الترجمة الآلية

كيف تعمل الترجمة الآلية

اعتمدت أنظمة الترجمة الآلية الآلية المبكرة على مجموعات واسعة من القواعد النحوية والقواميس ثنائية اللغة. في وقت لاحق، ظهرت الترجمة الآلية الإحصائية (SMT)، حيث تعلمت أنماط الترجمة من مجموعات كبيرة متوازية (نصوص مقترنة بترجماتها). إلا أن الترجمة الآلية العصبية الآلية (NMT) هي الأحدث حاليًا. وتستخدم الترجمة الآلية العصبية العصبية الشبكات العصبية الاصطناعية (NN) لتعلم الربط بين اللغات.

غالبًا ما تستخدم نماذج NMT، خاصة تلك التي تعتمد على نماذج التسلسل إلى التسلسل، معماريات مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، وتحديدًا LSTMs أو GRUs، أو الأكثر شيوعًا الآن، وهي معماريات المحولات. تستخدم المحولات آليات الانتباه الذاتي(ورقة "الانتباه هو كل ما تحتاجه") لتقييم أهمية الكلمات المختلفة في تسلسل المدخلات عند توليد كل كلمة في تسلسل المخرجات، مما يؤدي إلى التقاط التبعيات بعيدة المدى بشكل أكثر فعالية. يتطلب تدريب هذه النماذج كميات هائلة من البيانات النصية المتوازية وموارد حاسوبية كبيرة، وغالبًا ما تستخدم وحدات معالجة الرسومات أو وحدات المعالجة الرسومية (GPU ) للتدريب الموزع الفعال. الأطر الرئيسية مثل PyTorch و TensorFlow تُستخدم على نطاق واسع في تطوير أنظمة NMT.

المفاهيم والتقنيات الرئيسية

هناك العديد من المفاهيم الأساسية في MT الحديثة:

• الترميز: تقسيم النص المُدخَل إلى وحدات أصغر (كلمات أو كلمات فرعية أو أحرف) تُسمّى رموزاً ليقوم النموذج بمعالجتها.(تعرف على المزيد حول الترميز).
• التضمينات: تمثيل الرموز كمتجهات عددية كثيفة تلتقط المعنى الدلالي، مما يسمح للنموذج بفهم العلاقات بين الكلمات.(استكشاف التضمينات).
• آلية الانتباه: السماح للنموذج بالتركيز على الأجزاء ذات الصلة من تسلسل المدخلات عند توليد المخرجات، وهو أمر بالغ الأهمية للتعامل مع الجمل الطويلة وتحسين جودة الترجمة.(فهم آليات الانتباه).
• درجة BLEU: مقياس شائع لتقييم جودة الترجمة الآلية من خلال مقارنة الترجمة الآلية بواحدة أو أكثر من الترجمات المرجعية البشرية(بابينيني وآخرون، 2002).
• بحث الشعاع: خوارزمية تُستخدم أثناء الاستدلال لتوليد العديد من الترجمات المحتملة المرشحة واختيار أكثرها احتمالاً، مما يحسن الطلاقة على مجرد اختيار الكلمة التالية الأكثر احتمالاً في كل خطوة.

التمييز عن المصطلحات ذات الصلة

على الرغم من ارتباطها بمهام البرمجة اللغوية العصبية الأخرى، إلا أن MT لها تركيز خاص:

• معالجة اللغات الطبيعية (NLP): المجال الأوسع نطاقًا الذي يشمل الترجمة الآلية وتلخيص النصوص وتحليل المشاعر والإجابة عن الأسئلة وغيرها. تعد الترجمة الآلية أحد تطبيقات البرمجة اللغوية الطبيعية.
• فهم اللغة الطبيعية (NLU): يركز على الفهم الآلي لمعنى النص، بما في ذلك التعرف على المقاصد واستخراج الكيانات. وفي حين أن قدرات فهم اللغة الطبيعية تعزز الترجمة الآلية، إلا أن فهم اللغة الطبيعية في حد ذاته يتعلق بالفهم وليس بالضرورة الترجمة.(انظر مدخل مسرد مصطلحات NLU).
• التعرّف على الكلام: تحويل الصوت المنطوق إلى نص. ويمكن بعد ذلك استخدام هذا النص كمدخل لنظام الترجمة الآلية.(انظر مدخل مسرد مصطلحات التعرف على الكلام).
• تحويل النص إلى كلام (TTS): تحويل إخراج النص (ربما من نظام الترجمة الآلية) إلى كلام مركب.(انظر مدخل مسرد مصطلحات تحويل النص إلى كلام).
• نمذجة اللغة: مهمة التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل ما، وهي أساسية للعديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية بما في ذلك الترجمة اللغوية العصبية وليس الترجمة نفسها.(استكشف نمذجة اللغة).

التطبيقات الواقعية

تعمل الترجمة الآلية على تشغيل العديد من التطبيقات:

• التواصل الفوري: تتيح خدمات مثل Google Translate و DeepL Translator للمستخدمين ترجمة صفحات الويب والمستندات والرسائل في الوقت الفعلي، مما يكسر الحواجز اللغوية على مستوى العالم.
• توطين المحتوى: تستخدم الشركات الترجمة الآلية لترجمة أوصاف المنتجات وأدلة المستخدم والحملات التسويقية والمواقع الإلكترونية للوصول إلى الأسواق الدولية بكفاءة أكبر من الترجمة اليدوية وحدها، وغالبًا ما تستخدم الترجمة الآلية كمرحلة أولى تليها المراجعة البشرية(الترجمة الآلية بعد التحرير).
• دعم العملاء متعدد اللغات: يتيح دمج الترجمة الآلية في برامج الدردشة الآلية ومنصات خدمة العملاء للشركات تقديم الدعم بلغات متعددة.
• الوصول إلى المعلومات: تتيح ترجمة الأوراق البحثية والمقالات الإخبارية(تستخدم رويترز الترجمة الآلية) والكتب إمكانية الوصول إلى المعلومات عبر الفجوات اللغوية.
• تطبيقات الترجمة الفورية: توفر الأدوات المدمجة في تطبيقات التواصل أو الأجهزة المخصصة ترجمة شبه فورية للمسافرين والتعاون الدولي(مترجم Skype).

على الرغم من التقدم الكبير الذي تم إحرازه، لا تزال هناك تحديات، مثل التعامل مع الفروق الدقيقة والتعابير والسياق الثقافي واللغات منخفضة الموارد والتخفيف من التحيز الخوارزمي المستفاد من البيانات. يركز العمل المستقبلي على تحسين الوعي بالسياق، والتعامل مع الغموض، وتحقيق طلاقة أعلى، ودمج الترجمة الآلية مع طرائق أخرى مثل الرؤية الحاسوبية في النماذج متعددة الوسائط. تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على تسهيل تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة، بما في ذلك حلول الترجمة الآلية المخصصة في المستقبل.