| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,127 |
| تعداد مقالات | 76,687 |
| تعداد مشاهده مقاله | 153,765,990 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,805,502 |
بررسی صحت ترجمه چت جیپیتی در انتقال سطح مشترک معنا-نحو: مورد فراکارکردهای اندیشگانی در ترجمه انگلیسی قرآن | ||
| پژوهشهای زبانی | ||
| مقاله 7، دوره 16، شماره 1 - شماره پیاپی 30، شهریور 1404، صفحه 141-166 اصل مقاله (802.93 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jolr.2025.391037.666912 | ||
| نویسندگان | ||
| سجاد فرخی پور* 1؛ داوود پادیز2؛ بامشاد حکمت شعار طبری2 | ||
| 1گروه زبان و ادبیات، دانشگاه علوم اسلامی شهید محلاتی، قم، ایران، | ||
| 2گروه زبان و ادبیات انگلیسی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه یاسوج | ||
| چکیده | ||
| مدلهای تحلیل دادههای زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی، به دلیل بسط نظری و عملی، در سالهای اخیر، توجه محققان را به خود جلب کرده است. در این میان، ترجمه ماشینی و ترجمه مبتنی بر هوش مصنوعی، نقطه محوری این پیشرفتها بوده است و درعینحال سؤالات زیادی در زمینه کارایی و صحت عملکرد آنها مطرح شده است. تحقیق حاضر تلاشی است تا با کاربست یک قالب ارزیاب ترجمه از زبانشناسی نقشگرای نظاممند، صحت انتقال فراکارکردهای اندیشگانی متون قرآن از عربی به انگلیسی را در چت جیپیتی (نسخه 4) مورد بررسی قرار دهد. بدین منظور صحت انتقال شش دسته فراکارکرد اندیشگانی رفتاری، ذهنی، کلامی، مادی، رابطهای و وجودی در 200 آیه منتخب از سورههای قرآن بر اساس گروه فعلی مرتبط، مشارکان فرایند و شرایط تحقق هر فرایند، مورد بررسی قرار گرفت. نتایج حاصل از تحقیق نشان داد که چت جیپیتی در بیشتر موارد بررسیشده قادر به انتقال فرایندهای مادی، رفتاری و وجودی بوده است درحالیکه در انتقال فرایندهای ذهنی و رابطهای موفق نبوده است. به نظر میرسد که موفقیت در بخش ابتدایی به دلیل توانایی هوش مصنوعی در تشخیص تمایزات و مشخصات فرایندها نیست بلکه به دلیل تحدید گروه فعلی و عینیتر بودن واحدهای معنایی، مشارکان و شرایط تحقق فرایندهای مادی، رفتاری و وجودی است. ازآنجاییکه مشخصات ادات کلام در زبانشناسی نقشگرای برای هر فرایند تبیین و تعریف شده است، میتوان این مشخصات را در قالب افزونههای نحوی-معنوی در الگوهای ترجمه ماشینی و هوش مصنوعی به واحدهای لغوی-دستوری الصاق کرد و خطای ماشین در عدم شناخت و انتقال این فراکارکردهای اندیشگانی را کاهش داد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| ترجمه ماشینی؛ زبان قرآن؛ زبانشناسی نقش-گرا؛ فراکارکرد؛ هوش مصنوعی | ||
| مراجع | ||
|
Abdelaal, N. M., & Rashid, S. M. (2016). Grammar-related semantic losses in the translation of the Holy Quran, with special reference to Surah Al A’araf (the heights). SAGE Open, 6(3), 1-11. https://doi.org/10.1177/2158244016661750. Abdelaal, N. M. (2019). Faithfulness in the Translation of the Holy Quran: Revisiting the Skopos Theory. SAGE Open, 9(3), 1-14. https://doi.org/10.1177/2158244019873013. Ali Mohsen,M., Althebi, S & Albahooth, M. (2023). A scientometric study of three decades of machine translation research: Trending issues, hotspot research, and co-citation analysis. Cogent Arts & Humanities, 10(1). https://doi.org/10.1080/23311983.2023.2242620. Al-Qahtani, O.A. (2018). Investigating the translation of euphemism in the Quran from Arabic into English [Unpublished PhD dissertation]. Liverpool John Moors University. Amplayo, R. K., K. M. Yoo, and S., W. Lee. (2022). Attribute injection for pre-trained language models: A new benchmark and an efficient method. In Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics, pages 1051–1064, Gyeongju, Republic of Korea. International Committee on Computational Linguistics. Awad, A. (2005). Translating Arabic into English with special reference to Quranic Discourse [Unpublished PhD Dissertation]. University of Manchester. Badr, H. and Menacere, K. (2019). Assessing the Translation Quality of Quranic Collocations: For better or for worse. International Journal of Linguistics, Literature and Translation 2 (2). 72-98. http// doi:10.32996/ijllt.2019.2.2.15. Baker, M. (2011). In other words: a course book on translation, Routledge. Brown, T., B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. D. Kaplan, P. Dhariwal, A. Neelakantan, P. Shyam, G. Sastry, A. Askell, et al. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877–1901. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165. Catford, J.C. (1965). A linguistic Theory of Translation. Oxford University Press. Chesterman, A. (1997). Memes of Translation. John Benjamins. Chowdhery,A., Narang, S., Devlin, J., Bosma, M., Mishra, G., Roberts, A., Barham, P., Chung, H.-M., Sutton, C., Gehrmann, S., Schuh, P., Shi, K., Tsvyashchenko, S., Maynez, J., Rao, A., Barnes, P., Tay, Y., Noam Shazeer, Prabhakaran, V., & Reif, E. (2022). PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways. ArXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.2204.02311. Derewianka, B., & Jones, P. (2016). Teaching language in context. Oxford University Press. Eggins, S. (2004). Introduction to systemic functional linguistics. A&C Black. Farghal, M., & Haider, A. S. (2024). Translating classical Arabic verse: human translation vs. AI large language models (Gemini and ChatGPT). Cogent Social Sciences, 10(1). https://doi.org/10.1080/23311886.2024.2410998. Farrokhipour, S. (2023). Translation Quality from Systemic Functional Perspective: The Case of Ideational Meta-Functions in Quranic Translated Samples. Iranian Journal of Translation Studies, 21(83). https://journal.translationstudies.ir/ts/article/view/1123. Feng, X., Z. Feng, W. Zhao, B. Qin, and T. Liu. 2020. Enhanced neural machine translation by joint decoding with word and pos-tagging sequences. Mobile Networks and Applications, 25(5):1722–1728. Fowler, R. (1981). Literature as a Social Discourse: The Practice of Linguistic Criticism, Batsford. Gebhard, M., & Accurso, K. (2020). Systemic functional linguistics. In C. Chapelle (Ed.), the Concise Encyclopedia of Applied Linguistics (pp. 1029–1037). Goyal, N., C. Gao, V. Chaudhary, P.-J. Chen, G. Wenzek, D. Ju, S. Krishnan, M. Ranzato, F. Guzmán, and A. Fan. (2022). The flores-101 evaluation benchmark for low-resource and multilingual machine translation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 10:522–538. Halliday, M. A. K., & Matthiessen, C. M. I. M. (2014). Halliday’s introduction to functional grammar. Routledge. Halliday, M.A.K. and Hasan, R. (1985). Language, Context and Text: Aspects of Language in a Social-Semiotic Perspective. Deakin University Press. Halliday, M. A. K. (1993). Towards a language-based theory of learning. Linguistics and Education, 5(2), 93–116. https://doi.org/10.1016/0898-5898(93)90026-7. Hassan, H.B, (2019). Investigating the challenges of translating Arabic collocations into English with reference to the Quran [Unpublished PhD Dissertation], John Moores University. Hatim, B. & Munday, J. (2004). Translation: an advanced resource book, Routledge. Hlaing, Z. Z., Thu, Y. K., Supnithi, T., & Netisopakul, P. (2022). Improving neural machine translation with POS-tag features for low-resource language pairs. Heliyon, 8(8), e10375. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e10375. Jiang, E., E. Toh, A. Molina, K. Olson, C. Kayacik, A. Donsbach, C. J. Cai, and M. Terry. (2022). Discovering the syntax and strategies of natural language programming with generative language models. In Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’22, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery. Jiao, H., Peng, B., Zong, L., Zhang, X., & Li, X. (2024). Gradable Chat GPT Translation Evaluation. ArXiv.org. https://arxiv.org/abs/2401.09984. Karmaker, S. K. and D. Feng. 2023. Teler: A general taxonomy of LLM prompts for benchmarking complex tasks. arXiv preprint ar-Xiv:2305.11430. Killean, C. (2004). Arabic Encyclopedia of the Modern Middle East and North Africa. Available at: http://www.encyclopedia.com/doc/1G2-3424600277.html. Liu, S., & Zhu, W. (2023). An Analysis of the Evaluation of the Translation Quality of Neural Machine Translation Application Systems. Applied Artificial Intelligence, 37(1). https://doi.org/10.1080/08839514.2023.2214460. Mallah, F.E. (2008). Arabic English Translational Crossover Viewed from a Linguistic/ Cultural Perspective [Unpublished Ph.D. Dissertation]. Edinburgh University. Mehri, A., Farokhipour, S., Sajjadi Dehkharghani, S. (2020). On the Impact of Global Coherence on Translation Comprehension of the Holy Quran: A Case Study of PhD-ESP Learners. Linguistic Research in the Holy Quran, 9(2), 31-36. Najjar, I. I. (2020). Quranic stylistic shift in translation: with reference to conjunctive particle shift. Journal of Intercultural Communication Research, 49(6), 585–599. Newmark, P. (1988). A textbook of translation. Pearson Education. Nida, E. A., & Taber, C. R. (1974). The theory and practice of translation. E.J. Brill. Öner Bulut,S., & Alimen., N. (2023). Translator education as a collaborative quest for insights into the re-positioning of the human translator (educator) in the age of machine translation: the results of a learning experiment. Interpreter and Translator Trainer, 17(3), 375–392. https://doi.org/10.1080/1750399x.2023.2237837. Pan, W., Q. Chen, X. Xu, W. Che, and L. Qin. (2023). A preliminary evaluation of CHAT-GPT for zero-shot dialogue understanding. arXiv preprint arXiv:2304.04256. Pickthail, M.M. (2006). Translation of the holy Quran. Retrieved from www.alquran.info. Popescu-Belis, A. (2019). Context in neural machine translation: A review of models and evaluations. arXiv preprint arXiv:1901.09115. Pym, A. (2018). Translation and text transfer. Intercultural Studies Group. Sarani, A. and Farokhipour, S. (2017). The Effect of Genre Awareness on English Translation Quality and Pedagogy: A Case of News Reports Translation as an Academic Curriculum. Iranian Journal of Applied Language Studies, 9 (Proceedings of the First International Conference on Language Focus), 187-208. doi: 10.22111/ijals.2017.4293. Shehab, E., & Daragmeh, A. (2014). A Context-based Approach to Proverb Translation: The Case of Arabic into English Translation. Translation Review, 90(1), 51–68. https://doi.org/10.1080/07374836.2014.986779. Touvron, H., T. Lavril, G. Izacard, X. Martinet, M.-A. Lachaux, T. Lacroix, B. Rozière, N. Goyal, E. Hambro, F. Azhar, et al. 2023. Llama: Open and efficient foundation language models. arXiv preprint arXiv:2302.13971. Vinay, J. P., & Darbelnet, J. (1995). Comparative stylistics of French and English: A methodology for translation. John Benjamins Publishing. Wendland, E. R. (2012). Framing the frames: A theoretical framework for the cognitive notion of “frames of reference. Journal of Translation, 6, 27-50. https://doi.org/10.54395/jot-ww9v6. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 601 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 119 |
||