مفهوم التعرف على المصطلحات المشابهة

تعرف هذه الميزة في وردفاست باسم Fuzzy Terminology Recognition، ويشار إليها اختصارا بـ FTR إذ يمكن لوردفاست ’’التعرف الآلي على المصطلحات المشابهة‘‘، بالتأشير على هذه الميزة في نافذة إعدادات وردفاست، بتبويب Terminology وهو الوضع الافتراضي في كل مسرد.

وهذه الميزة تعمل منفصلة عن نوع آخر هو ’’التعرف اليدوي على المصطلحات المشابهة‘‘ والذي يكون بإضافة العلامة * إلى أجزاء معينة من المصطلح أثناء إضافة المصطلح أو تحريره، حيث يمكن إضافة هذه النجمة إلى نهاية أي كلمة من المصطلح حسبما نراه مناسبا. ويمكن استخدام كلا الطريقتين للحصول على نتيجة أفضل.

فأثناء الترجمة يظلل وردفاست المصطلحات المدرجة في المسرد باللون الأزرق، ولا يلتزم فقط بنص الكلمة الموجود في أحد المسارد، ولكن يمكن أن يخبرنا أن ثمة كلمة مشابهة للتي في المسرد أي جمعا لها أو صفة، إلخ .

فلنفترض أننا أضفنا إلى المسرد العبارة التالية ووضعنا العلامة * على النحو الموضح أدناه:

electric* machine*

فعندما يواجه وردفاست -أثناء الترجمة- عبارة electrical machines (لاحظوا الفرق) فإنه يظللها أيضا بالأزرق ويتيح لنا استدعاء ترجمة المصطلح من المسرد وإدراجها في الخلية الهدف.

ولنفترض أن مسردنا من العربية إلى الإنجليزية فقد ندرج كلمة مثل "طبيب" في المسرد على النحو التالي:

طبيب*
doctor

ففي هذه الحالة كلما تأتي كلمة "طبيب" أو "طبيبة" في النص يلونها وردفاست بلون مخالف لإخبارنا أنها موجودة في أحد المسارد، وعند إدراجها سيدرج في الحالتين كلمة doctor والتي لا تختلف من حيث التأنيث والتذكير في الإنجليزية.

ونلاحظ أنه في النسخ الأخيرة من وردفاست يمكن استخدام النجمة في أول المصطلح أيضا (بشرط أن يزيد عدد أحرفه عن أربعة أحرف). ومثال ذلك:

*installation

للتعرف على
uninstallation

لكن لا يصلح إضافة نجمة في الثلاثة حروف التالية للحرف الأول. لكنها تصلح في وسط الكلمة في الحروف التالية للأربعة أحرف الأولى. ومثال ذلك:

Anglo*sakson

للتعرف على كل من:

Anglosakson
Anglo-Sakson

وقد يسأل سائل ما الفارق بين الطريقة الآلية وتلك اليدوية من حيث التنفيذ، والحقيقة أن وردفاست يستخدم العديد من الآليات للتعرف على المصطلحات المتشابهة تلقائيا، لكن إضافة العلامة * تساعد على تحديد ما نريده بالضبط. وكما سبق أن ذكرنا لا مانع من الاعتماد على الطريقتين لضمان نتائج أفضل، على أن البعض يرى أن تعطيل التعرف الآلي والتركيز على التعرف اليدوي قد يفيد أكثر.