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得益于翻譯行業(yè)的長足進步,世界變得越來越相互聯(lián)系和相互依存。CSA(常識咨詢)研究公司發(fā)布的“語言服務市場:2018”報告可以確定全球翻譯市場正在飛躍發(fā)展。根據(jù)《語言服務市場:2018年》報告,2018年全球外包語言服務和技術(shù)市場規(guī)模為465.2億美元,到2021年將增長并增至561.8億美元。
由市場研究公司Nimdzi Insights編寫的另一份報告題為“ 2019 Nimdzi 100-語言服務行業(yè)分析”;2019年,語言服務行業(yè)的收入為536億美元,到2023年,這一數(shù)字預計將達到700億美元。
全球整合
一個已經(jīng)存在了數(shù)百年并且預計將以兩位數(shù)增長的行業(yè)令人驚訝。之間最近的貿(mào)易保護主義政策增加了前提。
得益于全球化,全球市場正在交換,交易商品和服務,從而助長了使用多種語言的經(jīng)濟體的需求。各國都希望使用其語言的商品和服務,這是近年來翻譯行業(yè)興起的重要因素。
技術(shù)的出現(xiàn)
自Google推出Google Translate并使用基于階段的機器翻譯算法以來,已有10多年的歷史了。從那時起,技術(shù)就再也沒有回頭,基于機器學習的語音識別和圖像識別功能繼續(xù)重新定義世界的交易方式。盡管還有很長的路要走,但是提高機器翻譯的能力是一個具有挑戰(zhàn)性的目標。
人工智能驅(qū)動的神經(jīng)機器翻譯是全球翻譯市場的號召?;谶@樣一個前提,即可以直接在源文本和目標文本上訓練神經(jīng)機器翻譯,而不需要像在統(tǒng)計機器學習中部署的標準化系統(tǒng)那樣的管道。
機器翻譯的早期版本基于多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡模型,該模型受固定長度的輸入序列(以相同長度的輸出為特征)的限制。這些模型的體系結(jié)構(gòu)已大大改善,使用了以編碼器-解碼器體系結(jié)構(gòu)排列的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡,該體系允許可變長度的輸入和輸出序列。最近增加的注意力機制利用了這些模式,并允許該模型提高長單詞序列的準確性,從而使該模型能夠?qū)W習在解碼每個輸出時在哪里強調(diào)輸入序列。
NLP即時翻譯
在當前情況下,最先進的神經(jīng)機器翻譯引擎可以60-90%的精度翻譯文本。當這項技術(shù)在現(xiàn)實世界中的翻譯場景中進行測試時,就會伴隨著其缺陷,其中之一就是該技術(shù)無法始終如一地翻譯文本。
編碼器-解碼器注意模型架構(gòu)允許將具有句子長度的序列用作模型的輸入。當翻譯一個句子時,此模型可以很好地工作,但是當面對較長的段落和文檔文本時,該模型就很麻煩了。該模型單獨翻譯每個句子,而沒有前一個句子的借口。這加起來導致翻譯句子之間關(guān)鍵字不一致的翻譯。
人與機器的案例
如果您認為啟用NLP的翻譯將取代人工翻譯,那么在不久的將來就不會發(fā)生這種情況。AI距離能夠執(zhí)行多任務處理還很遙遠。面向?qū)I(yè)人士的AI輔助翻譯平臺TranslateFX表示,從短期來看,AI不會用AI軟件代替人工翻譯。從長遠來看,盡管人工智能將有助于提高人類的生產(chǎn)力,使其工作效率提高60-70%。
人工智能軟件將改善困難法律文件的合同,保密協(xié)議,協(xié)議,免責聲明,許可,新聞稿,商業(yè)計劃,研究報告,公司公告,財務報告,招股說明書,信息備忘錄,條款和條件的翻譯,使整個企業(yè)世界更輕松,更全面地進行交易。簡而言之,基于AI的NLP解決方案將把人類的智能增強為復雜的文檔翻譯。
增強人類智能
隨著數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高,計算能力的提高以及神經(jīng)網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)的改進,神經(jīng)機器翻譯有望變得更加準確。這種務實的轉(zhuǎn)變將使人類適應技術(shù)的優(yōu)勢,并專注于他們擅長的領(lǐng)域。可以部署神經(jīng)機器翻譯以立即生成準確的初稿,而人腦的后續(xù)工作將是提高翻譯質(zhì)量,這包括對機器翻譯文本的后期編輯或?qū)忛?,以確保準確性和內(nèi)容映射。
市場上存在的大多數(shù)翻譯工具都是高度通用的,它們受過翻譯訓練,并且內(nèi)容種類繁多,從聊天到新聞到餐廳菜單再到故事板。沒有上下文,機器將無法有效地準確翻譯文本,而又不了解目標受眾,情況和文本的用法。
答案在于定制
在未來的時代,技術(shù)將更加個性化,以適應各個行業(yè)和企業(yè)的需求,翻譯行業(yè)也是如此。歡迎使用針對特定企業(yè)文檔而設(shè)計的定制機器翻譯引擎,其中包括案例研究,手冊,針對特定業(yè)務受眾的報告。
定制開發(fā)的機器翻譯引擎有潛力將翻譯文本的準確性提高20%以上。翻譯公司現(xiàn)在專注于特定公司或行業(yè),例如,TranslateFX專注于財務和法律文件翻譯。
在將來,一致性將成為爭論的焦點,這個問題將通過根據(jù)上下文開發(fā)的其他機器學習或自然語言處理算法來解決。增強人類智能在翻譯行業(yè)還有很長的路要走。未來將把經(jīng)濟與NLP支持的翻譯功能結(jié)合在一起。
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