ما مدى دقة الترجمات المترجمة بالذكاء الاصطناعي؟

التغيير الجذري في سلوك استهلاك الوسائط، إلى جانب القفزات النوعية في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، إلى جعل الترجمات المترجمة بالذكاء الاصطناعي خيارًا شائعًا وفعالًا للفعاليات المباشرة بمختلف أشكالها وأحجامها. قدّمتها Interprefy عام ٢٠٢٢، وهي متوفرة أيضًا على Microsoft Teams، وحتى Zoom: ترجمات متعددة اللغات تُولّد تلقائيًا للاجتماعات المباشرة. تُمكّن هذه التقنية المستخدمين من فهم الكلام ، حتى لو لم يكونوا يعرفون لغة الخطاب.

ولكن ما مدى دقتها؟ لا توجد إجابة بسيطة. تعتمد النتائج بشكل كبير على النهج المختار والمحركات المستخدمة، وتركيبة اللغة المحددة، بالإضافة إلى خصائص الصوت (لهجة المتحدث، جودة الصوت، إلخ). والحقيقة البسيطة هي أنه لا توجد طريقة محددة لقياس دقة الترجمة.

يصف العاملون في مجال الترجمة الجودة بطرق مختلفة. وعند محاولتهم وضع مقياس موضوعي، أقرّ مجموعة من الباحثين بأنهم لم يتفقوا حتى على تعريف "جودة الترجمة".

دعونا نلقي نظرة عن كثب على سبب صعوبة قياس جودة الترجمة وكيف يمكننا الاقتراب من قياس جودة الترجمة الآلية. 

كيفية عمل الترجمة التلقائية في لغات متعددة

الترجمة "التلقائية" و"الآلية" و"المترجمة بالذكاء الاصطناعي" أو "الترجمة متعددة اللغات" هي ترجمات مغلقة توفر للمستخدمين ترجمة فورية إلى جانب الكلام بلغة مختلفة. تُنشأ هذه الترجمات من الصوت المصدر إما باستخدام مزيج من تقنيات التعرف الآلي على الكلام والترجمة الآلية لإنتاج نص مترجم للنص، أو باستخدام حل قائم على الذكاء الاصطناعي يحوّل الصوت من اللغة المصدر مباشرةً إلى نص (أو حتى كلام منطوق) باللغة الهدف.

قياس جودة الترجمة

اللغة معقدة للغاية، ولذلك غالبًا ما تخضع جودة الترجمة للتفسير. قد يفترض البعض أن مشاكل الجودة تحدث عندما يرتكب المترجم أو الآلة خطأً. ومع ذلك، فمن الشائع أن ما يُعتبر مشاكل في جودة الترجمة هو تقييم شخصي.

إطار عمل مقاييس الجودة المتعددة الأبعاد (MQM) ، وهو مشروع يرأسه المفوضية الأوروبية، نهجًا "وظيفيًا" يصنف قضايا الجودة على النحو التالي:

• دقة
• أسلوب
• الطلاقة
• اتفاقيات محلية
• المصطلحات وما إلى ذلك
   

ولهذا السبب، غالبًا ما تزود المنظمات المترجمين بأدلة الأسلوب وقوائم المصطلحات، ومن الأفضل حتى بناء ذاكرة للترجمة، للحصول على الاتساق في أعمال الترجمة التي تتوافق مع احتياجاتهم.

إن قياس جودة الترجمة هو مسألة تقييم مدى فائدة الترجمة، ومدى ملاءمتها للغرض منها. 

جودة الترجمة الآلية للتسميات التوضيحية المباشرة

الترجمة الآلية موجودة منذ أكثر من 60 عامًا، واليوم تتعايش الآلات والبشر معًا. ولكن على مدار العقدين الماضيين، اعتمد مقدمو خدمات اللغات ووكالات الترجمة والمستقلون الترجمة الآلية لتحسين الإنتاجية وخفض التكلفة، بفضل التطور السريع في جودة الترجمة الآلية.

ليست كل محركات الترجمة الآلية متساوية

تتوفر اليوم مجموعة واسعة من محركات ترجمة النصوص، مثل Google Translate وDeepL Translate وMicrosoft Translator، بالإضافة إلى أنواع متعددة من الترجمة الآلية: القائمة على القواعد، والإحصائية، والتكيفية، والعصبية. وقد بدأت معظم الخدمات بالانتقال إلى النوع الأخير، حيث أثبتت الترجمة الآلية العصبية فعاليتها في تحقيق نتائج مرضية للغاية، وسد الفجوة بسرعة بين البشر والآلات في أنواع معينة من النصوص.

تختلف نتائج محركات الترجمة وأنواع الترجمة الآلية المختلفة. قد يُنجز أحد المحركات عملاً استثنائياً لمجموعة لغوية واحدة، ولكنه يُعطي نتائج غير مُجدية لمجموعة أخرى.

متطلبات التحرير في الوقت الفعلي مقابل متطلبات التحرير اللاحق

لأن معظم الترجمات المكتوبة لا تُنجز فورًا، فإنّ مُخرجات الترجمة الآلية للمواقع الإلكترونية أو المستندات تخضع لمراجعة وتحرير لاحق من قِبل مترجمين محترفين قبل النشر. لذا، فإنّ امتلاك أفضل مُحرّك يُوفّر الكثير من الوقت، ولكنه ليس ضروريًا.

ومع ذلك، يتعين تقديم الترجمات المباشرة متعددة اللغات في الوقت الفعلي، دون إمكانية التدخل البشري قبل أن يقرأها المستخدم.

لذلك، من الضروري استخدام أفضل المحركات ومجموعات المحركات أداءً، وأن تكون جودة إدخال الصوت مثالية. على سبيل المثال، إذا كان مكبر الصوت ذو لهجة ثقيلة وميكروفون رديء، فقد تُنتج حتى أفضل الحلول ترجمة متعددة اللغات بجودة أقل من المطلوبة.

نهج Interprefy: حلول المقارنة المعيارية وتحسين الصوت المدخل

بدلاً من استخدام محرك ترجمة آلي واحد، يقوم فريق تسليم الذكاء الاصطناعي في Interprefy بتقييم حلول الترجمة الرائدة بشكل مستمر بالإضافة إلى مجموعات من حلول التعرف على الصوت والترجمة الآلية لمجموعات لغوية محددة.

نتعاون مع مؤسسات بحثية رائدة عالميًا لتطوير وتحسين عملية تقييم أداء آلية ومسجلة الملكية للترجمات المباشرة متعددة اللغات. ألكسندر دافيدوف، رئيس قسم تقديم الذكاء الاصطناعي في Interprefy

"نحن نستخدم مجموعات كبيرة من البيانات الصوتية المتنوعة ونأخذ الناتج من أنظمة الترجمة المختلفة ومجموعات الأنظمة ونقارنه بالترجمات التي أنتجها مترجمون محترفون، ونتحقق من صحتها ونصنفها حسب الدقة"، كما يوضح ألكسندر. 

يوضح الرسم البياني أدناه نتائج المقارنة المعيارية لأربع لغات مُترجمة من لغة المصدر نفسها. وكما ترى، لا يوجد حل واحد يُوفر جودةً مُتسقة لجميع أزواج اللغات الأربعة.

ولكن حتى لو كان لديك الحل الأكثر تطوراً، فإن الجودة قد تعاني أيضاً، إذا كانت جودة المدخلات منخفضة.

جودة الصوت عاملٌ أساسيٌّ لا يؤثر فقط على جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي، بل يؤثر أيضًا على صحة المترجمين وقدرتهم على الأداء، بالإضافة إلى فهم الجمهور وتفاعله. ولذلك، نسعى في Interprefy باستمرار إلى تحسين جودة الصوت من خلال تزويد منظمي الفعاليات والمتحدثين بإرشادات فعّالة ، وتوفير أدواتٍ تُسهّل على المتحدثين اختبار جودة الصوت، بل وتطوير أداةٍ لتحسين الصوت، وهي Interprefy Clarifier.

بالإضافة إلى ذلك، يعمل فريق الخبراء لدينا مع عملائنا لتحسين النظام للحصول على أسماء العلامات التجارية والاختصارات والمزيد بشكل صحيح.

هل تريد أن تقوم بتقييم الجودة بنفسك؟

أرسل لنا رسالة لطلب عرض توضيحي.

يرجى إدخال بريدك الإلكتروني الخاص بالعمل. هذا النموذج لا يقبل عناوين من هذا العنوان.