موضوع مقاله: ترجمه ماشینی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # ترجمه ماشینی | مقدمه: ترجمهٔ ماشینی با کوته‌نوشت MT، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. | ## بخش 1: ترجمه ماشینی | در سطح مقدماتی، ترجمه ماشینی یک جایگزینی ساده برای کلمات از زبان طبیعی به زبان دیگری است. با استفاده از تکنیک‌های زبان‌شناسی پیکره‌ای، ترجمه‌های پیچیده بیشتری قابل دستیابی هستند. همچنین این تکنیک‌ها کنترل بهتر تفاوت‌های گونه‌شناسی در زبان، تشخیص عبارات و ترجمهٔ اصطلاحات را به خوبی و درستی جدا کردن عبارات غیر مرسوم در متن، مقدور می‌سازند. ترجمه ماشینی با «ترجمه به کمک رایانه» یا «ترجمه انسانی به کمک رایانه» با کوته‌نوشت MAHT یا «ترجمه ماشینی تعاملی» متفاوت است و نباید با آنها اشتباه گرفته شود. نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی کنونی اغلب به کاربر اجازهٔ تغییر دلخواه بر اساس حوزه کاری یا حرفه‌ای دلخواه را می‌دهند (همانند گزارش آب و هوا). در واقع پیشرفت کیفیت خروجی با استفاده از محدود کردن کلمات جایگزین شونده، انجام می‌شود. این بدین معنی است که ترجمه ماشینی از اسناد قانونی و دولتی آسان‌تر از تولید خروجی قابل استفاده از مکالمات یا متون غیر چهارچوب بندی شده دیگر است. برای مثال سیستم‌هایی موجودند که اگر کاربر به‌طور کاملاً واضحی کلماتی که اسامی خاص هستند را معین کرده باشد، قادر به ترجمه دقیق‌تری هستند. با کمک گرفتن از این تکنیک‌ها ترجمه ماشینی به عنوان یک ابزار برای کمک کردن به مترجمان (انسان‌ها) و بسیاری از موضوع‌های محدود، قادر به تولید خروجی قابل استفاده و نهایی است. در ترجمهٔ ماشینی ویژگی‌هایی وجود دارد که نه تنها از نظر جاذبه و کشش علمی، بلکه، از دیدگاه اقتصادی و دیگر ضرورت‌ها و اقتضاهای عصر، انجام آن را کاملاً توجیه می‌کند. به عنوان مثال، در مقر سازمان ناتو در بروکسل و جامعه اروپا علی‌رغم آنکه حدود ۱۲۰۰ مترجم ورزیده به کار اشتغال دارند، در حال حاضر از ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شود. میزان کاری که مترجمی ورزیده در خلال چندین روز انجام می‌دهد، توسط کامپیوتر در عرض چند دقیقه انجام می‌شود. حتی اگر کیفیت و دقت ترجمه ماشینی کمتر از حاصل کار مترجم باشد، باز هم از جهت های گوناگون اهمیت و ارزش خاص آن چشمگیر است. ترجمه گوگل و مترجم گوگل هرگز نمی‌تواند جای ترجمه ی حرفه‌ای انسانی را بگیرد و با عباراتی که کاملاً صحیح باشند، متنی سلیس و روان ایجاد نماید. هنگامی که مترجم گوگل به عبارت یا لغتی برخورد می‌کند که دارای تعداد زیادی از معانی است، نمی‌تواند مناسب‌ترین لغت را انتخاب نماید و خروجی آن به احتمال زیاد دارای بیانی غیرطبیعی یا اشتباه خواهد بود و این موضوع استفاده از گوگل ترجمه برای ترجمه متن را غیرممکن می‌نماید. تاریخچه ترجمهٔ ماشینی از جملهٔ نخستین اهداف مورد نظر در علوم رایانه و به‌ خصوص در حوزهٔ هوش ماشینی به حساب می‌آید و سابقهٔ آن به حدود نیم سده پیش از این بازمی‌گردد. نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط رایانه انجام شد، ترجمهٔ متنی بود از زبان انگلیسی به زبان روسی. گر چه از آن زمان تاکنون فناوری ترجمهٔ ماشینی رشد زیادی داشته‌است، هنوز هم نقص‌های فراوانی را داراست. اصولاً چون کامپیوترها نمی‌توانند مانند انسان هوشمند باشند، ترجمه‌ای هم که توسط آن‌ها انجام شود، ترجمهٔ کاملی نخواهد بود. نمی‌توان انتظار داشت که با استفاده از یک نرم‌افزار مترجم، هر متنی به آسانی ترجمه شود. نرم‌افزارهای مترجم، در بهترین حالت، عمل ترجمه را با دقتی در حدود ۷۰ درصد انجام می‌دهند. برای به دست آوردن نتیجه بهتر، لازم است قبل و بعد از ترجمه، مقداری ویرایش روی متن انجام شود. در طی چند دهه اخیر و هم‌زمان با گسترش و پیشرفت زبان‌شناسی رایانه‌ای، در بسیاری از کشورهای جهان، تلاش‌های همه‌جانبه و پیگیر در جهت ترجمهٔ متون از طریق کامپیوتر انجام گرفته، و حاصل کار با توجه به تنگناها، محدودیت‌ها، و مسائل خاص ترجمه درخور توجه‌است. در بعضی از زمینه‌ها حاصل کار واقعاً رضایت‌بخش است، ولی، در برخی موارد نتایج به دست آمده را علی‌رغم قابل فهم بودن، باید ویراستاری کرد. فرایند ترجمه فرایند ترجمه به شرح زیر است: رمزگشایی معنایی متن شروع کدگذاری دوباره این معنا در زبان مورد هدف(پایانی) در پس این فرایند بظاهر آسان، عملیات شناختی پیچیده‌ای واقع است. به منظور رمز گشایی معنای متن شروع، مترجم باید قابلیت تفسیر و تجزیه تحلیل تمام ویژگی‌های متن را داشته باشد. یک فرایند که احتیاج به دانش عمیقی از دستور زبان، جمله‌شناسی (نحو)، معناشناسی و اصطلاحات از هر دو زبان شروع و پایان دارد به همان اندازه باید دانش مربوط به فرهنگ صحبت کنندگان آن زبان را نیز داشته باشد. | ## بخش 2: ترجمه ماشینی | از آن جهت، چالشی در ترجمه ماشینی وجود دارد که چگونه یک کامپیوتر را آموزش دهیم که بتواند همانند یک انسان متنی را بفهمد و بتواند یک متن جدید در زبان مقصد بسازد که بنظر می‌رسد توسط انسان نوشته شده‌است. ماشین ترجمه بین زبانی، در نوک هرم است که به دنبال آن ترجمهٔ مبتنی بر انتقال و ترجمه مستقیم آمده‌اند.. برای دست یافتن به ترجمه ماشینی می‌توان روشی مبتنی بر قوانین زبان‌شناسی استفاده کرد، به این معنی که کلمات از نظر زبان‌شناسی ترجمه خواهند شد. (در واقع متناسب‌ترین کلمات مقصد جایگزین کلمات مبدأ خواهند شد) این موضوع که موفقیت ترجمه ماشینی پیش از هر چیز نیازمند حل مسئله فهم زبان طبیعی است، اغلب مورد بحث است. به‌طور عام روش‌های قانون مند،Rule Based متن را با استفاده از ساختن واسطی سمبلیک -که نهایتاً متن زبان مقصد از آن ایجاد می‌شود- تجزیه می‌کنند. این روش‌ها نیاز به واژگان وسیعی با اطلاعات تک‌واژشناسی، دستور زبان و معناشناسی دارند. با دادن داده‌های کافی نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی حتی برای صحبت‌کننده بومی یک زبان به حدی خوب کار می‌کنند که معنی تقریبی آنچه توسط یک صحبت‌کننده بومی دیگر نوشته شده‌است بفهمد. دشواری کار ترجمه خودکار، بدست آوردن اطلاعات کافی از نوع صحیح آن برای پشتیبانی روشی خاص است. به عنوان مثال یک پیکره وسیع چند زبانی از داده‌ها، برای روش‌های آماری مورد نیاز است، حال آنکه برای روش‌های مبتنی بر دستورزبان لازم نیست. اما از سویی دیگر روش‌های مبتنی بر دستورزبان نیاز به یک زبان‌شناس حرفه‌ای برای طراحی دقیق دستورزبانی که استفاده خواهد شد، دارند. روش قاعده‌مند(rule_based) الگوی ترجمه ماشینی قانون مند شامل الگوی ترجمه ماشینی مبتنی بر انتقال، ترجمه ماشینی بین زبانی و ترجمه ماشینی مبتنی بر فرهنگ لغت است. در این روش، متن به زبان مبدأ به یک متن بین زبانی (بعنوان مثال، زبان‌های بین‌المللی کمکی همانند اسپرانتو) که مستقل از زبان مقصد است، تبدیل می‌شود. روش مبتنی بر فرهنگ لغت(dictionary_ based) ترجمه ماشینی می‌تواند از روشی مبتنی بر داده‌های فرهنگ لغت استفاده کند و این بدان معنی است که کلمات به همان گونه‌ای که در فرهنگ لغات موجودند، ترجمه می‌شوند. روش آماری(static_based) ترجمه ماشینی به روش آماری، سعی در تولید ترجمه‌هایی دارد که از روش‌های آماری مبتنی بر پیکره‌های متنی دوزبانی استفاده می‌کنند. درحال حاضر این چنین پیکره‌هایی موجودند و نتایج ثمربخشی از ترجمه متون از نوع مشابهی، بدست می‌آید اما این چنین پیکره‌ای هنوز بسیار کمیاب است. گوگل نیز سیسترن(SYSTRAN) را برای سال‌های متمادی استفاده کرد اما نهایتاً در اکتبر ۲۰۰۷ به مترجمی آماری تغییر روش داد. به تازگی، گوگل قابلیت‌های ترجمه خود را به وسیلهٔ دادن ۲۰۰ میلیون کلمه از اسناد سازمان ملل به عنوان ورودی سیستم-برای تعلیم سیستم خود- بهبود بخشیده‌اند. در واقع این روش، ترجمه‌ای بر اساس تمثیل است و می‌توان آن را به عنوان پیاده‌سازی روش استدلال موردی در یادگیری ماشینی تلقی کرد. این روش‌ها به دو گونه مختلف زیر می‌باشند: قوانین در مرحله دوم توسط روش‌های آماری پردازش می‌شوند در این روش ترجمه به وسیلهٔ موتورهای قاعده‌مند انجام می‌شود. معیارهای آماری از ابتدا توسط قوانین هدایت می‌شوند قوانین برای پیش-پردازش داده‌ها برای هدایت بهتر موتور آماری استفاده می‌شوند. قوانین همچنین برای پس-پردازش خروجی موتور آماری برای پیاده‌سازی عملیاتی همچون نرمال‌سازی استفاده می‌شوند. رمزگشایی در سال‌های اخیر دانشگاه کالیفرنیای جنوبی (USC) بر روی روش‌هایی تمرکز کرده‌اند که ایده‌های اولیه آن از رمزنگاری استخراج شده‌اند. این روش هنوز در سطح تحقیقات اولیه است و تا رسیدن به یک روش قابل قبول فاصله زیادی باقی است. اما در صورت تحقق این روش ادعای وارن ویور که ترجمه ماشینی را تنها روشی برای رمزگشایی از متن رمز شده زبان مبدأ در زبان مقصد می‌دانست، تحقق خواهد یافت. ابهام‌زدایی ابهام‌زدایی از کلمات با یافتن ترجمه مناسب برای کلمه‌ای با بیش از یک معنی در ارتباط است. امروزه روش‌های بسیاری برای حل این مشکل به وجود آمده‌اند که این روش‌ها به‌طور تقریبی به دو دستهٔ روش‌های «سطحی» و «عمقی» تقسیم می‌شوند. آقای کلود پایرون(Claude Piron)، یکی از مترجم‌های بسیار قدیمی سازمان ملل و سازمان بهداشت جهانی، نوشته‌است که ترجمهٔ ماشینی، در بهترین نوع آن، آسان‌ترین بخش کار مترجمان را می‌تواند انجام دهد. | ## بخش 3: ترجمه ماشینی | روش ایده‌آل عمقی ممکن است نرم‌افزار مترجم را ملزوم به انجام تمامی تحقیقات موردنیاز برای برطرف کردن این‌گونه ابهامات بکند. اما این امر نیاز به هوش مصنوعی بسیار وسیعتری نسبت به آنچه تا به حال در این زمینه به دست آمده، دارد. روش سطحی که به سادگی ابهام یک عبارت انگلیسی را حدس می‌زند، شانس بالایی دراشتباه حدس زدن نیز دارد. اما این روش بنا به تخمین آقای پایرون، تنها ۲۵٪ از کار مترجم حرفه‌ای را انجام خواهد داد(۷۵٪ سختتر کار برای انسان می‌ماند و ماشین در انجام آن ناتوان است) گفتارهای غیر استاندارد یکی از مسائل ترجمه‌های ماشین پایین بودن دقتشان در ترجمهٔ گفتارهای غیررسمی و محاوره‌ای است. ترجمه ماشین بر پایه داده‌های آماری ورودی داده‌هایشان غیر محاوره‌ای است و در نتیجه در گفتارهای استاندارد بهتر عمل می‌کنند؛ و روش‌های قاعده‌مند به خاطر طبیعتشان جمله‌های غیر استاندارد رایج را پوشش نمی‌دهند. مثلاً در ترجمهٔ «European Union» اگر به عنوان واحد اسمی شناسایی نشود ترجمه ماشینی تک به تک کلمات ممکن است به ترجمهٔ «اتحادیه اروپایی» منجر می‌شود با اینکه «اتحادیه اروپا» ترجمه صحیح فارسی آن می‌باشد. باید اشاره کرد که در موارد زیادی یک به خصوص اسم اشخاص ترجمه پذیر نیست و راه جایگزین آن به جای ترجمه نویسه‌گردانی است. نرم‌افزارهای کاربردی درحال حاضر نرم‌افزارهای بسیاری برای ترجمهٔ زبان طبیعی، موجودند که بسیاری از آن‌ها آنلاین می‌باشند. آسیا آنلاین همچنین ابزاری برای ویرایش و ساخت ماشین مترجم دلخواه دارد که آن را بوسیلهٔ مجموعهٔ استودیوی زبانی خود، توسعه بخشیده‌است. همچنین امکان نوشتن پست الکترونیک به زبان هندی و ارسال آن به دریافت‌کننده به زبان پنجابی را دارد. با وجود محدودیت‌های موروثی، نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی در سرتاسر جهان مورد استفاده می‌باشند. پروژه مولتو(MOLTO)، که به وسیلهٔ دانشگاه گوتنبورگ ایجاد شده‌است، بیش از ۲٫۳۷ میلیون یورو به عنوان بودجهٔ حمایتی از اتحادیه اروپا برای ساخت ابزار مترجم قابل اطمینان دریافت کرده که بتواند بیشتر زبان‌های اتحادیه اروپا را دربر بگیرد. در حال حاضر نیروی نظامی به ترجمه و پردازش زبان‌هایی همانند عربی، پشتو ودری علاقه‌مند است. دفتر پردازش فناوری اطلاعات دارپا، برنامه‌هایی همانند تایدز(TIDES)و مترجم بابیلون را میزبانی می‌کند. نیروی هوایی آمریکا نیز ۱میلیون دلار برای توسعه و ایجاد تکنولوژی ترجمه زبان، تعهد کرده‌است. چراکه بدین وسیله کابران به زبان‌های مختلف می‌توانند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. بخاطر قابلیت حمل آنها، این‌گونه وسایل به عنوان ابزارهای ترجمه برای موبایل مشخص شده‌اند که شبکه تجارتی با استفاده از موبایل را بین شرکایی با زبان‌های مختلف ممکن ساخته‌است. همچنین این نرم‌افزارها نیاز به مترجم انسان به عنوان واسطی در مکالمات دوطرف را از بین می‌برند. ارزیابی ترجمه خودکار در حوزه‌های مختلف ترجمهٔ متون رسمی و قاعده‌مند و همچنین متون علمی به این علت که از وضوح بیشتر و ابهام کمتری برخوردارند به سهولت از طریق کامپیوتر انجام می‌گیرد. ترجمه متون ادبی که از دیدگاه علمی در حیطه ترجمه فرهنگی قرار دارد، اگر غیرممکن نباشد، چندان ساده نخواهدبود. براساس پیش‌بینی‌های اهل فن بدون شک طی چند سال آتی نتایج حاصل از ترجمه متون ادبی از طریق کامپیوتر با نتایج فعلی آن کاملاً متفاوت خواهدبود. تخمین زدن ترجمهٔ ماشینی یکی از مسائلی که همواره در زمینه ترجمهٔ ماشینی مورد توجه بوده‌است، روش‌ها و پارامترهای ارزیابی نتایج ترجمه‌است. اگرچه ارزیابی توسط انسان زمان‌بر است اما هنوز قابل اطمینان‌ترین راه برای مقایسهٔ سیستم‌های مختلف همانند سیستم‌های مبتنی بر روش‌های آماری و قاعده‌مند است. همچنین، دانشگاه بارسلون سیستمی را با نام IQ برای ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی ارائه داده‌است که بر اساس چندین روش می‌تواند ارزیابی را انجام دهد. این سیستم ارزیابی به صورت متن‌باز بوده و هر کسی می‌تواند بر اساس نیاز خودش آن را تنظیم نموده و استفاده نماید. بسنده کردن به ترجمهٔ ماشین بدون ویرایش مجدد آن، این حقیقت را که ارتباطات بوسیلهٔ زبان انسان با مفاهیم نهفته شده در آن است، نادیده می‌گیرد؛ و حقیقت دیگر این است که حتی متون کاملاً ترجمه شده توسط انسان نیز ممکن است خطا و اشتباه داشته‌است. در نتیجه برای اطمینان حاصل کردن از اینکه ترجمهٔ تولید شده توسط ماشین برای انسان مورد استفاده خواهد بود و کیفیت قابل قبولی خواهد داشت، متون ترجمه شده توسط ماشین باید در پایان توسط انسان بازبینی و ویرایش شوند. | ## جمع‌بندی | گرچه، سیستم‌هایی که مبتنی بر روش‌های خاصی از ترجمه ماشینی عمل می‌کنند، بعضاً آزادانه خروجی قابل قبولی را تولید می‌کنند که نیازی به نظارت نهایی انسان ندارد.