ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Text Typology and Lexical Prob...>الوصف

Text Typology and Lexical Problems in Arabic- English Machine Translation

العنوان بلغة أخرى: نوع النص والمشاكل المعجمية في الترجمة الآلية من العربية إلى الإنكليزية
المصدر: آداب الرافدين
الناشر: جامعة الموصل - كلية الآداب
المؤلف الرئيسي: عبدالله، ياسر نجم (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdullah, Yasir Najm
مؤلفين آخرين: السنجري، لقمان عبدالكريم ناصر خضير (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج51, ع87
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2021
الشهر: كانون الأول
الصفحات: 29 - 54
ISSN: 0378-2867
رقم MD: 1487452
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: AraBase
مواضيع:
الترجمة الآلية | المشكلات المعجمية | اللغة الإنجليزية | النصوص الخطابية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الترجمة | الآلية | العربية | الإنكليزية | نوع | Machine | Translation | Text | Typology | English
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يتناول هذه البحث العلاقة بين نوع النص والترجمة الآلية للترجمة من العربية إلى الإنجليزية، ويهدف إلى توضيح النتائج المختلفة لعمليات الترجمة بواسطة الترجمة الآلية بسبب أنواع النص المختلفة، من الناحية النظرية، ويقدم البحث خلفية نظرية حول الموضوع، ثم عمليا من أجل اختبار فرضية البحث التي تقول أن تصنيف النص يؤثر على درجة ملاءمة عمليات الترجمة بواسطة الترجمة الآلية، وتمت ترجمة 6 نصوص (٢ إعلامي، ۲ تعبيري، ۲ علمي) بواسطة الترجمة الآلية (Google Translate) ثم تم حساب نسبة الخطأ لكل نص في الترجمة الآلية والترجمة البشرية، وقد توصل البحث إلى استنتاج أن معدل الأخطاء في ترجمة النصوص الخطابية أقل منه في ترجمة النصوص العلمية والأدبية ويعزى ذلك إلى أن هكذا نصوص ترد بكثرة في الشبكة الدولية مما يسهل عملية ترجمتها بصورة آلية.

This paper tackles the relationship between text typology and machine translation. In this paper, the study is restricted to only one direction of translation that is from Arabic into English. It aims at clarifying the different results of machine translation renditions due to different text types. In theory, the paper gives a theoretical background on the topic. Then, practically, in order to test the hypothesis of the research which says that text typology affects the degree of appropriates of renditions by machine translation, six functionally different texts (two of each informative, expressive and vocative texts) have been rendered from Arabic into English by machine translation (Google translate). Then the percentage of errors in these renditions has been calculated for each text by comparing machine translation with professional human one. The study concludes that that text typology affects the percentage of errors in MT in that fewer errors are noticed in vocative types compared with expressive and informative ones.
ISSN: 0378-2867

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.