الترجمة الآلية Machine translation، أوMT (يفضل عدم الخلط بينها وبين ، الترجمة بمساعدة الآلات MAHT ) هي فرع من فروع اللسانيات الحاسوبية وتتناول برامج الحاسب لترجمة نص أوخطاب من لغة إلى أخرى وتقوم الترجمة الآلية بمستوياتها الأساسية باستبدال سهل لحدثات بلغة معينة إلى لغة أخرى.

تتوفر مجموعة من التقنيات التي يمكن استخدامها لترجمة النصوص الأكثر تعقيداً، مما يتيح الفرصة لمعالجة الاختلافات على نحوأفضل. وذلك عن طريق التصنيف اللغوي وتمييز العبارات وترجمة التعابير، فضلا عن عزل الحلات الشاذة.

كثيرا ما تسمح الترجمة الآلية حاليا بالتصنيف بحسب المجال أوالمهنة (مثل تقارير الطقس) — مما يحسن الناتج عن طريق الحد من نطاق البدائل المتاحة. وتعتبر هذه التقنية فعالة بشكل خاص في المجالات التي تستخدم لغة رسمية أوبيانية. ويتبع ذلك حتى الترجمة الآلية للوثائق القانونية والحكومية تكون أفضل منها للمحادثات والنصوص الأقل رسمية.

ويمكن تحسين نوعية الناتج من خلال التدخل البشري. مثلاً، باستطاعة بعض البرامج الترجمة بدقة أكبر إذا حدد المستخدم دون لبس الأسماء الموجودة بالنص. وبمساعدة هذه التقنيات، أثبتت الترجمة أنها ناجحة حين تساعد المترجم، ومن الممكن حتى تنتج في بعض الأحوال نتائج يمكن استخدامها "كما هي". لكن برامج الترجمة الحالية ليست قادرة على الترجمة بنفس الجودة التي يترجم بها المترجم البشري وخاصة عندما تكون اللغة المستخدمة غير رسمية.

التاريخ

بدأ تاريخ الترجمة الآلية في الخمسينات، بعد الحرب العالميّة الثانية. تضمنت تجربة جورج تاون في عام 1954 ستون جملة تُرجِمت كلها آلياً من اللغة الروسيّة إلى الإنجليزية. كما لاقت التجربة نجاحاً هائلاً, وتمويلاً مالياً لأبحاث الترجمة الآليّة. إدّعى المبتكرون أنّ معضلة الترجمة الآلية ستُحلّ خلال ثلاث إلى خمس سنوات.

ولكن كان التطوّر الحقيقي أبطأ بكثيرأ وبعد حتى توصل تقرير ألپاك (ALPAC) في عام 1966 إلى أنّ درس العشر السنوات قد خيّب الآمال، انخفض التمويل بدرجة كبيرة. ومع آواخر الثمانينيّات، زادت القوة الحاسوبية، وأصبح الحاسب أقل تكلفة مما أدّى إلى اهتماماً ظاهراً في النّماذج الإحصائية للتّرجمة الآليّة.

اقترحَ أ.د. بووث في عام 1946 م فكرة استخدام الحواسيب الرّقميّة لترجمة اللغات الإنسانية. وفي عام 1954 أثبتت التجربة في مبادئ الترجمة من الإنجليزية إلى الفرنسية على أجهزة أپيكسي (APEXC) في كلية بيركبيك بجامعة لندن أنّ تجربة جورج تاون لم تكن أوّل تطبيق في هذا المجال.

عملية الترجمة

يمكن حتى تُوصف عملية الترجمة البشرية على أنها:

1. فك التشفير اللغوى من النص الأصلى ؛
2. إعادة تشفير هذا معنى في اللغة المستهدفة.

وراء هذا الإجراء البسيط ظاهريا تكمن معقدة الإدراكية وفك شفرة المعنى الوارد في النص المصدر في مجمله ، المترجم يجب حتى يفسر ويحلل جميع سمات النص ، وهي عملية تتطلب فهم متعمقة لقواعد ، ومدلول الحدثات اللغوية و التعابير .. الخ. في اللغة الأصلية والثقافة للمتحدثين بها. المترجم يحتاج , إلى فهم متعمقة بالمثل إلى إعادة تشفير المعنى في اللغة المستهدفة. وهنا يكمن التحدي في الترجمة الآلية : كيف من الممكن أن يمكن حتى برنامج الحاسوب يفترض أن "يغهم " النص كما يفهمه الشخص , وأنه يفترض أن "يخلق" نصا جديدا في اللغة المستهدفة والتى يفترض أن تبدوا كما لوكانت خطت من قبل إنسان (النص المترجم). هذه المشكلة يمكن تناولها بعدد من الطرق.

النهج

في الترجمة الآلية يمكن استعمال كيفية تستند إلى القواعد اللغوية، مما يعني حتى تترجم الحدثات بطريقة لغوية وأنسب الحدثات (المتحدثة شفويا) وهي حدثات اللغة المستهدفة، يفترض أن تحل محل تلك الحدثات من اللغة المصدر. فإنه كثيرا ما ينطق حتى نجاح الترجمة الآلية تتطلب حتى معضلة فهم اللغة الطبيعية يجب حلها أولا.

عموما، يقوم على قواعد وأساليب تحليل النص، وعادة ما يتم خلق وسيط، وتمثيل رمزي، والذي منه يفترض أن يخلق النص في اللغة المستهدفة وفقا لطبيعة الوسيط المتمثل في النص المؤقت، هذا النهج يوصف بأنهالترجمة الآلية بين اللغات أوالترجمة الآلية المعتمدة على النقل. وتتطلب هذه الأساليب على نطاق واسع قواميس مع مورفولوجينحوي، والدلالية والمعلومات، ومجموعات كبيرة من القواعد.

وحيثما تتوافر البيانات الكافية، فإن برامج الترجمة الآلية، غالبا ما تعمل بطريقة حسنة بالنسبة للمتحدث باللغة الأم للغة معينة للحصول على المعنى التقريبي، لما هومكتوب، لمتحدث لغة أم أخرى. الصعوبة هي الحصول على بيانات كافية، من النوعية السليمة، كى تدعم الأسلوب السليم. فمثلا، مجموعة الكبيرة متعددة اللغات من البيانات الأساليب الإحصائية اللازمة للعمل وليس من الضروري بالنسبة لقواعد اللغة القائمة وأساليب العمل. ولكن بعد ذلك، نحن بحاجة الى قواعد اللغة وأساليب مترجمين مهرة على فهم بالتصاميم اللغوية لتصميم قواعد اللغة التي يستخدمونها، وللترجمة بين لغات شديدة التقارب، فإن تقنية تعهد الترجمة الآلية ذات الأنتنطق الضحل يمكن إستخدامها .

الأسلوب القائم على القواعد

القواعدالقائمة على الترجمة الآلية وتضم نقل النموذج القائم على الترجمة الآلية ، واللغات والترجمة الآلية المشتملة على قاموس الترجمة الآلية القائمة على النماذج.

ترجمة آلية معتمدة على النقل

اللغة البينية

الترجمة الآلية المعتمدة على التداخل اللغوي هي مثال على كيفية الترجمة الآلية المعتمدة على القواعد. في هذه الطريقة يحول النص المصدري أي الذي تجب ترجمته إلى لغة بينية أي كيفية تمثيل مستقلة عن اللغة الهدف ولغة المصدر. ومن ثم يتم تشكيل اللغة المستهدفة من اللغة البينية.

معتمدة على القاموس

يمكن للترجمة الآلية حتى تعمد على مدخلات القاموس، ويعني ذلك حتى الحدثات يفترض أن تترجم كما ترجمت في القاموس.

احصائية

تحاول الترجمة الآلية الإحصائية توليد الترجمة باستخدام طرق إحصائية بالاعتماد على المكانز ثنائية اللغة كمكنز الهانسرد الكندي والسجل البرلماني الكندي ذواللغتين الإنگليزية والفرنسية وسجل البرلمان الأوروبي. في المكان الذي توجد فيه هكذا مكانز يمكن حتى تحقق نتائج مذهلة في ترجمة نصوص من نفس النوع، لكن هكذا مكانز ما تزال نادرة جداً. أول برنامج ترجمة آلية إحصائية كان كانديد CANDIDE إنتاج شركة آي بي إم. استخدمت گوگل سيستران SYSTRAN لعدة سنوات، لكنها انتقلت إلى كيفية الترجمة الإحصائية في أكتوبر 2007، وقامواً مؤخراً بتطوير قدراتهم في الترجمة عن طريق إدخال ما يقارب الـ 200 مليار حدثة من مواد الأمم المتحدة لتدريب نظامهم، وقد تحسنت دقة الترجمة

الترجمة المعتمدة على الأمثلة

غالباً ما تحدد خواص كيفية الترجمة المعتمدة على الأمثلة (EBMT) باستخدامها لمكنز ثنائي اللغة أثناء التشغيل كقاعدة معهدتها الأساسية. وهي بشكل أساسي ترجمة بالقياس ويمكن اعتبارها تطبيقاً لطريقة الحكم بالمقارنة في التفهم الآلي.

الترجمة الآلية المهجنة

تحمل الترجمة الآلية المهجنة (HMT) قوة أنماط الترجة الإحصائية والترجمة المعتمدة على القواعد. الكثير من شركات الترجمة الآلية (مثل آسيا أون لاين Asia online وسِستران Systran) تدعي أنها تستخدم نموذجاً مهجناً باستخدام الطريقتين الإحصائية والمعتمدة على القواعد. ويختلف النموذج بعدد من الطرق:

• قواعد تعالج فيما بعد بالأحصائيات: تتم الترجمات باستخدام محرك يعتمد على القواعد، ومن ثم تستخدم الإحصائيات في محاولة لتعديل أوتسليم خرج محرك القواعد.
• إحصائية موجهة بالقواعد: تستخدم القواعد في المعالجة المسبقة للمعطيات في محاولة لتوجيه المحرك الإحصائي بشكل أفضل. وتستخدم القواعد أيضاً في معالجة لاحقة للخرج الإحصائي لتحقيق وظائف كالتسوية normalization. وإن لدى هذا النموذج قوة ومرونة وتحكماً أكثر بكثير عند الترجمة.

قضايا هامة

التوضيح

يهتم موضوع توضيح معنى الحدثة بإيجاد ترجمة مناسبة حينقد يكون لحدثة ما أكثر من معنى. تم طرح المشكة لأول مرة في الخمسينات من قبل يهوشوا بار هيلِل Yehoshua Bar-Hillel وقد أوضح أنه لا يمكن لآلة حتى تميز بين معنيين مختلفين لحدثة من دون "موسوعة عاليمة". يوجد اليوم كم هائل من الطرق للتغلب على هذه المشكلة، ويمكن تقريباً تقسيمها إلى طرق "سطحية" وطرق "عميقة". ولا تفترض الطرق السطحية أية فهم للنص. فهي ببساطة تطبق طرقا إحصائية على الحدثات التي تحيط بالحدثة غامضة المعنى. وتفترض الطرق العميقة فهم وافية للحدثة. وحتى الآن، ;كانت الطرق السطحية أكثر نجاحاً

The late Claude Piron, a long-time translator for the United Nations and the World Health Organization, wrote that machine translation, at its best, automates the easier part of a translator's job; the harder and more time-consuming part usually involves doing extensive research to resolve ambiguities in the source text, which the grammatical and lexical exigencies of the target language require to be resolved:

Why does a translator need a whole workday to translate five pages, and not an hour or two? ..... About 90% of an average text corresponds to these simple conditions. But unfortunately, there's the other 10%. It's that part that requires six [more] hours of work. There are the ambiguities one has to resolve. For instance, the author of the source text, an Australian physician, cited the example of an epidemic which was declared during World War II in a "Japanese prisoner of war camp". Was he talking about an American camp with Japanese prisoners or a Japanese camp with American prisoners? The English has two senses. It's necessary therefore to do research, maybe to the extent of a phone call to Australia.

The ideal deep approach would require the translation software to do all the research necessary for this kind of disambiguation on its own; but this would require a higher degree of AI than has yet been attained. A shallow approach which simply guessed at the sense of the ambiguous English phrase that Piron mentions (based, perhaps, on which kind of prisoner-of-war camp is more often mentioned in a given corpus) would have a reasonable chance of guessing wrong fairly often. A shallow approach that involves "ask the user about each ambiguity" would, by Piron's estimate, only automate about 25% of a professional translator's job, leaving the harder 75% still to be done by a human.

تسمية الكيانات

Related to named entity recognition in information extraction.

التطبيقات

يوجد عدة برامج لترجمة اللغات الطبيعية، كثير منها أونلاين، مثل: أنوساركا

• أنوساركا Anusaaraka برنامج ترجمة آلية مجانيHindi based on Panini grammar and uses state of the art NLP tools. يمكن استخدامه أونلاين أوتنزيله من الرابط: [1]
• أپرتيومApertium، برنامج ترجمة آلية مجاني (WinXLator gives this a ويندوز GUI)
• AppTek, which released a hybrid MT system in 2009.
• Arabic machine translation in multilingual framework.
• Asia Online[2] provides a custom machine translation engine building capability that they claim gives near-human quality compared to the "gist" based quality of free online engines. Asia Online also provides tools to edit and create custom machine translation engines with their Language Studio suite of products.
• مترجم بينگ [3] برنامج ترجمة آلية مجاني من مايكروسوفت.
• كوني Cunei [4] An open-source platform for data-driven machine translation released under the MIT license. Platform-independent Java code with both a command-line and graphical interface.
• DocTranslator A web service which uses the Google Translate API to automatically translate and return Office document files (Word, Excel, PowerPoint, PDF) while preserving the original document layouts.
• English to Punjabi Translation[5] Web based English to Punjabi Machine Translation System.
• ترجمة گوگل برنامج ترجمة آلية من گوگل.
• ترجمة گوگل تولكيت A web service designed to allow translators to edit the translations that Google Translate automatically generates. With the Google Translator Toolkit, translators can organize their work and use shared translations, glossaries and translation memories.
• Hindi to Punjabi Machine Translation System[6], provides machine translation using a direct approach. It translates Hindi into Punjabi. It also features writing e-mail in the Hindi language and sending the same in Punjabi to the recipient.
• Punjabi to Hindi Machine Translation System[7], provides machine translation using a direct approach. It translates Punjabi to Hindi. It also features converting any website in Punjabi to Hindi on the fly. The Punjabi Website must be in Unicode.
• IdiomaX, which powers online translation services at idiomax.com
• localization tools, such and Alchemy Catalyst and Multilizer.
• iTranslate4 is a MT-aggregation platform including an API, supported by the major European MT providers such as SYSTRAN, Promt, Linguatec, PWN.pl, MorphoLogic, SkyCode, Amebis, Sunda, and others. The platform allows translation from 46 languages and is open to new MT-providers.
• Jibbigo [8] sells a bidirectional, offline, speech-to-speech translation app for Apple's App Store and the Android Market.
• Kilgray memoQ A translation environment provided for human translators. [9]
• LetsMT! [10] Cloud-based platform for generation of custom MT engines from user provided data. Powered by Moses.
• LinguaSys [11] provides highly customized hybrid machine translation that can go from any language to any language.
• Lucy Software [12] Translates in several European languages.
• Moses A free software statistical machine translation engine released under the LGPL license for Windows and Linux.
• NeuroTran is a software translator that translates books, web pages, documents, e-mails, faxes, memos, manuals, reports, spreadsheets, correspondence, letters and more to and from many languages. For Windows and Macintosh.
• Power Translator
• Promt, which powers online translation services at Voila.fr and Orange.fr
• SDL ETS and SDL Language Weaver which power FreeTranslation.com (website)
• SDL Passolo
• SiShiTra — A hybrid machine translation engine for Spanish-Catalan translation.
• SYSTRAN, which powers Yahoo! Babel Fish
• Ta with you [13] is specialized in customized machine translation solutions in any language. Their web-based user interface makes it easy for any Language Service Provider to generate any combination of domain and language pair to achieve the best quality. Their solution works with almost human quality for a wide variety of language pairs.
• Tilde Translator [14] Free online translator for Latvian language. Provides also free apps for Android and iOS.
• Toggletext uses a transfer-based system (known as Kataku) للترجمة بين الإنگليزية والإندونيسية.
• Translate and Back [15] A free online round-trip machine translation tool, which enables checking correctness by back translation. Contains virtual keyboards and human voice. Suitable for right to left languages, as well.
• Yandex [16] للترجمة بين الإنگليزية والروسية والاوكرانية.
• WebTrance is a rule-based interlingua MT system with statistical component. It allows translation between English, Bulgarian, German, French, Spanish, Italian and Turkish.
• Worldlingo provides machine translation using both statistical based TE's and rule based TE's. Most recognizable as the MT partner in Microsoft Windows and Microsoft Mac Office.
• Yahoo! Babel Fish, powered by SYSTRAN

يوجد عدد من برامج الترجمة الآلية المجانية مثل ForeignDeskومتعدد المنصات مثل Okapi Framework، GTS Website Translator وOmegaT+.

While no system provides the holy grail of fully automatic high-quality machine translation of unrestricted text, many fully automated systems produce reasonable output. The quality of machine translation is substantially improved if the domain is restricted and controlled.

Despite their inherent limitations, MT programs are used around the world. Probably the largest institutional user is the European Commission. The MOLTO project, for example, coordinated by the University of Gothenburg, received more than 2.375 million euros project support from the EU to create a reliable translation tool that covers a majority of the EU languages.[17]

Google has claimed that promising results were obtained using a proprietary statistical machine translation engine. The statistical translation engine used in the Google language tools for Arabic <-> English and Chinese <-> English had an overall score of 0.4281 over the runner-up IBM's BLEU-4 score of 0.3954 (Summer 2006) in tests conducted by the National Institute for Standards and Technology.

With the recent focus on terrorism, the military sources in the United States have been investing significant amounts of money in natural language engineering. In-Q-Tel (a venture capital fund, largely funded by the US Intelligence Community, to stimulate new technologies through private sector entrepreneurs) brought up companies like Language Weaver. Currently the military community is interested in translation and processing of languages like Arabic, Pashto, and Dari.^[] The Information Processing Technology Office in DARPA hosts programs like TIDES and Babylon Translator. US Air Force has awarded a $1 million contract to develop a language translation technology.

The notable rise of social networking on the web in recent years has created yet another niche for the application of machine translation software – in utilities such as Facebook, or instant messaging clients such as Skype, GoogleTalk, MSN Messenger, etc. – allowing users speaking different languages to communicate with each other. Machine translation applications have also been released for most mobile devices, including mobile telephones, pocket PCs, PDAs, etc. Due to their portability, such instruments have come to be designated as mobile translation tools enabling mobile business networking between partners speaking different languages, or facilitating both foreign language learning and unaccompanied traveling to foreign countries without the need of the intermediation of a human translator.

التقييم

هناك وسائل مختلفة لتقييم أداء أنظمة الترجمة الآلية. أقدمها هواستخدام حكم الإنسان لتقييم جودة الترجمة. وفي الآونة الأخيرة، اشتملت تلك الوسائل على بعض أساليب التقييم الآلية:

• بلو(BLEU)
• نيست (NIST)
• ميتيور (METEOR)

لكن الاعتماد كلياً على الترجمة الآلية يغفل حقيقة حتى الاتصال في لغة الإنسان هوجزء لا يتجزأ من السياق، وأن الإنسان هوالقادر على فهم سياق النص الأصلي على نحوكاف. كما حتى الترجمة التي يستخدم فيها القدرات البشرية فقط هي عرضة للخطأ. لذلك وحتى نضمن حتى تكون الترجمة الآلية عالية الجودة ومفيدة للإنسان، لابد من حتى يقوم المترجم "الإنسان" بمراجعتها وتسليمها.

ومع ذلك فقد تم التأكد من أنه في بعض التطبيقات، على سبيل المثال في مواصفات المنتجات المكتوبة باللغة المتحكم بها، ينتج نظام الترجمة الآلية القائم على أساس استخدام القاموس ، في بيئه إنتاج، ترجمة متقنة لا بحاجة إلى أي تدخل بشري.

انظر أيضاً

• مقارنة تطبيقات الترجمة الآلية
• ترجمة آلية اصطلاحية
• ذكاء إصناعي
• Cache language model
• لغويات حاسوبية
• لغة التشبيك العالمية
• الترجمة بمساعدة الحاسوب وذاكرة الترجمة
• Foreign language writing aid
• Controlled natural language
• Fuzzy matching
• Postediting
• تاريخ الترجمة الآلية
• Human Language Technology
• Language barrier
• قائمة التكنولوجيات النائية
• قائمة المعامل البثية للترجمة الآلية
• Pseudo-translation
• الترجمة
• ذاكرة الترجمة
• مترجمم عالمي
• Phraselator
• اترجمة بمساعدة المحمول

هوامش

المصادر

• Cohen, J.M., "Translation", Encyclopedia Americana, 1986, vol. 27, pp. 12–15.
• Hutchins, W. John (1992). . London: Academic Press. ISBN . Unknown parameter |coauthors= ignored (|author= suggested) (help)
• Claude Piron, Le défi des langues — Du gâchis au bon sens (The Language Challenge: From Chaos to Common Sense), Paris, L'Harmattan, 1994.

وصلات خارجية

• Statistical Machine Translation
• International Association for Machine Translation (IAMT)
• [18] Machine Translation in Post-Contemporary Era by Grace Hui Chin Lin
• [19] Machine Translation for Academic Purposes by Grace Hui Chin Lin & Paul Shih Chieh Chien
• Machine Translation Archive by John Hutchins. An electronic repository (and bibliography) of articles, books and papers in the field of machine translation and computer-based translation technology
• Machine translation (computer-based translation) — Publications by John Hutchins (includes PDFs of several books on machine translation)
• Machine Translation and Minority Languages
• John Hutchins 1999
• Machine Translation Detection