ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Fine-Grained Evaluation of Eng...>الوصف

Fine-Grained Evaluation of English to Arabic Neural Machine Translation: A Case Study of Educational Research Abstracts

العنوان بلغة أخرى: التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية
المصدر: مجلة الأندلس للعلوم الإنسانية والاجتماعية
الناشر: جامعة الأندلس للعلوم والتقنية
المؤلف الرئيسي: المخلافي، هشام عبدالله عبده (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Almekhlafi, Hesham A.
مؤلفين آخرين: ناجي، خليل عبدالسلام خالد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع95
محكمة: نعم
الدولة: اليمن
التاريخ الميلادي: 2024
التاريخ الهجري: 1445
الشهر: مايو
الصفحات: 198 - 218
DOI: 10.35781/1637-000-095-007
ISSN: 2410-1818
رقم MD: 1463285
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
نظم الترجمة | الترجمة الإلكترونية | التدقيق اللغوي | الملخصات البحثية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الترجمة الآلية | التقييم | الدقيق | الأخطاء | الإنجليزية - العربية | الملخصات | البحوث التربوية | Machine Translation | Evaluation | Fine-Grained | Errors | English - Arabic | Abstracts | Education Research
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: تهدف الدراسة إلى التحقيق في جودة الترجمة الآلية العصبية عند ترجمة ملخصات أوراق البحث العلمي من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية، حيث تقوم الدراسة بتحليل الأخطاء وتقييم جودة الترجمة الآلية العصبية (NMT) الممثلة في Google Translate وMicrosoft Translator. يقوم فريق البحث باختيار 25 ملخص ورقة بحثية إنجليزية في مجال التعليم من مجلات سكوبس العلمية المعروفة والصادرة في البلدان الناطقة باللغة الإنجليزية. ثم تتم ترجمة هذه الملخصات إلى العربية باستخدام كل من Google Translate وMicrosoft Translator. تعتمد الدراسة في تحليل الأخطاء على تصنيف الأخطاء التي قدمتها معايير الجودة متعددة الأبعاد (MQM) كما يتم إجراء تقييم احترافي باستخدام تقييم معيار الجودة القياسي (SQM) كما هو مقترح في (Freitag, 2021) تخلص الدراسة إلى أن مخرجات ترجمة النصوص الأكاديمية مثل ملخصات أوراق أبحاث التربية لا تزال غير مطابقة للمعايير المطلوبة، كما أن هناك أنواع مختلفة من أخطاء الترجمة. بالإضافة إلى ذلك فإن هناك اختلاف بسيط في جودة الترجمة وعدد الأخطاء لصالح ترجمة جوجل مقارنة بترجمة مايكروسوفت، كما تبين أن نظام الترجمة الآلية العصبية لا يزال بحاجة إلى الكثير من التدريب ويحتاج إلى بناء المزيد من مجاميع النصوص العربية.

The study aims to investigate the quality of neural machine translation when translating research paper abstracts from English to Arabic. It performs an error analysis and provides an evaluation of the quality of neural machine translation (NMT) represented by Google Translate and Microsoft Translator. The research team selects 25 English research paper abstracts in education from well-known Scopus scientific journals issued in English speaking countries. These abstracts are then translated into Arabic using both Google Translate and Microsoft Translator. The error analysis is based on the typology of errors introduced by Multidimensional Quality Metrics (MQM). A professional evaluation is also conducted using the Scalar Quality Metric evaluation (SQM) as proposed in Freitag (2021). The study finds that the translation outputs of academic texts like abstracts of education research papers are still not up to standards when translating English educational research abstracts into Arabic. There are various types of translation errors. However, there is a slight difference in translation quality and number of errors in favor of Google Translate compared to Microsoft Translator. However, it is included that NMT system still requires a lot of training, and more Arabic corpora need to be built.
ISSN: 2410-1818

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.