MedSLT
મેડએસએલટી એ જિનીવા યુનિવર્સિટી દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલ એક મધ્યમ અંતરની ઓપન સોર્સ બોલાતી ભાષાનું અનુવાદક છે. તેને સ્વિસ નેશનલ સાયન્સ ફાઉન્ડેશન દ્વારા ભંડોળ પૂરું પાડવામાં આવે છે. આ પ્રણાલી તબીબી ક્ષેત્ર માટે તૈયાર કરવામાં આવી છે. તે હાલમાં અંગ્રેજી, ફ્રેન્ચ, જાપાનીઝ, સ્પેનિશ, કતલાન અને અરબીમાં માથાનો દુખાવો, છાતી અને પેટના દુખાવાના ક્ષેત્રો માટે ડૉક્ટર-દર્દી નિદાન સંવાદોને આવરી લે છે. વપરાયેલ શબ્દભંડોળ ક્ષેત્ર અને ભાષા જોડીના આધારે 350 થી 1000 શબ્દોની રેન્જ ધરાવે છે. મેડએસએલટી બનાવવા માટે પ્રેરણા વિશ્વભરમાં 6000 થી વધુ ભાષાઓ સાથે, ભાષાના અવરોધો આરોગ્યસંભાળ માટે વધતી સમસ્યા બની જાય છે. તબીબી દુભાષિયાઓનો અભાવ વિનાશક પરિણામો તરફ દોરી શકે છે. આમાં લાંબા સમય સુધી હોસ્પિટલમાં રહેવાથી માંડીને ખોટા નિદાન અને દવાઓનો સમાવેશ થાય છે. એક અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં અંગ્રેજીમાં મર્યાદિત પ્રાવીણ્ય ધરાવતા 23 મિલિયન લોકોમાંથી માત્ર અડધા લોકોને તબીબી દુભાષિયો આપવામાં આવ્યો હતો. વિશ્વભરમાં લાખો શરણાર્થીઓ અને ઇમિગ્રન્ટ્સ સમાન સમસ્યાઓનો સામનો કરે છે, જોકે હંમેશા એટલી ગંભીર હોતી નથી. ભાષા સેવાઓની જરૂરિયાત અને ઉપલબ્ધતા વચ્ચેનું અંતર ભાષણ અનુવાદ પ્રણાલીઓ સાથે બંધ થઈ શકે છે. પડકારો સૌથી મોટો પડકાર એક આદર્શ પ્રણાલી વિકસાવવાનો છે અને તે હતો, જોકે આ ક્ષણે આવું કરવું શક્ય નથી. આ પ્રણાલી ડોકટરો અને દર્દીઓની જરૂરિયાતોને એકસરખી રીતે પૂર્ણ કરશે અને સચોટ અને લવચીક અનુવાદ પ્રદાન કરશે. અનિયંત્રિત ભાષા અને વિશાળ શબ્દભંડોળના ઉપયોગ વિના આદર્શ અનુવાદ સાધનની અનુભૂતિ અશક્ય છે. તબીબી વ્યાવસાયિકો અનુવાદમાંથી ઉચ્ચ વિશ્વસનીયતાની માંગ કરે છે. આ ડેટા-સંચાલિત કરતાં નિયમ-આધારિત આર્કિટેક્ચરની તરફેણ કરે છે. બાદમાં બિનઅનુભવી વપરાશકર્તાઓ માટે વધુ યોગ્ય છે. ખાસ કરીને જો નિષ્ણાતો દ્વારા ઉપયોગ કરવામાં આવે તો નિયમ-આધારિત સ્થાપત્ય ઉચ્ચ ચોકસાઈ પ્રાપ્ત કરે છે. જોકે દ્વિ-માર્ગીય સંવાદને ટેકો આપતી દ્વિ-માર્ગીય પ્રણાલીનું નિર્માણ કરવું અત્યંત ઇચ્છનીય છે, જે દર્દી-કેન્દ્રિત સંચાર પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, તેમ છતાં દર્દીઓને પ્રણાલી સુધી પહોંચવું મુશ્કેલ બનશે. મોટાભાગના દર્દીઓને આવી પ્રણાલીઓનો કોઈ અનુભવ નથી. દર્દી-થી-ડૉક્ટરની દિશામાં અનુવાદ માટે ઓછા વિશ્વસનીય પરિણામો પરિણામ છે. આને દૂર કરવા માટે પ્રણાલીએ પ્રક્રિયા દ્વારા વપરાશકર્તાઓને માર્ગદર્શન આપવા માટે કાં તો સરળ પહોંચ અથવા સંકલિત સહાય સાધન પ્રદાન કરવાની જરૂર છે. નિયંત્રિત નિયમ-આધારિત પ્રણાલીઓ સારા પરિણામો પ્રાપ્ત કરે છે, તેમ છતાં તે બરડ હોય છે. સારા અનુવાદો મેળવવા માટે વપરાશકર્તાએ પ્રણાલીથી પરિચિત હોવું જરૂરી છે અને વ્યાકરણમાં શું આવરી લેવામાં આવ્યું છે તે જાણવું જરૂરી છે. વિવિધ પેટા-ક્ષેત્રો (માથાનો દુખાવો, છાતી અને પેટનો દુખાવો) અને ભાષા જોડીઓ આવરી લેવાથી વધારાની સમસ્યાઓ રજૂ થાય છે. તમામ પેટા ડોમેન્સ અને ભાષા જોડીઓ માટે વહેંચાયેલ માળખું અને વ્યાકરણ વિકાસ અને જાળવણી ખર્ચને ઘટાડે છે. નવા ડૉક્ટર અને દર્દીની ભાષાઓનું એકીકરણ પણ એક મુખ્ય પડકાર છે. નવી ભાષાઓ ઉમેરવી ઝડપી અને સરળ હોવી જોઈએ, કારણ કે ઘણા દેશોમાં બહુવિધ ભાષા જોડીને આવરી લેવા માટે આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવો પડે છે. સ્રોતથી લક્ષ્ય ભાષામાં સીધો અનુવાદ કરવો મુશ્કેલ સાબિત થાય છે. દ્વિદિશ અભિગમને બદલે એકદિશાત્મક અનુવાદ માટે આંતરભાષાનો ઉપયોગ અનુવાદ પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવામાં મદદ કરે છે. આની ટોચ પર, સિસ્ટમને વિવિધ પ્લેટફોર્મ પર ચલાવવી પડે છે, કારણ કે ઘણા હાજરી આપતા ચિકિત્સકો માટે ગતિશીલતા એ મુખ્ય મુદ્દો છે. પોર્ટેબલ સંસ્કરણ આ મુદ્દાઓને સંબોધિત કરે છે, પરંતુ અનુવાદ પ્રક્રિયાના ભારે ભાર સાથે વ્યવહાર કરવો પડે છે. મેડએસએલટી પ્રણાલી આ પ્રણાલીની વાણી ઓળખ ન્યુનાન્સ 8.5 મંચ પર આધારિત છે જે વ્યાકરણ આધારિત ભાષાના નમૂનાઓને ટેકો આપે છે. માન્યતા, વિશ્લેષણ અને પેઢી માટે ઉપયોગમાં લેવાતા તમામ વ્યાકરણ એકીકરણ વ્યાકરણના નાના સમૂહમાંથી સંકલિત કરવામાં આવે છે. આ મુખ્ય વ્યાકરણ ઓપન-સોર્સ રેગ્યુલસ ગ્રામર કમ્પાઇલર દ્વારા બનાવવામાં આવે છે અને કોર્પસ-સંચાલિત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને આપમેળે વિશિષ્ટ બને છે. આ વિશેષતા કાર્ય (ઓળખ, વિશ્લેષણ અને પેઢી) અને પેટા-ક્ષેત્ર (માથાનો દુખાવો, છાતી અને પેટનો દુખાવો) બંનેને ધ્યાનમાં લે છે. આ વિશેષતા તાલીમ કોષમાંથી ટ્રીબેંક બનાવવા માટે સમજૂતી આધારિત શિક્ષણ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. આ ઉદાહરણોને ડોમેન-અને વ્યાકરણ-વિશિષ્ટ નિયમોનો ઉપયોગ કરીને પેટા વૃક્ષોના સમૂહમાં વહેંચવામાં આવે છે (જે મશીન અનુવાદમાં "કાર્યાત્મકતા માપદંડ" તરીકે પણ ઓળખાય છે). સબટ્રી નિયમોને એક જ નિયમમાં જોડવામાં આવે છે, જે એક વિશિષ્ટ એકીકરણ વ્યાકરણ બનાવે છે. પાર્સર અથવા જનરેટર દ્વારા વિશ્લેષણ અને પેઢી માટે અને સી. એફ. જી. વ્યાકરણની માન્યતા માટે વ્યાકરણને ચલાવવા યોગ્ય સ્વરૂપમાં સંકલિત કરવામાં આવે છે. ન્યુઅન્સ એન્જિન માટે સી. એફ. જી. વ્યાકરણ જરૂરી છે. ન્યુઅન્સ-વિશિષ્ટ માપદંડ દ્વારા સંકલન વ્યાકરણને વાણી ઓળખ પેકેજોમાં ફેરવે છે. અંતિમ પગલું ભાષા મોડેલના આંકડાકીય ટ્યુનિંગ માટે ફરીથી તાલીમ કોષનો ઉપયોગ કરે છે. મેડએસએલટી અનુવાદ પ્રક્રિયાઓ નિયમ-આધારિત આંતરભાષીય ભાષા પર આધારિત છે. ઇન્ટરલિંગુઆને વાસ્તવિક ભાષા તરીકે ગણવામાં આવે છે (તે અંગ્રેજીનું ખૂબ જ સરળ સંસ્કરણ છે) અને રેગ્યુલસ વ્યાકરણ દ્વારા નિર્દિષ્ટ કરવામાં આવે છે. આ વ્યાકરણ હલનચલન અથવા સમજૂતી જેવી વાસ્તવિક ભાષાઓની જટિલ સપાટીની વાક્યરચના ઘટનાઓને ધ્યાનમાં લેતું નથી. નિયમોનો સમૂહ એ સ્રોત ભાષાના સિમેન્ટીક પ્રતિનિધિત્વને ઇન્ટરલિંગુઆમાં અનુવાદિત કરવા માટેનો આધાર છે. નિયમોનો બીજો સમૂહ ઇન્ટરલિંગુઆથી લક્ષ્ય ભાષામાં અનુવાદને આવરી લે છે. સિમેન્ટીક રજૂઆતોને લક્ષ્ય ભાષા વ્યાકરણનો ઉપયોગ કરીને સપાટી પરના શબ્દોમાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે. ચોક્કસ ડોમેન માટે શબ્દાર્થની વ્યાખ્યા વિકાસકર્તાઓને નાના, ચુસ્ત રીતે મર્યાદિત સિમેન્ટીક વ્યાકરણ સાથે ઇન્ટરલિંગુઆને સ્પષ્ટ કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. ઇન્ટરલિંગુઆ પર આધારિત અનુવાદો સીધા અનુવાદો સાથે લગભગ સંપૂર્ણ રીતે મેળ ખાય છે, કારણ કે વિકાસ ડીકપલ્ડ મોનોલિંગ્યુઅલ આર્કિટેક્ચરમાં બદલાય છે. પેટા-ક્ષેત્ર દીઠ એક કોષ સાથે સંયુક્ત ઇન્ટરલિંગુઆ કોર્પોરાનો સમૂહ આ સ્થાપત્યનું મૂળ છે. તમામ સ્રોત ભાષા વિકાસ નિગમનો ઇન્ટરલિંગુઆમાં અનુવાદ કરવામાં આવે છે. આને સૉર્ટ કરવામાં આવે છે અને અનુરૂપ સ્રોત ભાષાના ઉદાહરણો સાથે એકસાથે જૂથબદ્ધ કરવામાં આવે છે. ઇન્ટરલિંગુઆ સ્વરૂપો પછી દરેક લક્ષિત ભાષામાં અનુવાદિત થાય છે, અને પરિણામો એકસાથે જોડવામાં આવે છે. આ સંસ્થા અનુવાદ પ્રક્રિયામાં સુધારો કરે છે. બહુભાષી રીગ્રેસન પરીક્ષણ માટે કોઈ ડુપ્લિકેટ પ્રયાસ નથી, કારણ કે દરેક પદચ્છેદન અને ઉત્પાદન પગલું એકવાર કરવામાં આવે છે. આ વધુ વારંવાર પરીક્ષણની મંજૂરી આપે છે. તમામ સ્વરૂપો માટે ઉપયોગમાં લેવાતી પ્રતિનિધિત્વ ભાષા લગભગ સપાટ કાર્યાત્મક શબ્દાર્થ છે. એ. એફ. એફ. સ્પોકન લેંગ્વેજ ટ્રાન્સલેટર પરથી ઉતરી આવ્યું છે, જે એમ. ઇ. ડી. એસ. એલ. ટી. ના પુરોગામી છે. એસ. એલ. ટી. અર્ધ તાર્કિક સ્વરૂપનો ઉપયોગ કરે છે, જે તાર્કિક આધારિત પ્રતિનિધિત્વ ભાષા છે. ક્યુએલએફ એક અભિવ્યક્ત છતાં ખૂબ જ જટિલ ભાષા છે, જે વિકાસ અને જાળવણીના ઊંચા ખર્ચનું કારણ બને છે. તબીબી અનુવાદક માટે ન્યૂનતમ ઉકેલની યોજના બનાવવામાં આવી હતી. પ્રણાલીની પ્રારંભિક આવૃત્તિઓમાં સરળ સુવિધા-મૂલ્ય સૂચિનો ઉપયોગ કરીને ભાષાનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. આ યાદીઓને ગૌણ કલમોનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે માળાના વૈકલ્પિક સ્તર સાથે પૂરક બનાવવામાં આવી હતી (એટલે કે. એમ્બેડેડ કલમો). નિર્ધારકોનો સમાવેશ કરવામાં આવ્યો ન હતો, કારણ કે તેમનું ભાષાંતર કરવું મુશ્કેલ છે અને તેમને વિશ્વસનીય રીતે અલગ પાડવું અને ઓળખવું મુશ્કેલ છે. આ રીતે, અનુવાદના નિયમો ઘણા સરળ બની ગયા, કારણ કે માત્ર સુવિધા-મૂલ્ય જોડીઓની સૂચિને જોડીઓની બીજી સૂચિમાં મેપ કરવાની હતી. ભાષા અનિયંત્રિત હોવાનું બહાર આવ્યું છે. વ્યાકરણમાં કુદરતી સૉર્ટલ અવરોધો ઉમેરવાથી આ સમસ્યાનું સમાધાન થયું, પરંતુ ભાષાને વધુ અભિવ્યક્ત ઔપચારિકતામાં પણ પરત કરી. નવા બનાવેલા એ. એફ. એફ. માં ક્યુ. એલ. એફ. ના તત્વો અને ફીચર-વેલ્યુ લિસ્ટ સિમેન્ટિક્સનો સમાવેશ થાય છે. સપાટ શબ્દાર્થના આ સંસ્કરણને વધારાના કાર્યાત્મક નિશાનો સાથે ઉન્નત કરવામાં આવે છે. આનાથી પ્રમાણમાં નાના શબ્દભંડોળ સાથે મળીને વધુ પડતા જટિલ નિયમો બનાવ્યા વિના મૂળ સપાટ પ્રતિનિધિત્વ ભાષાની અસ્પષ્ટતાની સમસ્યાનું સમાધાન થયું. વધુમાં, ભાષાકીય અને ઇજનેરી પરંપરાઓના સમાધાન દ્વારા વાક્યરચના માળખાને કાળજીપૂર્વક ગણવામાં આવે છે. વ્યાકરણ હકીકતમાં કોર્પસ-આધારિત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને ભાષાકીય પ્રેરિત સંસાધનોમાંથી મેળવવામાં આવે છે. તેઓ ઉદાહરણોના નાના સમૂહો દ્વારા સંચાલિત થાય છે. આ સરળ અને સપાટ ડોમેન-વિશિષ્ટ વ્યાકરણમાં પરિણમે છે. શબ્દાર્થશાસ્ત્ર ઓછા વ્યવહારદક્ષ છે અને ઇજનેરી પરંપરામાં ન્યૂનતમ અભિગમ રજૂ કરે છે. દરેક શાબ્દિક વસ્તુ લક્ષણ-મૂલ્ય જોડીનો સમૂહ પ્રદાન કરે છે. આ સરળ-થી-લેખિત અનુવાદ નિયમો તરફ દોરી જાય છે. અન્ય સુવિધા-મૂલ્ય જોડીઓનો નકશો બનાવવા માટે માત્ર સુવિધાઓ-મૂલ્ય જોડીઓની સૂચિ છે. જો કે, પરિણામે મશીન અનુવાદ ચેનલ મોડેલ અલ્પનિર્દિષ્ટ બને છે અને નબળું પડે છે, જ્યારે લક્ષ્ય ભાષા મોડેલ મજબૂત બને છે. વ્યાકરણના સંપૂર્ણ કવરેજનો ઉપયોગ કરવામાં વપરાશકર્તાઓને ટેકો આપવા માટે એક બુદ્ધિશાળી સહાય મોડ્યુલ સિસ્ટમમાં સંકલિત કરવામાં આવ્યું છે. આ સાધન વપરાશકર્તાને વપરાશકર્તાના મૂળ ઉચ્ચારણની શક્ય તેટલી નજીકનાં ઉદાહરણો પ્રદાન કરે છે. આઉટપુટ લાઇબ્રેરી પર આધારિત છે. દરેક પેટા-ડોમેન અને ભાષા જોડીની પોતાની લાઇબ્રેરી હોય છે. સમાવિષ્ટો સંયુક્ત ઇન્ટરલિંગુઆ કોર્પોરામાંથી કાઢવામાં આવે છે. હેલ્પ મોડ્યુલ અનુરૂપ લક્ષ્ય ભાષા સ્વરૂપ સાથે મેપ કરેલા ટેગ કરેલા સ્રોત ભાષા સ્વરૂપ માટે કોર્પસને સ્કેન કરે છે. વધુમાં બીજા આંકડાકીય ઓળખકર્તાનો બેકઅપ તરીકે ઉપયોગ થાય છે. પરિણામોનો ઉપયોગ પુસ્તકાલયમાંથી સમાન ઉદાહરણો પસંદ કરવા માટે થાય છે. પેઢીની પસંદગીઓ અનુસાર, વ્યુત્પન્ન શબ્દમાળાઓમાંથી એક પસંદ કરવામાં આવે છે અને લક્ષ્ય ભાષા શબ્દમાળા બોલાતી ભાષા તરીકે સાકાર થાય છે. સિસ્ટમને વધુ સુસંગત બનાવવા માટે કેટલીક આંકડાકીય કોર્પસ આધારિત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. પીડીએ પર મેડએસએલટી આરોગ્ય સંભાળ વ્યાવસાયિકોની માંગણીઓના જવાબમાં, મેડએસએલટીનું મોબાઇલ સંસ્કરણ વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. હેન્ડ-હેલ્ડ પ્લેટફોર્મ સામાન્ય માળખા જેવું જ આર્કિટેક્ચરનો ઉપયોગ કરે છે. અનુવાદ માટે જરૂરી ભારે પ્રક્રિયા દૂરસ્થ મશીન પર કરવામાં આવે છે. વાયરલેસ જોડાણ ઉપરાંત, મૂળ સંસ્કરણ જેવા જ પરિણામો સુધી પહોંચવા માટે સારા માઇક્રોફોનની જરૂર પડે છે. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ Sourceforge.net અનુવાદ મશીન અનુવાદ પર મેડએસએલટી