قدم باحثون نظامَ ترجمةٍ آلية يُنتِج الترجمات بلغاتٍ متعددة من أجل محاضرات جامعية مؤرشفة؛ ففي حين تزيد بلدانٌ مثل الصين واليابان من قبولها الطلاب الدوليين، فإنه من الممكن لهذا البرنامج أن يُسهل متطلبات اللغة ويسمح للطلاب بالدراسة بلغتهم الأم.

أحدثَ التقدم في تكنولوجيا التواصل أثرًا كبيرًا في جميع أنواع الصناعات، ويستحوذ قطاع التعليم على أكبر الأثر؛ إذ يستطيع الآن أي شخص في أي مكان من العالم أن يستمع مباشرة إلى خطبة الفائزين بجائزة نوبل، أو يحصل على قبولٍ من إحدى الجامعات المرموقة باتصالٍ بالإنترنت لا أكثر، ولكن قد تضيع المعلومات التي يُشاهدها ويستمع إليها الجمهور عبر الإنترنت إذا لم يفهموا لغة المُحاضر. ومن أجل حل هذه المشكلة، قدَّم باحثو معهد (نارا) للعلوم والتكنولوجيا (NAIST) في اليابان حلًّا بالتعلم الآلي الجديد، وذلك في الاجتماع 240 لمجموعة الإنترنت الخاصة بمعالجة اللغات الطبيعية التابعة لجمعية معالجة المعلومات في اليابان (IPSJ SIG-NL).

سهَّلت أنظمة الترجمة الآلية على الناس السؤال عن الاتجاهات إلى فندقهم مثلًا مُستخدمين لغةً لم يسمعوها أو يروها من قبل، ويمكن لهذه الأنظمة أحيانًا أن ترتكب أخطاءً بسيطة ولكنها تحقق بالإجمال تواصلًا مفهومًا، على الأقل في المحادثات القصيرة التي عادةً ما تكون مؤلفة من جملة أو جملتين فقط، ولكن قد يختلف الأمر في حالة عرضٍ تقديمي ربما يستغرق أكثر من ساعة مثل محاضرة أكاديمية؛ إذ تَضعف قدرة هذه الأنظمة على الترجمة.

ويشرح البروفيسور (ساتوتشي ناكامورا) الذي أشرف على الدراسة قائلًا: "20% من طلاب معهد (نارا) هم من الأجانب، ففي حين يزداد عدد الصفوف التي تُدرَّس باللغة الإنكليزية، تبقى الخيارات المُتاحة لهؤلاء الطلبة محدودة تبعًا لإتقانهم اللغة اليابانية".

وحصلت مجموعة بحث البروفسور (ناكامورا) على 46,5 ساعة من فيديوهات محاضرات مؤرشفة من المعهد بالإضافة إلى نُسَخِها وترجماتها بالإنكليزية، وطورت نظامًا مرتكزًا إلى التعلم العميق (deep learning) لتحويل كلام المحاضَرة اليابانية إلى نص وترجمته إلى الإنكليزية. وفي أثناء مشاهدة مقاطع الفيديو، سيرى المشاهدون ترجماتٍ أسفل الشاشة باللغتين اليابانية والإنكليزية تتطابق مع خطاب المُحاضر، وقد يتوقع البعض أن المُخرجات المثالية ستكون ترجمات متزامنة ويمكن إنجازها مع العروض التقديمية المذاعة مباشرة، ولكن الترجمات المُباشرة تحدُّ من وقت المعالجة ومن ثمَّ تؤثر سلبيًّا في الدقة، ويقول (ناكامورا): "كوننا نضع مقاطع الفيديو مع ترجماتها المكتوبة في سجلات الأرشيف، فقد وجدنا ترجمات أفضل عن طريق إنشاء ترجمات مكتوبة أسفل الشاشة في وقت معالجة أطول."

وتألفت المشاهد المصورة المؤرشفة المستخدَمة من أجل التقييم من محاضراتٍ من الروبوتات، ومعالجة الكلام، وهندسة البرمجيات. ومن المثير للاهتمام أنَّ معدل الخطأ في التعرف إلى الكلام يرتبط بضعف الطلاقة في خطاب المُحاضرين، وكان هناك عاملٌ أخر مؤثر في معدلات الخطأ وهو طول فترة التحدث دون توقف، ثم إن مخزون النصوص المستخدم من أجل التدريب كان لا يزال غير كافٍ ويجب تطويره أكثر لإجراء مزيدٍ من التحسينات.

وأخيرًا يؤكد (ناكامورا) أن اليابان تريد زيادة عدد طلابها الدوليين، ولدى معهد (نارا) فرصةٌ كبيرة ليكون الرائد في هذا المسعى؛ إذ لن يؤدي هذا المشروع إلى تحسين الترجمة الآلية فحسب، بل سيجلب أيضًا عقولًا لامعة إلى البلاد.

 
 المصادر:
هنا