KO‘P TILLI KORPUSLAR ASOSIDA MASHINA TARJIMASI TIZIMLARINI TAKOMILLASHTIRISH BOSQICHLARI

Аннотация

Sun’iy intellekt va tabiiy tilni qayta ishlash texnologiyalarining jadal rivojlanishi mashina tarjimasi sohasini sezilarli darajada o‘zgartirdi. So‘nggi yillarda ko‘p tilli korpuslar neyron mashina tarjima tizimlarining sifatini, kontekstual aniqligini va semantik izchilligini oshirish uchun eng muhim resurslardan biriga aylandi. Ushbu maqolada ko‘p tilli korpuslarga asoslangan mashina tarjima tizimlarini takomillashtirishdagi asosiy bosqichlar va texnologik yondashuvlar tahlil qilinadi. Mazkur tadqiqot, xususan, transformatorga asoslangan neyron arxitekturalari, parallel korpuslarda alignment dasturlari, kontekstga asoslangan tarjima mexanizmlari va ko‘p tilli model integratsiyasiga qaratilgan.

Maqolada ko‘p tilli neyron mashina tarjimasida qo‘llaniladigan zamonaviy yondashuvlar, jumladan, transfer o‘rganish (transfer learning), teskari tarjima (back-translation), ko‘p tilli dastlabki o‘qitish (multilingual pretraining) va ma’lumotlarni qayta tahlil qilish asosida boyitilgan tarjima (retrieval-augmented translation) texnologiyalari tahlil qilinadi. Asosiy e’tibor kam resursli tillarga qaratilgan bo‘lib, bunda ko‘p tilli korpuslar lekisik noaniqlikni kamaytirish hamda tarjimaning semantik va kontekstual sifatini oshirishda muhim ahamiyat kasb etadi.  Bundan tashqari, maqolada zamonaviy tarjima tizimlariga OPUS, CCMatrix, mC4 va No Language Left Behind (NLLB) korpuslari kabi yirik ko‘p tilli ma’lumotlar to‘plamlarining integratsiyasi muhokama qilinadi.