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研究人员发挥神经网络AI在翻译行业的潜力

  得益于翻译行业的长足进步,世界变得越来越相互联系和相互依存。CSA(常识咨询)研究公司发布的“语言服务市场:2018”报告可以确定全球翻译市场正在飞跃发展。根据《语言服务市场:2018年》报告,2018年全球外包语言服务和技术市场规模为465.2亿美元,到2021年将增长并增至561.8亿美元。

  由美国市场研究公司Nimdzi Insights编写的另一份报告题为“ 2019 Nimdzi 100-语言服务行业分析”;2019年,语言服务行业的收入为536亿美元,到2023年,这一数字预计将达到700亿美元。

  一个已经存在了数百年并且预计将以两位数增长的行业令人惊讶。国家之间最近的贸易保护主义政策增加了前提。

  得益于全球化,全球市场正在交换,交易商品和服务,从而助长了使用多种语言的经济体的需求。各国都希望使用其语言的商品和服务,这是近年来翻译行业兴起的重要因素。

  自Google推出Google Translate并使用基于阶段的机器翻译算法以来,已有10多年的历史了。从那时起,技术就再也没有回头,基于机器学习的语音识别和图像识别功能继续重新定义世界的交易方式。尽管还有很长的路要走,但是提高机器翻译的能力是一个具有挑战性的目标。

  人工智能驱动的神经机器翻译是全球翻译市场的号召。基于这样一个前提,即可以直接在源文本和目标文本上训练神经机器翻译,而不需要像在统计机器学习中部署的标准化系统那样的管道。

  机器翻译的早期版本基于多层感知器神经网络模型,该模型受固定长度的输入序列(以相同长度的输出为特征)的限制。这些模型的体系结构已大大改善,使用了以编码器-解码器体系结构排列的递归神经网络,该体系允许可变长度的输入和输出序列。最近增加的注意力机制利用了这些模式,并允许该模型提高长单词序列的准确性,从而使该模型能够学习在解码每个输出时在哪里强调输入序列。

  在当前情况下,最先进的神经机器翻译引擎可以60-90%的精度翻译文本。当这项技术在现实世界中的翻译场景中进行测试时,就会伴随着其缺陷,其中之一就是该技术无法始终如一地翻译文本。

  编码器-解码器注意模型架构允许将具有句子长度的序列用作模型的输入。当翻译一个句子时,此模型可以很好地工作,但是当面对较长的段落和文档文本时,该模型就很麻烦了。该模型单独翻译每个句子,而没有前一个句子的借口。这加起来导致翻译句子之间关键字不一致的翻译。

  如果您认为启用NLP的翻译将取代人工翻译,那么在不久的将来就不会发生这种情况。AI距离能够执行多任务处理还很遥远。面向专业人士的AI辅助翻译平台TranslateFX表示,从短期来看,AI不会用AI软件代替人工翻译。从长远来看,尽管人工智能将有助于提高人类的生产力,使其工作效率提高60-70%。

  人工智能软件将改善困难法律文件的合同,保密协议,协议,免责声明,许可,新闻稿,商业计划,研究报告,公司公告,财务报告,招股说明书,信息备忘录,条款和条件的翻译,使整个企业世界更轻松,更全面地进行交易。简而言之,基于AI的NLP解决方案将把人类的智能增强为复杂的文档翻译。

  随着数据质量的提高,计算能力的提高以及神经网络体系结构的改进,神经机器翻译有望变得更加准确。这种务实的转变将使人类适应技术的优势,并专注于他们擅长的领域。可以部署神经机器翻译以立即生成准确的初稿,而人脑的后续工作将是提高翻译质量,这包括对机器翻译文本的后期编辑或审阅,以确保准确性和内容映射。

  市场上存在的大多数翻译工具都是高度通用的,它们受过翻译训练,并且内容种类繁多,从聊天到新闻到餐厅菜单再到故事板。没有上下文,机器将无法有效地准确翻译文本,而又不了解目标受众,情况和文本的用法。

  在未来的时代,技术将更加个性化,以适应各个行业和企业的需求,翻译行业也是如此。欢迎使用针对特定企业文档而设计的定制机器翻译引擎,其中包括案例研究,手册,针对特定业务受众的报告。

  定制开发的机器翻译引擎有潜力将翻译文本的准确性提高20%以上。翻译公司现在专注于特定公司或行业,例如,TranslateFX专注于财务和法律文件翻译。

  在将来,一致性将成为争论的焦点,这个问题将通过根据上下文开发的其他机器学习或自然语言处理算法来解决。增强人类智能在翻译行业还有很长的路要走。未来将把经济与NLP支持的翻译功能结合在一起。

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