Help:Content translation/Translating/Initial machine translation/ar

عند إضافة فقرة جديدة إلى الترجمة، يمكنك البدء من الصفر أو استخدام الترجمة الآلية كنقطة بداية. عند توفر الترجمة الآلية، تُستخدم الترجمة الآلية بشكل افتراضي كترجمة أولية. الخيارات المختلفة والتفاصيل حول توفرها والاعتبارات عند استخدام الترجمة الآلية موضحة أدناه.

خيارات للترجمة الأولية
تتيح لك خيارات "الترجمة الأولية" في عمود الأدوات تحديد المحتوى الأولي الذي يجب استخدامه كنقطة بداية لكل فقرة. الخيارات المتاحة هي كما يلي:


 * استخدم خدمة الترجمة الآلية، وهذا يسمح لك بالبدء بنسخة مترجمة تلقائيًا من الفقرة الأصلية. سيختلف عدد واسم هذه الخيارات المتاحة. ستتوفر خيارات مثل "استخدام مترجم جوجل" أو "مترجم Yandex" اعتمادًا على اللغات المدعومة لهذه الخدمات.
 * نسخ المحتوى الأصلي. سيتم نسخ الفقرة الأصلية إلى الترجمة. على الرغم من أن المحتوى سيبقى باللغة الأصلية، إلا أن بعض العناصر يتم تغييرها لتتوافق مع نسخة ويكيبيديا التي تُترجِم إليها. على سبيل المثال، ستشير الروابط إلى المقالة المقابلة في اللغة الثانية، وسيتم تحويل القوالب إلى ما يعادلها. لا يزال يتعين على المترجمين إعادة كتابة المحتوى بالكامل بأسلوبهم وتحسين الصياغة لتكون مفهومة، ولكن قد يكون من الأسهل إعادة استخدام العناصر المعدلة.
 * ابدأ بفقرة فارغة. يمكن أن يكون البدء بفقرة فارغة مفيدًا في الحالات التي يتطلب فيها المحتوى البديل عملاً أكثر من مجرد كتابته.

يمكنك التبديل بسرعة بين الأساليب المختلفة بشكل مستقل في كل فقرة، لأن كل منها قد يعمل بشكل أفضل على أنواع مختلفة من المحتوى. التبديل بين الأساليب المختلفة يحافظ على التغييرات التي أجريتها على الفقرة. بهذه الطريقة، يمكنك تجربة طريقة مختلفة حتى إذا بدأت في تعديل الأسلوب الأصلي دون الخوف من فقدان تغييراتك إذا قررت أخيرًا العودة إلى الطريقة الأولى. هناك خياران إضافيان مناسبان في هذا السياق:


 * يتوفر خيار إعادة تعيين الترجمة عند إجراء تعديلات على المحتوى الأولي المُقدم. يسمح لك باستعادة المحتوى الأولي عن طريق تجاهل التغييرات التي أجريتها.
 * يتوفر خيار وضع علامة افتراضي عند تحديد طريقة لفقرة ليست هي الافتراضية. يسمح لك بتعيين الطريقة الافتراضية للفقرات التالية التي تمت إضافتها إلى الترجمة. قد يكون هذا مناسبًا جدًا إذا وجدت أن خدمة ترجمة معينة تعمل بشكل عام بشكل أفضل من الخدمة الافتراضية.

توفر الترجمة الآلية
تدمج ترجمة المحتوى العديد من خدمات الترجمة، وتدعم كل خدمة مجموعة مختلفة من اللغات. الخدمات المدعومة مذكورة أدناه مع رابط لقائمة اللغات التي تدعمها:


 * Apertium (اللغات المدعومة)
 * OpusMT (اللغات المدعومة)
 * LingoCloud (اللغات المدعومة)
 * Google Translate (اللغات المدعومة)
 * Yandex (اللغات المدعومة)
 * Youdao (اللغات المدعومة)
 * Elia (languages supported)

تشير قوائم اللغات أعلاه إلى رمز التكوين للتأكد من أن المعلومات متزامنة مع الطريقة التي تعمل بها الأداة حاليًا. تعرض القوائم رمز اللغة للغة المصدر (المُترجم منها) عند مستوى المسافة البادئة الأولية ورموز جميع اللغات المستهدفة (المُترجم إليها) المدعومة أدناه.

You can also check the available services for a specific language pair using our APIs. In this example for the Spanish-Catalan pair, you can see that Apertium is the default service (first in the list) among the other services available.

يتم تمكين اللغات تدريجيًا، بناءً على النتائج الملاحظة وتعليقات المجتمع. من المحتمل أن تكون الترجمة الآلية لبعض اللغات لم يتم تمكينها بعد، حتى لو كانت مدعومة من قبل الخدمات الأساسية.

تحسين خدمات الترجمة الموجودة
عندما تنشر ترجمة باستخدام "ترجمة المحتوى"، فإنك تساعد في تحسين خدمات الترجمة. جميع التصحيحات التي تجريها على الترجمات الآلية الأولية تظهر من خلال واجهة برمجة التطبيقات وتفريغ البيانات ويمكن استخدامها لتحسين الخدمات الحالية. بالإضافة إلى ذلك، توفر بعض خدمات الترجمة المذكورة أعلاه طرقًا محددة يمكنك من خلالها المساهمة في مشاريعهم.

OpusMT
OpusMT is an open source neural machine translation system that is trained with multilingual documents freely licensed and available online. This open corpus is used to train the translation system, and expanding the corpus will lead to better translations. The contents generated by using Content Translation are integrated automatically in the corpus, but you can contribute to expand the corpus further:

You can upload translated documents in various formats including translated webpages to be incorporated to the corpus. Try language models locally with OPUS-CAT (available for Windows)
 * Propose new sources to be integrated in the open corpus. You can contact Jörg Tiedemann to propose a new data source to expand the corpus.
 * Submit documents directly (still a preliminary prototype).

OpusMT is based on MarianNMT which is also an open source project. People with technical knowledge and interested in machine learning can also contribute to improve it.

Apertium
Apertium is an open source rule-based translation system. You can contribute to the project by encoding the language rules of your language. This process requires both linguistic and advanced technical knowledge, but you can get support from the Apertium team to expand the translation support for a new language pair.

Google Translate
Google Translate is not an open source project, but there are still ways for users to contribute back:


 * Join the Google Translate Community to provide translations that help train their system.
 * Report bugs when the translation system shows unexpected behavior when dealing with certain elements such as spacing, numerals or end of sentence marks (view full list).

Expanding language support with new translation services
Content translation has been designed as an extensible platform. So it is possible to develop new clients to integrate additional translation services. Some considerations about the way translation services are integrated:

No personal information is shared with the translation services.
 * Machine translations and the user corrections made are published as part of the data on published translations, which can provide a useful resource to create or improve your translation service.
 * External services integrated only receive publicly available wiki content, and return a translated version of such content that is compatible with the licenses used in the wiki.

Feedback on the support provided for each language is very useful. Please, let us know if you are missing support for some language, or whether higher quality options are available for it. You can provide such feedback on the project talk page or in this ticket.

Considerations on machine translation
Machine translation is far from perfect when intended as a final outcome. However, many users find it very useful as a starting point. Please make sure to review the content from these different perspectives:


 * Make sure the original meaning is preserved.
 * Check that there is no information missing, especially for elements such as links, references and templates that include information that is not always visible on the surface.
 * Read the translated content to make sure it reads naturally as an independent page.

Limitations with complex elements
In some cases the content may not appear in the translation as expected:

This means that formatting and rich content elements such as links and citations from the original article are lost in the translation, and Content translation needs to guess where those belong in the translated text. Re-adding those elements is not always perfect and some elements may be in the wrong position or applied to the wrong part of the text. Make sure to review the contents inside those elements to make sure there is no important information missing.
 * Some of the services supported only work with plain text.
 * Complex elements such as references or templates may use a different structure in each language, which makes it hard to transfer the content from one language into the other.

Enforcing the review of machine translation
Several automatic mechanisms exist to enforce the review of the initial contents. In this way, the tool makes sure that the initial automatic translation is reviewed enough before the contents get published.