ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









Error Analysis of Neural Machine Translation in Technical Texts: Google Translate as a Case Study

العنوان بلغة أخرى: تحليل أخطاء الترجمة الآلية العصبية في التعامل مع النصوص التقنية: ترجمة جوجل كحالة دراسية
المصدر: مجلة الشمال للعلوم الإنسانية
الناشر: جامعة الحدود الشمالية - مركز النشر العلمي والتأليف والترجمة
المؤلف الرئيسي: العنزي، عبدالحميد بن مهطلس (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Alenezi, Abdulhameed Muhatlis
المجلد/العدد: مج9, ع2
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2024
التاريخ الهجري: 1445
الشهر: يوليو
الصفحات: 167 - 181
ISSN: 1658-7006
رقم MD: 1525426
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
الترجمة الآلية العصبية | تحليل الأخطاء | ترجمة جوجل | النصوص التقنية | مشاكل الترجمة | Neural Machine Translation | Error Analysis | Google Translate | Technical Texts | Translation Problems
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
المستخلص: إن الاعتماد على الترجمة الآلية يتزايد في مجالات متعددة، ولكن لازالت الدقة لهذا النوع من الترجمة محل تساؤلات بالرغم من التطورات التي شهدها مجال الترجمة الآلية العصبية، إلا أن الوضع قد يكون مختلفا عند التعامل مع نصوص الترجمة التقنية والتي تتصف بالوضوح والدقة والثبات. وتهدف هذه الدراسة إلى معرفة المشاكل التي تواجهها الترجمة الآلية- ممثلة بترجمة جوجل- عند التعامل مع النصوص التقنية. وتستخدم هذه الدراسة منهجية تحليل الأخطاء؛ لتقييم جودة الترجمة من خلال تدقيق ترجمة جوجل للنصوص التقنية من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية ومقارنتها مع ترجمة بشرية معتمدة. وتشير نتائج الدراسة إلى وجود بعض الأخطاء في ترجمة جوجل تتنوع ما بين أخطاء لها علاقة بالاستيعاب، وأخطاء لغوية، وأخطاء في نقل المعنى والتعابير، والتي تظهر الحاجة للتدخل البشري. كما تشير النتائج إلى تفوق ترجمة جوجل على الترجمة البشرية في عدة مواضع، وتستخلص دلالات هذه الدراسة الأداء الملحوظ لترجمة جوجل والتي بالإمكان استخدامها في التعامل مع النصوص التقنية مع استمرار الحاجة للتدخل البشري نسبيا.

The reliability of neural machine translation has increased in various fields. However, the accuracy of machine translation is still questionable, even with advancements in neural machine translation, but the situation should be better when dealing with technical texts that are known to be clearer, more precise, and fixed. Therefore, the necessity for human intervention in revising the translation should be to a limited extent. This study aimed to investigate the translation errors faced by neural machine translation, represented by Google Translate when translating technical texts. It adopts an error analysis approach to evaluate the quality of the aforementioned neural machine translation by examining its translation of a technical text from Arabic into English and comparing it with a human-certified translation. It also evaluates the extent of the necessity for human intervention in revising the translation. The results indicate some errors in Google translation, varying from comprehension and linguistic errors to translation errors, highlighting the necessity for human intervention. Google translation has proven to be better than human translation in several respects. The implications of this research indicate the remarkable performance of Google Translate surpassing human translation in several contexts, which can be used in translating technical texts with the need for human intervention.

ISSN: 1658-7006