MedSLT
ಮೆಡ್ಎಸ್ಎಲ್ಟಿ ಎಂಬುದು ಜಿನೀವಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮಧ್ಯಮ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಮಾತನಾಡುವ ಭಾಷೆಯ ಭಾಷಾಂತರಕಾರ. ಇದಕ್ಕೆ ಸ್ವಿಸ್ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಸೈನ್ಸ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಧನಸಹಾಯ ನೀಡುತ್ತಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಇಂಗ್ಲಿಷ್, ಫ್ರೆಂಚ್, ಜಪಾನೀಸ್, ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್, ಕೆಟಲಾನ್ ಮತ್ತು ಅರೇಬಿಕ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ತಲೆನೋವು, ಎದೆ ಮತ್ತು ಹೊಟ್ಟೆ ನೋವಿನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ವೈದ್ಯರು-ರೋಗಿಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಬಳಸಿದ ಶಬ್ದಕೋಶವು ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಭಾಷೆಯ ಜೋಡಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ 350 ರಿಂದ 1000 ಪದಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಮೆಡ್ಎಸ್ಎಲ್ಟಿ ರಚಿಸಲು ಪ್ರೇರಣೆ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ 6000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಭಾಷೆಯ ಅಡೆತಡೆಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕಾರರ ಕೊರತೆಯು ವಿನಾಶಕಾರಿ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇವುಗಳು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ತಂಗುವಿಕೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ತಪ್ಪು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತವೆ. ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆ ಹೊಂದಿರುವ 23 ಮಿಲಿಯನ್ ಜನರಲ್ಲಿ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಜನರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಲಕ್ಷಾಂತರ ನಿರಾಶ್ರಿತರು ಮತ್ತು ವಲಸಿಗರು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಅಷ್ಟು ತೀವ್ರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಭಾಷಾ ಸೇವೆಗಳ ಅಗತ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಭಾಷಣ ಅನುವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಮುಚ್ಚಬಹುದು. ಸವಾಲುಗಳು ಈ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೂ, ಆದರ್ಶ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಅತಿದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಶಬ್ದಕೋಶದ ಬಳಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಆದರ್ಶ ಅನುವಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ಅನುವಾದದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತಕ್ಕಿಂತ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದು ಅನನುಭವಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ತಜ್ಞರು ಬಳಸಿದರೆ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ. ರೋಗಿ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಸಂವಹನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ದ್ವಿಮುಖ ಸಂವಾದವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ದ್ವಿ-ದಿಕ್ಕಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಅನುಭವವಿಲ್ಲ. ರೋಗಿಯ-ವೈದ್ಯರ ನಿರ್ದೇಶನದಿಂದ ಅನುವಾದಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಇದನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಸುಲಭವಾದ ಪ್ರವೇಶ ಅಥವಾ ಸಮಗ್ರ ಸಹಾಯ ಸಾಧನವನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ನಿಯಂತ್ರಿತ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಅವು ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಉತ್ತಮ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಕರಣದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಏನು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ವಿವಿಧ ಉಪ-ಡೊಮೇನ್ಗಳನ್ನು (ತಲೆನೋವು, ಎದೆ ಮತ್ತು ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ನೋವು) ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಉಪ ಡೊಮೇನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಜೋಡಿಗಳಿಗೆ ಹಂಚಿಕೆಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಕರಣವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಭಾಷೆಗಳ ಏಕೀಕರಣವೂ ಸಹ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಹೊಸ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ತ್ವರಿತವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಸರಳವಾಗಿರಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬಹು ಭಾಷಾ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲದಿಂದ ಉದ್ದೇಶಿತ ಭಾಷೆಗೆ ನೇರ ಅನುವಾದವು ಕಷ್ಟಕರವೆಂದು ಸಾಬೀತಾಗುತ್ತದೆ. ದ್ವಿ-ದಿಕ್ಕಿನ ವಿಧಾನದ ಬದಲು ಏಕ-ದಿಕ್ಕಿನ ಅನುವಾದಕ್ಕಾಗಿ ಇಂಟರ್ಲಿಂಗ್ವಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅನುವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದರ ಮೇಲೆ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿವಿಧ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹಾಜರಾಗುವ ಅನೇಕ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಚಲನಶೀಲತೆ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಒಯ್ಯಬಹುದಾದ ಆವೃತ್ತಿಯು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅನುವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾರೀ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾತಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ವ್ಯಾಕರಣ ಆಧಾರಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ನ್ಯುವಾನ್ಸ್ 8.5 ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಬಳಸುವ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯಾಕರಣಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಣ ವ್ಯಾಕರಣಗಳ ಸಣ್ಣ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಸಂಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೋರ್ ವ್ಯಾಕರಣಗಳನ್ನು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ರೆಗ್ಯುಲಸ್ ಗ್ರಾಮರ್ ಕಂಪೈಲರ್ ರಚಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪಸ್-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಣತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ಈ ವಿಶೇಷತೆಯು ಕಾರ್ಯ (ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆ) ಮತ್ತು ಉಪ-ಕ್ಷೇತ್ರ (ತಲೆನೋವು, ಎದೆ ಮತ್ತು ಹೊಟ್ಟೆ ನೋವು) ಎರಡನ್ನೂ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಪಸ್ನಿಂದ ಟ್ರೀಬ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ವಿವರಣೆ ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ವಿಶೇಷೀಕರಣವು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಡೊಮೇನ್-ಮತ್ತು ವ್ಯಾಕರಣ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉಪವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ (ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು "ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮಾನದಂಡ" ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ). ಸಬ್ಟ್ರೀ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ನಿಯಮವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ವಿಶೇಷ ಏಕೀಕರಣ ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಾರ್ಸರ್ ಅಥವಾ ಜನರೇಟರ್ನಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಿ. ಎಫ್. ಜಿ ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನ್ಯುವಾನ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್ಗೆ ಸಿ. ಎಫ್. ಜಿ ವ್ಯಾಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನುಯಾನ್ಸ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳ ಸಂಕಲನವು ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮ ಹಂತವು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಮತ್ತೆ ತರಬೇತಿ ನಿಧಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮೆಡ್ಎಸ್ಎಲ್ಟಿ ಅನುವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಅಂತರ್ಭಾಷೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಇಂಟರ್ಲಿಂಗ್ವಾವನ್ನು ನಿಜವಾದ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಇದು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಸರಳವಾದ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ರೆಗುಲಸ್ ವ್ಯಾಕರಣದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯಾಕರಣವು ಚಲನೆ ಅಥವಾ ಒಪ್ಪಂದದಂತಹ ನೈಜ ಭಾಷೆಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮೇಲ್ಮೈ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಅಂತರ್ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ನಿಯಮಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪೊಂದು ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಇಂಟರ್ಲಿಂಗ್ವಾದಿಂದ ಉದ್ದೇಶಿತ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿತ ಭಾಷೆಯ ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೇಲ್ಮೈ ಪದಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್ಗೆ ಶಬ್ದಾರ್ಥವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರಿಂದ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಸಣ್ಣ, ಬಿಗಿಯಾದ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವ್ಯಾಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್ಲಿಂಗ್ವಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇಂಟರ್ಲಿಂಗ್ವಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಅನುವಾದಗಳು ನೇರ ಅನುವಾದಗಳಿಗೆ ಬಹುತೇಕ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಏಕಭಾಷಿಕ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಉಪ-ಡೊಮೇನ್ಗೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಪಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿತ ಇಂಟರ್ಲಿಂಗ್ವಾ ಕಾರ್ಪೋರಾದ ಒಂದು ಸಮೂಹವು ಈ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲ ಭಾಷಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಪೋರಾಗಳನ್ನು ಇಂಟರ್ಲಿಂಗ್ವಾಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ಮೂಲ ಭಾಷೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇಂಟರ್ಲಿಂಗ್ವಾ ರೂಪಗಳನ್ನು ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಉದ್ದೇಶಿತ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅನುವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹುಭಾಷಾ ಹಿಂಜರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಯತ್ನವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪೀಳಿಗೆಯ ಹಂತವನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ರೂಪಗಳಿಗೆ ಬಳಸುವ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಭಾಷೆಯು ಬಹುತೇಕ ಸಮತಟ್ಟಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಶಬ್ದಾರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಎ. ಎಫ್. ಎಫ್. ಅನ್ನು ಎಮ್. ಇ. ಡಿ. ಎಸ್. ಎಲ್. ಟಿ. ಯ ಪೂರ್ವಸೂಚಕವಾದ ಸ್ಪೋಕನ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಲೇಟರ್ನಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಎಸ್ಎಲ್ಟಿ ತಾರ್ಕಿಕ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಭಾಷೆಯಾದ ಕ್ವಾಸಿ ಲಾಜಿಕಲ್ ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂಎಲ್ಎಫ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಶೀಲ ಆದರೂ ಬಹಳ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ವೆಚ್ಚಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಾಂತರಕಾರರಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆರಂಭಿಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಸರಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಮೌಲ್ಯದ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡವು. ಈ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಅಧೀನ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಐಚ್ಛಿಕ ಮಟ್ಟದ ಗೂಡುಕಟ್ಟುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪೂರಕಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ (ಅಂದರೆ. ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಷರತ್ತುಗಳು). ನಿರ್ಣಯಕರನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಅನುವಾದದ ನಿಯಮಗಳು ತುಂಬಾ ಸರಳವಾದವು, ಏಕೆಂದರೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಮೌಲ್ಯದ ಜೋಡಿಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಜೋಡಿಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ಪಟ್ಟಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ಭಾಷೆಯು ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು. ವ್ಯಾಕರಣಕ್ಕೆ ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ವಿಂಗಡಣಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಯಿತು, ಆದರೆ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಶೀಲ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗೆ ಮರಳಿಸಿತು. ಹೊಸದಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಎಎಫ್ಎಫ್ ಕ್ಯೂಎಲ್ಎಫ್ನ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಮೌಲ್ಯದ ಪಟ್ಟಿ ಶಬ್ದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮತಟ್ಟಾದ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಈ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗುರುತುಗಳೊಂದಿಗೆ ವರ್ಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಶಬ್ದಕೋಶದೊಂದಿಗೆ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಸಂಕೀರ್ಣ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸದೆ ಮೂಲ ಸಮತಟ್ಟಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಭಾಷೆಯ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿತು. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಭಾಷಾ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳ ರಾಜಿ ಮೂಲಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಕರಣಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕಾರ್ಪಸ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭಾಷಾ ಪ್ರೇರಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲದಿಂದ ಮರುಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವು ಸಣ್ಣ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ಇದು ಸರಳವಾದ ಮತ್ತು ಚಪ್ಪಟೆಯಾದ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಕರಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಶಬ್ದಾರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವು ಕಡಿಮೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಂಪ್ರದಾಯದಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಲೆಕ್ಸಿಕಲ್ ಐಟಂ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಮೌಲ್ಯದ ಜೋಡಿಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಸರಳವಾಗಿ ಬರೆಯಬಹುದಾದ ಅನುವಾದ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಮೌಲ್ಯದ ಜೋಡಿಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಮೌಲ್ಯದ ಜೋಡಿಗಳ ಪಟ್ಟಿಗಳು ಮಾತ್ರ ಇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ಚಾನೆಲ್ ಮಾದರಿಯು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗುರಿ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಯು ಬಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಕರಣಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಹಾಯ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಉಪಕರಣವು ಬಳಕೆದಾರರ ಮೂಲ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಉಪ-ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಜೋಡಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಪದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿತ ಇಂಟರ್ಲಿಂಗ್ವಾ ಕಾರ್ಪೋರಾದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಹಾಯ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನುಗುಣವಾದ ಗುರಿ ಭಾಷೆಯ ರೂಪದೊಂದಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾದ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ಮೂಲ ಭಾಷೆಯ ಫಾರ್ಮ್ಗಾಗಿ ಕಾರ್ಪಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಎರಡನೇ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್ಅಪ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗ್ರಂಥಾಲಯದಿಂದ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪೀಳಿಗೆಯ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ತಂತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಭಾಷೆಯ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಮಾತನಾಡುವ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೊಂದಿಸಲು ಕೆಲವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾರ್ಪಸ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿಡಿಎಯಲ್ಲಿ ಮೆಡ್ಎಸ್ಎಲ್ಟಿ ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರ ಬೇಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ, ಮೆಡ್ಎಸ್ಎಲ್ಟಿ ಯ ಮೊಬೈಲ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಕೈಯಿಂದ ಹಿಡಿಯುವ ವೇದಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ವೇದಿಕೆಯಂತೆಯೇ ಅದೇ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅನುವಾದಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಭಾರೀ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ದೂರಸ್ಥ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈರ್ಲೆಸ್ ಸಂಪರ್ಕದ ಹೊರತಾಗಿ, ಮೂಲ ಆವೃತ್ತಿಯಂತೆಯೇ ಅದೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ಉತ್ತಮ ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು Sourceforge.net ಅನುವಾದ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದದಲ್ಲಿ ಮೆಡ್ಎಸ್ಎಲ್ಟಿ