ترجمة آلية إحصائية

الترجمة الآلية الإحصائية هي منهج للترجمة الآلية يُولِّد الترجمات بناءً على نماذج إحصائية تستمد معاييرها من تحليل مجموعات نصوص ثنائية اللغة. ويختلف هذا المنهج الإحصائي عن مناهج الترجمة الآلية القائمة على القواعد، وكذلك عن الترجمة الآلية القائمة على الأمثلة  التي حلت محل المنهج السابق القائم على القواعد والذي كان يتطلب وصفًا صريحًا لكل قاعدة لغوية، وهو أمر مكلف، وغالبًا ما كان غير قابل للتعميم على لغات أخرى.

طُرحت أولى أفكار الترجمة الآلية الإحصائية على يد وارن ويفر عام 1949، بما في ذلك تطبيق نظرية المعلومات لكلود شانون. أُعيد تقديم الترجمة الآلية الإحصائية في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات من القرن العشرين على يد باحثين في مركز توماس ج. واتسون للأبحاث التابع لشركة آي بي إم. وقبل ظهور الترجمة الآلية العصبية، كانت هذه الطريقة الأكثر دراسة على نطاق واسع في مجال الترجمة الآلية.

 الأساس 
تستند فكرة الترجمة الآلية الإحصائية إلى نظرية المعلومات. تترجم المستندات وفقًا لتوزيع الاحتمالات.  حيث أن السلسلة النصية  في اللغة المستهدفة (على سبيل المثال، الإنجليزية) هي ترجمة لسلسلة نصية  في اللغة المصدر (على سبيل المثال، الفرنسية).

مشكلة نمذجة التوزيع الاحتمالي  جرى تناولها بعدة طرق. إحدى الطرق التي تناسب التطبيق الحاسوبي هي تطبيق نظرية بايز، أي  ، حيث نموذج الترجمة  يمثل احتمال أن تكون السلسلة المصدرية هي ترجمة السلسلة الهدفية، ونموذج اللغة  يمثل احتمال رؤية سلسلة اللغة المستهدفة. هذا التقسيم جذاب لأنه يقسم المشكلة إلى مشكلتين فرعيتين: إيجاد أفضل ترجمة.  يتم ذلك عن طريق اختيار الخيار الذي يعطي أعلى احتمال:

 .

يتطلب التنفيذ الدقيق لهذا الأمر إجراء بحث شامل من خلال فحص جميع السلاسل النصية.  في اللغة الأصلية. يُعدّ إجراء البحث بكفاءة مهمة يقوم بها مفكك الترجمة الآلية، الذي يستخدم النص الأجنبي، والأساليب الاستدلالية، وغيرها من الطرق لتقليص نطاق البحث مع الحفاظ على جودة مقبولة. ويمكن ملاحظة هذا التوازن بين الجودة والوقت المستغرق في مجال التعرف على الكلام أيضًا.

نظرًا لعدم قدرة أنظمة الترجمة على تخزين جميع النصوص الأصلية وترجماتها، تُترجم الوثيقة عادة جملة جملة. تُقارب نماذج اللغة عادةً بنماذج <i id="mwQQ">n</i> -gram المنعمة، وقد طُبقت مناهج مماثلة على نماذج الترجمة، لكن هذا يضيف تعقيدًا إضافيًا بسبب اختلاف أطوال الجمل وترتيب الكلمات في اللغات.

كانت نماذج الترجمة الإحصائية في البداية تعتمد على الكلمات (النماذج من 1 إلى 5 من شركة IBM، ونموذج ماركوف المخفي من ستيفان فوجل ، والنموذج 6 من فرانز جوزيف أوش )، ولكن أُحرز تقدم كبير مع إدخال النماذج القائمة على العبارات. وقد تضمنت الأعمال اللاحقة بناء الجملة أو البنى شبه النحوية.

 فوائد 
تتمثل فوائد الترجمة الآلية الإحصائية (SMT) مقارنة بالنهج القائم على القواعد فيما يلي:

 استخدام أكثر كفاءة للموارد البشرية والبيانات
 توجد العديد من المجموعات المتوازية بتنسيق قابل للقراءة آليًّا، بالإضافة إلى المزيد من البيانات أحادية اللغة.
 بشكل عام، لا يتم تصميم أنظمة الترجمة الآلية الإحصائية لتناسب أي زوج محدد من اللغات.
 ترجمات أكثر سلاسة بفضل استخدام نموذج لغوي

 أوجه القصور 

 قد يكون إنشاء مجموعة من البيانات مكلفًا.
 يصعب التنبؤ بالأخطاء المحددة وإصلاحها.
 قد تتميز النتائج بطلاقة سطحية تخفي مشاكل الترجمة.
 عادة ما تكون الترجمة الآلية الإحصائية أقل فعالية بالنسبة لأزواج اللغات ذات ترتيب الكلمات المختلف اختلافًا كبيرًا.
 إن الفوائد المتحصل عليها للترجمة بين لغات أوروبا الغربية لا تمثل نتائج أزواج اللغات الأخرى، وذلك بسبب صغر حجم مجموعات التدريب والاختلافات النحوية الأكبر.

 ملاحظات ومراجع 

تصنيف:ترجمة آلية