Journal of Languages and Translation
Volume 6, Numéro 2, Pages 380-398
2026-07-01
توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في الترجمة الآلية: نحو إستراتيجية فعالة لتنمية المحتوى العربي الرقمي | Leveraging Ai Technologies In Machine Translation: Toward A Robust Strategy For The Development Of Arabic Digital Content
الكاتب : بربار عبد الرحمان .
الملخص
الملخص تسلط هذه الدراسة العلمية القيمة الضوء بدقة وشمولية على آليات توظيف الذكاء الاصطناعي لتعزيز مجال الترجمة الآلية، باعتبارها إستراتيجية محورية لتنمية المحتوى العربي الرقمي، حيث تكشف عن فجوة نوعية في ترجمة النصوص العربية مقارنة باللغات العالمية الحية الأخرى.، وتنبع هذه الفجوة من طبيعة التعقيدات المرفولوجية والنحوية الفريدة للغة العربية وتعدد اللهجات الواسع، وندرة الموارد الرقمية المدونة المتخصصة، تهدف الدراسة لتحليل واقع الترجمة واقتراح حلول تقنية مبتكرة عبر منهج يقارن نماذج متقدمة تشمل GPT-4 وDeepL وGemini 1.5 Pro وHugging Face، مستندًا لمقياس BLEU الكمي، وشمل الاختبار إستراتيجيات متنوعة: النماذج مفتوحة المصدر، النماذج المتصلة بالإنترنت، محاكاة الأسلوب التراثي بتدريب مسبق على نصوص "الكتاب" الكلاسيكية لسيبويه، وتعزيز النماذج بمعاجم متخصصة، أظهرت النتائج تفوق نموذج Hugging Face على Google Translate في دقة المعنى بنسبة 90%، وحقق GPT-4 دقة استثنائية في النصوص المعقدة بنسبة 99.12%، بينما سجل Gemini 1.5 Pro المعزز أعلى جودة شاملة بنسبة 93.6% مستفيدًا من بنية(MoE) ، كما نجحت محاكاة النصوص التراثية في تحقيق تشابه أسلوبي بنسبة 74.67%، وخلصت الدراسة إلى أن تحسين الترجمة يتطلب دمج القدرات الحسابية للنماذج الكبيرة مع العمق اللغوي في قواعد بيانات لغوية واسعة وشاملة، واستثمار التراث لتدريب الخوارزميات الحديثة، وتوصي بتطوير موارد عربية دقيقة، وتعزيز التعلم المعزز، وبناء شراكات فعالة بين مختلف الجامعات الأكاديمية وكبرى الشركات التكنولوجية لضمان الدقة المصطلحية وسد الفجوة المعرفية الرقمية، يمثل هذا التوجه نقلة نوعية نحو توطين المحتوى المعرفي العلمي وتحقيق تمثيل رقمي عادل للغة العربية في ظل عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث، مما يعزز الحضور الرقمي العالمي لهذه اللغة ويضمن وصول المتحدثين بها إلى شتى العلوم والثقافة العالمية الواسعة بكفاءة عالية ومستدامة. ------------------------------------------------------------------------ Abstract This study investigates the leveraging of Artificial Intelligence technologies to enhance Arabic digital content through the development of robust machine translation strategies. The research problem addresses the significant qualitative gap between advanced global translation systems and their performance with Arabic, a discrepancy driven by the language's morphological complexity, syntactic richness, semantic polysemy, and dialectal variations, coupled with a scarcity of high-quality digital resources. Consequently, the objective is to analyze current machine translation capabilities and propose innovative strategies for optimization. Adopting an analytical exploratory methodology, the research evaluated advanced models—including GPT-4, DeepL, Gemini Pro, and Hugging Face—using quantitative BLEU metrics and qualitative assessments of accuracy and fluidity. The study design involved testing four distinct strategies: open-source models, internet-connected systems, pre-training on heritage texts, and lexicon augmentation. Data analysis revealed significant findings: Hugging Face outperformed Google Translate in semantic accuracy (90% vs. 85%), while GPT-4 demonstrated superior consistency over DeepL, maintaining 99.12% accuracy at the complex BLEU-4 level compared to 63.78%. Furthermore, augmenting "Gemini 1.5 Pro" with a specialized lexicon achieved a peak quality score of 93.6%. The study concludes that improving Arabic machine translation necessitates integrating computational power with deep linguistic knowledge. Recommendations include developing comprehensive datasets, utilizing classical texts for algorithmic training, and fostering academic-technical partnerships to ensure terminological precision in the digital sphere.
الكلمات المفتاحية
الذكاء الاصطناعي ; الترجمة الآلية ; المحتوى العربي الرقمي ; قواعد البيانات اللغوية ; إستراتيجيات الترجمة ; Artificial Intelligence ; Machine Translation ; Arabic Digital Content ; Linguistic Databases ; Translation Strategies
مقالات مماثلة
بوسالم أحلام
.
عابد يوسف
.
ص 117-132.
Yahia Zeghoudi
.
pages 74-88.
بلحداد إيمان
.
ص 107-124.
بن نعمان رتيبة
.
بربارة سهيلة
.
ص 65-91.
