عناصر مشابهة

نحو ترجمة آلية بسمات بشرية للنصوص المتخصصة من اللغة الإنجليزية إلي العربية: دراسة مقارنة

تفصيل البيانات البيبلوغرافية
العنوان بلغة أخرى:Towards Human Inspired Machine Translation of English to Arabic Specialized Texts: Comparative Study
Vers une Traduction Automatique D'inspiration Humaine des Textes Spécialisés de L'anglais vers L'arabe: Étude comparative
المصدر:مجلة ألف اللغة والإعلام وللمجتمع
الناشر: جامعة الجزائر 2 - كلية اللغة العربية وآدابها واللغات الشرقية
المؤلف الرئيسي: هاجر، مختار بن ونان (مؤلف)
مؤلفين آخرين: جيلالى، ناصر (م. مشارك)
المجلد/العدد:مج7, ع1
محكمة:نعم
الدولة:الجزائر
التاريخ الميلادي:2020
الصفحات:93 - 110
ISSN:2437-0274
رقم MD:1425032
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة:Arabic
قواعد المعلومات:AraBase
مواضيع:
رابط المحتوى:
الوصف
المستخلص:إن المتطلع على مسار تطور أداوت الترجمة الآلية يجد أنها شهدت تغيرات عدة توجت باعتماد آلية الشبكات العصبية الاصطناعية في تطوير تصميماتها وتبني تقنيات التعلم العميق في تحسين أداء خوارزمياتها. وكغيرها من لغات العالم، لم تكن اللغة العربية في معزل عن هذا التغير، بل استفادت من هذه الأدوات التكنولوجية في إنعاش ميدان الترجمة العامة والمتخصصة. ومنه، حاولنا في دراستنا المقارنة هذه تحري طبيعة أداوت الترجمة الآلية العصبية وتلك المعتمدة على المناهج الإحصائية، ومدى تأثير كل منهما على جودة النص المتخصص المترجم من اللغة الإنجليزية إلى العربية، للخروج بجملة من النتائج مفادها أن الترجمة الآلية العصبية قدمت نتائج واعدة من حيث سلامة اللغة المتخصصة ودقة جهازها المصطلحي، ولكنها لم تصل بعد إلى مستوى الترجمة البشرية.

Machine translation is of increasing interest in our time, especially after the use of artificial neural networks and the adoption of deep learning mechanisms in of neural machine translation performance. Arabic language – the improvement like other world languages – benefited from this change to improve the process of general and specialized translation. Our comparative study explores the motifs and the impact of this change on the quality of English to Arabic machine translation; to conclude that although neural machine translation has produced promising linguistic and terminological results, the raw output is not comparable to human translation.

La traduction automatique fasse à notre époque l’objet d’un intérêt grandissant, en particulier après l’utilisation de réseaux de neurones artificiels la performance de la et les mécanismes d’apprentissage profond pour améliorer traduction automatique neuronale. La langue arabe - comme les autres langues du monde - a profité de ce changement pour améliorer la traduction générale et spécialisée. Notre étude comparative vise à étudier les motifs et l’impact de ce changement sur la qualité de la traduction automatique de l’Anglais vers l’Arabe ; pour conclure que bien que la traduction automatique neuronale ait donné des résultats prometteurs au niveau linguistique et terminologique, elle n’est pas comparable à la traduction humaine.