ترجمه با هوش مصنوعی

ترجمه با Artificial intelligence

هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر جهانی است که ما می‌شناسیم و یکی از حوزه‌هایی که هوش مصنوعی در آن اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند، صنعت خدمات ترجمه است. ابزارها و نرم افزارهای ترجمه با هوش مصنوعی اکنون بیش از هر زمان دیگری اصلاح شده اند و ارتباط موثر افراد و مشاغل را آسان تر می‌کنند. در سال 2022، تخمین زده می‌شود که بخش نرم افزار هوش مصنوعی بیش از 328 میلیارد دلار ارزش داشته باشد. به نظر می رسد ترجمه زبان بخش کلیدی نرم افزار هوش مصنوعی باقی بماند و آینده این صنعت را شکل دهد. ترجمه زبان طبیعی فرآیند تبدیل متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر است. این یک کار چالش برانگیز که مستلزم درک معنا، زمینه و تفاوت‌های ظریف هر دو زبان است. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی و تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی به ترجمه آن کمک کند.

یادگیری ماشینی یا Machine learning را می‌توان برای ترجمه زبان طبیعی با آموزش مدل‌هایی روی مجموعه‌های بزرگ متون موازی، مانند کتاب‌ها، مقاله‌ها یا زیرنویس‌ها به زبان‌های مختلف استفاده کرد. سپس این مدل‌ها می‌توانند از روش‌های آماری یا احتمالی برای استنتاج محتمل‌ترین ترجمه برای یک ورودی داده شده، استفاده کنند. برخی از نمونه‌های الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ترجمه، مدل‌های مبتنی بر کلمه، مبتنی بر عبارت یا مبتنی بر نحو هستند. شبکه‌های عصبی یا  Neural networks را می توان برای ترجمه زبان طبیعی با ایجاد لایه‌هایی از گره‌های به هم پیوسته که اطلاعات را پردازش و انتقال می‌دهند، استفاده کرد. شبکه های عصبی می توانند الگوها و ویژگی های پیچیده را از داده ها بیاموزند و بر اساس ورودی ها خروجی تولید کنند. برخی از نمونه‌های معماری شبکه‌های عصبی برای ترجمه عبارتند از: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، یا مدل‌های ترانسفورماتور.

پردازش زبان طبیعی یا  NLP می‌تواند برای ترجمه با استفاده از قوانین و دانش زبانی برای تجزیه و تحلیل، درک و تولید زبان های مختلف استفاده شود. پردازش زبان طبیعی یا NLP می‌تواند به کارهایی مانند نشانه‌گذاری، واژه‌سازی، برچسب‌گذاری بخشی از گفتار، تجزیه، تحلیل احساسات یا خلاصه‌سازی کمک کند. برخی از نمونه‌های تکنیک‌های NLP برای ترجمه، سیستم‌های مبتنی بر قانون، مبتنی بر مثال یا ترکیبی هستند.