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機器翻譯 (MT) 研究至今已超過 70 年,然而一直要到科技公司開始透過網際網路提供 MT 服務後,這項技術才逐漸蔚為主流。多年來,MT 已經有了長足的進步,這也為企業帶來前所未見的機會,使他們能與全球各地的客戶建立更深入的關係,並增進與全球員工的內部溝通。
Lionbridge 的 Smart MT 解決方案,讓我們的客戶得以在整個客戶體驗中運用業界最佳的 MT。
統計式機器翻譯 (SMT) 和神經機器翻譯 (NMT) 是最常見的 MT 類型。統計式機器翻譯是依據統計模型以及大量的語言資料,來預測最佳的翻譯。神經機器翻譯雖然同樣也運用了龐大的語言資料,但卻使用不同類型的神經網路模型來生成 MT。神經機器翻譯產出的結果一般而言優於統計式機器翻譯,而後者大多也因 NMT 而遭到淘汰。
想要取得最好的翻譯結果,通常得要審閱與精細調整 MT 的輸出。雖然傳統上譯後編修的工作是由人類負責,但我們也可以利用生成式 AI (GenAI)/大型語言模型 (LLM) 來審閱和改善機器翻譯 (MT) 的輸出,並找出需要進一步由人工審閱的文字。歡迎閱讀部落格文章,深入了解 LLM 輔助譯後編修,以及 Lionbridge Aurora AI™ 內容管理平台如何協調與納入這個 Lionbridge 服務,提供更完善的翻譯解決方案。
才剛接觸 MT 及相關術語嗎?不妨參閱我們的速查表,了解並熟悉最常見的一些詞彙。
企業可以透過許多方式,將 MT 納入他們的內容生命週期。他們通常會採用以下其中一種策略:
免費 MT 服務 — 這種策略是採用一些公司提供的免費服務,例如 Google 翻譯或 Bing 翻譯工具。讓組織得以迅速就小規模的內容取得翻譯。客戶將可概略了解內容的意思。然而這種方法也伴隨著風險。使用這類公司提供的免費服務,代價就是允許他們使用所有收到的內容來訓練引擎。因此對想保有隱私以及重視資料安全性的企業來說,這並不是個理想的選擇。
雲端 MT — 這種策略是採用大型科技公司所提供的雲端服務。如果企業需要大規模部署,同時內部又有能夠訓練 MT 引擎的電腦科學家或 MT 專家,就很適合使用這種作法。
業內最佳 MT — 這種服務的重點在於整合,它會把來自不同科技公司的多個 MT 引擎匯整到單一平台中,讓使用者根據自己的內容類型或語言組合,選擇最合適的選項。這種部署策略最為靈活,既能提高 MT 品質,又能降低 MT 成本。歡迎深入了解 Lionbridge 的業內最佳 Smart MT 服務,以及 Smart MT 中使用的機器翻譯詞彙表如何增進品質。
內部 MT — 這個策略是將這項技術部署在想使用 MT 公司的內部,對於想完全掌控輸入 MT 引擎之資料的組織而言,可說是最方便的一種解決方案。要執行這種類型的 MT,企業必須在內部建置 MT 伺服器並自行管理與訓練。由於必須培養技術跟管理的研發 (R&D) 團隊,因此這也是成本最高的一種部署策略。
即使 AI 應用不斷擴展,GenAI 無論在翻譯速度還是價格上,都仍舊無法與一流的 MT 引擎相媲美。尤有甚者,在本文撰寫之時,MT 引擎的翻譯品質也優於 LLM 的輸出。歡迎造訪 Lionbridge 機器翻譯追蹤工具頁面,參閱兩者的比較。
AI 本身的缺點,使 MT 得以在翻譯工作流程中穩佔一席之地 — 至少目前是如此。
—MT 最適合在流程的一開始用來進行初始翻譯。
—LLM 則最適合用來處理譯後編修和品管工作,提升整體品質。
將 MT 跟 LLM 技術與人類監督相結合,會有助於企業獲致預期的翻譯結果。
MT 可以應用在許多方面。您可以運用這項技術翻譯您的網站或其他產品相關的宣傳品,也可以直接與公司內外的人士溝通而無須僱用母語人士。這個技術亦能應用在客服中心,為更多市場的客戶提供更好的服務;員工也可以用它翻譯內部文件,進而提高辦公生產力。不妨將 MT 應用在以下方面:
MT 能讓企業因應與日俱增的內容量,並拓展不同數位管道上的溝通交流。這個技術有助他們在既定的行銷與本地化預算下,進一步擴大在現有及新市場中的內容傳播範疇。簡言之,MT 能讓企業有效地因應激烈競爭。
一個大規模的研究發現,使用者甚至可以接受品質堪用的輸出。
針對 29 個國家/地區共 8,709 名消費者所做的一項調查顯示:
(資料來源:「Can’t Read, Won’t Buy — B2C」(看不懂的人不會買單 — B2C),CSA Research,2020 年 6 月)
將 MT 納入內容生命週期,公司便可提升非母語客群的體驗。只要妥善執行 MT,公司亦能在不同語言與不同類型的內容上展現一致的品牌調性。但有一點必須注意,使用免費的 MT 服務,不可能達到品牌調性一致的目標。而且這些免費服務的翻譯品質往往不怎麼樣或甚至低劣,確實會導致不好的客戶體驗。
MT 除了能降低成本、加快工作速度,更可輕鬆地處理龐大的內容量,這些特色都讓公司企業有機會以深具成本效益的方式,提高他們在多個市場中的能見度。
想進一步了解如何運用 Smart MT 和 LLM 嗎?歡迎與我們聯絡。
註:本部落格文章係更新自原發表於 2022 年的文章。
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