اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدالترجمة بالتعلم العميق
Translation by deep learning
1730
0 68
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
ahmad aldali
اسأل ChatGPT حول البحث
نعرض في هذا العمل جهودنا في بناء نظام ترجمة باستخدام تقنية التعلم العميق ، ونبين الطريقة التي اتبعناها في تطوير النموذج ، وإضاقة طرق تفيد في تحسين دقة الترجمة من اللغة الإنكليزية إلى اللغة العربية.
No English abstract
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
يتناول هذا البحث موضوع الترجمة باستخدام التعلم العميق، حيث يوضح كيفية بناء نظام ترجمة يعتمد على تقنيات التعلم العميق لتحسين دقة الترجمة من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية. يبدأ البحث بمقدمة عن أهمية الترجمة في عصر الإنترنت وانتشار المعلومات، ويشير إلى التحديات التي تواجه الترجمة الآلية خاصة بالنسبة للغة العربية. يتناول البحث أنواع الترجمة الآلية المختلفة مثل الترجمة القاعدية والترجمة الإحصائية والترجمة العصبية، ويشرح كيفية بناء نموذج الترجمة العصبية باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNN) وشبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM). كما يوضح البحث كيفية استخدام تقنية التعرف الضوئي على المحارف (OCR) لاستخراج النصوص من الصور وترجمتها باستخدام النموذج المطور. يتضمن البحث أيضًا شرحًا مفصلًا للبنية العامة للمشروع والخطوات البرمجية المتبعة في بناء النموذج وتقييم النتائج باستخدام معيار BLEU. وأخيرًا، يعرض البحث بعض التجارب العملية لتحسين أداء النموذج ويقترح بعض التقنيات الأخرى التي يمكن استخدامها في الترجمة الآلية.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: على الرغم من الجهود المبذولة في هذا البحث لبناء نظام ترجمة باستخدام التعلم العميق، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، البحث يعتمد على عدد محدود من الجمل في التدريب، مما قد يؤثر على دقة النموذج. كان من الأفضل استخدام مجموعة بيانات أكبر لتحسين الأداء. ثانيًا، البحث يركز بشكل كبير على الترجمة من الإنجليزية إلى العربية، وكان من الممكن توسيع الدراسة لتشمل لغات أخرى لزيادة شمولية النتائج. ثالثًا، على الرغم من استخدام تقنية التعرف الضوئي على المحارف (OCR)، إلا أن البحث لم يتناول بشكل كافٍ التحديات التي قد تواجه هذه التقنية في النصوص المعقدة أو ذات الجودة المنخفضة. وأخيرًا، كان من الممكن تقديم مقارنة أكثر تفصيلاً بين أداء النموذج المطور والنماذج الأخرى المتاحة في السوق مثل Google Translate وBing Translator.
أسئلة حول البحث
-
ما هي التقنيات المستخدمة في بناء نموذج الترجمة العصبية في هذا البحث؟
تم استخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNN) وشبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) وتقنية التعرف الضوئي على المحارف (OCR) لبناء نموذج الترجمة العصبية.
-
ما هو معيار BLEU وكيف يتم استخدامه في تقييم نتائج الترجمة؟
معيار BLEU هو خوارزمية تستخدم لتقييم جودة النص المترجم آليًا من خلال مقارنته مع نصوص مرجعية مترجمة بشكل جيد. يتم حساب متوسط النتائج على مجموعة النصوص لتقدير جودة الترجمة بشكل عام.
-
ما هي التحديات التي تواجه الترجمة الآلية للغة العربية؟
من التحديات التي تواجه الترجمة الآلية للغة العربية هي تعقيد اللغة، وجود العديد من اللهجات، نقص الموارد اللغوية، وصعوبة التعامل مع النصوص ذات الجودة المنخفضة أو المعقدة.
-
كيف يمكن تحسين أداء نموذج الترجمة العصبية المطور في هذا البحث؟
يمكن تحسين أداء النموذج من خلال استخدام مجموعة بيانات أكبر للتدريب، تحسين تقنيات التعرف الضوئي على المحارف، واستخدام تقنيات أخرى مثل الترجمة على مستوى المحارف أو الترجمة الهجينة بين الكلمات والمحارف.
المراجع المستخدمة
MARIANA, N. Neural Machine Translation, Hasso Plattner Institute, 2017.
قيم البحث
اقرأ أيضاً
هذا الكتاب تم وضعه من قبل ثلاثة خبراء في المجال, وهو الكتاب الوحيد الذي يشرح تفاصيل واضحة في هذا الموضوع - ايلون موسك
في هذه الورقة، نصف نظام ملكة جمالنا الذي شارك في مهمة ترجمة WMT21 الأخبار. شاركنا بشكل رئيسي في تقييم اتجاهات الترجمة الثلاثة لمهام الترجمة الإنجليزية واليابانية والإنجليزية. في النظم المقدمة، تعتبر في المقام الأول شبكات أوسع، وشبكات أعمق، والترميز ا
لموضعي النسبي، والشبكات التنافعية الديناميكية من حيث هيكل النماذج، في حين أننا من حيث التدريب، حققنا في تكييف المجال المعزز للتناقض في التعلم، والتدريب والإشراف على الذات، والتحسين طرق التدريب التبديل الموضوعية. وفقا لنتائج التقييم النهائي، يمكن لشبكة أعمق وأوسع وأقوى تحسين أداء الترجمة بشكل عام، ومع ذلك يمكن أن تحسن طريقة توطين نطاق البيانات لدينا الأداء أكثر. بالإضافة إلى ذلك، وجدنا أن التبديل إلى استخدام هدفنا المقترح خلال المرحلة الفائقة باستخدام البيانات الصغيرة المرتبطة بالنطاق نسبيا يمكن أن يحسن بشكل فعال من استقرار تقارب النموذج وتحقيق الأداء الأمثل بشكل أفضل.
يعتبر التعلم العميق القلب النابض للذكاء الصنعي في السنوات الأخيرة، وفي ظل تراوح تطبيقاته بين السيارات ذاتية القيادة وصولًا إلى التحليلات الطبية وغير ذلك، وقدرته على حل المشاكل المعقدة متفوقًا على الإنسان في الكثير من الأحيان، بدا أننا وصلنا للحل النه
ائي لمشاكل الذكاء الصنعي، لكن ظهور الهجمات الخادعة أصبح العائق الأساسي لتوظيف التطبيقات التي تعتمد على التعلم العميق كبديل للإنسان، وأصبح التطبيقات الأخيرة تحت المجهر لدراسة قدرتها على منع هذه الهجمات، نستعرض في هذا البحث تعريف الهجوم الخادع وطرقه بشكل عام، ثم نتطرق إلى تطبيقين محورين يمكن مهاجمتهما من خلاله ونعرض كيف نتصدى لهذه الهجمات، مرورًا بمقارنة النماذج الإحصائية مع الإنسان وكون الهجمات الخادعة جزءًا أساسيًا من الأنظمة التي تعتمد على المعطيات للقيام بمهامها.
نحن نعتبر مهمة ربط حسابات وسائل الاعلام الاجتماعية التي تنتمي إلى المؤلف نفسه في أزياء آلية على أساس المحتوى والبيانات التعريف لتدفقات المستندات المقابلة.نركز على تعلم التضمين الذي يقوم بخرائط عينات ذات حجم متغير من نشاط المستخدم - بدءا من مشاركات وا
حدة بأكمله أشهر من النشاط - إلى مساحة متجهية، حيث عينات من نفس خريطة المؤلف إلى النقاط القريبة.لا يتطلب نهجنا بيانات مشروح من البشر لأغراض تدريبية، مما يتيح لنا الاستفادة من كميات كبيرة من محتوى وسائل التواصل الاجتماعي.تتفوق النموذج المقترح على العديد من خطوط الأساس التنافسية بموجب إطار تقييم رواية على غرار بعد معايير الاعتراف المنشأة في مجالات أخرى.إن طريقتنا تحقق دقة ربط عالية، حتى مع عينات صغيرة من الحسابات غير المرجة في وقت التدريب، شرط أساسي للتطبيقات العملية لإطار الارتباط المقترح.
تم عرض التعلم النشط للحد من متطلبات التوضيحية للعديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك وضع العلامات الدلالية (SRL).تنطوي SRL على وسيطة وسيطة تمتد من أجل المحتمل أن يحتمل أن يتسرب المتعددة في جملة، مما يجعل من الصعب تجميع القرارات العديدة في د
رجة واحدة لتحديد حالات جديدة للتعليق.في هذه الورقة، نطبق طريقتين للحصول على درجات تجميع عبر المسندات المتعددة من أجل اختيار جمل الاستعلام مع طريقتين تقدير اليقين النموذجي: استخدام مخرجات الشبكة العصبية واستخدام التعلم النشط في Bayesian في التسرب عن طريق الخلاف.قارنا هذه الأساليب بثلاثة أسماطية سلبية --- اختيار الجملة العشوائية، تحديد المستندات العشوائية بالكامل، واختيار الجمل مع معظم المتوقع --- وتحليل تأثير هذه الاستراتيجيات لديها على منحنى التعلم فيما يتعلق بتخفيض عدد المشروحالجمل والمسند لتحقيق الأداء العالي.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
