通过托管翻译工作流程大规模呈现全球内容 与翻译

,并通过更多数据不断改进。 LMM(大型语言模型):此类别的工具包括 ChatGPT、Bard 和 PALM2。这些模型已在大量文本数据上进行了预训练,因此能够从各种语言的不同来源获取语言知识和模式。它们根据预测创建内容,因此可以生成听起来像人类且具有对话性的文本。与 NMT 相比,它们更流畅,但准确性和可预测性较差。 这两种类型的人工智能引擎都可以“现成”使用,但也可以根据行业特定或公司特定的术语进行定制,为各个行业提供量身定制的解决方案。这种微调可以为特定受众提供准确且相关的翻译,从而提高质量和用户体验。 这些技术共同极大地促进了自动翻译的可行和有效应用,但有些内容最好还是留给人类语言学家。 人工智能翻译的挑战与局限性 尽管取得了这些进步,人工智能翻译仍然有局限性。为了有效地部署它,企业必须了解这些局限性并学习如何弥补它们。 人工智能仍然面临挑战的领域包括: 习语表达:在一种语言中有意义的习语在另

一种语言中往往没有直接对应的词

如,如果直接翻译波兰习 越南 WhatsApp 号码 语“你是从圣诞树上掉下来的吗?”而没有附加上下文,英语使用者不太可能理解其含义。(“你是昨天出生的吗?”是英语中与之相近的词。) 文化差异:翻译通常需要超越文字的深度知识。特定文化中人们的行为、思维、感受和信仰会影响内容的翻译方式,而机器永远无法知道这一点。保留这些文化差异是准确将意义和影响从一种语言传递到另一种语言的关键。这就是您如何创建与目标受众产生共鸣的翻译。 上下文:同一个词在不同情况下可能意味着不同的事情,人工智能很难根据上下文选择适当的含义。 研究人员不断致力于提高人工智能应对这些复杂问题的能力,并在机器学习和自然语言处理方面取得进展,旨在提高理解力和准确性。例如,研究人员正在研究如何克服资源匮乏的语言对更多训练数据的需求。 翻译工作流程中的人工智能 除了直接翻译之外,AI 还可以通过多种方式来优化整个本地化工作流程: 自动化翻译前任务,

例如从不可编辑格式中提取文本并

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将内容组织成可管理的片段。 协助 中国电子邮件列表 确定主题以确保其到达最适合该工作的翻译人员。 自动化翻译后步骤,如重新格式化翻译后的文本以匹配原始文档的布局。 质量控制:人工智能工具可以发现并纠正不一致和语法问题,并保持大型本地化程序中的术语一致性。 自动路由:AI 可以分析文本并根据内容类型和复杂性确定适当的工作流程,从而减少所需的人工监督量。例如,需要人工处理的文本会直接发送给人工翻译,适合机器翻译的文本会经过该过程,然后在需要时自动发送给人工翻译进行 QA。 管理系统 (TMS) 集成 人工智能与翻译管理系统 (TMS)的集成正在彻底改变企业管理和执行翻译项目的方式。通过嵌入人工智能功能,顶级行业平台正在提高其性能,使翻译工作流程更加高效和智能。 一个平台使用人工智能来自动化翻译,为给定的内容选择最合适的机器翻译引擎,利用翻译记忆库和词汇表来提高机器翻译质量,并确定机器翻译输

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