Evaluating neural machine translation using error analysis in English-Arabic texts
المؤلف
المصدر
Journal of Aswan faculty of Arts
العدد
المجلد 5، العدد 1 (30 إبريل/نيسان 2019)، ص ص. 270-289، 20ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
The aim of this study was to evaluate the output of Neural Machine Translation of translating texts from English into Arabic using error analysis.
Google Translate was taken as an example as the leading neural machine translations.
Most of the studies done on machine translation were on rule-based and statistical machine translation rather than neural machine translation.
Texts were selected based on the American Translator Association criteria which is used in their examinations.
Three texts were selected to represent three types of texts: general, financial, and scientific.
Error analysis then was used to analyze the results of the translation and compare them with each other and with that in the literature.
105 errors were discovered in the three texts with an average of 1.9 error per sentence.
27 of the errors were syntactic errors, while 14 of the total errors are grammatical errors, and 64 of the errors are semantic errors.
Although there is a clear improvement in Google Translate, especially in the grammar part, since it was shifted to a neural system, more has to be done to improve it in general and in the semantic part in particular.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Sahli, Fahd Sad. 2019. Evaluating neural machine translation using error analysis in English-Arabic texts. Journal of Aswan faculty of Arts،Vol. 5, no. 1, pp.270-289.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1438325
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Sahli, Fahd Sad. Evaluating neural machine translation using error analysis in English-Arabic texts. Journal of Aswan faculty of Arts Vol. 5, no. 1 (Apr. 2019), pp.270-289.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1438325
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Sahli, Fahd Sad. Evaluating neural machine translation using error analysis in English-Arabic texts. Journal of Aswan faculty of Arts. 2019. Vol. 5, no. 1, pp.270-289.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1438325
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-1438325
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر