ترجمه ماشینی

ترجمهٔ ماشینی زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که عبارت است از ترجمهٔ متنی از یک زبان طبیعی به زبانی دیگر، توسط کامپیوتر.
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 نامتعارف در متن، مقدور می‌سازند.
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 ارتقاء کیفیت خروجی با استفاده از محدود کردن کلمات جایگزین شونده، انجام می‌شود.
این تکنیک به‌طور خاص در حوزهٔ رسمی یا زبان‌های فرموله شده‌استفاده 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.
همچنین کیفیت خروجی بهبود یافته می‌تواند با استفاده از دخالت انسان بدست آید. 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. دلیل این امر سرعت و هزینه‌است. 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 جهات گوناگون اهمیت و ارزش خاص آن چشمگیر است.
ترجمه گوگل و مترجم گوگل هرگز نمی‌تواند جای مترجمین حرفه‌ای انسانی را بگیرد و متنی سلیس و روان و با عباراتی که کاملاً صحیح باشند، 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 انخستین اهداف مورد نظر در علوم رایانه و بخصوص در حوزهٔ هوش ماشینی به حساب می‌آید و سابقهٔ آن به حدود نیم قرن پیش از این بازمی‌گردد. نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط کامپیوتر 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 دههٔ 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. طبیعتاً نوع متن و میزان پیچیدگی آن اهمیت زیادی در نتیجه کار دارد.

روش‌ها

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، متن را با استفاده از ساختن واسطی سمبلیک -که نهایتاً متن زبان مقصد از آن ایجاد می‌شود- تجزیه می‌کنند.
با توجه به طبیعت نمایش واسطه، یک روش به عنوان ترجمه ماشینی بین زبانی یا ترجمه ماشینی مبتنی بر انتقال معرفی می‌شود. 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.
برای ترجمه بین زبان‌های نزدیک بهم، تکنیکی به نام ترجمه ماشینی مبتنی بر انتقال سطحی ممکن است استفاده شود.

روش قاعده‌مند

الگوی ترجمه ماشینی قانون مند شامل الگوی ترجمه ماشینی مبتنی بر انتقال، ترجمه ماشینی بین زبانی و ترجمه ماشینی مبتنی بر فرهنگ لغت است.

روش بین زبانی

ترجمه ماشینی بین زبانی نمونه‌ای از ترجمه ماشینی قاعده‌مند 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. سپس متن به زبان مقصد از متن بین زبانی، تولید خواهد شد.

روش مبتنی بر فرهنگ لغت

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

ترجمه ماشینی به روش آماری، سعی در تولید ترجمه‌هایی دارد که از روش‌های آماری مبتنی بر پیکره‌های متنی دوزبانی استفاده می‌کنند. همانند پیکره کانادایی هانسارد(Canadian Hansard corpus)، بایگانی انگلیسی-فرانسوی مجلس کانادا و یوروپارل(EUROPARL) و بایگانی پارلمان اروپا.
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. اولین نرم‌افزار آماری ترجمه ماشینی، کاندید(CANDIDE) تولیدی شرکت آی‌بی‌ام بود. 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. و بدین سان دقت ترجمه‌ها بهبود یافته‌است.

روش مبتنی بر مثال

ترجمه ماشینی مبتنی بر مثال توسط ماکوتو ناگاوُ(Makoto Nagao) در سال ۱۹۸۴ مطرح شد. این روش اغلب با عنوان روش استفاده‌کننده از پیکره دوزبانی معرفی می‌شود. در واقع این روش، ترجمه‌ای بر اساس تمثیل است و می‌توان آن را به عنوان پیاده‌سازی روش استدلال موردی در یادگیری ماشینی تلقی کرد.

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.
مدل ترجمه در این روش بدون داده موازی از روی پیکره‌های نظیر آموزش داده می‌شوند و لذا در صورت تحقق تحولی شگرفت در فرایند ترجمه بخصوص برای زبان‌هایی که دارای منابع زبانشناسی محدود هستند، خواهد بود.

ابهام‌زدایی

ابهام‌زدایی از کلمات با یافتن ترجمه مناسب برای کلمه‌ای با بیش از یک معنی در ارتباط است. این مسئله اولین بار در سال ۱۹۵۰ توسط یهوشوا بار-هیلل (Yehoshua Bar-Hillel) مطرح شد. او به این موضوع که بدون یک فرهنگ نامهٔ جهانی، یک ماشین هرگز نمی‌تواند بین دو معنی کلمه، معنی صحیح را تشخیص دهد، تکیه کرد. امروزه روش‌های بسیاری برای حل این مشکل به وجود آمده‌اند که این روش‌ها به‌طور تقریبی به دو دستهٔ روش‌های «سطحی» و «عمقی» تقسیم می‌شوند.
روش‌های سطحی تصور می‌کنند که هیچ دانشی از متن ندارند. آن‌ها به سادگی روش‌های آماری را برای کلمات اطراف کلمه مبهم، اعمال می‌کنند. اما روش‌های عمقی دانشی وسیع از کلمه را متصور می‌شوند. تا بحال، روش‌های سطحی موفقیت بیشتری داشته‌اند.
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 سخت‌تر و زمان‌گیر معمولاً در ارتباط با تشخیص ابهامات متن منبع است که این عمل نیاز به برطرف کردن آشفتگی‌های دستور زبانی و لغوی زبان مقصد دارد.
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 بحال 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. روش سطحی ای وجود دارد که می‌گوید: «دربارهٔ هر ابهام از خود کاربر بپرس». 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.

واحدهای اسمی

واحدهای اسمی (Name entities)، به انتساب اسم به جوهره‌های وجودی در جهان خارج گفته می‌شود. مانند اسامی اشخاص و مکان‌ها و … یا ابزار زمان و کیفیت چیزی. چالش اول در ترجمه ماشین، شناسایی واحدهای اسمی است. 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.

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.

ارزیابی ترجمهٔ ماشینی

یکی از مسائلی که همواره در زمینه ترجمهٔ ماشینی مورد توجه بوده‌است، روش‌ها و پارامترهای ارزیابی نتایج ترجمه‌است. قدیمی‌ترین روش استفاده از داورهای انسانی برای ارزیابی کیفیت یک ترجمه است. اگرچه ارزیابی توسط انسان زمان‌بر است اما هنوز قابل اطمینان‌ترین راه برای مقایسهٔ سیستم‌های مختلف همانند سیستم‌های مبتنی بر روش‌های آماری و قاعده‌مند است.
ابزارهای ارزیابی خودکار شامل بلو محصول شرکت آی‌بی‌ام(BLEU), نیست(NIST) و متئور(METEOR) می‌باشند. 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 نهایتاً توسط انسان بازبینی و ویرایش شوند. گرچه، سیستم‌هایی که مبتنی بر روش‌های خاصی از ترجمه ماشینی عمل می‌کنند، بعضاً مستقلاً خروجی قابل قبولی را تولید می‌کنند که نیازی به نظارت نهایی انسان ندارد.