機器翻譯技術的突飛猛進,使它成為今日不可或缺的商務工具

確實發揮機器翻譯的優點,以極具成本效益的方式快速處理大量內容,進而提升您的翻譯作業能力、增進多語言客戶體驗,並推動全球業務成長。  

善用機器翻譯,在數位時代邁向成功


將機器翻譯軟體納入內容工作流程,不但有助您降低開銷,更可進一步縮短僅憑專業譯者處理的翻譯交付時程。

當機器翻譯 (MT) 初次問世時,人們認為它不過是個新穎的技術,沒有什麼廣泛商務應用的可能性。

但隨著這個技術已臻成熟,支援的使用案例越來越多,今日的 MT 已然是個能推動業務成長的商務級技術。 

儘管這個技術離完美還有段很大的距離,但在機器翻譯專家的協助下,公司與企業不但能充分發揮這類軟體的優點,也能克服其侷限,避免導致意外錯誤。只要執行得宜,公司可以運用 MT 解決實際的商務問題並拓展全球客群。   

COVID-19 全球疫情的出現,加速了數位轉型的腳步,更使人們提早進入了數位為主的時代。想要獲致成功,公司與企業就得有效地與全球目標對象溝通,他們也因此面臨沉重壓力,必須設法以現有或甚至更低的預算,更快速地翻譯前所未見的龐大內容。

如果公司能使用最合適的 MT 引擎,有效地將這個工具應用在他們所有的內容上,並針對不同的品質要求採取不同程度的人工處理,就能以遠低於傳統人工翻譯作業的成本,無限制地翻譯任何內容並確保產出可預測的品質。

Machine Translation

使用機器翻譯技術的優勢

在考慮實作機器翻譯嗎?歡迎了解這項技術為何簡易好用,以及它如何有助貴公司順利轉型。 

平均而言,我們的客戶在工作流程中使用機器翻譯時,可以獲致以下這些成果:

更高的翻譯效率

最多可減少 40% 的成本。

加快交付時程

最多可將交付速度加快 60%。

提升客戶體驗

無論客戶身在何處,您都能以他們的母語溝通。

Lionbridge 的自動化解決方案如何協助 Le Monde 報業集團提升其訂閱人數

當這家指標性法國新聞集團推出英文版新聞《Le Monde in English》(英語版《世界報》) 時,他們需要一個能處理 24 小時新聞週期這個複雜工作的翻譯解決方案。透過使用 Lionbridge 的機器翻譯解決方案 Smart MT™,Le Monde 不僅大幅縮短了翻譯的交付時間,同時還提供法國總統大選的新聞報導,為自家服務吸引了數以千計的新訂閱者。歡迎閱讀我們的個案研究,深入了解 Le Monde 如何運用 Smart MT™ 獲致成功。

深入了解 Lionbridge 的自動化解決方案 Smart MT,實現 Localize everything™ 無譯不做,溝通無礙的非凡境地

什麼是最合適的機器翻譯?

運用 Lionbridge 的機器翻譯追蹤工具 (Lionbridge Machine Translation Tracker),即可了解哪一個機器翻譯引擎對您的使用案例而言最為有效。 

挑選最符合您需求的 MT 引擎,並不是件容易的事。來源內容的品質、來源語言以及目標語言等因素,都會影響 MT 引擎的表現。要是能以相關數據協助您做出這些決策,那一定非常有助益。我們可提供現成的解決方案。Lionbridge 的機器翻譯追蹤工具為市面上最悠久的主流 MT 引擎評估工具。它不僅能針對數量與日俱增的 MT 引擎來評估其整體成效,還可評估這些引擎在特定語言組合和各種主題領域方面的成果。歡迎閱讀頂尖引擎在過去一年間的機器翻譯品質分數表現。

MT 如何能滿足主要垂直產業的不同需求

無論在哪個垂直市場中營運,機器翻譯都有助您克服業務上的眾多挑戰。以下是 MT 能為法律、生命科學和電子商務專業人士提供的相關支援。

法律相關產業

跨國法律訴訟案的電子事證開示程序過程繁雜、資料眾多,往往會產生數以千計的多語言法律文件。法律產業專業人士需要能盡快完成這些文件的翻譯作業。 

了解法律專業領域可以如何運用機器翻譯,減少資料集並有效率地翻譯外語文件。

生命科學產業

雖然製藥產業採用自動化技術的腳步比較緩慢,但這個情形正在改變。人工智慧 (AI) 技術不但可處理更多資料,也能比人類更快辨識出不良事件,因此預計能為病患結果帶來正面的影響。如欲深入了解,歡迎閱讀 Pharmacy Times 的這篇報導:「Artificial Intelligence is Changing the Face of Pharmacovigilance」(人工智慧正在改變藥品安全監視的樣貌)。

電子商務

當零售商因為 COVID-19 疫情不得不關閉實體店面時,電子商務成了他們賴以活命的救生圈。他們也很快地察覺到,自己的客群不再受逛街人潮或地理區隔所侷限,世界各地任何有網際網路連線能力的人,都有可能成為他們的客戶。而這種情況並不會因為現在疫情趨緩,商店又再次開門營業而有所改變。 

深入了解零售商如何透過本地化與機器翻譯,打造嶄新的客戶體驗

閱讀精彩內容,深入了解機器翻譯技術

參考依機器可譯性排序的語言排名,更有效地運用機器翻譯

在部署機器翻譯前,不妨先考慮語言的複雜性。我們的機器可譯性排名,能協助您做出更明智的商務決策。

機器翻譯或機器翻譯加譯後編修

什麼時候最適合使用機器翻譯?什麼時候又該考慮採用結合傳統人工翻譯的混合模式?本文特地探討了各種情境。

神經機器翻譯:人工智慧在語言翻譯中扮演的角色

深入了解何謂神經機器翻譯,以及為何一般認為它會徹底改變整個語言產業。

機器翻譯詞彙解釋

使用這份實用的速查表,迅速了解有關機器翻譯的重要詞彙。

認識我們的機器翻譯專家

Rafa Moral

創新副總裁

Rafa 負責監管和語言及翻譯相關的研發 (R&D) 事務,其中包括跟機器翻譯、內容剖析與分析、術語探勘及語言品管與控管相關的措施。

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Vincent Henderson

產品語言服務主管

Vincent Henderson 負責帶領 Lionbridge 的產品與開發團隊,工作重點主要是探索如何運用技術與人工智慧 (AI),進行分析、評估、處理和生成全球內容。他尤其關心大型語言模型會對內容產品及服務帶來哪些顛覆性的影響。

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機器翻譯大事記

1954 年 - 喬治城大學研究人員進行了史上第一次的早期 MT 系統公開展示。

1962 年 - 機器翻譯與計算語言學學會 (Association for Machine Translation and Computational Linguistics) 於美國成立。

1964 年 - 美國國家科學院 (National Academy of Sciences) 成立了專責研究 MT 的委員會 (ALPAC)。

1970 年 - 法國紡織研究所 (French Textile Institute) 使用一套 MT 系統著手翻譯摘要。

1978 年 - Systran 開始翻譯技術手冊。

1989 年 - Trados 率先開發與行銷翻譯記憶庫技術。

1991 - 烏克蘭的哈爾科夫大學 (Kharkov State University) 研發了第一個商用 MT 系統,可進行烏克蘭文對俄文、英文與德文之間的翻譯。

1996 年 - Systran 與 Babelfish 提供簡短文字的網路免費翻譯服務。

2002 年 - Lionbridge 使用旗下的規則式 MT 引擎執行首個商用 MT 專案。

2000 年代中期 - 統計式 MT 系統正式向大眾公開。Google 翻譯於 2006 年推出,而 Microsoft Live Translator 則於 2007 年問世。

2012 年 - Google 宣布 Google 翻譯每天翻譯的文字數量約等於一百萬本書籍。

2016 年 - Google 和 Microsoft 皆啟用神經機器翻譯 (NMT),不僅有助於減少語序錯誤,更大幅改善了詞彙與文法。

2020 年 - 截至 10 月為止,Google 神經機器翻譯 (GNMT) 可支援 109 種語言。

選擇適合您的即時翻譯技術

閱讀這份指南,探索 Lionbridge 即時翻譯技術與公用機器翻譯引擎之間的差異。

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