Terjemahan mesin adalah cabang linguistik komputasional yang mempelajari penggunaan perangkat lunak komputer untuk menerjemahkan teks atau ucapan dari satu bahasa alami ke bahasa lainnya.
Sumber: Lihat artikel asli di Wikipedia
 | Artikel ini sudah memiliki daftar referensi, bacaan terkait, atau pranala luar, tetapi sumbernya belum jelas karena belum menyertakan kutipan pada kalimat. |
Penerjemahan | |
| Jenis terjemah | |
|---|---|
| Teknik terjemah | |
| Konsep lainnya | |
Terjemahan mesin (bahasa Inggris: machine translation, MT) adalah cabang linguistik komputasional yang mempelajari penggunaan perangkat lunak komputer untuk menerjemahkan teks atau ucapan dari satu bahasa alami ke bahasa lainnya.
Pada tingkat dasar, terjemahan mesin melakukan substitusi atau penggantian sederhana kata-kata dari satu bahasa alami ke bahasa lainnya. Namun cara itu saja biasanya tidak dapat menghasilkan terjemahan teks yang bagus, karena juga diperlukan pengenalan frasa utuh dan pendekatan kepada bahasa tujuan. Dengan menggunakan teknik korpus dan statistik, dapat dilakukan penerjemahan yang lebih kompleks sehingga memungkinkan penanganan yang lebih baik terhadap perbedaan tipologi linguistik, pengenalan frasa, penerjemahan idiom, dan juga penanganan anomali.
Perangkat lunak terjemahan mesin yang ada saat ini umumnya mengizinkan kustomisasi berdasarkan domain atau profesi (seperti laporan cuaca), sehingga meningkatkan hasil terjemahan dengan membatasi lingkup substitusi yang diizinkan. Teknik ini terutama efektif dalam suatu domain yang menggunakan bahasa formal. Pada praktiknya, terjemahan mesin dari dokumen-dokumen pemerintah dan hukum ternyata menghasilkan keluaran yang lebih berguna daripada teks pembicaraan atau teks lain yang lebih tidak standar bentuknya.
Perbaikan kualitas keluaran juga dapat dicapai melalui campur tangan manusia. Contohnya, beberapa sistem dianggap lebih akurat menerjemahkan jika penggunanya telah menandai kata-kata mana di dalam teks yang merupakan suatu nama. Dengan bantuan teknik-teknik ini, terjemahan mesin telah terbukti bermanfaat sebagai suatu alat bantu bagi penerjemah manusia, dan dalam beberapa penerapan bahkan dapat menghasilkan keluaran yang dapat dipergunakan langsung ("as is"). Namun, sistem-sistem yang telah tersedia saat ini tidak mampu untuk menghasilkan keluaran dengan kualitas yang menyamai penerjemah manusia, terutama jika teks yang akan diterjemahkan menggunakan bahasa sehari-hari. Perkembangan dan kegunaan terjemahan mesin telah diperdebatkan dan didiskusikan ke arah penyempurnaan hasil terjemahan yang natural seperti terjemahan manusia dari sejak tahun 1950-an.
Rule-Based Machine Translation (RB MT) adalah pendekatan penerjemahan mesin yang mengandalkan seperangkat aturan tata bahasa dari bahasa sumber dan bahasa tujuan untuk membangun model yang mampu menghasilkan terjemahan seakurat mungkin. Aturan tata bahasa tersebut dapat dilengkapi dengan kamus berisi istilah-istilah khusus sesuai kebutuhan penggunaannya misalnya kamus istilah medis atau bisnis untuk meningkatkan presisi terjemahan.[1]
Statistical Machine Translation (Statistical MT) beroperasi dengan menganalisis sejumlah besar korpus terjemahan yang telah diverifikasi oleh penerjemah manusia. Berbeda dari RBMT, metode ini mengandalkan penerjemahan berbasis frasa, bukan kata per kata. Model Statistical MT memanfaatkan kumpulan data terjemahan manusia tersebut sebagai dasar untuk menerjemahkan teks secara otomatis ke bahasa target.[1]
Neural Machine Translation (NMT) adalah pendekatan terbaru dalam penerjemahan mesin yang dibangun dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Metode ini menjadi terobosan karena memungkinkan satu sistem bekerja untuk menerjemahkan berbagai bahasa tanpa perlu menetapkan aturan khusus seperti yang terdapat pada Statistical MT maupun RB MT. Dengan keunggulan tersebut, NMT dipandang mampu melampaui keterbatasan sistem berbasis frasa maupun kata dan menghasilkan kualitas terjemahan yang lebih baik dibandingkan kedua pendekatan sebelumnya.[1]
| Internasional | |
|---|---|
| Nasional | |
| Lain-lain | |
 | Artikel bertopik bahasa ini adalah sebuah rintisan. Anda dapat membantu Wikipedia dengan mengembangkannya. |
