الترجمة الآلية القائمة على القاموس
يمكن للترجمة الآلية استخدام طريقة تعتمد على مداخل القاموس ، ما يعني ترجمة الكلمات كما يُترجم القاموس - كلمة بكلمة، عادةً دون وجود ترابط كبير في المعنى بينها. ويمكن إجراء عمليات البحث في القاموس مع أو بدون تحليل صرفي أو تجزئة . ورغم أن هذا النهج في الترجمة الآلية يُعدّ الأقل تطورًا، إلا أن الترجمة الآلية القائمة على القاموس تُناسب تمامًا ترجمة قوائم طويلة من العبارات على مستوى ما دون الجملة (أي ليس جملة كاملة)، مثل قوائم الجرد أو كتالوجات المنتجات والخدمات البسيطة. [ 1 ]
ويمكن استخدامه أيضًا لتسريع الترجمة اليدوية، إذا كان الشخص الذي يقوم بها يجيد اللغتين وبالتالي قادر على تصحيح بناء الجملة والقواعد.
أخصائي تدليك مرخص
نظام الترجمة الآلية LMT، الذي طُرح حوالي عام 1990، [ 2 ] هو نظام ترجمة آلية قائم على لغة برولوج، ويعمل على قواميس ثنائية اللغة مُصممة خصيصًا، مثل قاموس كولينز الإنجليزي-الألماني (CEG)، والتي أُعيدت كتابتها بصيغة مُفهرسة يسهل على الحواسيب قراءتها. تستخدم هذه الطريقة قاعدة بيانات معجمية مُهيكلة (LDB) لتحديد فئات الكلمات بدقة من اللغة المصدر، وبالتالي بناء جملة متماسكة في اللغة الهدف، استنادًا إلى تحليل صرفي أولي. يستخدم هذا النظام "أطرًا" [ 2 ] لتحديد الموضع الذي ينبغي أن تشغله كلمة معينة، من وجهة نظر نحوية، في الجملة. تُربط هذه "الأطر" [ 2 ] عبر اصطلاحات لغوية، مثل UDICT في حالة اللغة الإنجليزية.
في شكله الأولي (النموذج الأولي)، يستخدم برنامج LMT [ 2 ] ثلاثة معاجم، يتم الوصول إليها في آن واحد: المصدر، والتحويل، والهدف، مع إمكانية دمج هذه المعلومات في معجم واحد. يعتمد البرنامج على بنية معجمية تتكون من عنصرين رئيسيين. العنصر الأول هو ملحق معجمي مُبرمج يدويًا يحتوي على الترجمات غير الصحيحة المحتملة. أما العنصر الثاني فيتكون من قواميس ثنائية اللغة وأحادية اللغة خاصة باللغتين المصدر والهدف.
الترجمة الآلية القائمة على الأمثلة والقائمة على القواميس
تستكشف هذه الطريقة للترجمة الآلية القائمة على القاموس نموذجًا مختلفًا عن أنظمة الترجمة الآلية القائمة على اللغة. يُزوَّد نظام الترجمة الآلية القائم على الأمثلة بمجموعة بيانات ثنائية اللغة مُحاذية للجمل فقط. [ 3 ] وباستخدام هذه البيانات، يُنشئ برنامج الترجمة قاموسًا ثنائي اللغة كلمة بكلمة [ 3 ] يُستخدم في الترجمة اللاحقة.
على الرغم من أن هذا النظام يُعتبر عمومًا طريقةً مختلفةً تمامًا للترجمة الآلية عن الترجمة الآلية القائمة على القاموس، فمن المهم فهم الطبيعة التكاملية لهذين النموذجين. فمع القوة المُجتمعة الكامنة في كلا النظامين، بالإضافة إلى حقيقة أن الترجمة الآلية القائمة على القاموس تعمل على أفضل وجه مع قوائم الكلمات "القاموس الثنائي اللغة كلمةً بكلمة" [ 3 ] ، يتضح أن دمج محركي الترجمة هذين سيُنتج أداة ترجمة قوية للغاية، تتميز، إلى جانب دقتها الدلالية، بقدرتها على تحسين وظائفها ذاتيًا من خلال حلقات التغذية الراجعة المستمرة.
يُعدّ محرك الترجمة الآلية القائم على الأمثلة من بانغلوس (PanEBMT) [ 3 ] نظامًا يجمع بين النموذجين بطريقة مشابهة لما وُصف في الفقرة السابقة. يستخدم PanEBMT جدولًا للمطابقة بين اللغات لإنشاء مدونته. علاوة على ذلك، يدعم PanEBMT عمليات تراكمية متعددة على مدونته، مما يُسهّل الترجمة المتحيزة المستخدمة لأغراض التصفية.
معالجة النصوص المتوازية
يُثبت دوغلاس هوفستاتر، من خلال كتابه "لو تون بو دو مارو: في مدح موسيقى اللغة"، مدى تعقيد مهمة الترجمة. فقد قام المؤلف بإنتاج وتحليل عشرات الترجمات المحتملة لقصيدة فرنسية مؤلفة من ثمانية عشر سطرًا، كاشفًا بذلك عن تعقيدات في بنية الجملة والصرف والمعنى. [ 4 ] وعلى عكس معظم برامج الترجمة التي تختار ترجمة واحدة بناءً على مقارنة مباشرة بين النصين في اللغتين المصدر والهدف، يُظهر عمل دوغلاس هوفستاتر مستوى الخطأ الكامن في أي نوع من الترجمة، عندما يكون معنى النص المصدر مفصلاً أو معقدًا للغاية. ومن هنا، تبرز مشكلة محاذاة النص و"إحصاءات اللغة" [ 4 ] .
أدت هذه التناقضات إلى ظهور آراء مارتن كاي حول الترجمة ومحركات الترجمة ككل. وكما يقول كاي: "إن تحقيق نجاحات أكبر في هذه المجالات يتطلب صورةً أوضح للعالم من أي صورة يمكن استخلاصها من إحصاءات استخدام اللغة فقط" [(الصفحة 17) معالجة النصوص المتوازية: مواءمة واستخدام مدونات الترجمة]. [ 4 ] وهكذا، أعاد كاي تسليط الضوء على مسألة المعنى داخل اللغة وتشويه المعنى من خلال عمليات الترجمة.
البنية المفاهيمية المعجمية
من بين الاستخدامات المحتملة للترجمة الآلية القائمة على القواميس، تسهيل "تعليم اللغات الأجنبية". ويمكن تحقيق ذلك باستخدام تقنية الترجمة الآلية، بالإضافة إلى اللغويات والدلالات والصرف، لإنتاج "قواميس واسعة النطاق" [ 5 ] في أي لغة تقريبًا. وقد أتاح التطور في الدلالات المعجمية واللغويات الحاسوبية خلال الفترة ما بين عامي 1990 و1996 ازدهار " معالجة اللغة الطبيعية "، واكتسابها قدرات جديدة، مما أفاد الترجمة الآلية بشكل عام. [ 5 ]
يُعدّ "البنية المفاهيمية المعجمية" (LCS) تمثيلاً مستقلاً عن اللغة. ويُستخدم على نطاق واسع في تعليم اللغات الأجنبية، لا سيما في عنصر معالجة اللغة الطبيعية في تعليم اللغات الأجنبية. كما أثبتت البنية المفاهيمية المعجمية أنها أداة لا غنى عنها في الترجمة الآلية بجميع أنواعها، مثل الترجمة الآلية القائمة على القواميس. ومن أهم أهداف البنية المفاهيمية المعجمية "إثبات أن معاني الأفعال المترادفة تشترك في أنماط توزيعية". [ 5 ]
"DKvec"
"DKvec هي طريقة لاستخراج المعاجم ثنائية اللغة من مجموعات النصوص المتوازية المشوشة، وذلك بالاعتماد على مسافات وصول الكلمات في هذه المجموعات." وقد ظهرت هذه الطريقة استجابةً لمشكلتين تعيقان الاستخراج الإحصائي للمعاجم ثنائية اللغة: "(1) كيف يمكن استخدام مجموعات النصوص المتوازية المشوشة؟ (2) كيف يمكن استخدام مجموعات النصوص غير المتوازية ولكن القابلة للمقارنة؟" [ 6 ]
أثبتت طريقة "DKvec" جدواها الكبيرة في مجال الترجمة الآلية عمومًا، نظرًا للنجاح الباهر الذي حققته في التجارب التي أُجريت على مجموعات بيانات متوازية غير دقيقة من الإنجليزية إلى اليابانية ومن الإنجليزية إلى الصينية. وتشير أرقام الدقة إلى دقة بلغت 55.35% في مجموعة بيانات صغيرة، و89.93% في مجموعة بيانات أكبر. [ 6 ] مع هذه الأرقام المبهرة، يمكننا أن نستنتج بثقة الأثر الكبير الذي أحدثته طرق مثل "DKvec" في تطور الترجمة الآلية عمومًا، ولا سيما الترجمة الآلية القائمة على القواميس.
تستغل الخوارزميات المستخدمة لاستخراج مجموعات النصوص المتوازية بتنسيق ثنائي اللغة القواعد التالية من أجل تحقيق دقة مرضية وجودة شاملة: [ 6 ]
- للكلمات معنى واحد في كل مجموعة نصوص
- لكل كلمة ترجمة واحدة في كل مجموعة نصوص
- لا توجد ترجمات مفقودة في المستند المستهدف
- تتشابه معدلات تكرار الكلمات ثنائية اللغة
- مواقع ورود الكلمات ثنائية اللغة قابلة للمقارنة
يمكن استخدام هذه الأساليب لإنشاء أنماط حدوث أو البحث عنها، والتي بدورها تستخدم لإنتاج متجهات حدوث ثنائية تستخدمها طريقة "DKvec".
تاريخ الترجمة الآلية
يبدأ تاريخ الترجمة الآلية في منتصف أربعينيات القرن العشرين تقريبًا. ولعلها كانت أول استخدام للحواسيب في أغراض غير حسابية. حظيت الترجمة الآلية باهتمام بحثي كبير خلال خمسينيات وستينيات القرن العشرين، تلاه ركود حتى ثمانينيات القرن نفسه. [ 7 ] بعد ثمانينيات القرن العشرين، عادت الترجمة الآلية لتصبح رائجة، بل وحققت شعبية أكبر مما كانت عليه في خمسينيات وستينيات القرن العشرين، إلى جانب توسع سريع، يعتمد بشكل كبير على منهجية مجموعات النصوص.
يمكن تتبع المفهوم الأساسي للترجمة الآلية إلى القرن السابع عشر، في التكهنات التي دارت حول "اللغات العالمية والقواميس الآلية". [ 7 ] وقدّم جورج أرتسروني في فرنسا وبيتر ترويانسكي في روسيا أولى الاقتراحات العملية الحقيقية للترجمة الآلية عام 1933. وكان كلاهما قد حصل على براءة اختراع لآلات اعتقدا أنها قادرة على ترجمة المعنى من لغة إلى أخرى. وفي يونيو 1952، عُقد أول مؤتمر للترجمة الآلية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) برئاسة يهوشوا بار هليل. [ 7 ] وفي 7 يناير 1954، ساهم مؤتمر الترجمة الآلية في نيويورك، برعاية شركة IBM، في نشر هذا المجال. وقد اكتسب المؤتمر شهرته من خلال ترجمة جمل إنجليزية قصيرة إلى اللغة الروسية. أبهر هذا الإنجاز الهندسي الجمهور وحكومتي الولايات المتحدة والاتحاد السوفيتي، مما حفّز تمويلًا ضخمًا لأبحاث الترجمة الآلية. [ 7 ] على الرغم من الحماس الكبير للترجمة الآلية، إلا أن القيود التقنية والمعرفية أدت إلى خيبة أمل بشأن قدراتها الحقيقية، على الأقل في ذلك الوقت. وهكذا تراجعت شعبية الترجمة الآلية حتى ثمانينيات القرن العشرين، حين ساهمت التطورات في علم اللغويات والتكنولوجيا في إعادة إحياء الاهتمام بهذا المجال.
استرجاع المعلومات عبر اللغات
يتألف استرجاع المعلومات متعدد اللغات (TLIR) من تقديم استعلام بلغة واحدة والبحث في مجموعات الوثائق بلغة واحدة أو أكثر. يمكن تصنيف معظم طرق استرجاع المعلومات متعدد اللغات إلى فئتين رئيسيتين، وهما: أساليب استرجاع المعلومات الإحصائية وترجمة الاستعلام. يعمل استرجاع المعلومات متعدد اللغات القائم على الترجمة الآلية بإحدى طريقتين: إما أن يُترجم الاستعلام إلى اللغة المستهدفة، أو أن يُستخدم الاستعلام الأصلي للبحث بينما تُترجم مجموعة النتائج المحتملة إلى لغة الاستعلام وتُستخدم للمقارنة المرجعية. لكلتا الطريقتين مزايا وعيوب، وهي: [ 8 ]
- دقة الترجمة - تعتمد صحة أي ترجمة آلية على حجم النص المترجم، وبالتالي قد تعاني النصوص أو الكلمات القصيرة من درجة أكبر من الأخطاء الدلالية، بالإضافة إلى الغموض المعجمي، في حين أن النص الأكبر قد يوفر سياقًا، مما يساعد في إزالة الغموض.
- دقة الاسترجاع - بناءً على نفس المنطق الذي تم استخدامه في النقطة السابقة، من الأفضل ترجمة المستندات بأكملها بدلاً من الاستعلامات، لأن النصوص الكبيرة من المرجح أن تعاني من فقدان أقل للمعنى في الترجمة مقارنة بالاستعلامات القصيرة.
- من الناحية العملية، وعلى عكس النقاط السابقة، يُعدّ ترجمة الاستعلامات القصيرة الخيار الأمثل. وذلك لسهولة ترجمة النصوص القصيرة، بينما تتطلب ترجمة المكتبات بأكملها موارد ضخمة، بالإضافة إلى أن حجم هذه المهمة يستلزم فهرسة الوثائق المترجمة الجديدة.
تُثبت كل هذه النقاط أن الترجمة الآلية القائمة على القاموس هي الشكل الأكثر كفاءة وموثوقية للترجمة عند العمل مع TLIR. وذلك لأن العملية "تبحث عن كل مصطلح استعلام في قاموس ثنائي اللغة للأغراض العامة، وتستخدم جميع ترجماته الممكنة". [ 8 ]
الترجمة الآلية للغات شديدة التقارب
تُظهر أمثلة نظام الترجمة الآلية القائم على القاموس RUSLAN بين التشيكية والروسية، ونظام الترجمة الآلية القائم على القاموس CESILKO بين التشيكية والسلوفاكية، أنه في حالة اللغات المتقاربة جدًا، تكون طرق الترجمة الأبسط أكثر كفاءة وسرعة وموثوقية. [ 9 ]
صُمم نظام RUSLAN لإثبات فرضية أن اللغات المتقاربة أسهل في الترجمة. بدأ تطوير النظام عام ١٩٨٥، وتوقف بعد خمس سنوات بسبب نقص التمويل. تُشير الدروس المستفادة من تجربة RUSLAN إلى أن منهجية الترجمة القائمة على النقل اللغوي تحافظ على جودتها بغض النظر عن مدى تقارب اللغات. أما العائقان الرئيسيان أمام "أنظمة الترجمة القائمة على النقل اللغوي المتكاملة" [ ٩ ] فهما تعقيد التحليل النحوي وعدم موثوقيته. [ ١٠ ]
استرجاع المعلومات متعدد اللغات
تُصنّف أنظمة استرجاع المعلومات الوثائق وفقًا لمقاييس التشابه الإحصائي بناءً على تكرار المصطلحات في الاستعلامات والوثائق. وقد صُمّم نظام MLIR ووُضع في أفضل صورة لتسهيل ترجمة الاستعلامات باستخدام القاموس. ويعود ذلك إلى أن الاستعلامات غالبًا ما تكون قصيرة، تتكون من بضع كلمات، وهو ما يُعدّ، رغم عدم توفيره سياقًا وافيًا، أكثر جدوى من ترجمة الوثائق كاملةً لأسباب عملية. ومع ذلك، يعتمد نظام MLIR اعتمادًا كبيرًا على العديد من الموارد، مثل برامج الكشف الآلي عن اللغة . [ 11 ]
انظر أيضاً
فهرس
- ↑ Uwe Muegge (2006), "تطبيق ممتاز للترجمة الآلية الرديئة: الترجمة الآلية لقاعدة بيانات كبيرة"، في Elisabeth Gräfe (2006؛ محررة)، وقائع المؤتمر السنوي للجمعية الألمانية للاتصالات التقنية ، شتوتغارت: tekom، 18-21.
- 1 2 3 4 ماري س. نيف ومايكل س. ماكورد (1990). "اكتساب البيانات المعجمية من موارد القواميس المقروءة آليًا للترجمة الآلية". مركز أبحاث آي بي إم تي جيه واتسون، ص.ب. 704، يوركتاون هايتس، نيويورك 10598: 85-90 . CiteSeerX 10.1.1.132.8355 .
{{cite journal}}يتطلب الاستشهاد بالمجلة ( مساعدة )|journal= - ١ ٢ ٣ ٤ رالف د. براون. "استخراج القاموس الآلي للترجمة القائمة على الأمثلة "الخالية من المعرفة"" (ملف PDF) . معهد تقنيات اللغة (مركز الترجمة الآلية)، جامعة كارنيجي ميلون، بيتسبرغ، بنسلفانيا ١٥٢١٣-٣٨٩٠، الولايات المتحدة الأمريكية. مؤرشف من الأصل (ملف PDF) في ٦ يوليو ٢٠٠٨. تم الاطلاع عليه في ٢ نوفمبر ٢٠١٥ .
- 1 2 3 جان فيرونيس (2001). معالجة النصوص المتوازية: محاذاة واستخدام مدونات الترجمة . المجلد 27. دوردريخت: دار نشر كلوير الأكاديمية (سلسلة تقنيات النصوص والكلام واللغة، تحرير نانسي إيدي وجان فيرونيس، المجلد 13)، 2000، 402 صفحة + 23 صفحة تمهيدية؛ غلاف مقوى. الصفحات 592-595 . doi : 10.1162/coli.2000.27.4.592 . ISBN 978-0-7923-6546-4. S2CID 14796449 .
{{cite book}}تم|journal=تجاهله ( مساعدة ) - 1 2 3 دور، بوني ج. (1997). "بناء قواميس واسعة النطاق لتدريس اللغات الأجنبية والترجمة الآلية بين اللغات". الترجمة الآلية . 12 (4): 271-322 . doi : 10.1023/A:1007965530302 . S2CID 1548552 .
- ١ ٢ ٣ ديفيد فارويل، لوري جيربر، إدوارد هوفي (١٩٩٨). الترجمة الآلية وحساء المعلومات . سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب. المجلد ١٥٢٩. تصنيف موضوع CR (١٩٩٨): I.٢.٧، H.٣، F.٤.٣، H.٥، J.٥. سبرينغر-فيرلاغ برلين هايدلبرغ نيويورك. doi : 10.1007/3-540-49478-2 . hdl : 11693/27676 . ISBN 978-3-540-65259-5. S2CID 19677267 .
- ١ ٢ ٣ ٤ ج. هاتشينز (يناير ٢٠٠٦). "الترجمة الآلية: التاريخ". الصفحات ٣٧٥-٣٨٣ . doi : 10.1016/B0-08-044854-2/00937-8 . ISBN 9780080448541.
{{cite book}}|journal=تم تجاهله ( مساعدة ) ؛ مفقود أو فارغ ( مساعدة )|title= - 1 2 ييمينغ يانغ؛ خايمي جي. كاربونيل؛ رالف دي. براون؛ روبرت إي. فريدركينغ (أغسطس 1998). "استرجاع المعلومات متعدد اللغات: التعلم من المدونات ثنائية اللغة" . الذكاء الاصطناعي . 103 ( 1-2 ). معهد تقنيات اللغة، كلية علوم الحاسوب، جامعة كارنيجي ميلون، 5000 فوربس أفينيو، بيتسبرغ، بنسلفانيا 15213، الولايات المتحدة الأمريكية: 323-345 . doi : 10.1016/S0004-3702(98)00063-0 .
- 1 2 يان هاجيك؛ يان هريتش؛ فلاديسلاف كوبون (2000). "الترجمة الآلية للغات شديدة التقارب" . وقائع المؤتمر السادس حول معالجة اللغة الطبيعية التطبيقية - الصفحات 7-12 . doi : 10.3115/974147.974149 . S2CID 8355580. تاريخ الاسترجاع: 2 نوفمبر 2015 .
- ↑ آري بيركولا (1998). "تأثيرات بنية الاستعلام وإعدادات القاموس في استرجاع المعلومات متعدد اللغات القائم على القاموس". وقائع المؤتمر الدولي السنوي الحادي والعشرين لجمعية ACM SIGIR حول البحث والتطوير في استرجاع المعلومات . قسم دراسات المعلومات، جامعة تامبيري. الصفحات 55-63 . CiteSeerX 10.1.1.20.3202 . doi : 10.1145/290941.290957 . ISBN 978-1581130157S2CID 16199588. تم الاسترجاع في 2 نوفمبر 2015 .
- ↑ ديفيد أ. هول؛ غريغوري غريفنستيت (1996). "الاستعلام عبر اللغات: منهج قائم على القاموس لاسترجاع المعلومات متعدد اللغات". وقائع المؤتمر الدولي السنوي التاسع عشر لجمعية ACM SIGIR حول البحث والتطوير في استرجاع المعلومات - SIGIR '96 . مركز أبحاث رانك زيروكس، 6 طريق موبيرتوي، 38240 ميلان، فرنسا. الصفحات 49-57 . doi : 10.1145/243199.243212 . ISBN 978-0897917926. S2CID 1274065 .
- الترجمة الآلية