ترجمة الية

م تطوير نظام ترجمة آلية يعتمد على نموذج التسلسل إلى التسلسل (Seq2Seq) باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNN) مع وحدات GRU لتحويل النصوص بين لغتين.

التقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python

المكتبات المستخدمة: TensorFlow، Keras، NumPy

آليات التحسين:

تطبيق آلية الانتباه (Attention) لتحسين دقة الترجمة.

استخدام تحسين Beam Search لاختيار الترجمة الأنسب.

طريقة التنفيذ:

جمع البيانات النصية وترميزها باستخدام Tokenization.

بناء النموذج باستخدام Encoder-Decoder architecture مع GRU.

تدريب النموذج على مجموعة بيانات مخصصة للترجمة.

اختبار النموذج على جمل جديدة وقياس دقته باستخدام BLEU Score.

تحسين النموذج عبر ضبط المعلمات واستخدام آليات مثل Dropout لمنع فرط التكيف.