Description
Việc dịch kinh Phật Hán văn sang tiếng Việt gặp nhiều thách thức do đặc trưng của ngôn ngữ Hán văn cùng sự xuất hiện dày đặc của các tên riêng và thuật ngữ Phật học chuyên ngành. Các hệ thống dịch máy phổ thông thường chưa bảo toàn được ngữ nghĩa của các thực thể này, dẫn đến sai lệch nội dung và làm giảm chất lượng bản dịch. Bài báo đề xuất một phương pháp dịch lai (hybrid) kết hợp Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition – NER), Dịch máy nơ-ron (Neural Machine Translation – NMT) và Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM). Trong phương pháp đề xuất, NER nhận diện các tên riêng và thuật ngữ chuyên ngành để cung cấp ngữ cảnh cho quá trình dịch, NMT thực hiện dịch, còn LLM hiệu chỉnh bản dịch dựa trên ngữ cảnh nhằm bảo đảm tính chính xác và nhất quán của thuật ngữ. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất cải thiện khả năng bảo toàn thuật ngữ và nâng cao chất lượng bản dịch so với các phương pháp cơ sở.
Từ khóa
Phật giáo Hán cổ; Dịch máy lai; Dịch máy nơ-ron (NMT); Nhận dạng thực thể có tên (NER); Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Thông tin các tác giả
1/ Quản Minh Đức: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG HCM, 227 Nguyễn Văn Cừ, Chợ Quán, TP.HCM, số điện thoại: 037.874.0397, email: 24C01006@student.hcmus.edu.vn.
2/ Nguyễn Trường Sơn: TS., Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG HCM, 227 Nguyễn Văn Cừ, Chợ Quán, TP.HCM, số điện thoại: 093.317.1329, email: ntson@fit.hcmus.edu.vn.
3/ Đinh Điển: PGS. TS., Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG HCM, 227 Nguyễn Văn Cừ, Chợ Quán, TP.HCM, số điện thoại: 090.827.8207, email: ddien@fit.hcmus.edu.vn.
