Language
Country/Area
No result found
ثورة الترجمة الآلية الإحصائية: لماذا يمكن أن تحل محل الأساليب القديمة المبنية على القواعد؟
في مجال الترجمة الآلية، يمكن اعتبار إدخال الأساليب الإحصائية بمثابة ثورة. لقد حل هذا النهج تدريجيا محل أنظمة الترجمة القائمة على القواعد منذ أن ابتكره وارن ويفر لأول مرة في عام 1949. تعتمد طرق الترجمة التقليدية القائمة على القواعد على التخطيط الدقيق لقواعد اللغة، وهو أمر يستغرق وقتًا طويلاً ويصعب تطبيقه على لغات مختلفة. في المقابل، يمكن للترجمة الآلية الإحصائية (SMT) الاستفادة بشكل فعال من مجموعات كبيرة من النصوص للترجمة، والفكرة الأساسية وراءها تأتي من نظرية المعلومات.
تعمل الترجمة الآلية الإحصائية عن طريق حساب توزيع الاحتمالات لسلسلة لغة الهدف مع الأخذ في الاعتبار سلسلة لغة المصدر.
الفكرة الأساسية لهذه الطريقة في الترجمة هي أنه بالنسبة لكل سلسلة مصدر، يكون لها توزيع احتمالي لمجموعة من سلاسل الهدف، بحيث يمكن العثور على الترجمة الأكثر احتمالا. تستخدم هذه العملية عادةً نظرية بايز للبحث عن أفضل نتيجة للترجمة من خلال الجمع بين نموذج الترجمة ونموذج اللغة. لا تتمتع هذه الطريقة بمزايا واضحة من حيث الكفاءة فحسب، بل يمكنها أيضًا التكيف تلقائيًا مع النصوص الموجودة، وبالتالي تحسين طلاقة الترجمة.
ومع ذلك، فإن الترجمة الآلية الإحصائية ليست خالية من التحديات. ومن بين هذه العناصر، تعتبر مجموعات البيانات مكلفة في إنشائها، كما يصعب التنبؤ بأخطاء محددة فيها. بالإضافة إلى ذلك، بسبب الاختلافات في البنية وترتيب الكلمات بين اللغات، فإن أداء SMT ضعيف عند معالجة أزواج لغوية معينة، مثل الترجمة بين لغات ذات ترتيب كلمات مختلف بشكل كبير.تكمن ميزة الترجمة الآلية الإحصائية في قدرتها على الاستفادة بكفاءة من الموارد البشرية والبيانات الموجودة وإنتاج ترجمات سلسة.
أثناء تطوير SMT، ظهرت طرق الترجمة المعتمدة على العبارات. يحاول هذا النهج تقليل قيود الترجمة المعتمدة على الكلمات ويكون قادرًا على ترجمة عبارات بأكملها. وعلى الرغم من أدائها الجيد، إلا أن هذه الطريقة لا تزال غير قادرة على التغلب بشكل كامل على صعوبات ترتيب الكلمات والانحرافات المعنوية الموجودة في بعض اللغات.
تعمل الترجمة المبنية على العبارات على تقليل القيود المفروضة على ترجمة الكلمة الواحدة من خلال ترجمة تسلسلات الكلمات بأكملها.
مع تطور تكنولوجيا الترجمة، ظهرت الترجمة المبنية على القواعد النحوية، والتي تعتمد على الوحدات النحوية بدلاً من الكلمات الفردية. ولم يكن الأمر كذلك إلا في تسعينيات القرن العشرين عندما سمحت المحللات العشوائية القوية لهذا النهج بالنضج وتوفير نتائج ترجمة أفضل في بعض الحالات. بالإضافة إلى ذلك، فإن إدخال الترجمة الهرمية المبنية على العبارة يجمع بين الأسلوب المبني على العبارة والأسلوب المبني على القواعد النحوية، مما يسمح للترجمة بالتعامل بشكل أكثر مرونة مع تحديات هياكل اللغة المختلفة.
ومع ذلك، لا تزال تقنية SMT غير قادرة على حل بعض التحديات الأساسية، مثل مشاكل محاذاة الجملة ومحاذاة الكلمات.
أثناء عملية الترجمة، يعد محاذاة الجملة والكلمة تحديًا يجب التغلب عليه في الترجمة الآلية الإحصائية. تحتوي بعض اللغات على هياكل جملة متغيرة مما يجعل محاذاة الجمل أمرًا صعبًا للغاية. وعلى نحو مماثل، قد تتأثر دقة نظام الترجمة عندما يواجه أسماء علم أو مصطلحات لا تتوفر لها بيانات تدريب كافية. بالإضافة إلى ذلك، فإن التعبيرات الاصطلاحية في اللغة والتحول المطلوب في السجل غالبًا ما تسبب تشويهًا في نتائج الترجمة.
إذا نظرنا إلى تاريخ تطور الترجمة الآلية الإحصائية، فمن غير الممكن أن ننكر أن هذه التكنولوجيا الناشئة جلبت تغييرات ثورية لصناعة الترجمة. وعلى الرغم من التحديات العديدة، فإن مزاياها بلا شك ساهمت في تعزيز تطور تكنولوجيا الترجمة وأرست الأساس المتين للترجمة الآلية المستقبلية. ولكن في هذه الرحلة، ما هي أنظمة اللغة والتكنولوجيات التي سيتم دمجها بشكل أكبر والتي ستصبح القضية الرئيسية للتطور المستقبلي لتكنولوجيا الترجمة؟
