ترجمه ماشینی چیست؟
ترجمه ماشینی فرآیندی است که در آن از هوش مصنوعی برای ترجمه خودکار متن از یک زبان به زبان دیگر بدون دخالت انسان استفاده می‌شود. ترجمه ماشینی مدرن فراتر از ترجمه کلمه به کلمه ساده عمل می‌کند و معنای کامل متن زبان مبدأ را در زبان مقصد منتقل می‌کند. این فناوری تمام عناصر متن را تجزیه و تحلیل کرده و نحوه تأثیر کلمات بر یکدیگر را تشخیص می‌دهد.
مزایای ترجمه ماشینی چیست؟
مترجمان انسانی از خدمات ترجمه ماشینی برای ترجمه سریع‌تر و کارآمدتر استفاده می‌کنند. در زیر برخی از مزایای ترجمه ماشینی آورده شده است:
کمک ترجمه خودکار
ترجمه ماشینی نقطه شروع خوبی برای مترجمان حرفه‌ای انسانی فراهم می‌کند. بسیاری از سیستم‌های مدیریت ترجمه یک یا چند مدل ترجمه ماشینی را در جریان کاری خود ادغام می‌کنند. این سیستم‌ها تنظیماتی دارند که ترجمه‌ها را به‌صورت خودکار اجرا می‌کنند و سپس آن‌ها را برای ویرایش پس از ترجمه به مترجمان انسانی ارسال می‌کنند.
سرعت و حجم
ترجمه ماشینی بسیار سریع عمل می‌کند و میلیون‌ها کلمه را تقریباً به‌صورت آنی ترجمه می‌کند. این فناوری می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها، مانند چت‌های بلادرنگ یا پرونده‌های حقوقی در مقیاس بزرگ، را ترجمه کند. همچنین می‌تواند اسناد به زبان خارجی را پردازش کند، اصطلاحات مرتبط را جستجو کند و این اصطلاحات را برای کاربردهای آینده به خاطر بسپارد.
انتخاب گسترده زبان‌ها
بسیاری از ارائه‌دهندگان عمده ترجمه ماشینی از ۵۰ تا بیش از ۱۰۰ زبان پشتیبانی می‌کنند. ترجمه‌ها همچنین می‌توانند به‌صورت همزمان برای چندین زبان انجام شوند که برای عرضه محصولات جهانی و به‌روزرسانی اسناد مفید است.
ترجمه مقرون‌به‌صرفه
ترجمه ماشینی بهره‌وری را افزایش می‌دهد و امکان تحویل سریع‌تر ترجمه‌ها را فراهم می‌کند، که زمان عرضه به بازار را کاهش می‌دهد. دخالت انسانی در این فرآیند کمتر است، زیرا ترجمه ماشینی ترجمه‌های پایه اما ارزشمندی ارائه می‌دهد که هزینه و زمان تحویل را کاهش می‌دهد. برای مثال، در پروژه‌های با حجم بالا، می‌توانید ترجمه ماشینی را با سیستم‌های مدیریت محتوا ادغام کنید تا محتوا به‌صورت خودکار برچسب‌گذاری و سازمان‌دهی شود و سپس به زبان‌های مختلف ترجمه شود.
موارد استفاده از ترجمه ماشینی چیست؟
چندین مورد استفاده برای ترجمه ماشینی وجود دارد که در زیر به برخی از آن‌ها اشاره شده است:
ارتباطات داخلی
برای شرکتی که در کشورهای مختلف جهان فعالیت می‌کند، مدیریت ارتباطات می‌تواند دشوار باشد. مهارت‌های زبانی ممکن است از کارمندی به کارمند دیگر متفاوت باشد و برخی ممکن است زبان رسمی شرکت را به‌خوبی درک نکنند. ترجمه ماشینی به کاهش یا حذف موانع زبانی در ارتباطات کمک می‌کند. افراد می‌توانند به‌سرعت ترجمه متن را دریافت کرده و پیام اصلی محتوا را درک کنند. از آن می‌توان برای ترجمه ارائه‌ها، اطلاعیه‌های شرکت و سایر ارتباطات رایج استفاده کرد.
ارتباطات خارجی
شرکت‌ها از ترجمه ماشینی برای ارتباط کارآمدتر با ذینفعان و مشتریان خارجی استفاده می‌کنند. برای مثال، می‌توانید اسناد مهم را به زبان‌های مختلف برای شرکای جهانی و مشتریان ترجمه کنید. اگر یک فروشگاه آنلاین در کشورهای مختلف فعالیت می‌کند، ترجمه ماشینی می‌تواند نظرات محصولات را ترجمه کند تا مشتریان بتوانند آن‌ها را به زبان خودشان بخوانند.
تحلیل داده‌ها
برخی از انواع ترجمه ماشینی می‌توانند میلیون‌ها نظر تولیدشده توسط کاربران را پردازش کرده و نتایج بسیار دقیقی را در مدت‌زمان کوتاهی ارائه دهند. شرکت‌ها حجم زیادی از محتوای ارسال‌شده در رسانه‌های اجتماعی و وب‌سایت‌ها را هر روز ترجمه می‌کنند و برای تحلیل از آن استفاده می‌کنند. برای مثال، می‌توانند نظرات مشتریان نوشته‌شده به زبان‌های مختلف را به‌صورت خودکار تحلیل کنند.
خدمات مشتریان آنلاین
با ترجمه ماشینی، برندها می‌توانند با مشتریانی از سراسر جهان، صرف‌نظر از زبانی که صحبت می‌کنند، تعامل داشته باشند. برای مثال، می‌توانند از ترجمه ماشینی برای:
- ترجمه دقیق درخواست‌های مشتریان از سراسر جهان
- افزایش مقیاس چت زنده و خودکارسازی ایمیل‌های خدمات مشتریان
- بهبود تجربه مشتری بدون نیاز به استخدام کارکنان بیشتر
تحقیقات حقوقی
بخش حقوقی از ترجمه ماشینی برای تهیه اسناد حقوقی در کشورهای مختلف استفاده می‌کند. با ترجمه ماشینی، حجم زیادی از محتوا برای تحلیل در دسترس قرار می‌گیرد که پردازش آن به زبان‌های مختلف دشوار بوده است.
تاریخچه ترجمه ماشینی چیست؟
ایده استفاده از رایانه‌ها برای ترجمه خودکار زبان‌های انسانی ابتدا در اوایل دهه ۱۹۵۰ مطرح شد. با این حال، در آن زمان، پیچیدگی ترجمه بسیار فراتر از برآوردهای اولیه دانشمندان رایانه بود. این فرآیند به قدرت پردازش داده و فضای ذخیره‌سازی عظیمی نیاز داشت که فراتر از قابلیت‌های ماشین‌های اولیه بود. در اوایل دهه ۲۰۰۰، نرم‌افزارهای رایانه‌ای، داده‌ها و سخت‌افزارها قادر به انجام ترجمه ماشینی پایه شدند. توسعه‌دهندگان اولیه از پایگاه‌های داده آماری زبان‌ها برای آموزش رایانه‌ها برای ترجمه متن استفاده کردند. این کار شامل نیروی انسانی و زمان زیادی بود. هر زبان اضافه‌شده نیازمند شروع دوباره فرآیند توسعه برای آن زبان بود. از آن زمان، ترجمه ماشینی از نظر سرعت و دقت پیشرفت کرده و چندین استراتژی مختلف ترجمه ماشینی پدید آمده است.
رویکردهای مختلف به ترجمه ماشینی چیست؟
در ترجمه ماشینی، متن یا زبان اصلی به عنوان زبان مبدأ و زبانی که می‌خواهید به آن ترجمه کنید به عنوان زبان مقصد شناخته می‌شود. ترجمه ماشینی با یک فرآیند دو مرحله‌ای پایه کار می‌کند:
- رمزگشایی معنای زبان مبدأ از متن اصلی
- رمزگذاری معنا به زبان مقصد
در ادامه برخی از رویکردهای رایج در مورد چگونگی اجرای فرآیند ترجمه ماشینی توسط فناوری ترجمه زبان آورده شده است.
ترجمه ماشینی مبتنی بر قوانین
متخصصان زبان قوانین زبان‌شناختی داخلی و فرهنگ‌های لغت دو زبانه را برای صنایع یا موضوعات خاص توسعه می‌دهند. ترجمه ماشینی مبتنی بر قوانین از این فرهنگ‌های لغت برای ترجمه دقیق محتوای خاص استفاده می‌کند. مراحل این فرآیند عبارتند از:
- نرم‌افزار ترجمه ماشینی متن ورودی را تجزیه کرده و یک نمایش انتقالی ایجاد می‌کند.
- این نمایش را با استفاده از قوانین گرامری و فرهنگ‌های لغت به زبان مقصد تبدیل می‌کند.
مزایا و معایب
ترجمه ماشینی مبتنی بر قوانین می‌تواند برای یک صنعت یا موضوع خاص سفارشی شود. این روش قابل پیش‌بینی است و ترجمه‌ای با کیفیت ارائه می‌دهد. با این حال، اگر متن مبدأ دارای خطا باشد یا از کلماتی استفاده کند که در فرهنگ‌های لغت داخلی موجود نیستند، نتایج ضعیفی تولید می‌کند. تنها راه بهبود آن به‌روزرسانی دستی منظم فرهنگ‌های لغت است.
ترجمه ماشینی آماری
به جای تکیه بر قوانین زبان‌شناختی، ترجمه ماشینی آماری از یادگیری ماشینی برای ترجمه متن استفاده می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی حجم زیادی از ترجمه‌های انسانی موجود را تجزیه و تحلیل کرده و به دنبال الگوهای آماری می‌گردند. سپس نرم‌افزار هنگام درخواست ترجمه یک متن مبدأ جدید، حدس هوشمندانه‌ای می‌زند. پیش‌بینی‌ها بر اساس احتمال آماری اینکه یک کلمه یا عبارت خاص با کلمه یا عبارت دیگری در زبان مقصد همراه باشد، انجام می‌شود.
ترجمه ماشینی مبتنی بر نحو
ترجمه ماشینی مبتنی بر نحو زیرمجموعه‌ای از ترجمه ماشینی آماری است. این روش از قوانین گرامری برای ترجمه واحدهای نحوی استفاده می‌کند. جملات را تجزیه و تحلیل می‌کند تا قوانین نحوی را در مدل‌های ترجمه آماری ادغام کند.
مزایا و معایب
روش‌های آماری نیازمند آموزش روی میلیون‌ها کلمه برای هر جفت زبان هستند. با این حال، با داده‌های کافی، ترجمه‌های ماشینی دقیق هستند.
ترجمه ماشینی عصبی
ترجمه ماشینی عصبی از هوش مصنوعی برای یادگیری زبان‌ها و بهبود مداوم این دانش با استفاده از روش یادگیری ماشینی خاصی به نام شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند. این روش اغلب با روش‌های ترجمه آماری ترکیب می‌شود.
شبکه عصبی
شبکه عصبی مجموعه‌ای از گره‌های به‌هم‌پیوسته است که از مغز انسان الهام گرفته شده است. این یک سیستم اطلاعاتی است که در آن داده‌های ورودی از چندین گره به‌هم‌پیوسته عبور می‌کنند تا خروجی تولید کنند. نرم‌افزار ترجمه ماشینی عصبی از شبکه‌های عصبی برای کار با مجموعه‌های داده عظیم استفاده می‌کند. هر گره یک تغییر مشخصه‌ای از متن مبدأ به متن مقصد ایجاد می‌کند تا زمانی که گره خروجی نتیجه نهایی را ارائه دهد.
ترجمه ماشینی عصبی در مقابل سایر روش‌های ترجمه
شبکه‌های عصبی کل جمله ورودی را در هر مرحله هنگام تولید جمله خروجی در نظر می‌گیرند. سایر مدل‌های ترجمه ماشینی جمله ورودی را به مجموعه‌هایی از کلمات و عبارات تقسیم می‌کنند و آن‌ها را به یک کلمه یا جمله در زبان مقصد نگاشت می‌کنند. سیستم‌های ترجمه ماشینی عصبی می‌توانند بسیاری از محدودیت‌های روش‌های دیگر را برطرف کرده و اغلب ترجمه‌های با کیفیت بهتری تولید کنند.
ترجمه ماشینی ترکیبی
ابزارهای ترجمه ماشینی ترکیبی از دو یا چند مدل ترجمه ماشینی در یک نرم‌افزار استفاده می‌کنند. می‌توانید از رویکرد ترکیبی برای بهبود اثربخشی یک مدل ترجمه واحد استفاده کنید. این فرآیند ترجمه ماشینی معمولاً از زیرسیستم‌های ترجمه ماشینی مبتنی بر قوانین و آماری استفاده می‌کند. خروجی نهایی ترجمه ترکیبی از خروجی همه زیرسیستم‌ها است.
مزایا و معایب
مدل‌های ترجمه ماشینی ترکیبی با غلبه بر مشکلات مرتبط با روش‌های ترجمه واحد، کیفیت ترجمه را با موفقیت بهبود می‌بخشند.
ابزار ترجمه به کمک رایانه چیست؟
ابزارهای ترجمه به کمک رایانه (CAT) در کنار نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی برای پشتیبانی از ترجمه متن کار می‌کنند. ابزارهای CAT وظایف مرتبط با ترجمه مانند ویرایش، مدیریت و ذخیره‌سازی ترجمه‌ها را خودکار می‌کنند. متن به نرم‌افزار CAT وارد شده و به بخش‌هایی مانند عبارات، جملات یا پاراگراف‌ها تقسیم می‌شود. نرم‌افزار هر بخش و ترجمه آن را در یک پایگاه داده ذخیره می‌کند، که فرآیند ترجمه را تسریع کرده و تداوم با ترجمه‌های قبلی را تضمین می‌کند. بسیاری از شرکت‌های جهانی از ابزارهای نرم‌افزاری CAT برای خودکارسازی پروژه‌هایی که نیاز به ترجمه دارند استفاده می‌کنند.
ترجمه خودکار
ترجمه خودکار به هر نوع اتوماسیونی اشاره دارد که در ابزار CAT برای انجام وظایف تکراری مرتبط با ترجمه تعبیه شده است. ترجمه خودکار با استفاده از محرک‌هایی که در متن جاسازی شده‌اند و به سیستم دستور استفاده از اتوماسیون را می‌دهند، کار می‌کند. برای مثال، می‌توانید از آن برای درج متون پرکاربرد از یک پایگاه داده به اسناد استفاده کنید.
دقیق‌ترین فناوری ترجمه ماشینی چیست؟
ترجمه ماشینی عصبی به طور جهانی به عنوان دقیق‌ترین، چندمنظوره‌ترین و روان‌ترین رویکرد ترجمه ماشینی پذیرفته شده است. از زمان اختراع آن در اواسط دهه ۲۰۱۰، ترجمه ماشینی عصبی به پیشرفته‌ترین فناوری ترجمه ماشینی تبدیل شده است. این روش از نظر روان بودن تا تعمیم‌دهی دقیق‌تر از ترجمه ماشینی آماری است. اکنون به عنوان استاندارد در توسعه ترجمه ماشینی در نظر گرفته می‌شود. عملکرد یک مترجم ماشینی به عوامل متعددی بستگی دارد، از جمله:
- موتور یا فناوری ترجمه ماشینی
- جفت زبان
- داده‌های آموزشی در دسترس
- انواع متن برای ترجمه. هرچه نرم‌افزار ترجمه‌های بیشتری برای یک زبان یا حوزه خاص انجام دهد، خروجی با کیفیت بالاتری تولید خواهد کرد. هنگامی که آموزش دیده باشد، ترجمه ماشینی عصبی دقیق‌تر، سریع‌تر و افزودن زبان‌ها به آن آسان‌تر می‌شود.
آیا ترجمه ماشینی می‌تواند جایگزین ترجمه انسانی شود؟
ترجمه ماشینی می‌تواند در موارد محدودی که منطقی باشد و در حجم‌های بالا مورد نیاز باشد، جایگزین ترجمه انسانی شود. برای مثال، بسیاری از شرکت‌های خدماتی از ترجمه ماشینی برای کمک به مشتریان از طریق قابلیت چت فوری یا پاسخ سریع به ایمیل‌ها استفاده می‌کنند. با این حال، اگر محتوای عمیق‌تری مانند صفحات وب یا برنامه‌های موبایلی ترجمه شود، ترجمه ممکن است نادرست باشد. مهم است که یک مترجم انسانی قبل از استفاده، محتوا را ویرایش کند.
