ترجمة آلية: الفرق بين النسختين

على المستوى الأساسي، MT تؤدي إلى استبدال كلمات بسيطة من لغة إلى كلمات مرادفة لها في بلد آخر، لكن هذا وحده عادة لا يمكن أن ينتج ترجمة جيدة للنص لأن هناك حاجة إلى إدراك العبارات بأكملها وأقرب نظرائها في اللغة الهدف. حل هذه المشكلة مع [[اللسانيات إحضار | الإحضار]] والأساليب الإحصائية هو حقل سريع النمو الذى يقود إلى ترجمة أفضل، والتعامل مع الاختلافات في [[التصنيف اللغوي]]، ترجمة [[لغة]] ، وعزل الحالات الشاذة.<ref>Albat, Thomas Fritz. "Systems and Methods for Automatically Estimating a Translation Time." US Patent 0185235, 19 July 2012.</ref>

برامج الترجمة الآلية الحالية غالبا ما تسمح بالتخصيص من قبل المجال أو [[المهنة]] (مثل [[الأرصاد الجوية | تقارير الطقس]])، وتحسين الانتاج عن طريق الحد من نطاق التبديلات المسموح بها. هذه التقنية فعالة بشكل خاص في المجالات التي تستخدم فيها اللغة أو الصيغ الرسمية . ويترتب على ذلك أن الترجمة الآلية لوثائق قانونية من الحكومة تنتج نصوصا صالحة للاستعمال أكثر سهولة من إنتاجها من المحادثات أو النص الموحد.

ويمكن أيضا أن يتحقق تحسين جودة الانتاج عن طريق التدخل البشري: على سبيل المثال، بعض الأنظمة قادرة على ترجمة أكثر دقة إذا كان المستخدم لديه [[فك التباس دلالة الكلمة | تحديد لالبس فيه]] هل الكلمات التي في النص هي أسماء حقيقية. بمساعدة هذه التقنيات، قد ثبت أن MT مفيدة كأداة لمساعدة المترجمين البشر، وفي عدد محدود جدا من الحالات، حتى يمكن أن تنتج نصا يمكن استخدامه كما هو (على سبيل المثال، تقارير الطقس).

{{شريط بوابات|لغوياتلسانيات}}