diff --git a/README.ar.md b/README.ar.md new file mode 100644 index 0000000..ac87ca9 --- /dev/null +++ b/README.ar.md @@ -0,0 +1,33 @@ +# توليد متون الترجمة الآلية بكفاءة مع تكامل النماذج اللغوية الكبيرة +## المقدمة +يوضح هذا الملف التعريفي منهجية رائدة لتوليد متون الترجمة الآلية (MT)، طُوِّرت ونُفِّذت بواسطة شركة aiXplain Inc. تستفيد هذه الطريقة من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتعزيز جودة وكفاءة متون الترجمة الآلية، ومعالجة التحديات الكامنة في أساليب توليد المتون التقليدية. + + +![workflow](imgs/workflow.png) + +## الملخص +يقدم هذا المشروع منهجية مبتكرة لتوليد متون الترجمة الآلية (MT)، تجمع بين التحرير اللاحق بمشاركة بشرية في الحلقة واستخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). تعزز هذه المنهجية كلاً من كفاءة وجودة عمليات الترجمة الآلية. بنينا على عملنا السابق الذي ركّز على التدريب الآني لمقاييس تقدير جودة الترجمة الآلية المخصصة المستندة إلى تحديثات اللغويين، ووسّعناه ليشمل قدرات النماذج اللغوية الكبيرة. يؤدي هذا التكامل إلى عملية ترجمة أكثر كفاءة ودقة، تتضمن ميزات مثل: التوليف المعزز للترجمة بالنماذج اللغوية الكبيرة، وتحليل التعليقات التوضيحية بمساعدة النماذج اللغوية الكبيرة، والتصنيف الزائف الموجَّه بالنماذج اللغوية الكبيرة، ونظام توصيات الترجمة بالنماذج اللغوية الكبيرة. الشيفرة المصدرية وفيديو توضيحي للمشروع متاحان لاستخدام المجتمع. + +الشيفرة المصدرية: [مستودع GitHub](https://github.com/aixplain/Efficient-MT) +فيديو توضيحي: [رابط YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=vkDH9fC7HfU) + + + +## كيفية التشغيل؟ + +```bash +docker-compose up -d +uvicorn main:app --port 8088 + +``` +* تطبيق المسؤول +```bash +python -m streamlit run /home/ubuntu/repos/Efficient-MT/web_app/admin/admin_app.py +``` + +* تطبيق المُقيِّم +```bash +python -m streamlit run /home/ubuntu/repos/Efficient-MT/web_app/annotator/rater_app.py +``` + + \ No newline at end of file