اهمية الترجمة الآلية

يستخدم التعلم الآلي الإحصائي خوارزميات تنبؤية لتعليم الحاسوب كيفية ترجمة النص. ويتم ذلك بشكل أساسي من خلال التخمين، أي من خلال مقارنة نص بلغتين مختلفتين، البحث عن الأنماط والقواعد والتركيب النحوي (أو بناء الجملة) والتنبؤ بالمخرجات الأكثر احتمالاً استناداً إلى جميع البيانات والنصوص التي تم جمعها مسبقاً.  يستخدم التعلم الآلي الإحصائي مجموعات فرعية مختلفة لتحليلها بما في ذلك العبارة القائمة على الكلمات، والقائمة على العبارة، والقائمة على بناء الجملة، والتسلسل الهرمي القائم على العبارة.

لقد أصبح التعلم الآلي الإحصائي شائعاً للغاية. إذ إنه يقوم بأتمتة ما قد يكون مهمة شاقة ورتيبة، إلا أن عيبه الوحيد هو أن هذا النظام يحتاج إلى الكثير من المواد بكلتا اللّغتين لإخراج البيانات والأنماط منه، حيث قد يكون من الصعب جمعها فلذلك كلما قل عدد الترجمات، كلما كانت دقة هذه الترجمات أقل.

ونظراً للقيود المفروضة على التعلم الآلي الإحصائي، فقد تم تطوير شكل جديد من الترجمة بواسطة التعلم الآلي.

وهناك تقنية أكثر تطوراً يطلق عليها: الترجمة الآلية العصبية.

من المعروف أن هذه التكنولوجيا أكثر تطوراً ودقةً في ترجمتها مقارنةً بالتعلم الآلي الإحصائي. ولكن كيف تعمل الترجمة الآلية العصبية ولماذا تعتبر أفضل؟ إنّ الفرق الجوهري بين الترجمة الآلية الإحصائية والعصبية هي أنها تعتمد على نموذج وليس مجرد أنماط، حيث أنها تكرر وظائف الدماغ البشري وتتميز بقدرتها على تقييم المحتوى من مصادر مختلفة قبل توليد المخرجات. كما أنه يتم دعمها بالتعلّم العميق وتعمل على توليد تقنيات للترجمة ليس بناءً على الأنماط فحسب، بل على النماذج الإحصائية الحالية (الخوارزميات التي تعالج القواعد اللّغوية)، وبالتالي تقوم بتقديم ترجمة ذات جودة أعلى. وليس ذلك فحسب، بل تتم بوقت قياسي كذلك. وإذا ما قمنا بوضعها في سياق سيسهل التعرف عليها بشكل أكبر: فالمثال الأكثر شهرة عالمياً في تقنية الترجمة الآلية العصبية هو ترجمة جوجل Google Translate، حيث إنه نظام ترجمة آلي عصبي، معترف به عالمياً ويتم استخدامه لكافّة أنواع النصوص تقريباً في جميع الصناعات. وبالنظر لشعبيته، فإن عملية جمع البيانات واسعة ويستمر اتساع نطاق معانيه اليومية وجودة ترجمته باستمرار.

لو أخذنا ترجمة التعلم الآلية العصبية إلى أبعد من ذلك – فقد تم تطوير الترجمة الآلية العصبية القائمة على الاهتمام.

تم إنشاء الترجمة الآلية العصبية القائمة على الاهتمام لتعزيز وزيادة أداء الترجمة الآلية العصبية. ويتم ذلك من خلال التركيز على مجموعات فرعية من بنية الجملة أثناء الترجمة. وهذا، في نهاية المطاف، يزيد من جودة ودقة ترجمة الجملة بشكل أكبر. كما أنها لا تنظر إلى كلمة واحدة فحسب، بل إلى التركيب والأصل لتلك الكلمة الواحدة حتى تتعرف على أنماط أكثر عندما يتعلق الأمر بالنحو والإملاء والتصريف وما إلى ذلك.

تعد الترجمة الآلية العصبية ذات المصدر المفتوح تقدم تقني إضافي ضمن الترجمة بواسطة التعلم الآلي.

وقد تم تطوير هذا النظام لتحسين كفاءة ودقة وسهولة قراءة النص. يتم ذلك من خلال ملحقات داخلية تسمح بمهام وقدرات إضافية مثل إنشاء النص، وضع العلامات، التلخيص، تحويل الصور إلى نص وحتى الصوت إلى نص. وهذا يسمح باستخدام قدر أكبر من التقنية الحديثة وبالتالي ترجمة عالية الجودة. يمتد هذا إلى أبعد من مجرد النص، إذ يتضمن النظام إمكانات إضافية من جانب المستخدم ممّا يجعله ذو فائدة أكبر للمستهلكين مهما كانت احتياجاتهم للترجمة الاحترافية.

كما ترون، فإنّ القدرات التقنية المذكورة هنا مثيرة للإعجاب، والتقنيات المذكورة هنا ليست سوى البداية. إن تطور ترجمة الحاسوب أمر رائع حقاً وسيستمر في الزيادة مع مرور الوقت. ستكون إمكانيّات جمع البيانات على درجة أكبر من التطور وستسمح بالحصول على تقنية أكثر موثوقية وعلى استعداد لترجمة النصوص من جميع اللّغات في غضون ثوانٍ.