تستكشف هذه الورقة كيف تؤثر التكنولوجيا، وخاصة الأدوات الرقمية والذكاء الاصطناعي، عمليات نقل اللغة واللغات متعددة اللغات. تقوم تكنولوجيات المعلومات والاتصالات بتمكين أنماط التفاعل الجديدة، مع انتقال أجهزة الكمبيوتر من وسائل الإعلام النقية إلى مولدات اللغة الفعلية، وإعادة تشكيلها عميقا صناعة الخدمات اللغوية، حيث استمرت أهمية بيانات اللغة ومساعدة المحركات في الارتفاع. نظرا لأن هذه التغييرات تؤثر بشدة على نماذج التواصل واللغات بشكل عام، فإنها تحتاج إلى معالجة ليس فقط من منظور تكنولوجيا المعلومات أو عن طريق الشركات التي يحركها الأعمال، ولكن أيضا في مجال الدراسات الترجمة والتفسيرية، في مناقشة أوسع بين العلماء والممارسين وعند إعداد البرامج التعليمية لتدريب المهنيين اللغوي المتخصصين. يتم تخصيص التركيز الخاص لبعض أحدث التطورات في التعرف التلقائي على التعرف على الكلام والترجمة المنطوقة، وكيفية دفع تطبيقاتها في الترجمة الفورية حدود حالات الاستخدام المعزز في العالم الجديد. وبالتالي، فإن هذا العمل --- عند تقاطع التحقيق النظري والممارسة المهنية والتصميم التعليمي --- يهدف إلى تقديم نظرة عامة تمهيدية على المناظر الطبيعية الحالية وتتصور المسارات المحتملة للسيناريوهات القادمة.
This paper explores how technology, particularly digital tools and artificial intelligence, are impacting multilingual communication and language transfer processes. Information and communication technologies are enabling novel interaction patterns, with computers transitioning from pure media to actual language generators, and profoundly reshaping the industry of language services, as the relevance of language data and assisting engines continues to rise. Since these changes deeply affect communication and languages models overall, they need to be addressed not only from the perspective of information technology or by business-driven companies, but also in the field of translation and interpreting studies, in a broader debate among scholars and practitioners, and when preparing educational programs for the training of specialised language professionals. Special focus is devoted to some of the latest advancements in automatic speech recognition and spoken translation, and how their applications in interpreting may push the boundaries of new augmented' real-world use cases. Hence, this work---at the intersection of theoretical investigation, professional practice, and instructional design---aims at offering an introductory overview of the current landscape and envisaging potential paths for forthcoming scenarios.
References used
https://aclanthology.org/
Pre-trained multilingual language models have become an important building block in multilingual Natural Language Processing. In the present paper, we investigate a range of such models to find out how well they transfer discourse-level knowledge acr
This paper studies zero-shot cross-lingual transfer of vision-language models. Specifically, we focus on multilingual text-to-video search and propose a Transformer-based model that learns contextual multilingual multimodal embeddings. Under a zero-s
Transfer learning based on pretraining language models on a large amount of raw data has become a new norm to reach state-of-the-art performance in NLP. Still, it remains unclear how this approach should be applied for unseen languages that are not c
Pretrained multilingual language models have become a common tool in transferring NLP capabilities to low-resource languages, often with adaptations. In this work, we study the performance, extensibility, and interaction of two such adaptations: voca
We analyze if large language models are able to predict patterns of human reading behavior. We compare the performance of language-specific and multilingual pretrained transformer models to predict reading time measures reflecting natural human sente