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机器翻译 (MT) 已问世多年,但近年来的发展势头尤为迅猛。公司生成的多语言内容日益增多,为了在日趋全球化的世界中触及更多受众,他们逐渐将机器翻译视为一种颇具前景的方式。
希望部署机器翻译的公司需要了解以下四种基本策略:
无论公司选择何种策略,如果没有合适的数据且不具备相关经验,那么就很难选出理想引擎。Lionbridge 在机器翻译领域深耕 20 余年,经验丰富,且汇集了有关机器翻译的海量语言和质量数据,可帮助客户做出正确选择。此网页提供了一些基本信息,可让您了解机器翻译引擎在处理常见语言对时的表现,帮助公司根据自己的内容做出合理选择。
面对市面上的各种 MT 引擎,您在选择时需要注意一点:一些引擎只用于某特定用途或只针对某特定领域。 如果您的需求与引擎用途不匹配,那么无论该引擎多么先进,翻译效果可能都会不尽人意。 因此,要确定适合自己的理想选择,您首先要明确自己使用 MT 的目的。
如果只是用于一般用途,那么 Google Translate 或 Bing Translator 或许就挺合适。 但如果您需要针对某个特定语言或领域的 MT 引擎,Amazon Translate 或 DeepL Translator 可能更加适合您。
Lionbridge 的 Machine Translation Tracker 每月会分析各种引擎的性能,帮助您根据需要的语言对甄选出理想的 MT 引擎。 以后想要了解哪个 MT 引擎更好时,不妨换一种问法:“哪个 MT 引擎更能满足我的需求?”而且记住,您可以放心参考 Lionbridge 提供的实用信息。
Yandex 的机器翻译 (MT) 引擎在过去几个月一直表现平平,但最近取得了长足进步,尤其是其德语引擎。
通过一项详细分析,我们发现 Yandex 引擎在处理带有标点符号(例如问号、感叹号、括号和斜杠)和度量单位的句子方面进步非常大。 这可能源于对 MT 设置进行的调优,而非模型改进。 不过,通过对罕见词汇翻译的跟踪,我们发现 Yandex 也有所改进,这说明取得进展的原因可能也包括模型改进或更多的数据训练。
差不多是在去年的这个时候,我们发现多个 MT 引擎都取得了极具意义的进展。 我们不禁思考:这种进展是否会遵循某种时间模式? 今年还会出现我们在 2021 年观察到的情况吗? 当前,我们正在跟踪这些引擎的 MT 表现,并且将在下个月左右报告相关发现。
总体而言,人们对 MT 引擎评估的兴趣日益高涨。 目前,大多数人都认为 MT 是一项成熟的技术。 人们认识到,这项技术几乎适用于各种翻译场景,包括纯机器翻译、带人工干预的机器翻译和混合型翻译场景。 不过,MT 用户仍然在努力寻找适当的方式以评估、衡量和改进 MT 结果。
— Rafa Moral,Lionbridge 创新副总裁
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