{"id":2045,"date":"2023-09-20T16:42:33","date_gmt":"2023-09-20T14:42:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/?page_id=2045"},"modified":"2023-12-05T12:39:53","modified_gmt":"2023-12-05T11:39:53","slug":"systran-model-studio","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/es\/productos-de-traduccion\/systran-model-studio\/","title":{"rendered":"SYSTRAN modelstudio"},"content":{"rendered":"\n
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Lleva la calidad y la precisi\u00f3n al siguiente nivel <\/h1>\n

Entrena motores espec\u00edficos en tu \u00e1rea de especializaci\u00f3n para perfeccionar la calidad de la traducci\u00f3n.<\/span><\/span>\u200b<\/span><\/p>\n<\/div>\n

\n Cont\u00e1ctenos\n
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SYSTRAN Model Studio<\/p>\n \n \n

Crea tu propia modelo de traslaci\u00f3n <\/span><\/h2>\n

\u00a1Cree su propio modelo de traducci\u00f3n personalizado, entrenado con sus propios datos o sus memorias de traducci\u00f3n y aumente su productividad de traducci\u00f3n significativamente!<\/p>\n

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Utilice sus memorias de traducci\u00f3n para adaptarse su modelo de traducci\u00f3n<\/span><\/h2>\n
Cargue sus propios datos biling\u00fces o memorias de traducci\u00f3n en la plataforma. SYSTRAN Model Studio realiza una limpieza de sus datos para eliminar duplicados y segmentos problem\u00e1ticos para prepararlos para un entrenamiento de modelo de traducci\u00f3n totalmente automatizado.<\/div>\n
Durante la fase de formaci\u00f3n, sus datos se procesan y se someten a varias transformaciones para garantizar tanto la calidad como la solidez de su modelo de traducci\u00f3n.<\/div>\n
Al final, el modelo de traducci\u00f3n generado se utiliza para traducir un conjunto de datos de prueba, lo que permite la evaluaci\u00f3n autom\u00e1tica y humana.<\/div>\n<\/div>\n \n \n \n \n \n <\/div>\n\n \n
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EVALUATION<\/p>\n \n \n

Evaluate & compare with the scoring of your model<\/span><\/h2>\n
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Compare quality scores<\/strong>\u00a0between up to three SYSTRAN models and your own customized model by adding them to the benchmark. A high score will be a good indication that your model will be good at translating your specific content.<\/div>\n<\/div>\n
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You can either\u00a0add your own test set<\/strong>\u00a0or choose to allocate some of your training data for testing and evaluation during the data upload phase.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n \n \n \n \n \n <\/div>\n\n \n

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\n SYSTRAN modelstudio<\/span>\n

How to train your own data ? Ask a demo ?<\/h2>\n <\/div>\n
\n Habla con un experto\n
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Aprovechar las ventajas de SYSTRAN amplio cat\u00e1logo<\/span><\/h2>\n

Crear un modelo de traducci\u00f3n desde cero puede ser una tarea dif\u00edcil. Por suerte, \u00a1no empezar\u00e1s de cero! Como l\u00edder en traducci\u00f3n autom\u00e1tica desde hace d\u00e9cadas, SYSTRAN ha desarrollado a\u00f1os de experiencia para crear un amplio cat\u00e1logo de modelos de traducci\u00f3n.<\/p>\n

Selecciona un modelo existente del cat\u00e1logo de SYSTRAN como punto de partida y personal\u00edzalo con tus propios datos. \u00a1M\u00e1s de 50 idiomas y docenas de dominios populares (Legal, M\u00e9dico, Financiero, TI, etc.) est\u00e1n disponibles!<\/p>\n<\/div>\n \n \n \n \n \n <\/div>\n\n \n

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WEBINAR<\/p>\n \n \n

Model Studio : Easy, Quick and Customized Translation Model Training<\/span><\/h2>\n
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Machine Translation works well in a generic context, but it doesn\u2019t fully meet the expectations of professionals who are looking for a\u00a0translation that is tailored to their industry and business jargon<\/strong>.<\/div>\n<\/div>\n
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To improve the quality of your translation output,\u00a0customization is essential<\/strong>, Model Studio is the solution!<\/p>\n

In this webinar, Guersande Chaminade, Product Owner and St\u00e9phanie Labroue, Account Manager at SYSTRAN will teach you how to\u00a0create your own customized translation models<\/strong>\u00a0with SYSTRAN Model Studio.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n \n \n

\n Watch the webinar recording\n
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PERSONALIZACI\u00d3N<\/p>\n

Ofrecer soluciones de traducci\u00f3n adaptadas a cada sector<\/h2>\n <\/div>\n
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\n An\u00e1lisis forense y descubrimiento electr\u00f3nico<\/h3>\n \n \"flecha\n <\/a>\n <\/div>\n
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\n An\u00e1lisis de Big Data para la aplicaci\u00f3n de la ley<\/h3>\n \n \"flecha\n <\/a>\n <\/div>\n
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\n Comunicaci\u00f3n y colaboraci\u00f3n multiling\u00fces<\/h3>\n \n \"flecha\n <\/a>\n <\/div>\n
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\n Servicio y asistencia global al cliente<\/h3>\n \n \"flecha\n <\/a>\n <\/div>\n
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\n Localizaci\u00f3n de contenido<\/h3>\n \n \"flecha\n <\/a>\n <\/div>\n
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FAQ<\/p>\n

Encuentre aqu\u00ed las respuestas a sus preguntas<\/h2>\n

Si por alguna raz\u00f3n su pregunta no est\u00e1 aqu\u00ed :<\/p>\n<\/div>\n M\u00e1s informaci\u00f3n sobre model studio\n

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\n \n \u00bfQu\u00e9 es la funci\u00f3n NFA?\u00a0\n \n \n <\/path>\n <\/path>\n \n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n <\/defs>\n <\/svg>\n <\/span>\n <\/summary>\n

NFA, abreviatura de Neural Fuzzy Adaptation, es una potente caracter\u00edstica que permite a nuestro motor traducir guiado por el \u00edndice. Cuando los traductores poseditan nuevos segmentos, el sistema incorpora estos cambios sobre la marcha, mejorando continuamente la calidad de la traducci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Puede obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre NFA con dos de nuestros \u00faltimos seminarios web, uno con <\/span>XTM<\/span><\/a> y el otro con <\/span>Memor\u00e1ndum<\/span><\/a>\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n <\/details>\n

\n \n \u00bfSolo usa la puntuaci\u00f3n BLEU para evaluar las lenguas de destino?\u00a0\n \n \n <\/path>\n <\/path>\n \n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n <\/defs>\n <\/svg>\n <\/span>\n <\/summary>\n

Por ahora, Model Studio muestra s\u00f3lo la puntuaci\u00f3n BLEU. Aunque estamos trabajando activamente en incorporar otras herramientas como Comet, por el momento nos hemos centrado en la eficiencia y la facilidad de usar la puntuaci\u00f3n BLEU como nuestra principal m\u00e9trica de evaluaci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n <\/details>\n

\n \n \u00bfPuedo implementar m\u00e1s de un modelo simult\u00e1neamente? \u00bfSYSTRAN Translate Server y SYSTRAN Translate Private Cloud?\n \n \n <\/path>\n <\/path>\n \n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n <\/defs>\n <\/svg>\n <\/span>\n <\/summary>\n

\u00a1Absolutamente! Puede implementar varios modelos y elegir el que mejor se adapte a su proyecto espec\u00edfico. Antes de desplegar un modelo, tambi\u00e9n puede utilizar la funci\u00f3n de evaluaci\u00f3n, que permite cargar y comparar varios archivos de prueba para ver el rendimiento de cada modelo.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Puedes comparar hasta tres modelos uno al lado del otro, lo que facilita encontrar el ajuste ideal para tus necesidades.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Pero incluso sin utilizar esta caracter\u00edstica, puede implementar f\u00e1cilmente m\u00e1s de un modelo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n <\/details>\n

\n \n \u00bfCu\u00e1l es el l\u00edmite de hasta 1 mill\u00f3n de segmentos?\u00a0\n \n \n <\/path>\n <\/path>\n \n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n <\/defs>\n <\/svg>\n <\/span>\n <\/summary>\n

Model Studio est\u00e1 dise\u00f1ado para aprovechar al m\u00e1ximo hasta 1 mill\u00f3n de pares de frases, tanto en t\u00e9rminos de limpieza como de robustez. Este l\u00edmite se aplica a los datos despu\u00e9s de la desduplicaci\u00f3n y la posible supresi\u00f3n de caracteres da\u00f1ados.<\/p>\n

Tenga en cuenta que tambi\u00e9n se aconseja no cargar archivos muy grandes de una vez para evitar problemas de red.<\/p>\n<\/div>\n <\/details>\n

\n \n \u00bfC\u00f3mo se gestionan las etiquetas de marcado en los datos de formaci\u00f3n?\u00a0\n \n \n <\/path>\n <\/path>\n \n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n <\/defs>\n <\/svg>\n <\/span>\n <\/summary>\n

Por el momento, el manejo de etiquetas y marcadores de posici\u00f3n puede ser dif\u00edcil. Las oraciones largas que contienen etiquetas pueden ser eliminadas para mejorar el procesamiento. Sin embargo, estamos trabajando activamente en soluciones para manejar mejor las etiquetas, y se espera que esta funci\u00f3n est\u00e9 disponible en 2024.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Mientras tanto, puede introducir sus etiquetas en sus CatTools y dejar que estas CatTools las manejen.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n <\/details>\n

\n \n \u00bfSe deben anonimizar los datos de entrenamiento?\u00a0\n \n \n <\/path>\n <\/path>\n \n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n <\/defs>\n <\/svg>\n <\/span>\n <\/summary>\n

Como se ha visto anteriormente, y como los marcadores de posici\u00f3n pueden considerarse como etiquetas, el uso de marcadores de posici\u00f3n para an\u00f3malos puede ser dif\u00edcil de manejar.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Los datos de entrenamiento deben ser anonimizados usando \u201cXX\u201d en lugar de marcadores de posici\u00f3n o etiquetas.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Esto impide garantizar la privacidad y el cumplimiento de la normativa de protecci\u00f3n de datos.\u00a0 Tenga la seguridad de que SYSTRAN prioriza la seguridad de los datos de los clientes y la plataforma cuenta con medidas de seguridad s\u00f3lidas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Por ejemplo, tenemos una funci\u00f3n de eliminaci\u00f3n autom\u00e1tica de datos de entrenamiento, ajustable a nivel de conjunto de datos. El valor predeterminado es de 90 d\u00edas, pero tambi\u00e9n ofrecemos opciones para 180 d\u00edas y nunca borrar los datos. Es posible cambiar este valor despu\u00e9s de la carga.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n <\/details>\n

\n \n \u00bfC\u00f3mo se limpian los datos despu\u00e9s de la carga?\u00a0\n \n \n <\/path>\n <\/path>\n \n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n \n <\/stop>\n <\/stop>\n <\/lineargradient>\n <\/defs>\n <\/svg>\n <\/span>\n <\/summary>\n

Limpieza autom\u00e1tica de datos\u202f <\/span><\/b>se realiza durante la carga y durante el procesamiento.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Los datos se someten a dos pasos importantes de limpieza.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

En primer lugar, se eliminan los duplicados de los segmentos de origen y de destino. En segundo lugar, trabajamos en resolver codificaciones err\u00f3neas y eliminar oraciones vac\u00edas del objetivo o la fuente.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Luego, durante el procesamiento de datos, otro filtrado y limpieza se lleva a cabo principalmente para los segmentos err\u00f3neamente alineados o un lenguaje incorrecto.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n <\/details>\n <\/section>\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/faq-component>\n\n\n\n

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\n \u00danete a m\u00e1s de +1000 empresas que utilizan SYSTRAN\n <\/h2>\n

Expande tu empresa y crece con SYSTRAN<\/p>\n<\/div>\n

\n Prueba gratuita de 14 d\u00edas\n