عنوان الإطروحه |
Bound Morpheme Units and the Output of Machine Translation : An Analytical Study
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2015-12-06 |
اسم الطالب |
محمد عطيه خلف خطاب الجبوري
|
المشرف |
عواطف مزعل ابو الشعر |
|
المشرف المشارك |
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| علي فرحان ابو صعليك |
| احمد موسى بطاينة |
| نضال عواد بني هاني |
|
الكلية |
كلية العلوم التربوية |
القسم |
تعليم اللغة الانجليزية بالحاسوب |
الملخص بالعربية |
هدفت هذه الدراسة الى التعرف الفروق ذات الدلالات الاحصائية بين مخرجات انظمة الترجمة الالية الثلاثة : كوكل , ريفيرسو ووردلنكو بالنضر الى نوع النص وشكل الكلمة (الاسماء والصفات) في ثلاث نصوص مختلفة : النص الصحفي , الادبي والعلمي, والتعرف على ايجاد اي من الوحدات الصرفية المقيدة ادق ترجمة. تكونت عينة الدراسة من ثلاثة نصوص مختلفة : النص الصحفي, والأدبي, والعلمي. استخدمت الدراسة اختبارمربع كايسكوير للتحقق من الفروق ذات الدلالات الإحصائية كنسب مئوية للدقة بين مخرجات ثلاثة أنظمة للترجمة الآلية : كوكل , ريفيرسو ووردلنكو بالنظر الى نوع النص وشكل الكلمة (الاسماء والصفات). كشفت النتائج بانة لايوجد فروق ذات دلالات احصائية بين مخرجات انظمة الترجمة الالية الثلاثة بالنظر الى نوع النص وشكل الكلمة (الاسماء والصفات). وقد حصل نضام كوكل على اعلى معدل تكرار وخصوصا في ترجمة البدأت في النصوص العلمية من اللغة الانجليزية الى العربية بينما حصل نظام ريفيرسو على اقل معدل تكرار في ترجمة اللواحق بالنظر الى شكل الكلمة (الصفات) واخيرا حصل نظام وورد لنكو على اقل معدل تكراروخصوصا في ترجمة اللاحقة في النصوص الصحفية بالنظر الى شكل الكلمة (الاسماء). واوصت الدراسة ان انظمة الترجمة الالية يجب ان تستخدم رسميا من قبل مدرسوا اللغة الانجليزية بشكل عام في ترجمة الكلمات التي تحمل وحدات صرفية مقيدة من اللغة الانجليزية الى العربية في منهج اللغة الانجليزية وبشكل خاص في ترجمة النصوص العلمية بنظام كوكب طبقا للدقة العالية التي تبينت ولسرعة ايجاد معاني الكلمات وللاستفادة من الوقت داخل الصف وللمترجمين في مراكز الترجمة. |
الملخص بالانجليزي |
This study aimed to identify the significant differences among the output of MT three systems: Google, Reverso and Wordlingo due to text type and word form (nouns and adjectives) in the three different texts: journalistic, literary and scientific and identify which bound morpheme units are accurately translated. The sample of the study consisted of three different texts: journalistic, literary and scientific. The study used Chi-square test to detect the significant differences among the output of the three MT systems: Google, Reverso and Wordlingo due to text type and word form (nouns and adjectives). The results showed that there were not significant differences among the output of the three MT systems due to word form (nouns and adjectives). Google system got on the highest frequency especially in translating the prefixes in scientific texts from English language into arabic while Reverso got on the lowest frequency especially in translating suffixes due to word form (adjectives). Finally, Wordlingo system also got on the lowest frequency especially in translating suffixes in the journalistic texts due to word form (nouns). It is recommended that MT systems could be used formally by English language teachers, generally in translating words with bound morpheme units from English into Arabic curricula especially in translating scientific texts which are translated by Google systems due to the high accuracy was shown and fast finding meaning of the words and get benefit from time inside class and translators in translation centers |
رقم ISN |
5069 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|
|