokovno izrazje. Termini so lahko eno- ali večbesedni in se lahko pojavljajo enkrat ali večkrat. Utemeljeno lahko pričakujemo, da bodo v strokovnem besedilu termini nastopali pogosteje kot v splošnih besedilih, zato lahko iz besedila pridobimo seznam »ključnih besed« tako, da frekvenčni seznam besed iz izbranega strokovnega besedila primerjamo z referenčnim/splošnim seznamom celotnega korpusa. Besede, katerih relativna frekvenca je v besedilu višja kot v korpusu, so uvrščene na seznam ključnih besed. Seveda to niso zgolj termini, vseeno pa te besede precej natančno označujejo področje, kamor sodi besedilo, in njegov terminološki inventar. Žal s takšnega seznama izpadejo besede, ki se v besedilu pojavljajo le enkrat.

To pomanjkljivost lahko delno odpravimo tako, da seznam dopolnimo z besedami, ki jih program za lematizacijo ni poznal; pokaže se namreč, da so to večinoma termini in akronimi, ki imajo prav tako terminološko vrednost. Nekaj primerov s številom pojavitev v korpusu: Linux (520), BDP (159), CEFTA (121), toplogrednih (30), okoljevarstveni (14), fitofarmacevtskih (12), multiplikator (9), bituminoznih (9), taksacija (3), Schengenski (3), upravljalski (1). 

Tako smo za vsako besedilo posebej izdelali seznam enobesednih terminološko relevantnih besed, ki so bodisi po svoji relativni pogostosti bodisi po nepoznanosti izstopale iz splošnega besedišča. Naslednji korak je iskanje njihovih prevodnih ustreznic. Tu bi morda pričakovali, da bo nalogo vsaj zasilno opravil dvojezični slovar v digitalni obliki, vendar moramo takoj pojasniti, zakaj to ni najenostavnejša pot. Običajni dvojezični slovarji zajemajo splošno besedišče, v našem primeru pa gre za strokovna besedila s specifičnim izrazjem, ki ga verjetno v slovarju ne bomo našli. Pravzaprav je namen korpusne terminologije prav nasproten, namreč v besedilu najti tisto, česar v slovarjih ni. Druga ovira pa je, da so dvojezični slovarji navadno avtorsko zaščitena dela, njihove elektronske izdaje pa so prav tako zaradi zaščite pred zlorabami vezane na lastne pregledovalnike, ki niso združljivi z drugimi računalniškimi orodji, še posebej ne, če ta potrebujejo neomejen dostop do celotnega slovarskega dela. 

Prevodne ustreznice v korpusu poiščemo s pomočjo prosto dostopnega programa Twente Word Alignment Software (Hiemstra 1999), ki na podlagi statističnih metod v poravnanem vzporednem korpusu vsaki besedi z določeno verjetnostjo priredi možne prevode. Prvi preskusi tega programa na korpusu Elan niso bili najbolj spodbudni, še posebej ne pri nelematizirani slovenščini. Podlaga za statistično iskanje prevodov je namreč večkratno pojavljanje besed v korpusu, saj je od števila pojavitev močno odvisna natančnost rezultatov. Slovenščina s svojo oblikoslovno bogatostjo skrbi za to, da se besede pojavljajo v zelo različnih oblikah in je njihova pogostost zato videti manjša, to pa otežuje iskanje prevodnih ustreznic. 

Preskusi na lematiziranih besedilih so bili že boljši, a vseeno potrebni temeljitega prečiščevanja, ki smo ga izvajali v dveh stopnjah. Program Twente predlaga prevodno ustreznico za prav vsako besedo v korpusu, in pri enopojavkah so ti predlogi povsem neuporabni. Pregled rezultatov je pokazal, da je smiselno upoštevati zgolj tiste besede, ki se v korpusu pojavijo najmanj štirikrat in za katere je program z več kot 50-odstotno verjetnostjo predlagal prevodno ustreznico. Naslednja stopnja pa je terminološka selekcija, ko iz tako prečiščenega seznama izberemo le tiste besede, ki smo jih prej uvrstili na seznam terminološko relevantnih. Po vseh teh postopkih dobimo za vsako besedilo posebej nekakšen dvojezični glosarček enobesednih terminov, ki je videti takole:

Tabela 1: Izsek iz dvojezičnega glosarja enobesednih terminov

Na ta način lahko iz besedila avtomatsko izvlečemo približno šestino vsega besedišča skupaj s prevodi. Tako je na primer eno izmed testnih besedil (Državni program za prilagajanje zakonodaje na področju kmetijstva) v dolžini približno 12.000 besed (v slovenščini) vsebovalo 1.803 različne besede, izdelani dvojezični glosarček pa je obsegal 304 termine in njihove prevode.

Čeprav je z opisano metodo mogoče s precejšnjo natančnostjo (98%) najti enobesedne termine in njihove ustreznice, so tudi njene omejitve že na prvi pogled očitne. Pri terminološkem delu ali prevajanju si lahko pomagamo le s termini v celoti, ti pa so pogosto sestavljeni iz več besed. S posameznimi koščki in njihovimi prevodi v večini primerov, če ni na razpolago sobesedila, nimamo kaj početi. Druga pomanjkljivost je, da je ta metoda omejena na odkrivanje besed, ki se v korpusu – sicer v kakršnikoli obliki - pojavijo najmanj štirikrat. Ne smemo pa podcenjevati pomena takšnih dvojezičnih seznamov za nadaljnje odkrivanje večjih terminoloških enot v besedilu, o čemer govorimo še v nadaljevanju.

Metode iskanja večbesednih terminoloških enot

Preden se posvetimo vprašanju odkrivanja večbesednih terminov v korpusih, si za trenutek oglejmo nekaj značilnosti, ki jih izkazujejo slovenski in angleški termini v obstoječih podatkovnih zbirkah, natančneje v terminološki podatkovni zbirki Službe Vlade RS za evropske zadeve, ki zadnji dve leti nastaja pod vodstvom Adriane Krstič v okolju Tradosovega programa MultiTerm. 

Slika 1: Dolžina slovenskih in angleških terminov v besedah

Največ terminov tako v slovenščini kot v angleščini je dvobesednih, od teh pri obeh jezikih najpogosteje v obliki pridevnik + samostalnik. Sicer pa se dolžina terminov v omenjeni bazi giblje od ene do preko dvajset besed (glej sliko 2). Na naključno izbranem vzorcu iz omenjene terminološke baze - v celoti namreč vsebuje preko 13.000 vnosov - smo si ogledali najpogostejše skladenjske vzorce za slovenščino in ugotovili, da so termini skoraj izključno samostalniške zveze, ki so – po pogostosti – sestavljene iz: 1.pridevnika in samostalnika (galvanska baterija), 2. enega samostalnika (kalcit), 3. dveh pridevnikov in samostalnika (bančni nadzorni organ), 4. samostalnika in predložne zveze (davek na dodano vrednost), 5. samostalnika in samostalnika v rodilniku (oskrbovanje zrakoplova), 6. akronima (KVSE) itd.

Iz teh podatkov postane še bolj očitno, da leži bistvo terminologije prav v večbesednih zvezah, pa naj imajo te status termina ali zgolj kolokacije. V nadaljevanju se želimo torej posvetiti vprašanju, na kakšne načine je takšne izraze mogoče najti v korpusu in kako si z njimi lahko pomagamo pri prevajalsko usmerjenem terminološkem delu.

Statistične metode

Za avtomatsko iskanje večbesednih enot v korpusih obstaja množica različnih metod, ki pa jih v grobem lahko razdelimo na statistične, jezikoslovne ali kombinirane. Vsem statističnim pristopom je skupno, da izhajajo iz pojmovanja jezika kot niza znakov in besed, v katerem lahko na matematični način odkrivamo vzorce in pravila, ne da bi za to poznali sam jezik in njegova oblikoskladenjska pravila. Tako lahko na primer na podlagi korpusa izračunamo verjetnost, da se izbrana beseda pojavi poleg druge besede, in opazujemo njeno širše okolje, statistično lahko izrazimo stopnjo, do katere sta si dva korpusna elementa podobna, v poravnanem vzporednem korpusu pa lahko izračunavamo verjetnost, da se neka beseda pojavi kot prevod druge. 

Temeljna prednost statističnih metod je v tem, da so v veliki meri neodvisne od jezika – razvite metode je mogoče uporabljati na kakršnem koli korpusu, tudi če je ta sestavljen iz povsem nesmiselnih kombinacij znakov in presledkov. Še posebej za manjše jezike, ki z razvojem lastnih jezikovnih tehnologij ne dohajajo velikih, je statistični pristop izredno zanimiv, saj za večino orodij in programov zadostuje "golo besedilo". Med zgodnjimi poskusi, da bi razvili jezikovno neodvisen algoritem po statistični metodi, velja omeniti predvsem avtorja Churcha s sodelavci (1990) in Smadjo (1993) ter orodje XTRACT za avtomatsko iskanje večbesednih enot v besedilu. 

V okviru terminoloških raziskav na slovensko-angleškem korpusu nam je k sodelovanju uspelo pritegniti portugalske strokovnjake (Dias 1999), avtorje enega sodobnejših tovrstnih sistemov SENTA, ki je bil preskušen tudi na našem korpusu. Ta sistem je povsem neodvisen od jezika in deluje na neoznačenih besedilih, išče pa večbesedne zveze, ki vsebujejo od dve do šest besed in se pojavljajo povezano ali nepovezano (nepovezane imajo lahko vrinjene največ tri besede). Sistem lahko odkrije le zvezo, ki se v korpusu pojavi najmanj dvakrat, to pa pri slovenskem jeziku znova sproži težavo z lematizacijo. Da je določeno besedno zvezo mogoče najti, npr. "osemenjevanje goveda", se mora v nespremenjeni obliki pojaviti vsaj dvakrat, po drugi strani pa bi imela lematizacije slovenščine druge neprijetne učinke, kajti "Direktive Sveta Evropske unije" ni enako kot "direktiva svet evropska unija". Neposredna posledica oblikoslovnih razlik med slovenščino in angleščino je, da sistem najde mnogo več angleških besednih zvez kot slovenskih, in sicer približno v razmerju 3:1. 

Sistem SENTA je torej v našem korpusu poiskal vse besedne zveze, ki so se pojavile dva- ali večkrat, ne glede na njihov pomen ali obliko. Uporabnost teh rezultatov je seveda odvisna od namena, a že na prvi pogled je bilo očitno, da je za kakršne koli terminološke raziskave izhodiščni seznam potrebno pošteno pretresti, saj je bilo med predlaganimi trigrami najti tudi "in je za", "podpisan tudi v" ipd. Odločili smo se za dvostopenjsko filtriranje besednih zvez, in sicer po naslednjih načelih:

•	terminološka besedna zveza se ne more niti pričenjati niti končati s pomensko prazno besedo, zato smo iterativno "rezali" prazne besede – predloge, veznike, zaimke, pomožne glagole in prazne prislove - na začetku in koncu, in če je ostala le ena beseda, smo jo zavrgli (kajti to ni večbesedni termin),
•	terminološka besedna zveza mora vsebovati enobesedne termine, in sicer po načelu "pol ali več". To pomeni, da smo uporabili prej opisani seznam enobesednih terminov in izločili vse dvobesedne zveze, ki niso vsebovale niti enega termina, in vse tro- in štiribesedne, ki niso vsebovale najmanj dveh. 

Ti dve načeli smo udejanili v nizu programskih skriptov v jeziku perl in skoznje poslali prvotne besedne zveze. Skozi obe siti je prišlo približno 17% besednih zvez, a tudi v končnem seznamu niso vse besedne zveze zares terminološko relevantne (glej tabelo 2). Povedano s številkami, je sistem v slovenskem delu korpusa poiskal skupno 5.095 dvo-, tro- ali štiribesednih zvez, od katerih smo jih s terminološkim sitom izbrali 879. 

Tabela 2: Primer najdenih terminoloških zvez s statistično metodo, po dvostopenjski selekciji

O zgornjih rezultatih podrobneje v nadaljevanju, pred tem pa naj predstavimo še drugi del preskusa.

Jezikovno odvisne metode

Pri jezikovno odvisnih metodah si pomagamo z analizo jezika, ki temelji na uporabi takšnih ali drugačnih slovničnih pravil, navadno posebej prirejenih za računalniško obdelavo. V praksi korpusnega jezikoslovja to pomeni oblikoskladenjsko označevanje besedila, ki obsega več stopenj. Poleg že omenjenih tokenizacije in lematizacije se izvaja besedna analiza, ki v prvem koraku vsaki besedni obliki priredi vse možne oznake, ki jih ta lahko nosi. V naslednjem koraku se na podlagi sobesedila določi, katera od oznak je prava v določenem stavku, iz nje je nato mogoče izpeljati tudi stavčni člen. Na splošno so način označevanja, njegove ravni in globina odvisni od namenov rabe korpusa in zanje pravzaprav ni omejitev. V korpusni terminologiji nas po vsej verjetnosti zanimajo terminološke relevantne besedne zveze, lahko pa označujemo tudi "drobce znanja" ali semantične relacije med elementi, ki nam pomagajo pri izkopavanju podatkov ali gradnji podatkovnih baz znanja (glej npr. Morin 1999). 

Pri iskanju terminologije izhajamo iz temeljne predpostavke, da so večbesedni termini tvorjeni po tipičnih skladenjskih vzorcih, in če jih poznamo, lahko iz korpusov bistveno laže črpamo možne termine (Ananiadou 1994, Bourigault 1994, Heid 1999). Za vzporedne korpuse pa velja, da z ugotavljanjem ustrezanj med posameznimi vzorci močno olajšamo iskanje prevodnih ustreznic. Če na primer vemo, da se slovenski termin oblike samostalnik + samostalnik v rodilniku z 90-odstotno verjetnostjo v angleščino prevaja kot samostalnik + predložna zveza z 'of', lahko ta podatek s pridom uporabimo pri iskanju prevoda termina v ciljnem besedilnem segmentu. 

Da bi ugotovili, kakšni skladenjski vzorci se pojavljajo v slovenskih terminih, smo najprej analizirali že obstoječo terminološko zbirko SVEZ (glej zgoraj), nato pa ročno analizirali še vzorec našega korpusa. Kljub temu smo želeli tako dobljene vzorce še enkrat "strojno" preveriti, in sicer s pomočjo kratkega srečanja med statističnimi in jezikovno odvisnimi metodami. Če namreč skozi prej opisani sistem SENTA namesto golega besedila pošljemo zgolj oblikoskladenjske oznake, in sicer v enakem zaporedju in obsegu, kot se pojavljajo v korpusu, nam sistem vrne seznam najpogostejših kombinacij oznak – skladenjske vzorce. Z združitvijo vseh treh metod smo torej izdelali seznam skladenjskih vzorcev za slovenske in angleške termine v dolžini od dveh do šestih besed. Seveda so termini lahko tudi daljši, vendar se z njihovo dolžino močno povečuje kompleksnost postopka za razpoznavanje, zato smo se omejili na dolžino šestih besed. V dodatku za ilustracijo navajamo seznam vzorcev za slovenske trobesedne termine.

Pri nadaljnjem poskusu smo iz korpusa ELAN izbrali podkorpus osmih besedil, ki se nanašajo na Evropsko unijo in zakonodajo, obsegajo pa različna področja (kmetijstvo, gospodarstvo, ekologijo, splošne zunanjepolitične teme itd.). Iz teh besedil smo - znova s pomočjo programov v Perlu - izluščili vse nize, ki so ustrezali opisanim vzorcem, za slovenščino in angleščino posebej. Rezultati so se nam zdeli uporabni, zato nismo dodajali posebnih selektivnih filtrov. Pomanjkljivost je le, da tako izpisane besedne zveze niso vselej v imenovalniku, kar nekoliko otežuje iskanje in zmanjšuje preglednost. Pretvorba v osnovno obliko bi bila izvedljiva brez hujših težav in sodi med načrtovane izboljšave. Tabela 3 predstavlja izsek iz seznama najdenih terminoloških zvez.

Tabela 3: Primer najdenih slovenskih terminoloških zvez z metodo skladenjskih vzorcev

Primerjava obeh metod

Že na prvi pogled je očitno, da daje od obeh predstavljenih metod za avtomatsko iskanje terminoloških kolokacij boljše rezultate slednja. Še bolj očitna je razlika v številu najdenih terminov, saj smo s prvo metodo iz celega slovenskega podkorpusa po vseh postopkih filtriranja dobili 879 predlogov, z drugo pa kar 8.951, se pravi desetkrat več. Pri obeh metodah je število najdenih terminov večje v angleškem jeziku, a hkrati manj natančno. 

Slabost statistične metode je, da je omejena na iskanje tistih kolokacij, ki se v besedilu ponavljajo, to pa – pri majhnih korpusih in oblikoslovno bogati slovenščini – pomeni, da precejšen delež terminov ostane neodkritih. Že omenjena prednost, ki je hkrati tudi vzrok, da se tovrstne metode še vedno dejavno razvijajo in izpopolnjujejo, pa leži v nezahtevnosti glede predpriprave korpusa, saj označevanje navadno ni potrebno. Ker je za slovenščino označenih besedilnih zbirk še vedno bolj malo, se bomo – vsaj pri določenih korpusnih raziskavah - k statističnim metodam tudi v prihodnje zatekali.

Metoda skladenjskih vzorcev je v tu opisani izvedbi izredno preprosta, saj je bila tudi njena programska izvedba v celoti delo avtorice prispevka. Z njo lahko iščemo tudi kolokacije, ki se pojavijo le enkrat, z nadaljnjim izboljševanjem skladenjskih vzorcev pa bi močno izboljšali tudi rezultate. Prav tako je to metodo izredno enostavno prilagoditi specifičnim potrebam raziskovalne teme, na primer raziskati rabo predložnih glagolov v slovenskih in angleških besedilih. Ni presenetljivo, da je delo z označenim korpusom toliko lažje, saj nenadoma nimamo več opravka z nepreglednim tokom znakov in presledkov, ampak se ukvarjamo z dobro znanimi besednimi vrstami, stavčnimi členi in preučujemo razmerja med njimi. Ovira je le, da se metode označevanja slovenščine šele razvijajo in zaenkrat nikjer niso prosto dostopne "amaterskim korposlovcem". 

Povezava metod – iskanje slovenskih in angleških terminoloških kolokacij

Morda pri vsej tej razlagi različnih metod še vedno ni razvidno, kakšna je njihova dejanska uporabnost. Odgovor na to vprašanje ni preprost, saj je uporabnost vselej odvisna od našega namena. V primeru opisane raziskave smo se usmerili predvsem na prevajanje in možnost avtomatske izdelave dvojezičnih terminoloških virov. Seveda izdelave pravih terminoloških baz ne bo nikdar mogoče avtomatizirati, kajti pri tem so številne usklajevalne faze in redakcija s strani področnih strokovnjakov ključnega pomena, iskanje terminov v gradivu je le košček v mozaiku. Po drugi strani pa se pogosto kaže, da za prevajalsko delo zgolj terminološke baze niso dovolj, saj prevajalec nima opravka le s posameznimi termini, ampak predvsem z besedili ter načini vključevanja in rabe terminov v njih, to pa iz terminološke baze pogosto ni razvidno. Zato tudi uporabljamo pojem terminološke kolokacije kot besedne zveze, ki se utečeno uporablja v določenem strokovnem jeziku, pa najsi ima terminološki status ali ne. 

S povezavo zgoraj opisanih metod je mogoče raziskovati terminološka oziroma leksikalna gnezda, kot se udejanjajo v korpusu, in jih primerjati med dvema jezikoma. Z uporabo dvojezičnega glosarja, ki ga pridobimo na prej opisan način, je ustvarjena tudi medjezikovna povezava, ki olajšuje iskanje prevodnih ustreznic (glej sliko 2). 

Zaključek

V prispevku smo opisali nekaj načinov izkoriščanja vzporednega korpusa za namene prevajanja in terminologije. Od predstavljenih metodologij za iskanje terminoloških kolokacij se je za bolj učinkovito izkazala druga, pokazali pa smo tudi, da je s kreativnim združevanjem različnih metod klasično terminološko delo mogoče obogatiti s podatki, ki jih nudi korpus. Ti so včasih za prevajalce prav tako dragoceni, saj pri njih izhajamo iz širšega pojmovanja terminologije, ki vključuje tudi leksikalno-kombinatorične in besedilne vidike. Ker v prihodnje vsekakor upamo na večje korpuse in lažjo dostopnost jezikovnih orodij, se tudi prevodoslovju in terminologiji obetajo tehnološko in metodološko vznemirljivi časi. 

Viri

Ananiadou, Sophia (1994) A Methodology for Automatic Term Recognition. V: Proceedings of the 18th International Conference in Computational Linguistics (COLING-94), Kyoto.
Arntz, R./Picht, H. (1995) Einführung in die Terminologiearbeit. Hildesheim: Olms.
Baker, Mona (1999) Investigating the Language of Translation: A Corpus-based Approach. V: P. Fernandez-Nistal, ur.: Pathways to Translation, Valladolid: Universidad de Valladolid. 
Bourigault, Didier; Jacquemin, Christian (1999)  Term Extraction + Term Clustering: An Integrated Platform for Computer-Aided Terminology. V: Proceedings of the 9th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL '99), Bergen, 15-22.
Church, Kenneth et al. (1990) Word Association Norms Mutual Information and Lexicography. Computational Linguistics, Vol. 16 (1), 23-29.
Dias, Gael et al (1999) Using LocalMaxs Algorithm for the Extraction of Contiguous and Non-contiguous Multiword Lexical Units. V: Proceedings of the 9th Conference on Artifcial Intelligence. Berlin: Springer.
Džeroski, Sašo; Erjavec, Tomaž in Zavrel, Jakub (1999): Morphosyntactic Tagging of Slovene: Evaluating PoS Taggers and Tagsets. Jožef Stefan Institute Research Report IJS-DP 8018, 1999. http://nl.ijs.si/lll/
Erjavec, Tomaž (1999) Making the ELAN Slovene-English Corpus. V: Vintar, Špela, ur.: Proceedings of the Workshop Language Technologies – Multilingual Aspects. Ljubljana: Oddelek za prevajanje in tolmačenje, 23-30.
Erjavec, Tomaž (2000) Slovensko-angleški korpus ELAN. Slavistična revija 2000/1.
Felber, H. (1984) Terminology Manual. Paris: Unesco: Infoterm.
Heid, Ulrich (1999) Extracting Terminologically Relevant Collocations from German Technical Texts. V: Sandrini, Peter, ur.: Terminology and Knowledge Engineering (TKE '99), Innsbruck. Dunaj: TermNet, 241-255.
Hiemstra, Djoerd (1998) Multilingual Domain Modelling in Twenty-One: Automatic Creation of a Bi-directional Translation Lexicon from a Parallel Corpus. V: Coppen, Peter-Arno et al, ur.: Proceedings of the 8th CLIN meeting, 41-58. http://wwwhome.cs.utwente.nl/~hiemstra/ 
Morin, Emmanuel (1999) Automatic Acquisition of Semantic Relations between Terms from Technical Corpora. V: Sandrini, Peter, ur.: Terminology and Knowledge Engineering (TKE '99), Innsbruck. Dunaj: TermNet, 268-278.
Smadja, Frank (1996) Translating Collocations for Bilingual Lexicons: A Statistical Approach. Association for Computational Linguistics, 22(1). 
Vintar, Špela (1999) A Lexical Analysis of the IJS-ELAN Slovene-English Parallel Corpus. V: Vintar, Špela, ur.: Proceedings of the Workshop Language Technologies – Multilingual Aspects. Ljubljana: Oddelek za prevajanje in tolmačenje, 63-70.
Wright, Sue Ellen; Budin, Gerhard (1997) Handbook of Terminology Management. Amsterdam: John Benjamins.

Frekv.	Slovensko	Angleško	Ver.	
45	agencija	Agency	0.58	
9	agraren	agrarian	0.78	
9	akt	regulations	0.79	
18	AKTRP	AAMRD	0.84	
5	analiza	analysis	0.69	
5	C	C	1.00	
6	carinski	Tariff	0.83	
8	celovit	integrated	1.00	
5	cena	prices	0.96	
15	center	Centre	0.57	
10	časoven	Timescale	0.70	
26	članica	Member	0.94	
8	človek	persons	0.63	
8	človeški	Staff	1.00	
14	dejavnost	activities	0.80	

Tabela 1: Izsek iz dvojezičnega glosarja enobesednih terminov

1	brez nadaljnje predelave	
2	CIF cene	
3	CIF uvozne cene	
4	dodatnih carinskih dajatev	
5	enaka razliki	
6	izvozna dovoljenja	
7	minimalno uvozno ceno	
8	predhodnega odstavka	
9	predlog Komisije	
10	prvega pododstavka	
11	skupni organizaciji	
12	svetovnem trgu	
13	svetovnih trgih	
14	to ustrezno	
15	uvoznih dajatev	

Tabela 2: Primer najdenih terminoloških zvez s statistično metodo, po dvostopenjski selekciji

Nr	2-4grams	
1	blaga in storitev	
2	Carinska uprava RS	
3	Dela in naloge	
4	Opis predvidenih nalog	
5	Phare COP	
6	Potrebna finančna sredstva	
7	Predvidene naloge 	
8	Slovenska razvojna družba	
9	sprejemom novega	
10	standardov kakovosti	
11	strokovno usposobljenih	
12	strukturnih skladov	
13	subvencije podjetjem	
14	Svetovne trgovinske organizacije	
15	tretjih držav	
16	trgovinske politike	
17	tuja vlaganja	
18	uravnoteženega proračuna	
19	usposobljenih oseb	
20	ustrezno strokovno	

Tabela 3: Primer najdenih slovenskih terminoloških zvez z metodo skladenjskih vzorcev

Slika 2: Terminološke kolokacije v slovenščini in angleščini

access of fishing boats
approved fishing
balance between fishing capacity
EU fishing
fishermen and fishing
fishing boats
fishing capacity
fishing fleet
fishing grounds
fishing resources
fishing vessels
forestry and fishing
industrial and recreational fishing
logbooks kept by fishing vessels
maintenance of fishing register
management of fishing resources
marine fishing
only Slovene fishing
organization of fishing
organization of fishing capacity
recreational fishing
restricted fishing
restricted fishing grounds
rules on fishing

gozdarstvo in ribolov
morskim ribolovom
odprtih ribolovnih
ribolovna flota
ribolovne kvote
ribolovnem podjetju
ribolovnih dovoljenjih
ribolovnih fondov
ribolovnih morjih
ribolovnimi fondi
ribolovnimi viri
ribolovnimi zmogljivostmi

ribolov
=
fishing

dvojezični
glosar

terminološke kolokacije

Dodatek: Seznam skladenjskih vzorcev za trobesedne slovenske termine

A.p.s. Nc.s. Nc..g
A.p.p. Nc.p. Nc..g
Nc.s. Nc.sg Nc.pg
Rgp A.p.pg Nc.pg
Afp.san-n Nc.sa--n Nc.sg
Nc.p. A.p.sg Nc.sg
Nc.sa Spsi Nc..i
Nc.s. A.p.sg Nc.sg
Nc.p. Ccs Nc.p.
Nc.s. Ccs Nc.s.

Razlaga: To so nekoliko generalizirane kombinacije oblikoskladenjskih oznak. Prva vrstica na primer pomeni zaporedje pridevnika v ednini, samostalnika v ednini in samostalnika v rodilniku (načrtovano prilagajanje zakonodaje).