English to Arabic Machine Translation Using a Phrase-based Approach
| dc.contributor.author | MOHAMMED ISMAIL AMRO | |
| dc.date | 2012 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T07:41:22Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T07:41:22Z | |
| dc.degree.department | College of Computer Science and Engineering | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | تعد ترجمة اللغة الطبيعية بواسطة الطرق الإحصائية مسألة من مسائل التعلم الآلي ، حيث تتعلم خوارزميات الطريقة الإحصائية كيفية الترجمة تلقائيا بالاعتماد على العبارات اللغوية المترجمة بطريقة يدوية من عدة مترجمين. نناقش في هذه الأطروحة استخدام الطريقة الإحصائية المعتمدة على العبارات اللغوية في عملية الترجمة من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية باستخدام مكنز ثنائي اللغة. تتكون هذه الطريقة الإحصائية في عملية الترجمة من مرحلتين رئيسيتين هما مرحلة التدريب ومرحلة النقل. يتم في المرحلة الأولى بناء النموذج الإحصائي اللغوي ونموذج الترجمة، ويتم في المرحلة الثانية اختيار أجود ترجمة ممكنة اعتمادا على عملية البحث الشامل. قمنا من خلال هذه الأطروحة ببناء مكنز لغوي يغطي مواضيع متنوعة بالاعتماد على البيانات اللغوية المستخلصة من موقع ميدان. كما قمنا بمقارنة نتائج الترجمة المعتمده على مكنز ميدان مع نتائج مكانز لغوية اخرى مثل مكنز الامم المتحدة ومكنز اتحاد البيانات اللغوية في جامعة بنسلفانيا LDC. حيث تمت هذه المقارنة باستخدام أداء BLEU . وخلال التجارب تبين لنا ان مكنز ميدان عموما يتفوق على المكانز الاخرى . أيضا قمنا بالمقارنة بين Moses decoder و Pharaoh decoder .واستنتجنا أنه بالرغم من أن وقت استجابة Pharaoh decoder هو أفضل من Moses decoder ، إلا أن جودة الترجمة عند استخدام Moses decoder أفضل من Pharaoh decoder. | |
| dc.identifier.other | 3974 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/2748 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | English to Arabic Machine Translation Using a Phrase-based Approach | |
| dc.type | Thesis |