مقدمه مفهومی ترجمه کردن (Translate) در علوم کامپیوتر به فرآیند تبدیل خودکار یا نیمه خودکار محتوای متنی یا گفتاری از یک زبان مبدأ به زبان مقصد اشاره دارد. این مفهوم در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) قرار می گیرد و امروزه با پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم های ترجمه ماشینی به دقت قابل توجهی دست یافته اند. ترجمه ماشینی نه تنها متن، بلکه می تواند گفتار، تصاویر حاوی متن و حتی لحن و سبک نوشتاری را نیز پوشش دهد. تاریخچه و تکامل اولین سیستم های ترجمه ماشینی در دهه 1950 با رویکردهای قاعده محور توسعه یافتند. در دهه 1990، روش های آماری معرفی شدند و از سال 2010 به بعد، با ظهور یادگیری عمیق، سیستم های ترجمه مبتنی بر شبکه های عصبی تحول بزرگی در این حوزه ایجاد کردند. امروزه سرویس هایی مانند Google Translate و DeepL از مدل های ترانسفورمر پیشرفته استفاده می کنند. زیرشاخه های کلیدی 1. ترجمه ماشینی قاعده محور 2. ترجمه ماشینی آماری 3. ترجمه ماشینی عصبی 4. ترجمه گفتار به گفتار 5. ترجمه بومی سازی (Localization) کاربردهای عملی • ترجمه خودکار صفحات وب • زیرنویس فیلم ها و ویدیوها • ترجمه اسناد تجاری و حقوقی • چت بات های چندزبانه • سیستم های پشتیبانی مشتری بین المللی چالش های فنی 1. حفظ معنای متن در ترجمه 2. مدیریت تفاوت های فرهنگی و اصطلاحات 3. ترجمه زبان های با منابع زبانی محدود 4. پردازش جملات پیچیده و مبهم 5. یکپارچه سازی با سیستم های دیگر راهکارهای نوین • مدل های ترانسفورمر مانند BERT و GPT • یادگیری انتقالی برای زبان های کم منبع • سیستم های ترکیبی انسان-ماشین • پردازش زمینه (Context) برای بهبود دقت • ترجمه لحن محور و سبک آگاه
