Las empresas traducen diariamente una gran cantidad de contenidos publicados en las redes sociales y en los sitios Internet, con el fin de analizarlos. Por ejemplo, pueden analizar automáticamente las opiniones de los clientes escritas en varios idiomas.
El traductor automático neural Lingvanex es uno de los mejores traductores que cuenta con funciones TTS y STT, lo que permite la traducción de voz en tiempo real en más de 100 idiomas.
Traduzca grandes volúmenes de contenido con el mejor motor de TA y la estrategia óptima para cada combinación de idiomas.
Acelera los flujos de trabajo de traducción con funciones como los glosarios compartidos y la posibilidad de traducir varios documentos a la vez.
NMT es uno de los sistemas de traducción automática más populares y tiene la capacidad de aprender y mejorar constantemente mediante el uso de una gran pink neuronal .
Los llamados "corporas paralelos" actúan como una piedra Rosetta moderna en proporciones masivas, proporcionando palabras, frases y traducciones idiomáticas en contexto para muchos pares de idiomas y dominios. Las técnicas de modelado estadístico y los algoritmos eficientes ayudan al equipo a abordar el problema del descifrado (que detecta las correspondencias entre el idioma de origen y de destino en los datos de entrenamiento) y la decodificación (encontrar la mejor traducción de una nueva oración de entrada).
Reducir la participación humana en el proceso de traducción no solo decrease los costos sino que también mejora la velocidad y el volumen de la traducción.
Cuando los comerciantes minoristas se vieron obligados a cerrar sus tiendas fileísicas durante la pandemia de COVID-19, el comercio electrónico se convirtió en su auténtico salvavidas. Pronto descubrieron que su cartera de clientes ya no se limitaba a los viandantes que pasaban por delante de su escaparate ni a una zona geográfica concreta.
, utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los corpus paralelos que recibe y traducir el texto/discurso correspondiente. Esto permite que su aprendizaje sea más profundo, pero también obliga a que los corpus que la entrenan sean enormes, por lo que sigue teniendo el mismo problema cuando se traducen lenguas minoritarias.
Esquema que muestra la relación entre los diferentes paradigmas de traducción automática basada en reglas. La traducción automática mediante reglas consiste en realizar transformaciones a partir del first, reemplazando las palabras por su equivalente más apropiado. Al conjunto de este tipo de transformaciones del texto original se le llama preedición de textos.
Lo primero que hay que considerar al utilizar MT es dónde planea Traducción Automática utilizar el contenido. Si bien la MT puede ayudarle a traducir grandes volúmenes de contenido rápidamente, no funciona para todos los tipos de contenido. La traducción humana clásica a veces es unavoidable y superará a la MT en todos los frentes.
Depender únicamente de la MT al presentar su marca a un nuevo mercado puede hacer que su marca parezca poco profesional. Para lograr el mayor nivel de precisión, la participación humana sigue siendo inevitable. Cada contenido que pasa por MT tiene que pasar por una posedición por parte de un traductor humano.
Algunos tipos de traducción automática pueden procesar millones de comentarios generados por los usuarios y ofrecer resultados muy precisos en poco tiempo.
Aunque puede parecer como un proceso directo a primera vista para construir una tecnología de traducción de voz de los ladrillos de la tecnología existente, se requiere mucho más trabajo que simplemente enchufar un "tradicional" de reconocimiento de Traducción Automática voz humano a máquina motor a la traducción de texto existente una.