Traducción neuronal potenciada por memorias de traducción y coincidencia difusa
Traducción adaptativa sobre la marcha en 3 sencillos pasos.
Mejora la calidad de la traducción personalizando la salida en tiempo real y ofreciendo coherencia con las traducciones anteriores
Primero : Memorias de traducción
En las memorias de traducción (TM) puede almacenar pares de frases con texto traducido de origen y validado.
Estos recursos se vuelven valiosos para perfeccionar tus traducciones futuras:
- Coincidencias exactas reemplace la traducción automática, ahorrando tiempo y garantizando la coherencia.
- Coincidencias parciales que exceden un umbral (normalmente 70%), también denominado Coincidencias aproximadas, aparecen como Alternativas de coincidencia aproximada en las herramientas de traducción, con sus puntuaciones coincidentes, para que pueda inspirarse en estos ejemplos validados durante la edición.
Los traductores humanos han utilizado durante mucho tiempo la correspondencia borrosa para reducir el trabajo de la post-edición, y esta técnica ahora viene directamente integrado en nuestros últimos modelos!
NFA
Segundo: Difuso Neuronal Adaptación
La adaptación neural difusa (NFA) es un enfoque híbrido sobre la marcha que combina las fortalezas de las redes neuronales y la lógica difusa para permitir que el modelo genere sugerencias de traducción automática más precisas, inspirándose en sus memorias de traducción validadas.
Primero, Coincidencia difusa browses through Translation Memories for the requested sentence, to find appropriate matches within your content already.
Entonces Adaptación Neural Difusa, un desarrollo reciente en nuestra tecnología, permite al modelo de traducción considerar las coincidencias difusas de la misma manera que un humano lo haría, como fuentes de inspiración para traducir al instante nuevos contenidos.
Esto permite traducciones más precisas y personalizadas.
Una mejora significativa en la calidad de la traducción automática (MT)
Esta nueva función ofrece ventajas instantáneas al permitir la personalización en tiempo real de la salida de traducción automática. mantener la coherencia con las traducciones anteriores. La combinación de la especialización del motor con la adaptación neural difusa es crucial para calidad de traducción de primer nivel.
Además, mientras más coincidencias difusas haya entre el texto y las memorias de traducción, mayor será la mejora esperada con NFA. Asimismo, cuanto más especializados sean sus datos, mayor será la ganancia esperada con SYSTRAN translate model studio.
Mayor calidad
En la evaluación académica, así como en los estudios de casos de clientes internos, las métricas automatizadas, que compararon la salida de MT con una traducción de referencia, mostraron puntuaciones más altas para el sistema NFA que para una línea de base NMT.
Mayor adaptación
Las fortalezas del sistema NFA son producir traducciones con más opciones léxicas similares y redacción de la oración que las traducciones de referencia.
Post-edición más rápida
Las memorias de traducción y la post-edición se convierten en la combustible para la traducción incremental de máquinas neuronales entrenamiento del motor.
Seguro y privado
Sus datos y traducciones se mantienen seguros y privados con nuestra tecnología de cifrado de última generación.
Función NFA directamente disponible en tus integraciones favoritas
En SYSTRAN Translate Suite v10, ¡activa el interruptor para habilitar NFA!
Aplica fácilmente la función de Adaptación Difusa Neuronal (NFA) en SYSTRAN, ya que la tecnología está integrada de forma nativa en todos nuestros últimos modelos, y ya está disponible para la gran mayoría de pares de idiomas.
Los perfiles de traducción son la forma de mantener a mano todos los ajustes lingüísticos y los recursos de personalización: los diccionarios de usuario y, lo más importante, las memorias de traducción. ¡Simplemente cambie el interruptor para encender NFA!
En todas las herramientas de traducción de SYSTRAN, la red neuronal se inspirará ahora en sus memorias de traducción para traduzca instantáneamente con su estilo y voz.
La función de adaptación neural difusa (NFA) también es disponible para una amplia gama de usuarios a través de varias integraciones SYSTRAN:
- XTM, como TM con IA mejorada:https://xtm.cloud/ai-enhanced-tm/
- memorandoQ
- Cruzado
- CMLess Trados Studio
Administrador de sistemas de contenido en Ariel Corporation
“Tuvimos una configuración fenomenal con nuestro sistema de gestión de contenido que se alimentaba automáticamente dentro y fuera de XTM. Añadir SYSTRAN MT al proceso lo hizo aún mejor. Luego con la liberación de XTM 12.7 y la adaptación neural difusa, encontramos oro. Ahora podemos aprovechar lo mejor de la traducción automática y la edición humana para lograr una excelente eficiencia en los costos”.
Ronald Egle
Integrado con tus herramientas favoritas
Los motores de traducción de SYSTRAN no almacenan ni utilizan sus datos y cumplen con todas las leyes locales de privacidad.
¿Qué es NFA?
NFA, abreviatura de Neural Fuzzy Adaptation, es una potente característica que permite a nuestro motor traducir guiado por el índice. Cuando los traductores poseditan nuevos segmentos, el sistema incorpora estos cambios sobre la marcha, mejorando continuamente la calidad de la traducción.
Puede obtener más información sobre NFA con dos de nuestros últimos seminarios web, uno con XTM y el otro con Memorándum
Cómo conectar SYSTRAN Translate a XTM?
En este documento se incluye un procedimiento paso a paso enlazar.
To connect XTM Cloud account to your SYSTRAN Translate engine:
- Select Configuration > Settings > Translation.
- Select the Traducción automática tab.
- In the MT engines section, select the SYSTRAN checkbox.
Result: The SYSTRAN MT section is displayed below the General options section.
- In the SYSTRAN MT section, fill the relevant fields
- Select Synchronize
- At the bottom of the page, select Save.
Result: SYSTRAN Translate MT engine is displayed in the Configuration > Settings > Translation > Machine Translation section.
Project Managers can add SYSTRAN Translate to a new project while creating it or add it to an existing one in the Project Editor.
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