ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

يترجم الأساليب الموجودة للترجمة الآلية (MT) في الغالب نص معين في لغة المصدر في اللغة المستهدفة وبدون تشير صراحة إلى المعلومات التي لا غنى عنها لإنتاج ترجمة مناسبة. لا يشمل ذلك فقط المعلومات في العناصر والطرائق النصية الأخرى من النصوص الموجودة في نفس المستند، بل أيضا معلومات إضافية وثلاثة وثيقة وغير لغوية مثل المعايير والسكوب. لتصميم تدفقات عمل الترجمة أفضل ونحن بحاجة إلى التمييز بين مشكلات الترجمة التي يمكن حلها من خلال أساليب النص إلى النص الموجودة وغيرها. تحقيقا لهذه الغاية، أجرينا تقييم تحليلي لنواتج MT وأخذ مهمة ترجمة من الأخبار الإنجليزية إلى اليابانية كدراسة حالة. أولا وأمثلة على مشكلات الترجمة وتنقيحاتها تم جمعها بواسطة طريقة ما بعد التحرير على مرحلتين (PE): أداء الحد الأدنى من PE للحصول على الترجمة التي يمكن تحقيقها بناء على المعلومات النصية المعينة وإجراء المزيد من الأداء الكامل للحصول على ترجمة مقبولة حقا تشير إلى أي المعلومات إذا لزم الأمر. ثم تم تحليل أمثلة المراجعة التي تم جمعها يدويا. كشفنا عن القضايا والمعلومات المهيمنة التي لا غنى عنها لحلها وكائن مثل مواصفات النمط المحبوسين والمعدات المصطلحات والمعرفة الخاصة بالمجال والمستندات المرجعية الخاصة بالمجال وتحديد تمييز واضح بين الترجمة وما يمكن أن يحقق MT النص إلى النص في النهاية.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا