في هذه الورقة، نقدم رؤية تجاه إنشاء منصة مالطا لتكنولوجيا اللغات الوطنية؛جهد مستمر يهدف إلى توفير أساس لتعزيز اللغات الرسمية في مالطا، أي المالطية والإنجليزية، باستخدام الترجمة الآلية.سيؤدي ذلك إلى المساهمة في تحسين دعم تكنولوجيا اللغة الحالية لغوية لغة الموارد المنخفضة المالطية، عبر حقول اللغويات الحسابية المتعددة، مثل معالجة الكلام والترجمة الآلية وتحليل النصوص ومصادر متعددة الوسائط.تتمثل الأهداف النهائية في إزالة الحواجز اللغوية، وزيادة إمكانية الوصول، وتعزيز الخدمات عبر الحدود، والأهم من ذلك لتسهيل الحفاظ على اللغة المالطية.
In this paper we introduce a vision towards establishing the Malta National Language Technology Platform; an ongoing effort that aims to provide a basis for enhancing Malta's official languages, namely Maltese and English, using Machine Translation. This will contribute towards the current niche of Language Technology support for the Maltese low-resource language, across multiple computational linguistics fields, such as speech processing, machine translation, text analysis, and multi-modal resources. The end goals are to remove language barriers, increase accessibility, foster cross-border services, and most importantly to facilitate the preservation of the Maltese language.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
وصلت الترجمة غير المزدئة إلى أداء مثير للإعجاب على أزواج اللغة الغنية بالموارد مثل اللغة الإنجليزية الفرنسية والإنجليزية - الألمانية. ومع ذلك، أظهرت الدراسات المبكرة أنه في بيئات أكثر واقعية تنطوي على الموارد المنخفضة، لغات نادرة، تؤدي الترجمة غير ال
على الرغم من أنه تم اقتراح العديد من نماذج الترجمة الآلية التي أدركها العديد من المناظر في إدراج سياقات مشتركة بين العلويين في الترجمة، يمكن تدريب هذه النماذج فقط في المجالات التي توجد فيها مستندات متوازية ذات محاذاة أساسيا.لذلك نقدم طريقة بسيطة لأدا
تبين مقارنة تسلسلات الصيغة في الآلات البشرية والآلة العصبية لمقالات الصحف عالية الجودة أن ترجمات الآلات العصبية تحتوي على تسلسل أقل تردد أقل، ولكن تسلسل صيغة صيغة صينية مرتبطة بشدة (FSS)، والمزيد من FSS عالية التردد.يمكن أن ترتبط هذه الملاحظات بالاخت
في هذا العمل، تم تطوير وتقييم وتقييم أنظمة الترجمة الآلية العصبيةين كجزء من BILIRECTIONAL TAMIL-TELUGU Transmation Language Translation Transke Subtask في WMT21. تم استخدام مجموعة أدوات OpenNMT-PY لإنشاء النماذج النماذج الخاصة بالأنظمة السريعة، والتي
عادة ما يتم تكليف الترجمة الآلية العصبية متعددة الموارد (MNMT) بتحسين أداء الترجمة على أزواج لغة واحدة أو أكثر بمساعدة أزواج لغة الموارد عالية الموارد.في هذه الورقة، نقترح اثنين من المناهج البحث البسيطة القائمة على البحث - طلب بيانات التدريب المتعدد