File:WordLensDemo5Feb2012.jpg · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons
Also known as MT, automatic translation
use of software for language translation
Machine translation is software that automatically converts text or speech from one language into another without human intervention. It matters because it can make information and communication accessible across language barriers quickly and at scale, though the quality of translations varies depending on the complexity of the content and the language pairs involved.
AI-generated from the Wikipedia summary — may contain errors.
الترجمة الآلية (بالإنجليزية: Machine translation) (واختصارًا: MT) (وينبغي عدم الخلط مع الترجمة بمساعدة الحاسوب، بمساعدة آلة الترجمة البشرية (MAHT) أو الترجمة الآلية التفاعلية) هو مجال فرعى للغويات حاسوبية التي تسهم في استخدام برامج لترجمة نص أو خطاب من لغة واحدة إلى أخرى. على المستوى الأساسي، MT تؤدي إلى استبدال كلمات بسيطة من لغة إلى كلمات مرادفة لها في بلد آخر، لكن هذا وحده عادة لا يمكن أن ينتج ترجمة جيدة للنص لأن هناك حاجة إلى إدراك العبارات بأكملها وأقرب نظرائها في اللغة الهدف. حل هذه المشكلة مع والأساليب الإحصائية هو حقل سريع النمو الذي يقود إلى ترجمة أفضل، والتعامل مع الاختلافات في ، ترجمة لغة، وعزل الحالات الشاذة. برامج الترجمة الآلية الحالية غالبا ما تسمح بالتخصيص من قبل المجال أو المهنة (مثل تقارير الطقس)، وتحسين الإنتاج عن طريق الحد من نطاق التبديلات المسموح بها. هذه التقنية فعالة بشكل خاص في المجالات التي تستخدم فيها اللغة أو الصيغ الرسمية . ويترتب على ذلك أن الترجمة الآلية لوثائق قانونية من الحكومة تنتج نصوصا صالحة للاستعمال أكثر سهولة من إنتاجها من المحادثات أو النص الموحد. ويمكن أيضا أن يتحقق تحسين جودة الإنتاج عن طريق التدخل البشري: على سبيل المثال، بعض الأنظمة قادرة على ترجمة أكثر دقة إذا كان المستخدم لديه تحديد لالبس فيه هل الكلمات التي في النص هي أسماء حقيقية. بمساعدة هذه التقنيات، قد ثبت أن MT مفيدة كأداة لمساعدة المترجمين البشر، وفي عدد محدود جدا من الحالات، حتى يمكن أن تنتج نصًا يمكن استخدامه كما هو (على سبيل المثال، تقارير الطقس).
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
via Wikidata · CC0
via Wikidata sitelinks · CC0
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).