التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية Fine-Grained Evaluation of English to Arabic Neural Machine Translation: A Case Study of Educational Research Abstracts Hesham A. Almekhlafi* Khalil A. Nagi** التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية د. هشام عبدالله عبده المخلافي د. خليل عبدالسلام خالد ناجي تهدف الدراسة إلى التحقيق في جودة الترجمة الآلية العصبية عند ترجمة ملخصات أوراق البحث العلمي من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية، حيث تقوم الدراسة بتحليل الأخطاء وتقييم جودة الترجمة الآلية العصبية (NMT) الممثلة في Google Translate و Microsoft Translator. يقوم فريق البحث باختيار 25 ملخص ورقة بحثية إنجليزية في مجال التعليم من مجلات سكوبس العلمية المعروفة والصادرة في البلدان الناطقة باللغة الإنجليزية. ثم تتم ترجمة هذه الملخصات إلى العربية باستخدام كل من Google Translate و Microsoft Translator. تعتمد الدراسة في تحليل الأخطاء على تصنيف الأخطاء التي قدمهتا معايير الجودة متعددة الأبعاد (MQM). كما يتم إجراء تقييم احترافي باستخدام تقييم معيار الجودة القياسي (SQM) كما هو مقترح في (Freitag، 2021). تخلص الدراسة إلى أن مخرجات ترجمة النصوص الأكاديمية مثل ملخصات أوراق أبحاث التربية لا تزال غير مطابقة للمعايير المطلوبة، كما أن هناك أنواع مختلفة من أخطاء الترجمة. بالإضافة إلى ذلك فإن هناك اختلاف بسيط في جودة الترجمة وعدد الأخطاء لصالح ترجمة جوجل مقارنةً بترجمة مايكروسوفت، كما تبين أن نظام الترجمة الآلية العصبية لا يزال بحاجة إلى الكثير من التدريب ويحتاج إلى بناء المزيد من مجاميع النصوص العربية. الكلمات المفتاحية: الترجمة الآلية، التقييم، الدقيق، الأخطاء، الإنجليزية-العربية، الملخصات، البحوث التربوية. Abstract: The study aims to investigate the quality of neural machine translation when translating research paper abstracts from English to Arabic. It performs an error analysis and provides an evaluation of the quality of neural machine translation (NMT) represented by Google Translate and Microsoft Translator. The research team selects 25 English research paper abstracts in education from well-known Scopus scientific journals issued in English speaking countries. These abstracts are then translated into Arabic using both Google Translate and Microsoft Translator. The error analysis is based on the typology of errors introduced by Multidimensional Quality Metrics (MQM). A professional evaluation is also conducted using the Scalar Quality Metric evaluation (SQM) as proposed in Freitag (2021). The study finds that the translation outputs of academic texts like abstracts of education research papers are still not up to standards when translating English educational research abstracts into Arabic. There are various types of translation errors. However, there is a slight difference in translation quality and number of errors in favor of Google Translate compared to Microsoft Translator. However, it is included that NMT system still requires a lot of training, and more Arabic corpora need to be built. Keywords: machine translation, evaluation, fine-grained, errors, English-Arabic, abstracts, education research. جامعة الأندلس للعلوم والتقنية مجلات الاندلس من افضل المجلات العلمية لنشر الابحاث الرصينة بما يتوافق مع شروط اسكوبس وقواعد البيانات العالمية مجلة علمية منذو عشرين سنة حاصلة على معامل تاثير ارسيف وكروسرف وهي من ارخص المجلات العلمية رؤيتها تشجيع الباحثين على نشر الابحاث وتعزيز المجال البحثي بالعاصمة صنعاء لدها مجلة علمية للعلوم الانسانية والاجتماعية ومجلة علمية للعلوم التطبيقية وقد تم نشر اكثر من 80 عدد مايقارب 600 بحث - مجلة الأندلس للبحوث مجلة علمية محكمة ابحاث علمية صنعاء افضل مجلة علمية مجلة الاندلس للعلوم الانسانية والتطبيقية مجلة علوم انسانية مجلة للعلوم التطبيقية جامعة الاندلس افضل مجلة علمة لنشر ابحاث الباحثين والحصول على DOI مجلة معتمدة دوليا مجلة جامعة الاندلس الجمهورية اليمنية مجلة الأندلس للبحوث


التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية Fine-Grained Evaluation of English to Arabic Neural Machine Translation: A Case Study of Educational Research Abstracts Hesham A. Almekhlafi* Khalil A. Nagi** التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية د. هشام عبدالله عبده المخلافي د. خليل عبدالسلام خالد ناجي تهدف الدراسة إلى التحقيق في جودة الترجمة الآلية العصبية عند ترجمة ملخصات أوراق البحث العلمي من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية، حيث تقوم الدراسة بتحليل الأخطاء وتقييم جودة الترجمة الآلية العصبية (NMT) الممثلة في Google Translate و Microsoft Translator. يقوم فريق البحث باختيار 25 ملخص ورقة بحثية إنجليزية في مجال التعليم من مجلات سكوبس العلمية المعروفة والصادرة في البلدان الناطقة باللغة الإنجليزية. ثم تتم ترجمة هذه الملخصات إلى العربية باستخدام كل من Google Translate و Microsoft Translator. تعتمد الدراسة في تحليل الأخطاء على تصنيف الأخطاء التي قدمهتا معايير الجودة متعددة الأبعاد (MQM). كما يتم إجراء تقييم احترافي باستخدام تقييم معيار الجودة القياسي (SQM) كما هو مقترح في (Freitag، 2021). تخلص الدراسة إلى أن مخرجات ترجمة النصوص الأكاديمية مثل ملخصات أوراق أبحاث التربية لا تزال غير مطابقة للمعايير المطلوبة، كما أن هناك أنواع مختلفة من أخطاء الترجمة. بالإضافة إلى ذلك فإن هناك اختلاف بسيط في جودة الترجمة وعدد الأخطاء لصالح ترجمة جوجل مقارنةً بترجمة مايكروسوفت، كما تبين أن نظام الترجمة الآلية العصبية لا يزال بحاجة إلى الكثير من التدريب ويحتاج إلى بناء المزيد من مجاميع النصوص العربية. الكلمات المفتاحية: الترجمة الآلية، التقييم، الدقيق، الأخطاء، الإنجليزية-العربية، الملخصات، البحوث التربوية. Abstract: The study aims to investigate the quality of neural machine translation when translating research paper abstracts from English to Arabic. It performs an error analysis and provides an evaluation of the quality of neural machine translation (NMT) represented by Google Translate and Microsoft Translator. The research team selects 25 English research paper abstracts in education from well-known Scopus scientific journals issued in English speaking countries. These abstracts are then translated into Arabic using both Google Translate and Microsoft Translator. The error analysis is based on the typology of errors introduced by Multidimensional Quality Metrics (MQM). A professional evaluation is also conducted using the Scalar Quality Metric evaluation (SQM) as proposed in Freitag (2021). The study finds that the translation outputs of academic texts like abstracts of education research papers are still not up to standards when translating English educational research abstracts into Arabic. There are various types of translation errors. However, there is a slight difference in translation quality and number of errors in favor of Google Translate compared to Microsoft Translator. However, it is included that NMT system still requires a lot of training, and more Arabic corpora need to be built. Keywords: machine translation, evaluation, fine-grained, errors, English-Arabic, abstracts, education research.

التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية Fine-Grained Evaluation of English to Arabic Neural Machine Translation: A Case Study of Educational Research Abstracts Hesham A. Almekhlafi* Khalil A. Nagi** التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية د. هشام عبدالله عبده المخلافي د. خليل عبدالسلام خالد ناجي تهدف الدراسة إلى التحقيق في جودة الترجمة الآلية العصبية عند ترجمة ملخصات أوراق البحث العلمي من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية، حيث تقوم الدراسة بتحليل الأخطاء وتقييم جودة الترجمة الآلية العصبية (NMT) الممثلة في Google Translate و Microsoft Translator. يقوم فريق البحث باختيار 25 ملخص ورقة بحثية إنجليزية في مجال التعليم من مجلات سكوبس العلمية المعروفة والصادرة في البلدان الناطقة باللغة الإنجليزية. ثم تتم ترجمة هذه الملخصات إلى العربية باستخدام كل من Google Translate و Microsoft Translator. تعتمد الدراسة في تحليل الأخطاء على تصنيف الأخطاء التي قدمهتا معايير الجودة متعددة الأبعاد (MQM). كما يتم إجراء تقييم احترافي باستخدام تقييم معيار الجودة القياسي (SQM) كما هو مقترح في (Freitag، 2021). تخلص الدراسة إلى أن مخرجات ترجمة النصوص الأكاديمية مثل ملخصات أوراق أبحاث التربية لا تزال غير مطابقة للمعايير المطلوبة، كما أن هناك أنواع مختلفة من أخطاء الترجمة. بالإضافة إلى ذلك فإن هناك اختلاف بسيط في جودة الترجمة وعدد الأخطاء لصالح ترجمة جوجل مقارنةً بترجمة مايكروسوفت، كما تبين أن نظام الترجمة الآلية العصبية لا يزال بحاجة إلى الكثير من التدريب ويحتاج إلى بناء المزيد من مجاميع النصوص العربية. الكلمات المفتاحية: الترجمة الآلية، التقييم، الدقيق، الأخطاء، الإنجليزية-العربية، الملخصات، البحوث التربوية. Abstract: The study aims to investigate the quality of neural machine translation when translating research paper abstracts from English to Arabic. It performs an error analysis and provides an evaluation of the quality of neural machine translation (NMT) represented by Google Translate and Microsoft Translator. The research team selects 25 English research paper abstracts in education from well-known Scopus scientific journals issued in English speaking countries. These abstracts are then translated into Arabic using both Google Translate and Microsoft Translator. The error analysis is based on the typology of errors introduced by Multidimensional Quality Metrics (MQM). A professional evaluation is also conducted using the Scalar Quality Metric evaluation (SQM) as proposed in Freitag (2021). The study finds that the translation outputs of academic texts like abstracts of education research papers are still not up to standards when translating English educational research abstracts into Arabic. There are various types of translation errors. However, there is a slight difference in translation quality and number of errors in favor of Google Translate compared to Microsoft Translator. However, it is included that NMT system still requires a lot of training, and more Arabic corpora need to be built. Keywords: machine translation, evaluation, fine-grained, errors, English-Arabic, abstracts, education research.

البحث العلمي ابحاث المجلة | الابحاث المنشورة
التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية Fine-Grained Evaluation of English to Arabic Neural Machine Translation: A Case Study of Educational Research Abstracts Hesham A. Almekhlafi* Khalil A. Nagi** التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية د. هشام عبدالله عبده المخلافي د. خليل عبدالسلام خالد ناجي تهدف الدراسة إلى التحقيق في جودة الترجمة الآلية العصبية عند ترجمة ملخصات أوراق البحث العلمي من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية، حيث تقوم الدراسة بتحليل الأخطاء وتقييم جودة الترجمة الآلية العصبية (NMT) الممثلة في Google Translate و Microsoft Translator. يقوم فريق البحث باختيار 25 ملخص ورقة بحثية إنجليزية في مجال التعليم من مجلات سكوبس العلمية المعروفة والصادرة في البلدان الناطقة باللغة الإنجليزية. ثم تتم ترجمة هذه الملخصات إلى العربية باستخدام كل من Google Translate و Microsoft Translator. تعتمد الدراسة في تحليل الأخطاء على تصنيف الأخطاء التي قدمهتا معايير الجودة متعددة الأبعاد (MQM). كما يتم إجراء تقييم احترافي باستخدام تقييم معيار الجودة القياسي (SQM) كما هو مقترح في (Freitag، 2021). تخلص الدراسة إلى أن مخرجات ترجمة النصوص الأكاديمية مثل ملخصات أوراق أبحاث التربية لا تزال غير مطابقة للمعايير المطلوبة، كما أن هناك أنواع مختلفة من أخطاء الترجمة. بالإضافة إلى ذلك فإن هناك اختلاف بسيط في جودة الترجمة وعدد الأخطاء لصالح ترجمة جوجل مقارنةً بترجمة مايكروسوفت، كما تبين أن نظام الترجمة الآلية العصبية لا يزال بحاجة إلى الكثير من التدريب ويحتاج إلى بناء المزيد من مجاميع النصوص العربية. الكلمات المفتاحية: الترجمة الآلية، التقييم، الدقيق، الأخطاء، الإنجليزية-العربية، الملخصات، البحوث التربوية. Abstract: The study aims to investigate the quality of neural machine translation when translating research paper abstracts from English to Arabic. It performs an error analysis and provides an evaluation of the quality of neural machine translation (NMT) represented by Google Translate and Microsoft Translator. The research team selects 25 English research paper abstracts in education from well-known Scopus scientific journals issued in English speaking countries. These abstracts are then translated into Arabic using both Google Translate and Microsoft Translator. The error analysis is based on the typology of errors introduced by Multidimensional Quality Metrics (MQM). A professional evaluation is also conducted using the Scalar Quality Metric evaluation (SQM) as proposed in Freitag (2021). The study finds that the translation outputs of academic texts like abstracts of education research papers are still not up to standards when translating English educational research abstracts into Arabic. There are various types of translation errors. However, there is a slight difference in translation quality and number of errors in favor of Google Translate compared to Microsoft Translator. However, it is included that NMT system still requires a lot of training, and more Arabic corpora need to be built. Keywords: machine translation, evaluation, fine-grained, errors, English-Arabic, abstracts, education research.

اسم الباحث     :    Hesham A. Almekhlafi* Khalil A. Nagi**
DOI     :    https://doi.org/10.35781/1637-000-095-007
ملخص البحث     :    التقييم الدقيق للترجمة الآلية العصبية من الإنجليزية إلى العربية: دراسة حالة للملخصات البحثية التربوية د. هشام عبدالله عبده المخلافي د. خليل عبدالسلام خالد ناجي تهدف الدراسة إلى التحقيق في جودة الترجمة الآلية العصبية عند ترجمة ملخصات أوراق البحث العلمي من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية، حيث تقوم الدراسة بتحليل الأخطاء وتقييم جودة الترجمة الآلية العصبية (NMT) الممثلة في Google Translate و Microsoft Translator. يقوم فريق البحث باختيار 25 ملخص ورقة بحثية إنجليزية في مجال التعليم من مجلات سكوبس العلمية المعروفة والصادرة في البلدان الناطقة باللغة الإنجليزية. ثم تتم ترجمة هذه الملخصات إلى العربية باستخدام كل من Google Translate و Microsoft Translator. تعتمد الدراسة في تحليل الأخطاء على تصنيف الأخطاء التي قدمهتا معايير الجودة متعددة الأبعاد (MQM). كما يتم إجراء تقييم احترافي باستخدام تقييم معيار الجودة القياسي (SQM) كما هو مقترح في (Freitag، 2021). تخلص الدراسة إلى أن مخرجات ترجمة النصوص الأكاديمية مثل ملخصات أوراق أبحاث التربية لا تزال غير مطابقة للمعايير المطلوبة، كما أن هناك أنواع مختلفة من أخطاء الترجمة. بالإضافة إلى ذلك فإن هناك اختلاف بسيط في جودة الترجمة وعدد الأخطاء لصالح ترجمة جوجل مقارنةً بترجمة مايكروسوفت، كما تبين أن نظام الترجمة الآلية العصبية لا يزال بحاجة إلى الكثير من التدريب ويحتاج إلى بناء المزيد من مجاميع النصوص العربية. الكلمات المفتاحية: الترجمة الآلية، التقييم، الدقيق، الأخطاء، الإنجليزية-العربية، الملخصات، البحوث التربوية.
Abstract: The study aims to investigate the quality of neural machine translation when translating research paper abstracts from English to Arabic. It performs an error analysis and provides an evaluation of the quality of neural machine translation (NMT) represented by Google Translate and Microsoft Translator. The research team selects 25 English research paper abstracts in education from well-known Scopus scientific journals issued in English speaking countries. These abstracts are then translated into Arabic using both Google Translate and Microsoft Translator. The error analysis is based on the typology of errors introduced by Multidimensional Quality Metrics (MQM). A professional evaluation is also conducted using the Scalar Quality Metric evaluation (SQM) as proposed in Freitag (2021). The study finds that the translation outputs of academic texts like abstracts of education research papers are still not up to standards when translating English educational research abstracts into Arabic. There are various types of translation errors. However, there is a slight difference in translation quality and number of errors in favor of Google Translate compared to Microsoft Translator. However, it is included that NMT system still requires a lot of training, and more Arabic corpora need to be built. Keywords: machine translation, evaluation, fine-grained, errors, English-Arabic, abstracts, education research. رجوع       تحميل البحث