آموزش زبان
شهریور
احتمالاً همه ما برای یک بار هم که شده از ترجمه گوگل استفاده کرده‌ایم. این شیوه ترجمه ترجمه ماشینی نام دارد که در برخی موارد. به جای ترجمه انسانی مورد استفاده قرار می‌گیرد. هر چند در ابتدا کیفیت چنین ترجمه‌هایی به حد کافی قابل قبول نبود، ولی به مرور پیشرفت‌های بسیار خوبی داشت. تا جایی که استفاده از این سبک ترجمه رایج و رایج‌تر شد. در این مطلب قصد داریم درباره ماشین ترجمه گوگل و به طور کلی مکانیزم. عملکرد مترجم‌های ماشینی بیشتر صحبت کنیم. اگر دوست دارید در این باره بیشتر بدانید، تا پایان همراه ما بمانید.
ترجمه ماشینی چیست؟
هر گونه ابزاری که بدون دخالت مستقیم انسان، به ترجمه بپردازد، مصداقی از ماشین ترجمه است. این ماشین‌ها یا موتورهای ترجمه یکی از کاربردهای. بارز هوش مصنوعی هستند، چرا که به کمک شبیه سازی سیستم عصبی انسان، عملیات ترجمه را انجام می‌دهند. به همین دلیل چنین ترجمه‌ای را. ترجمه ماشینی عصبی یا نورونی می‌نامند. به وسیله این ماشین‌ها، شما می‌توانید بدون نیاز به ارتباط گرفتن با یک انسان به عنوان مترجم و تنها با مراجعه به نرم افزار یا رایانه، متن، عکس یا صدای. مورد نظر خود را ارائه داده و در کمترین زمان ممکن، نسخه ترجمه شده آن را تحویل بگیرید.
پشت این سیستم بدون شک محاسبات و طراحی‌های پیچیده‌ای نهفته است که با کمک گرفتن. از داده‌های انسانی توانسته قدمی بزرگ در جهت ترجمه بردارد. در ادامه شما را با جزئیات بیشتری درباره این. سیستم ترجمه آشنا خواهیم کرد که بدون شک جالب توجه خواهد بود.
مخترع ترجمه ماشینی کیست؟
ترجمه ماشینی به عنوان یک حوزه علمی و فناوری، توسط افراد و گروه‌های مختلفی توسعه یافته است. یکی از اولین تلاش‌ها در این زمینه توسط وارن ویور (Warren Weaver) در دهه ۱۹۴۰ میلادی انجام شد. او ایده‌های اولیه‌ای برای استفاده از کامپیوترها در ترجمه زبان‌ها مطرح کرد.
در دهه ۱۹۵۰، اندرو بوث (Andrew Booth) و ویلیام لاک (William Locke) نیز در این زمینه کار کردند و اولین سیستم‌های ترجمه ماشینی را توسعه دادند. همچنین، ماکوتو ناگاوُ (Makoto Nagao) در سال ۱۹۸۴ روش ترجمه ماشینی مبتنی بر مثال را معرفی کرد که تأثیر زیادی بر پیشرفت این حوزه داشت.
تاریخچه ترجمه ماشینی بسیار جذاب است و شامل چندین مرحله کلیدی می‌شود:
- دهه ۱۹۴۰ و ۱۹۵۰:
- وارن ویور (Warren Weaver) در سال ۱۹۴۹ مقاله‌ای نوشت که در آن ایده‌های اولیه برای استفاده از کامپیوترها در ترجمه زبان‌ها را مطرح کرد.
- اندرو بوث (Andrew Booth) و ویلیام لاک (William Locke) نیز در این دوره اولین سیستم‌های ترجمه ماشینی را توسعه دادند.
- دهه ۱۹۶۰:
- پروژه ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee) در ایالات متحده به بررسی وضعیت ترجمه ماشینی پرداخت و نتیجه‌گیری کرد که این فناوری هنوز به بلوغ نرسیده است. این گزارش باعث کاهش سرمایه‌گذاری در این حوزه شد.
- دهه ۱۹۷۰ و ۱۹۸۰:
- ماکوتو ناگاوُ (Makoto Nagao) روش ترجمه ماشینی مبتنی بر مثال را معرفی کرد که تأثیر زیادی بر پیشرفت این حوزه داشت.
- توسعه سیستم‌های ترجمه ماشینی مبتنی بر قوانین (Rule-Based Machine Translation) نیز در این دوره انجام شد.
- دهه ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰:
- با پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم‌های ترجمه ماشینی آماری (Statistical Machine Translation) توسعه یافتند. این سیستم‌ها از داده‌های بزرگ برای بهبود دقت ترجمه استفاده می‌کردند.
- دهه ۲۰۱۰ تا کنون:
- با ظهور شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation) به یکی از پیشرفته‌ترین روش‌ها تبدیل شد. این روش‌ها دقت و روانی ترجمه‌ها را به طور قابل توجهی افزایش داده‌اند.
سیستم های ترجمه ماشینى چگونه کار مى کند؟
از کی و کجا آغاز به کار کرد؟
ماشین‌های ترجمه سالیان درازی است که به کمک انسان‌ها آمده‌اند. اما در طول این سال‌ها تغییر و تحولات بسیاری داشته‌اند. مفهوم این نوع ترجمه بیشتر از هفتاد سال پیش، به طور دقیق در سال ۱۹۴۹ میلادی مطرح شد. اما از مطرح شدن تا پیاده‌سازی حدود ۵ سال زمان صرف شد تا بالاخره اولین ابزاری که می‌شد. نام آن را ماشین ترجمه گذاشت، ارائه گشت. تا چندین سال قدم‌های مثبتی در راستای پیشبرد طرح ترجمه ماشینی برداشته نشد، زیرا .برخی افراد صرف هزینه برای چنین پروژه‌ای را هدر دادن بودجه می‌دانستند.
زمانی که اینترنت به طور رسمی و جدی وارد زندگی انسان شد، ماجرا سمت و سویی دیگر پیدا کرد. تا جایی که در سال ۱۹۹۷ میلادی، Babelfish معرفی شد. پس از آن نیز درست ده سال بعد، یعنی در سال ۲۰۰۶، ترجمه ماشینی گوگل یا همان گوگل ترنسلیت شروع به کار کرد. و روز به روز محبوبیت بیشتری در سراسر دنیا به دست آورد. امروزه موتورهای ترجمه از جمله موتور ترجمه گوگل نقش مهمی در زندگی انسان ایفا می‌کنند. و بسیاری از روابط را آسان‌تر کرده‌اند.
موتور ترجمه عصبی و آماری
موتورهای ترجمه از جمله موتور ترجمه گوگل، معمولاً بر مبنای دو سازوکار، آماری و عصبی (نورونی)، طراحی می‌شوند که در ادامه آن‌ها را توضیح خواهیم داد:
۱- سازوکار آماری ترجمه ماشینی (SMT)
این نوع سازوکار قدمت بیشتری دارد اما به اندازه ترجمه نورونی جامعیت ندارد. در این روش، موتور جستجو از داده‌های آماری و کلمات مورد استفاده در متن‌های قبلی برای ترجمه متن جدید استفاده می‌کند. به همین دلیل گفته می‌شود این شیوه بیشتر برای ترجمه متون با موضوعاتی خاص مناسب است. اما اگر بخواهید در طول سفر و در جریان گفتگوهای خود از آن استفاده کنید احتمالاً عملکرد مورد انتظار شما را ارائه نمی‌دهد.
۲- سازوکار نورونی ترجمه ماشینی (NMT)
می‌توان گفت از زمانی که سازوکار نورونی ابداع شد توانست به خوبی خلاءهای روش قبلی را پر کند. نحوه طراحی این نوع ماشین‌های ترجمه شباهت بسیاری به شبکه عصبی انسان دارد و به همین دلیل آن را ترجمه نورونی یا عصبی می‌نامند. در واقع ترجمه ماشینی عصبی تا حد زیادی به هوش مصنوعی شباهت دارد و از این جهت پیچیده‌تر از ترجمه آماری است. اما در عوض نتیجه‌ای که ارائه می‌دهد قابل قبول‌تر است.
موتورهای ترجمه نورونی با تقلید از ذهن یک انسان سعی می‌کنند بهترین و نزدیک‌ترین معانی را پیدا کنند، به طوریکه متن ترجمه شده با این روش، به کمترین ویرایش اضافی نیاز دارد. البته این دو سازوکار تنها سازوکارهای ترجمه ماشینی در طول این سال‌ها نبوده‌اند، اما مهم‌ترین آن‌ها به حساب می‌آیند. با این حال هنوز هم هیچکدام نتوانسته‌اند به اندازه ترجمه تخصصی و حرفه‌ای انسانی بدون خطا عمل کنند.