تحديات الترجمة الآلية للتعابير المتضمنة أسماء علم جغرافية: بين الدقة والسياق
DOI:
https://doi.org/10.35516/Hum.2026.10995الكلمات المفتاحية:
الترجمة الآلية، أسماء العلم الجغرافية، الترجمة الآليّة للعبارات الجغرافيّة ، التواصل بين الثقافات، التحديات اللغوية، الدلالات الثقافية، دقة الترجمة.الملخص
الأهداف: يهدف هذا البحث إلى تقييم حدود وقوة الترجمة الآلية عند التعامل مع التعابير المرتبطة بأسماء العلم الجغرافية، مع التركيز على كيفية تأثير الشحنات الثقافية لهذه الأسماء على دقة الترجمة.
المنهجية: قمنا بجمع عينة من التعابير الاصطلاحية المرتبطة بأسماء أماكن من مواقع إلكترونية، وقواميس مرجعية، مثل: Le Figaro Expressions وL'Internaute Expressions وExpressio وLe Robert d’expressions وLarousse des expressions. تم تمرير هذه العينات عبر أداة الترجمة الآلية Google Translate ، مع دراسة الترجمات في سياقها وخارج سياقها. ثم تم تحليل النتائج ترجمتياً من منظور نقدي لتحديد نقاط القوة، ومواطن الضعف.
النتائج: كشفت الدراسة أن الترجمة الآلية تواجه صعوبات ملحوظة عند التعامل مع تعابير ذات الشحنات الثقافية، لا سيما في حالة غياب السياق. ومع ذلك، بينت الدراسة بعض النتائج الإيجابية عند توفير السياق، حيث تمكن التطبيق من تقديم ترجمة دقيقة للتعابير.
الاستنتاجات: على الرغم من التطور الملحوظ للترجمة الآلية، يبقى التعامل مع التعابير الثقافية، ولا سيما التعابير المرتبطة بأسماء العلم الجغرافية، بحاجة إلى تجويد. توصي الدراسة بضرورة مراجعة الترجمات الآلية بواسطة مختصين والاستعانة بالمراجع التكميلية مثل القواميس والموسوعات لضمان الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة.
التنزيلات
المراجع
Angermeyer, P., & Pym, A. (2008). La traduction comme appropriation : le cas des toponymes étrangers. Meta, 53(3), 635–653. https://www.erudit.org/fr/revues/meta/2008-v53-n3-meta1442/014333ar.pdf
Arab Academy. (2028). Digital translation: an organic turn in the process of machine translation. Arabic language complex in Damascus.
Hansen, D., Esperança-Rodier, E., Blanchon, H., & Bada, V. (2022). Adapter la machine à la traduction humaine individualisée. https://jdmdh.episciences.org/9949/pdf
Lecuit, É. (2012). Les tribulations d'un nom propre en traduction : Étude contrastive du nom propre et de sa traduction à partir d'un corpus aligné de dix langues européennes. Thèse de doctorat, Université de Lorraine. https://hal.science/tel-01113083
Lee, A. G., & Smith, D. L. (2012). A survey of machine translation techniques for multiword expressions. Computational Linguistics, 38(2), 367-401. https://doi.org/10.1162/COLI_a_00073
Liu, Y., & Liu, Q. (2019). A Survey of Named Entity Recognition and Classification. Journal of Computer Science and Technology, 34(6), 1135–1158. https://doi.org/10.1007/s11390-019-1943-6
Sharma, R., Katyayan, P., & Joshi, N. (2023). Improving the Quality of Neural Machine Translation Through Proper Translation of Name Entities. arXiv preprint arXiv:2305.07360. https://arxiv.org/abs/2305.07360
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 دراسات: العلوم الإنسانية والاجتماعية
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
