تغيّر تغيّر جذري في سلوك استهلاك الوسائط مصحوبًا بالقفزات الكمية في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي جعلت التسميات التوضيحية المترجمة بالذكاء الاصطناعي خيارًا شائعًا وقويًا للفعاليات الحية بجميع أشكالها وأحجامها. قدمت Interprefy هذه الخدمة في عام 2022، وهي متاحة أيضًا على Microsoft Teams، وحتى Zoom: ترجمات فرعية متعددة اللغات تُنشأ تلقائيًا للاجتماعات الحية. تجعل هذه التقنية من الممكن للمستخدمين الفهم, حتى وإن لم يكونوا يعرفون اللغة التي يُلقى بها الخطاب.
لكن ما مدى دقتها؟ لا توجد إجابة بسيطة. تعتمد النتائج بشكل كبير على النهج المختار والمحركات المستخدمة، وتكوين اللغة المحدد، بالإضافة إلى خصائص الصوت (لهجة المتحدث، جودة الصوت، إلخ). والحقيقة البسيطة هي أنه لا توجد طريقة محددة لقياس دقة الترجمة.
يصف الأشخاص في صناعة الترجمة الجودة بطرق مختلفة. عند محاولة وضع مقياس موضوعي، اعترف مجموعة من الباحثين أنهم لم يتمكنوا حتى من الاتفاق فيما بينهم على كيفية تعريف "جودة الترجمة".
دعونا نلقي نظرة أقرب على سبب صعوبة قياس جودة الترجمة وكيف يمكننا الاقتراب من قياس جودة الترجمة الآلية للتعليقات.
"مترجمة تلقائيًا", "مترجمة آليًا", و"مترجمة بالذكاء الاصطناعي" أو "ترجمات متعددة اللغات" هي تعليقات مغلقة توفر للمستخدمين ترجمات فورية إلى جانب الكلام بلغة مختلفة. يتم إنشاؤها من الصوت المصدر باستخدام إما مزيج من تقنيات التعرف التلقائي على الكلام والترجمة الآلية التي تنتج نصًا مترجمًا للنص، أو حل قائم على الذكاء الاصطناعي يحول الصوت في اللغة المصدر مباشرة إلى نص (أو حتى كلام منطوق) في اللغة الهدف.
اللغة معقدة للغاية وبالتالي فإن جودة الترجمة غالبًا ما تكون خاضعة للتفسير. قد يظن البعض أن مشكلات الجودة تحدث عندما يرتكب المترجم أو الآلة خطأ. ومع ذلك، من الشائع أكثر أن ما يُنظر إليه كمشكلات جودة الترجمة هو تقييم ذاتي.
إطار مقاييس الجودة المتعددة الأبعاد (MQM)، مشروع تقوده المفوضية الأوروبية، يوفر نهجًا "functionalist" يصنّف قضايا الجودة:
لهذا السبب غالبًا ما تُزوّد المؤسسات المترجمين بأدلة الأسلوب والقواميس، ومن المثالي أيضًا بناء ذاكرة ترجمة، لتحقيق الاتساق عبر أعمالهم الترجمية بما يلبي احتياجاتهم.
قياس جودة الترجمة هو مسألة تقييم مدى فائدة الترجمة، ومدى ملاءمتها للغرض المقصود.
توجد الترجمة الآلية منذ أكثر من 60 عامًا، واليوم تتعايش الآلات والبشر. ولكن خلال العقدين الأخيرين، اعتمد مقدمو خدمات اللغة (LSPs) ووكالات الترجمة والمستقلون الترجمة الآلية لتحسين الإنتاجية وتقليل التكلفة، بفضل التطور السريع في جودة الترجمة الآلية.
اليوم هناك العديد من محركات الترجمة النصية المتاحة، مثل جوجل ترجمة، ديب إل ترجمة، أو مايكروسوفت مترجم، بالإضافة إلى عدة أنواع من الترجمة الآلية: القواعدية، الإحصائية، التكيفية، والعصبية. وقد بدأت معظم الخدمات بالتحول إلى الأخيرة، حيث أثبتت الترجمة الآلية العصبية قوتها في إنتاج نتائج مرضية بشكل استثنائي وسد الفجوة بسرعة بين البشر والآلات لبعض أنواع النصوص.
محركات الترجمة المختلفة وأنواع الترجمة الآلية المتنوعة تنتج نتائج مختلفة. قد يحقق محرك واحد أداءً استثنائياً لتوليفة لغوية معينة لكنه ينتج نتائج غير مفيدة للآخرين.
لأن معظم الترجمات المكتوبة لا' تحتاج إلى أن تُستكمل فورًا، يتم مراجعة مخرجات الترجمة الآلية للمواقع أو المستندات وتحريرها لاحقًا من قبل مترجمين محترفين قبل النشر. لذلك فإن امتلاك أفضل محرك يُعد موفرًا للوقت الحقيقي، لكنه ليس ضروريًا.
يجب تقديم الترجمات الحية متعددة اللغات في الوقت الفعلي، دون إمكانية التدخل البشري قبل قراءة المستخدم لها.
لذلك إن'ه من الضروري أن تُستخدم المحركات ذات الأداء الأفضل وتوليفات المحركات، وأن تكون جودة إدخال الصوت مثالية. على سبيل المثال، إذا كان المتحدث يمتلك لهجة قوية ويستخدم ميكروفونًا سيئًا، قد تُنتج حتى أفضل الحلول ترجمات فرعية متعددة اللغات أقل من المثالية.
بدلاً من استخدام محرك ترجمة آلية واحد، يقوم فريق توصيل الذكاء الاصطناعي في Interprefy's بإجراء مقارنات مستمرة لأفضل حلول الترجمة بالإضافة إلى تركيبات التعرف على الصوت وحلول الترجمة الآلية لتوليفات لغوية محددة.
نتعاون مع مؤسسات بحثية رائدة عالميًا لتطوير وتحسين عملية قياس معيارية مملوكة وآلية للترجمات الحية المتعددة اللغات. ألكسندر دافيدوف، رئيس قسم توصيل الذكاء الاصطناعي في Interprefy
"نستخدم مجموعات كبيرة من البيانات الصوتية المتنوعة ونأخذ المخرجات من أنظمة ترجمة مختلفة وتوليفات الأنظمة ونقارنها مع الترجمات التي ينتجها مترجمون محترفون، نتحقق من صحتها ونرتبها حسب الدقة", يوضح ألكسندر.
يوضح المخطط أدناه نتائج القياس لأربع لغات مترجمة من نفس اللغة المصدر. كما ترى، لا حل واحد يوفر جودة متسقة لجميع أزواج اللغات الأربعة.
ولكن حتى إذا كان لديك أكثر الحلول تطورًا، قد لا تزال الجودة تعاني إذا كانت جودة الإدخال منخفضة.
جودة الصوت هي عامل أساسي يؤثر ليس فقط على جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي بل أيضًا على صحة المترجمين وقدرتهم على الأداء، وكذلك على فهم الجمهور ومشاركته. لهذا السبب في Interprefy نسعى باستمرار لتحسين جودة الصوت من خلال تزويد منظمي الفعاليات والمتحدثين بـ إرشادات مفيدة، وتوفير أدوات للمتحدثين لاختبار جودة صوتهم، وحتى تطوير أداة تحسين الصوت، Interprefy Clarifier.
بالإضافة إلى ذلك، يعمل فريقنا الخبير مع عملائنا على تحسين النظام لضمان صحة أسماء العلامات التجارية والاختصارات وغيرها.