Do you want to publish a course? Click here
Avatar

Artificial Intelligence

تطبيقات الذكاء الصنعي, مفاهيم نظرية وعملية, أمثلة وأكواد برمجية

17 - 5 Posts Follow
الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي Machine learning Artificial intelligence التعلم العميق

كيف يتم تقييم أداء نظام الترجمة الآلية بشكل آلي؟

296  - Shadi Shadi Saleh asked  
الترجمة الآلية

يمكن القيام به باستخدام مقاييس ومعايير مختلفة. إليك بعض الطرق الشائعة لتقييم أداء نظام الترجمة الآلية بشكل آلي:

  1. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): BLEU هي إحدى القياسات الأكثر شيوعًا لتقييم أداء نظام الترجمة الآلية. يقوم BLEU بمقارنة الترجمة المولدة آليًا بالترجمة الإنسانية المرجعية ويقيم مدى تشابههما من خلال قياس الأتفاق بين الكلمات.


BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) هو مقياس شائع يُستخدم لتقييم جودة الترجمة الآلية عن طريق مقارنتها بالترجمة الإنسانية المرجعية. يستخدم BLEU معلومات على مستوى الكلمات لقياس التشابه بين الترجمتين. يمكنك استخدام مكتبة Python لحساب مقياس BLEU بسهولة. فيما يلي شرح مفصل لمقياس BLEU مع مثال في Python:

أولاً، تحتاج إلى تثبيت مكتبة nltk (Natural Language Toolkit) إذا لم تكن مثبتة بالفعل. يمكنك فعل ذلك باستخدام الأمر التالي:

pip install nltk 


استيراد المكتبات الضرورية:

import nltk
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu, SmoothingFunction


تحديد النصوص المرجعية والترجمة المستهدفة, النصوص المرجعية reference هيي النصوص التي تعبر عن الترجمة الصحيحة, اي دائما تحتاج إلى هذه النصوص لكي تقوم باختبار النظام, بالاضافة إلى النصوص المترجمة من قبل النظام الآلي candidate:

reference = [['the', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']]
candidate = ['the', 'fast', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']


بالنهاية يمكن حساب مقياس BLEU كمايلي:

bleu_score = sentence_bleu(reference, candidate)


NIST (The National Institute of Standards and Technology): يستخدم NIST مقاييس مشابهة لـ BLEU لتحسين تقييم أداء الترجمة الآلية من خلال مقارنة الترجمة بالترجمة الإنسانية المرجعية.


METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering): يقيم METEOR الأداء باستخدام عدة معايير مثل الأتفاق على مستوى الكلمات والترتيب والأمانة. يمكن أن يكون أكثر دقة في بعض الحالات من BLEU.


ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): يستخدم ROUGE بشكل رئيسي في تقييم جودة الخلاصات والملخصات النصية. يمكن أن يكون مفيدًا في تقييم الترجمة الآلية للملخصات النصية.


تقييم يدوي بشري: بالإضافة إلى القياسات الآلية، يمكن أيضًا اللجوء إلى تقييم بشري حيث يتم طلب آراء وتقييمات من الناس لفهم مدى جودة الترجمة. يمكن استخدام هذا التقييم لتحسين أداء نظام الترجمة.

يعتمد اختيار الطريقة على نوع النصوص والغرض من الترجمة. تذكر أنه يمكن تحسين أداء نظام الترجمة الآلية باستمرار من خلال تجربة وتعديل الموديلات والمعايير المستخدمة.


mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا