A case study of improving English-Arabic translation using the transformer model
المؤلفون المشاركون
Alfonse, Marco
Jamal, Dunya
Jimenez-Zafra, Salud Maria
Arif, Mustafa M.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 23، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2023)، ص ص. 105-115، 11ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2023-06-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Arabic is a language with rich morphology and few resources.
Arabic is therefore recognized as one of the most challenging languages for machine translation.
the study of translation into Arabic has received significantly less attention than that of European languages.
consequently, further research into Arabic machine translation quality needs more investigation.
this paper proposes a translation model between Arabic and English based on neural machine translation (NMT).
the proposed model employs a transformer with multi-head attention.
it combines a feed-forward network with a multi-head attention mechanism.
the NMT proposed model has demonstrated its effectiveness in improving translation by achieving an impressive accuracy of 97.68%, a loss of 0.0778, and a near-perfect bilingual evaluation understudy (BLEU) score of 99.95.
future work will focus on exploring more effective ways of addressing the evaluation and quality estimation of NMT for low-data resource languages, which are often challenging as a result of the scarcity of reference translations and human annotators.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jamal, Dunya& Alfonse, Marco& Jimenez-Zafra, Salud Maria& Arif, Mustafa M.. 2023. A case study of improving English-Arabic translation using the transformer model. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 23, no. 2, pp.105-115.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1486288
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jamal, Dunya…[et al.]. A case study of improving English-Arabic translation using the transformer model. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 23, no. 2 (Jun. 2023), pp.105-115.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1486288
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jamal, Dunya& Alfonse, Marco& Jimenez-Zafra, Salud Maria& Arif, Mustafa M.. A case study of improving English-Arabic translation using the transformer model. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2023. Vol. 23, no. 2, pp.105-115.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1486288
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 114-115
رقم السجل
BIM-1486288
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