نموذج ترجمة ذكي (EN→AR) باستخدام الشبكات العصبية وAttention

وصف العمل

تطوير نظام ترجمة آلية عصبية (Neural Machine Translation) لتحويل النصوص من اللغة الإنجليزية إلى العربية باستخدام نموذج Bi-LSTM مع Bahdanau Attention، بهدف تحسين دقة الترجمة وفهم السياق اللغوي بشكل أعمق.

تم تنفيذ المشروع كنظام متكامل يبدأ من جمع البيانات وحتى تقييم النموذج، مع التركيز على جودة المعالجة والأداء.

يشمل العمل:

بناء نموذج Seq2Seq قائم على Bi-LSTM مدعوم بآلية Attention (Bahdanau) لتحسين التقاط العلاقات بين الكلمات في الجمل الطويلة.

جمع وتنظيف ومعالجة Datasets ثنائية اللغة (Parallel Corpora) من مصادر متعددة.

تنفيذ خطوات Tokenization وPadding وVocabulary Building بشكل فعال لدعم اللغتين.

تدريب النموذج باستخدام TensorFlow/Keras مع ضبط المعاملات (Hyperparameters) لتحسين الأداء.

تقييم النموذج باستخدام مقاييس مناسبة لمهام الترجمة مثل BLEU Score.

مقارنة الأداء بين نماذج مختلفة (Seq2Seq عادي vs Attention-based) لاختيار أفضل نموذج.

النتيجة:

نظام ترجمة قادر على إنتاج ترجمات أكثر دقة وسلاسة مقارنة بالنماذج التقليدية، مع تحسين واضح في التعامل مع الجمل الطويلة والمعقدة بفضل استخدام آلية Attention.