Данная статья посвящена проблемам проектирования и разработки лингвистически мотивированных механизмов выравнивания параллельных текстов и выявления грамматических (функционально-семантических) соответствий для формирования статистических портретов языковых употреблений, которые в дальнейшем будут встроены в гибридные модели машинного перевода. Гибридными называются такие модели, в которых для обработки естественного языка применяются как статистические механизмы, так и механизмы, основанные на правилах. Представленный в данной работе подход заключается в использовании исходной расширяемой грамматики, которая в процессе развития дополняется соответствиями, извлеченными из параллельных текстов. В качестве исходной грамматики используется <i>когнитивная трансферная грамматика</i> (КТГ), основанная на <i>трансфемах</i> (двуязычных фразовых структурах), в которой представлены когнитивные и функциональные характеристики фразовых структур.
выравнивание, параллельные тексты, фразовые структуры, гибридные модели, машинный перевод