Аннотация
В данной работе представлена проблема компьютерного сурдоперевода. Определена актуальность темы сурдоперевода, обусловленная тем, что почти каждый десятый россиянин имеет проблемы со слухом. Общая схема работы компьютерного сурдоперевода описана на основе трехчленной модели. Рассмотрен диахронический аспект развития систем перевода. В данном разделе приведено краткое описание основных свойств су-ществующих систем. На основе характеристик рассмотренных систем составлена срав-нительная таблица компьютерных сурдопереводчиков. В результате анализа систем были выявлены их преимущества и недостатки. Рассмотрен синхронический аспект данной проблемы. Основным недостатком рассмотренных систем является отсутствие учета семантической составляющей как звучащего, так и жестового языка. Для осуществления качественного перевода необходимо учитывать специфику двух языков. С этой целью был проведен анализ возможных подходов для решения данной проблемы. Основным недостатком рассмотренных выше систем является отсутствие учета се-мантической составляющей как звучащего, так и жестового языка. Для осуществления качественного перевода необходимо учитывать специфику двух языков. Рассмотрим возможные подходы для решения данной проблемы. В качестве разрешения проблемы омонимии звучащего языка приведена система машинного перевода Диалинг. В данной системе основополагающим семантическим понятием является понятие семантического отношения. Основная идея авторов списка отношений заключается в том, что связи в тексте можно определить через предложенные отношения. На основе первичного семантического анализа определяются соответствующие отношения исходного языка на переводящий язык. Таким образом решается проблема семантической неоднозначности в процессе перевода для звучащего языка. Специфика жестового языка заключается в наличии конструкций, которые называются классификаторными предикатами. Модель правильной синхронизации времени создания элементов жестового языка, а также выражение лица, взгляд, положение тела, жесты в ходе беседы являются важными для получения грамматически правильного предложения, которое передает правильный смысл. В заключение предложено представление для разработки семантической модели русского языка в системе компьютерного сурдоперевода

Список литературы
1. Прозорова Е.В. Российский жестовый язык как предмет лингвистиче-ского исследования // Вопросы языкознания. – 2007. – № 1. – С. 44–61.

2. Гриф М.Г., Мануева Ю.С., Козлов А.Н. Построение системы компьютер-ного сурдоперевода русского языка // Труды СПИИРАН. – 2014. – Вып. 6 (37). – С. 170–183. – doi: http://dx.doi.org/10.15622/sp.37.11.

3. Гриф М.Г., Тимофеева М.К. Проблема автоматизации сурдоперевода с позиции прикладной лингвистики // Сибирский филологический журнал. – 2012. – № 1. – С. 211–219.

4. Гриф М.Г. Методы и технологии компьютерного сурдоперевода: учеб-ное пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2012. – 71 с.

5. Veale T., Conway A. Cross modal comprehension in ZARDOZ an English to sign-language translation system // Proceedings of the 7th International Workshop on Natural Language Generation, INLG'94, Kennebunkport, Maine, USA, June 21–24, 1994. – Kennebunkport, 1994. – P. 249–252.

6. A machine translation system from English to American sign language / L. Zhao, K. Kipper, W. Schuler, C. Vogler, N. Badler, M. Palmer // Lecture Notes in Computer Science. – 2000. – Vol. 1934. – P. 54–67. – doi: 10.1007/3-540-39965-8_6.

7. Wakefield M. VisiCAST Milestone: final report N IST-1999-10500 / Infor-mation Societies Technology. – [S. l.], 10 December 2002. – 97 p.

8. Speers A.L. Representation of American sign language for machine transla-tion: doctoral dissertation / Georgetown University, department of linguistics. – Washington, 2001. – 136 p.

9. Сокирко А. Семантические словари в автоматической обработке текста: по материалам системы Диалинг: дис. … канд. техн. наук: 05.13.17 / Россий-ский государственный гуманитарный университет. – М., 2000. – 120 c.

10. Huenerfauth M. Improving spatial reference in American sign language an-imation through data collection from native ASL signers Proceedings of the 5th International Conference on Universal Access in Human-Computer Interaction, UAHCI 2009. Pt. 3: Applications and Services, San Diego, California, USA, July 19–24, 2009. – Berlin; Heidelberg: Springer, 2009. – P. 530–539. – doi: 10.1007/978-3-642-02713-0_56.

11. Huenerfauth M. Spatial, temporal, and semantic models for American sign language generation: implications for gesture generation // International Journal of Semantic Computing. – 2008. – Vol. 2, iss. 1. – P. 21–45. – doi: 0.1142/S1793351X08000336.

12. Andre E. The generation of multimedia presentations // A Handbook of Nat-ural Language Processing: Techniques and Applications for the Processing of Lan-guage as text. – New York: Marcel Dekker, 2000. – P. 305–327.

13. Foster M.E., White M., Setzer A. Multimodal generation in the COMIC dia-logue system // Proceedings of the ACL 2005 on Interactive Poster and Demonstra-tion Sessions, ACLdemo'05, 12–14 June 2005. – Stroudsburg, Pennsylvania, USA: Association for Computational Linguistics, 2005. – P. 40–48. – doi: 10.3115/1225753.1225765.

14. Kopp S., Tepper P., Cassell J. Towards integrated microplanning of lan-guage and iconic gesture for multimodal output // 6th International conference on Multimodal interfaces, 6–9 August 2004. – USA: State College, 2004. – P. 136–144.

15. Cassell J., Stone M., Yan H. Coordination and context-dependence in the generation of embodied conversation // International Natural Language Generation Conference, 2–5 September 2000. – Stroudsburg, Pennsylvania, USA, 2000. – P. 171–178.