ساخت سیستم‌های ترجمه ماشینی

مقدمه

ترجمه ماشینی (Machine Translation یا MT) به فرایندی گفته می‌شود که در آن زبان انسانی به زبان دیگر به طور خودکار، توسط کامپیوتر، ترجمه می‌شود. این حوزه، یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) است و در سال‌های اخیر به دلیل پیشرفت‌های چشمگیر در یادگیری عمیق (Deep Learning)، تحولات قابل توجهی را تجربه کرده است. این مقاله، به بررسی مراحل و رویکردهای مختلف در ساخت سیستم‌های ترجمه ماشینی، به ویژه با تمرکز بر گزینه‌های دوحالته (Dual-mode) می‌پردازد و برای مخاطبان مبتدی طراحی شده است.

تاریخچه مختصر ترجمه ماشینی

ایده ترجمه ماشینی به دهه‌های 1940 میلادی باز می‌گردد. اولین تلاش‌ها بر پایه قواعد دست‌نویس (Rule-Based Machine Translation یا RBMT) صورت گرفت. در این روش، قواعد گرامری و لغوی دو زبان مورد نظر، به صورت دستی توسط متخصصان زبان طراحی و در سیستم پیاده‌سازی می‌شد. با این حال، این روش به دلیل پیچیدگی زبان و نیاز به قواعد بسیار زیاد، با محدودیت‌های جدی مواجه بود.

در دهه‌های 1980 و 1990، رویکرد ترجمه ماشینی آماری (Statistical Machine Translation یا SMT) ظهور کرد. در SMT، سیستم با استفاده از مجموعه‌های بزرگ از متون دو زبانه (متون موازی) الگوهای آماری بین دو زبان را یاد می‌گیرد و بر اساس این الگوها ترجمه انجام می‌دهد. SMT نسبت به RBMT انعطاف‌پذیری بیشتری داشت، اما همچنان به منابع زبانی زیادی نیاز داشت و کیفیت ترجمه آن به کیفیت متون موازی وابسته بود.

در سال‌های اخیر، ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation یا NMT) با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، انقلابی در حوزه ترجمه ماشینی ایجاد کرده است. NMT با یادگیری بازنمایی‌های توزیعی از کلمات و عبارات، قادر به تولید ترجمه‌هایی با کیفیت بسیار بالاتر نسبت به روش‌های قبلی است.

رویکردهای اصلی در ترجمه ماشینی

• ترجمه ماشینی مبتنی بر قواعد (RBMT): همانطور که اشاره شد، این روش بر پایه قواعد گرامری و لغوی است که توسط متخصصان زبان تعریف می‌شوند.
• ترجمه ماشینی آماری (SMT): این روش از مدل‌های آماری برای یادگیری الگوهای ترجمه از متون موازی استفاده می‌کند.
• ترجمه ماشینی عصبی (NMT): این روش از شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری بازنمایی‌های زبانی و تولید ترجمه‌ها استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks یا RNN) و ترانسفورمرها (Transformers) از جمله معماری‌های محبوب در NMT هستند.
• ترجمه ماشینی هیبریدی: این روش ترکیبی از رویکردهای مختلف است، به عنوان مثال، استفاده از قواعد برای پیش‌پردازش متن و سپس استفاده از SMT یا NMT برای ترجمه نهایی.

گزینه‌های دوحالته در ترجمه ماشینی

گزینه‌های دوحالته (Dual-mode) در ترجمه ماشینی به رویکردهایی گفته می‌شود که از ترکیب قدرت‌های دو یا چند روش مختلف برای بهبود کیفیت ترجمه استفاده می‌کنند. هدف از این رویکردها، غلبه بر محدودیت‌های هر روش به صورت جداگانه و بهره‌گیری از مزایای آن‌ها است.

• ترکیب RBMT و SMT: در این روش، از قواعد RBMT برای تحلیل ساختار جمله و شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition یا NER) استفاده می‌شود و سپس از SMT برای تولید ترجمه استفاده می‌شود.
• ترکیب SMT و NMT: در این روش، از SMT برای تولید چندین ترجمه احتمالی و سپس از NMT برای انتخاب بهترین ترجمه استفاده می‌شود. همچنین می‌توان از NMT برای بازنویسی (re-scoring) خروجی SMT استفاده کرد.
• ترکیب RBMT و NMT: این رویکرد نسبتاً جدیدتر است و از قواعد RBMT برای اصلاح خروجی NMT استفاده می‌کند. به عنوان مثال، قواعد RBMT می‌توانند برای اطمینان از صحت گرامری ترجمه یا برای رفع ابهام‌های معنایی استفاده شوند.

مراحل ساخت یک سیستم ترجمه ماشینی

1. جمع‌آوری داده‌ها: اولین قدم، جمع‌آوری مجموعه‌های بزرگ از متون دو زبانه (متون موازی) است. این متون می‌توانند از منابع مختلفی مانند وب‌سایت‌ها، کتاب‌ها، مقالات علمی و زیرنویس فیلم‌ها جمع‌آوری شوند. مجموعه داده‌های موازی (Parallel corpora) نقش حیاتی در آموزش سیستم‌های ترجمه ماشینی دارند. 2. پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌های جمع‌آوری شده باید پیش‌پردازش شوند تا برای آموزش سیستم آماده شوند. این پیش‌پردازش شامل مراحل زیر است:

   *   توکنیزاسیون (Tokenization):  تقسیم متن به واحدهای کوچکتر (توکن) مانند کلمات و علائم نگارشی.
   *   تمیز کردن داده‌ها (Data Cleaning):  حذف کاراکترهای ناخواسته، تصحیح غلط‌های املایی و حذف خطوط تکراری.
   *   نرمال‌سازی (Normalization):  تبدیل متن به یک فرم استاندارد، مانند تبدیل حروف بزرگ به کوچک.

3. آموزش مدل: پس از پیش‌پردازش داده‌ها، مدل ترجمه ماشینی باید آموزش داده شود. نوع مدل و الگوریتم آموزشی به رویکرد ترجمه ماشینی انتخابی بستگی دارد. برای NMT، معمولاً از بهینه‌سازهای گرادیانی (Gradient Descent Optimizers) مانند Adam استفاده می‌شود. 4. ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، باید کیفیت آن ارزیابی شود. برای این کار، از معیارهای ارزیابی مختلفی مانند BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)، METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering) و TER (Translation Edit Rate) استفاده می‌شود. 5. بهینه‌سازی مدل: بر اساس نتایج ارزیابی، مدل باید بهینه‌سازی شود. این بهینه‌سازی می‌تواند شامل تنظیم پارامترهای مدل، تغییر معماری مدل یا افزودن داده‌های آموزشی بیشتر باشد. 6. استقرار و نگهداری: پس از بهینه‌سازی مدل، می‌توان آن را در یک محیط عملیاتی مستقر کرد و به کار

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان