خلاصه کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی

کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی نوشته دکتر طیبه موسوی میانگاه مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته در حوزه ترجمه خودکار را در هفت فصل بررسی می‌کند. این اثر به‌عنوان منبع درسی برای دانشجویان رشته‌های مترجمی زبان زبان‌شناسی رایانه‌ای و هوش مصنوعی توصیه می‌شود.

خلاصه فصل 1 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی : مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی

فصل مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی به معرفی این حوزه و تاریخچه آن می‌پردازد. ترجمه ماشینی به فرایند استفاده از نرم‌افزارها و سیستم‌های کامپیوتری برای ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر اطلاق می‌شود. این فصل ابتدا بر جنبه‌های مختلف ترجمه ماشینی از جمله تفاوت‌ها و شباهت‌های آن با ترجمه انسانی تأکید دارد. همچنین تاریخچه‌ای از پیشرفت‌های مهم در این زمینه از جمله اولین تلاش‌ها برای خودکارسازی ترجمه ارائه می‌دهد. ترجمه ماشینی ابتدا با استفاده از قواعد زبانی آغاز شد و به مرور با به کارگیری الگوریتم‌های پیچیده‌تر و استفاده از داده‌های آماری پیشرفت کرد. در این فصل همچنین تأکید می‌شود که ترجمه ماشینی در ابتدا با محدودیت‌هایی روبرو بود که این مشکلات به تدریج با پیشرفت در الگوریتم‌ها و توان محاسباتی سیستم‌ها کاهش یافت. در نهایت این فصل به معرفی روندهای فعلی در این حوزه از جمله استفاده از مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پرداخته و به چالش‌های باقی‌مانده در ترجمه ماشینی اشاره می‌کند.

محتوای تکمیلی: علاوه بر موارد فوق فصل اول می‌تواند به بررسی انگیزه‌های اصلی توسعه ترجمه ماشینی بپردازد از جمله افزایش سرعت و کاهش هزینه ترجمه تسهیل ارتباطات بین‌المللی و دسترسی به اطلاعات به زبان‌های مختلف. همچنین می‌توان به انواع مختلف ترجمه ماشینی (مانند ترجمه ماشینی آماری مبتنی بر قواعد و عصبی) و کاربردهای گوناگون آن در صنایع مختلف (مانند صنعت ترجمه رسانه‌ها تجارت الکترونیک و خدمات مشتریان) اشاره کرد. در نهایت بررسی چالش‌های اخلاقی و اجتماعی مرتبط با ترجمه ماشینی (مانند حفظ حریم خصوصی تعصبات الگوریتمی و تأثیر بر اشتغال مترجمان انسانی) می‌تواند به غنای این فصل بیفزاید.

نکات کلیدی فصل 1 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی:

• تعریف ترجمه ماشینی
• تفاوت‌ها و شباهت‌های ترجمه ماشینی و ترجمه انسانی
• تاریخچه ترجمه ماشینی
• روندهای فعلی و چالش‌های پیش رو
• انگیزه‌های توسعه ترجمه ماشینی
• انواع ترجمه ماشینی و کاربردهای آن
• چالش‌های اخلاقی و اجتماعی ترجمه ماشینی

خلاصه فصل 2 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی : جنبه‌های زبانی و رایانه‌ای در ترجمه ماشینی

فصل جنبه‌های زبانی و رایانه‌ای در ترجمه ماشینی به بررسی ابعاد زبانی و فنی این حوزه می‌پردازد. در ابتدا بخش‌های مختلف زبان‌شناسی که برای ترجمه ماشینی ضروری هستند مورد بحث قرار می‌گیرند. این بخش‌ها شامل دستور زبان معناشناسی صرف و نحو و ساختارهای زبان‌شناختی می‌باشند که در فرآیند ترجمه باید به دقت مدل‌سازی شوند. سپس به پیچیدگی‌های زبانی موجود در ترجمه متون و چالش‌هایی که در تحلیل و پردازش زبان طبیعی وجود دارد پرداخته می‌شود. برای مثال تفاوت‌های معنایی و نحوی بین زبان‌ها و مشکلاتی مانند ابهام معنایی و تغییرات ساختاری در جملات در سیستم‌های ترجمه ماشینی به چالش‌های مهمی تبدیل می‌شوند. در بخش رایانه‌ای به نیازمندی‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری ترجمه ماشینی پرداخته می‌شود. این قسمت شامل الگوریتم‌های اصلی ساختارهای داده و مدل‌های آماری است که برای پردازش و تحلیل داده‌های زبانی به‌کار می‌روند. همچنین به فناوری‌هایی همچون یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی که به بهبود کیفیت ترجمه کمک می‌کنند اشاره می‌شود. فصل با بررسی روش‌های مختلف در پردازش زبان طبیعی و چالش‌های رایانه‌ای مانند سرعت پردازش و دقت مدل‌ها به پایان می‌رسد.

محتوای تکمیلی: در این فصل می‌توان به نقش داده‌های بزرگ (Big Data) در آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی اشاره کرد. دسترسی به حجم عظیمی از متون دوزبانه (متون ترجمه شده) به سیستم‌های ترجمه ماشینی امکان می‌دهد تا الگوهای زبانی را به طور خودکار یاد بگیرند و کیفیت ترجمه‌های خود را بهبود بخشند. همچنین بررسی تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (مانند تجزیه نحوی برچسب‌گذاری اجزای گفتار تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده و استخراج روابط) می‌تواند به درک بهتر نقش زبان‌شناسی در ترجمه ماشینی کمک کند. علاوه بر این معرفی ابزارها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری متن‌باز (مانند NLTK SpaCy و TensorFlow) که برای توسعه سیستم‌های ترجمه ماشینی استفاده می‌شوند می‌تواند برای دانشجویان و محققان این حوزه مفید باشد.

نکات کلیدی فصل 2 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی:

• جنبه‌های زبانی ترجمه ماشینی (دستور زبان معناشناسی صرف و نحو)
• پیچیدگی‌های زبانی و چالش‌های پردازش زبان طبیعی
• نیازمندی‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
• الگوریتم‌ها ساختارهای داده و مدل‌های آماری
• نقش یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• روش‌های مختلف در پردازش زبان طبیعی
• نقش داده‌های بزرگ در آموزش مدل‌ها
• تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی
• ابزارها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری متن‌باز

خلاصه فصل 3 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی : مسائل اختصاصی در ترجمه ماشینی

فصل مسائل اختصاصی در ترجمه ماشینی به بررسی چالش‌های خاصی می‌پردازد که در هنگام استفاده از سیستم‌های ترجمه ماشینی با آن‌ها مواجه می‌شویم. در ابتدا این فصل به مشکلات زبان‌شناختی و نحوی اشاره دارد که به‌طور ویژه در زبان‌های مختلف بروز می‌کنند. یکی از این مشکلات ابهام معنایی در زبان‌ها است که می‌تواند به اشتباهات در ترجمه منجر شود. برای مثال واژه‌هایی که معانی مختلف دارند می‌توانند در متن‌های مختلف معانی مختلفی پیدا کنند. همچنین تفاوت‌های گرامری و ساختاری میان زبان‌ها که نیاز به تبدیل دقیق دارند از دیگر مسائل پیچیده محسوب می‌شود. در ادامه فصل به چالش‌های فرهنگی و اجتماعی در ترجمه ماشینی پرداخته و توضیح می‌دهد که برخی اصطلاحات عبارات یا مفاهیم که در یک فرهنگ قابل فهم هستند در فرهنگ دیگر ممکن است مفهوم متفاوتی داشته باشند یا غیرقابل ترجمه باشند. از دیگر مسائل مطرح‌شده در این فصل مشکلات در ترجمه تخصصی متون علمی فنی و حقوقی است که نیاز به دقت و تخصص بالا دارد. در نهایت این فصل به مسأله عدم توانایی سیستم‌های ترجمه ماشینی در درک و انتقال احساسات لحن و سبک نگارش در متن می‌پردازد که این ضعف می‌تواند کیفیت ترجمه‌ها را تحت تأثیر قرار دهد.

محتوای تکمیلی:

علاوه بر موارد ذکر شده در این فصل می‌توان به مشکلات مربوط به ترجمه متون عامیانه و محاوره‌ای اشاره کرد. اصطلاحات و عباراتی که در زبان عامیانه استفاده می‌شوند اغلب معادل دقیقی در زبان‌های دیگر ندارند و ترجمه آن‌ها می‌تواند بسیار دشوار باشد. همچنین بررسی چالش‌های ترجمه متون چندزبانه (متونی که از چند زبان مختلف در آن‌ها استفاده شده است) می‌تواند به درک بهتر پیچیدگی‌های این حوزه کمک کند. علاوه بر این بحث در مورد راهکارهای مقابله با این چالش‌ها (مانند استفاده از دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های داده تخصصی آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی با استفاده از داده‌های خاص دامنه و استفاده از روش‌های ترجمه بین‌زبانه) می‌تواند برای دانشجویان و محققان این حوزه مفید باشد.

نکات کلیدی فصل 3 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی:

• مشکلات زبان‌شناختی و نحوی
• ابهام معنایی
• تفاوت‌های گرامری و ساختاری بین زبان‌ها
• چالش‌های فرهنگی و اجتماعی
• مشکلات در ترجمه متون تخصصی
• عدم توانایی در درک و انتقال احساسات لحن و سبک نگارش
• مشکلات ترجمه متون عامیانه و محاوره‌ای
• چالش‌های ترجمه متون چندزبانه
• راهکارهای مقابله با چالش‌ها

خلاصه فصل 4 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی : انواع سیستم‌های ترجمه ماشینی

فصل انواع سیستم‌های ترجمه ماشینی به معرفی و بررسی روش‌ها و سیستم‌های مختلف مورد استفاده در ترجمه ماشینی می‌پردازد. در ابتدا این فصل سیستم‌های مبتنی بر قواعد (Rule-based Systems) را توضیح می‌دهد که در آن‌ها ترجمه به وسیله مجموعه‌ای از قواعد دستوری و معنایی صورت می‌گیرد. این سیستم‌ها معمولاً به دقت بالایی نیاز دارند زیرا باید تمامی جنبه‌های دستوری و معنایی هر زبان را به‌طور دقیق مدل‌سازی کنند. سپس به سیستم‌های مبتنی بر آمار (Statistical Machine Translation) اشاره می‌شود که از داده‌های آماری و الگوریتم‌های پیچیده برای انجام ترجمه استفاده می‌کنند. این روش‌ها بر اساس تحلیل داده‌های متنی و شبیه‌سازی الگوریتم‌های احتمالاتی به ترجمه می‌پردازند. فصل بعد به سیستم‌های مبتنی بر ترجمه عصبی (Neural Machine Translation) می‌پردازد که از شبکه‌های عصبی عمیق برای مدل‌سازی و انجام ترجمه استفاده می‌کنند. این روش‌ها به دلیل توانایی در پردازش روابط پیچیده معنایی و ساختاری میان زبان‌ها در سال‌های اخیر مورد توجه ویژه قرار گرفته‌اند. در نهایت سیستم‌های ترجمه ترکیبی (Hybrid Systems) معرفی می‌شوند که از ترکیب روش‌های مختلف از جمله قواعد آمار و شبکه‌های عصبی برای بهبود دقت و کیفیت ترجمه استفاده می‌کنند.

محتوای تکمیلی:

در این فصل می‌توان به مقایسه دقیق‌تر مزایا و معایب هر یک از این سیستم‌ها پرداخت. برای مثال سیستم‌های مبتنی بر قواعد در ترجمه متون تخصصی و دارای ساختار مشخص عملکرد خوبی دارند اما در ترجمه متون عامیانه و محاوره‌ای با مشکل مواجه می‌شوند. سیستم‌های مبتنی بر آمار به داده‌های زیادی نیاز دارند و ممکن است در ترجمه جملات غیرمعمول عملکرد ضعیفی داشته باشند. سیستم‌های مبتنی بر ترجمه عصبی در پردازش روابط پیچیده زبانی عملکرد بسیار خوبی دارند اما به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارند. همچنین بررسی معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی مورد استفاده در ترجمه ماشینی (مانند شبکه‌های بازگشتی شبکه‌های کانولوشن و شبکه‌های ترانسفورمر) می‌تواند به درک بهتر عملکرد این سیستم‌ها کمک کند. علاوه بر این معرفی ابزارها و چارچوب‌های نرم‌افزاری (مانند Moses OpenNMT و Marian) که برای توسعه سیستم‌های ترجمه ماشینی مختلف استفاده می‌شوند می‌تواند برای دانشجویان و محققان این حوزه مفید باشد.

نکات کلیدی فصل 4 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی:

• سیستم‌های مبتنی بر قواعد (Rule-based Systems)
• سیستم‌های مبتنی بر آمار (Statistical Machine Translation)
• سیستم‌های مبتنی بر ترجمه عصبی (Neural Machine Translation)
• سیستم‌های ترجمه ترکیبی (Hybrid Systems)
• مقایسه مزایا و معایب هر سیستم
• معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی
• ابزارها و چارچوب‌های نرم‌افزاری

خلاصه فصل 5 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی : مقایسه ترجمه ماشینی و ترجمه انسانی

فصل مقایسه ترجمه ماشینی و ترجمه انسانی به تحلیل تفاوت‌ها و شباهت‌های این دو روش ترجمه می‌پردازد. در ابتدا تفاوت‌های اساسی میان ترجمه ماشینی و ترجمه انسانی از نظر دقت سرعت و پیچیدگی بررسی می‌شود. ترجمه انسانی به دلیل درک عمیق از معانی فرهنگ و زمینه‌های اجتماعی توانایی انجام ترجمه‌های دقیق‌تر و پیچیده‌تر را دارد. در مقابل ترجمه ماشینی به دلیل استفاده از الگوریتم‌های ریاضی و آماری قادر به انجام ترجمه‌ها با سرعت بالاتر است اما همچنان در تطابق با مفاهیم عمیق و فرهنگی دچار محدودیت‌هایی است. سپس فصل به تحلیل مزایای هر کدام از این روش‌ها پرداخته و توضیح می‌دهد که ترجمه ماشینی در کارهای با حجم بالا و نیاز به سرعت مفید است در حالی که ترجمه انسانی برای متون تخصصی و با نیاز به دقت بالا مناسب‌تر است. همچنین چالش‌های موجود در هر دو روش مورد بررسی قرار می‌گیرد مانند توانایی سیستم‌های ترجمه ماشینی در شبیه‌سازی احساسات و سبک نوشتاری که این موضوعات در ترجمه انسانی به راحتی انجام می‌شود. در نهایت فصل به ضرورت ترکیب این دو روش در شرایط خاص اشاره می‌کند که می‌تواند کیفیت ترجمه‌ها را بهبود بخشد.

محتوای تکمیلی:

در این فصل می‌توان به بررسی نقش مترجمان انسانی در عصر ترجمه ماشینی پرداخت. با پیشرفت سیستم‌های ترجمه ماشینی نقش مترجمان انسانی تغییر کرده است. امروزه مترجمان انسانی بیشتر به عنوان ویراستار و بازبین ترجمه‌های ماشینی عمل می‌کنند. آن‌ها وظیفه دارند ترجمه‌های ماشینی را بررسی کرده و اشتباهات آن‌ها را تصحیح کنند. همچنین آن‌ها می‌توانند در آموزش و بهبود مدل‌های ترجمه ماشینی نقش مهمی ایفا کنند. علاوه بر این بحث در مورد آینده ترجمه و همکاری انسان و ماشین می‌تواند به درک بهتر این موضوع کمک کند.

نکات کلیدی فصل 5 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی:

• تفاوت‌های اساسی ترجمه ماشینی و ترجمه انسانی (دقت سرعت پیچیدگی)
• مزایای هر روش
• چالش‌های هر روش
• ضرورت ترکیب دو روش
• نقش مترجمان انسانی در عصر ترجمه ماشینی
• آینده ترجمه و همکاری انسان و ماشین

خلاصه فصل 6 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی : ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی

فصل ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی به معرفی و تحلیل روش‌های مختلف ارزیابی کیفیت ترجمه‌های انجام شده توسط سیستم‌های ماشینی می‌پردازد. در ابتدا این فصل به ضرورت ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی و اهمیت آن در بهبود عملکرد این سیستم‌ها اشاره می‌کند. ارزیابی سیستم‌ها می‌تواند بر اساس معیارهای مختلفی انجام شود که شامل دقت ترجمه روانی متن صحت معنایی و تطابق با زبان مقصد است. سپس انواع روش‌های ارزیابی از جمله ارزیابی خودکار و ارزیابی انسانی معرفی می‌شود. ارزیابی خودکار معمولاً شامل معیارهایی همچون BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) است که برای سنجش هم‌ترازی ترجمه ماشینی با ترجمه مرجع استفاده می‌شود. ارزیابی انسانی به ارزیابی مستقیم توسط مترجمان یا متخصصان زبان‌شناسی پرداخته و معمولاً دقت بیشتری را ارائه می‌دهد. فصل همچنین به مشکلات و چالش‌های موجود در ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی می‌پردازد از جمله دشواری‌های مقایسه ترجمه‌های ماشینی با ترجمه‌های انسانی و مشکلاتی که در هنگام ارزیابی ترجمه‌های تخصصی و پیچیده بوجود می‌آید. در نهایت این فصل بر اهمیت ارزیابی جامع و ترکیبی از روش‌های مختلف تأکید می‌کند تا سیستم‌های ترجمه ماشینی بتوانند بهبود یابند و نتایج با کیفیت‌تری ارائه دهند.

محتوای تکمیلی:

در این فصل می‌توان به معرفی معیارهای ارزیابی خودکار دیگر (مانند METEOR TER و ChrF) پرداخت و مزایا و معایب هر یک از این معیارها را بررسی کرد. همچنین بحث در مورد روش‌های ارزیابی انسانی مختلف (مانند رتبه‌بندی امتیازدهی و ارزیابی خطاهای زبانی) می‌تواند به درک بهتر این موضوع کمک کند. علاوه بر این معرفی ابزارها و پلتفرم‌های ارزیابی ترجمه ماشینی (مانند Appraise و Amazon Mechanical Turk) می‌تواند برای دانشجویان و محققان این حوزه مفید باشد.

نکات کلیدی فصل 6 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی:

• ضرورت ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی
• معیارهای ارزیابی (دقت روانی صحت معنایی تطابق با زبان مقصد)
• انواع روش‌های ارزیابی (خودکار و انسانی)
• معیار BLEU
• مشکلات و چالش‌های ارزیابی
• اهمیت ارزیابی جامع و ترکیبی
• معیارهای ارزیابی خودکار دیگر (METEOR TER و ChrF)
• روش‌های ارزیابی انسانی
• ابزارها و پلتفرم‌های ارزیابی ترجمه ماشینی

خلاصه فصل 7 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی : بررسی نمونه‌های عملی از سیستم‌های ترجمه ماشینی

فصل بررسی نمونه‌های عملی از سیستم‌های ترجمه ماشینی به تحلیل کاربردهای واقعی و نمونه‌های عملی از سیستم‌های ترجمه ماشینی در دنیای واقعی می‌پردازد. در ابتدا این فصل به معرفی چندین سیستم ترجمه ماشینی محبوب و موفق در بازار جهانی می‌پردازد از جمله سیستم‌هایی مانند Google Translate و Microsoft Translator. این سیستم‌ها به‌طور گسترده‌ای در ترجمه متون مختلف از جمله متون عمومی تخصصی و حتی ترجمه‌های بین‌المللی کاربرد دارند. سپس فصل به بررسی ویژگی‌ها و قابلیت‌های این سیستم‌ها از جمله دقت سرعت و توانایی ترجمه متون پیچیده می‌پردازد. یکی از جنبه‌های مهم مورد بررسی توانایی این سیستم‌ها در پردازش زبان‌های مختلف و چالش‌های خاص هر زبان است. همچنین نحوه بهبود این سیستم‌ها از طریق استفاده از داده‌های کاربران و الگوریتم‌های یادگیری ماشین توضیح داده می‌شود. در ادامه به بررسی برخی از چالش‌ها و محدودیت‌های موجود در استفاده از این سیستم‌ها پرداخته می‌شود مانند مشکلات مربوط به ترجمه اصطلاحات تخصصی زبان‌های پیچیده و تفاوت‌های فرهنگی. در نهایت فصل به نتایج و کارایی سیستم‌های ترجمه ماشینی در دنیای واقعی می‌پردازد و بر لزوم توسعه و بهبود این سیستم‌ها برای رسیدن به دقت بالاتر و قابلیت‌های بیشتر تأکید می‌کند.

محتوای تکمیلی:

در این فصل می‌توان به معرفی سیستم‌های ترجمه ماشینی تخصصی (مانند سیستم‌های ترجمه ماشینی پزشکی حقوقی و فنی) پرداخت و ویژگی‌ها و قابلیت‌های خاص این سیستم‌ها را بررسی کرد. همچنین بحث در مورد کاربردهای ترجمه ماشینی در صنایع مختلف (مانند صنعت گردشگری صنعت آموزش و صنعت بازی) می‌تواند به درک بهتر این موضوع کمک کند. علاوه بر این معرفی پروژه‌های تحقیقاتی در زمینه ترجمه ماشینی می‌تواند برای دانشجویان و محققان این حوزه مفید باشد.

نکات کلیدی فصل 7 کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی:

• معرفی سیستم‌های ترجمه ماشینی محبوب (Google Translate و Microsoft Translator)
• ویژگی‌ها و قابلیت‌های سیستم‌ها (دقت سرعت توانایی ترجمه متون پیچیده پردازش زبان‌های مختلف)
• نحوه بهبود سیستم‌ها (استفاده از داده‌های کاربران و الگوریتم‌های یادگیری ماشین)
• چالش‌ها و محدودیت‌های سیستم‌ها (ترجمه اصطلاحات تخصصی زبان‌های پیچیده تفاوت‌های فرهنگی)
• نتایج و کارایی سیستم‌ها در دنیای واقعی
• سیستم‌های ترجمه ماشینی تخصصی
• کاربردهای ترجمه ماشینی در صنایع مختلف
• پروژه‌های تحقیقاتی در زمینه ترجمه ماشینی

درباره نویسنده کتاب درآمدی بر ترجمه ماشینی:طیبه موسوی میانگاه

طیبه موسوی میانگاه نویسنده و پژوهشگر ایرانی است که در حوزه‌های مترجمی زبان زبان‌شناسی رایانه‌ای و هوش مصنوعی فعالیت دارد. کتاب «درآمدی بر ترجمه ماشینی» که در سال ۱۳۸۶ منتشر شد نخستین اثر تخصصی در زمینه ترجمه ماشینی در ایران محسوب می‌شود. این اثر با هدف معرفی مفاهیم پایه‌ای و مسائل تخصصی این حوزه به علاقه‌مندان رشته‌های زبان و کامپیوتر تدوین شده است. موسوی میانگاه در این کتاب به بررسی تاریخچه جنبه‌های زبانی و رایانه‌ای انواع سیستم‌های ترجمه ماشینی و ارزیابی آن‌ها پرداخته است.

کتاب های مرتبط با درآمدی بر ترجمه ماشینی

• Machine Translation (MIT Press Essential Knowledge series): این کتاب مروری غیر فنی و مختصر بر توسعه ترجمه ماشینی ارائه می‌دهد شامل رویکردهای مختلف مسائل ارزیابی و بازیگران اصلی در صنعت.
• Statistical Machine Translation: کتابی جامع در زمینه ترجمه ماشینی آماری ارائه‌دهنده ایده‌های مهم برای درک یا ایجاد سیستم‌های ترجمه ماشینی پیشرفته.
• Neural Machine Translation: این کتاب به معرفی چالش‌های ترجمه ماشینی و ارزیابی آن می‌پردازد و سپس روش‌های اصلی یادگیری عمیق مورد استفاده در برنامه‌های کاربردی زبان طبیعی را توسعه می‌دهد.
• Machine Translation: An Introductory Guide: این کتاب به بررسی جنبه‌های مختلف ترجمه ماشینی می‌پردازد از جمله استفاده از سیستم‌های ترجمه ماشینی مدرن نحوه انجام آن ارزیابی سیستم‌ها و پیش‌بینی تحولات آینده.
• Machine Translation: A View from the Lexicon: این کتاب رویکردی به ترجمه ماشینی بین‌زبانی ارائه می‌دهد که به جای ترجمه مستقیم متن از یک زبان به زبان دیگر از یک فرم میانه استفاده می‌کند.
• Machine Translation: Its Scope and Limits: این کتاب به بررسی محدوده و محدودیت‌های ترجمه ماشینی می‌پردازد و دیدگاه‌های مختلف در این زمینه را ارائه می‌دهد.
• Foundations of Machine Translation: Linguistics: این مقاله به بررسی مبانی زبان‌شناسی در ترجمه ماشینی می‌پردازد و دیدگاه‌های مختلف در این زمینه را ارائه می‌دهد.
• Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A Tutorial: این مقاله آموزشی به معرفی مجموعه‌ای از تکنیک‌های جدید و قدرتمند در ترجمه ماشینی عصبی یا مدل‌های توالی به توالی می‌پردازد.
• The Reality of Multi-Lingual Machine Translation: این کتاب به بررسی مزایا و معایب استفاده از بیش از دو زبان در سیستم‌های ترجمه ماشینی می‌پردازد.
• Machine Translation: Past, Present, Future: این کتاب تاریخچه‌ای از ترجمه ماشینی ارائه می‌دهد و به بررسی پیشرفت‌ها و چالش‌های این حوزه می‌پردازد.