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不管是文字、語音、音訊、視訊還是結構化或非結構化資料,我們創作、轉換、測試和訓練的內容數量在全球無人可及。
Lionbridge 專家深知您所在產業的動態與面臨的挑戰。
駕馭 Lionbridge Lainguage Cloud 的強大威力,以支援您的端對端本地化作業和內容生命週期
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機器翻譯 (MT) 問世已有多年,但一直到近幾年,它的進展才突飛猛進。隨著企業需要以多種不同語言創作更多內容,他們也更加看好機器翻譯這項技術,以協助他們在日漸全球化的世界觸及更多客群。
想部署機器翻譯的企業,有四種基本策略可以選擇:
無論採取什麼策略,如果沒有適當的資料與經驗,往往就很難挑選出合適的引擎。Lionbridge 在機器翻譯領域耕耘超過 20 年,具有豐富經驗,更在機器翻譯技術方面收集了大量的語言和品質資料,能協助客戶做出最適當的選擇。本網頁將針對最常見的語言組合,提供機器翻譯引擎表現的基本資訊,進而協助企業做出最適合自己內容的選擇。
在市面上許多 MT 系統中做選擇,您一定要知道:有些引擎會更擅長處理特定功能或領域。 如果您的需求並不包含這些功能或領域,那麼就算這些引擎的技術再先進,對您而言,其效能表現可能還是不盡理想。 因此要找到您的最佳選擇,首要之務就是要了解您使用 MT 的理由。
如果您要將 MT 引擎用於一般用途,Google 翻譯或 Bing 翻譯工具會是不錯的合適選擇; 如果是想針對特定語言或領域使用 MT,那麼改為使用 Amazon Translate 或 DeepL 翻譯器 (DeepL Translator) 可能會有更好的成果。
Lionbridge 的機器翻譯追蹤工具每個月都會分析各大引擎的效能表現,協助您根據自己的語言組合找出最適合您的 MT 引擎。 因此下次想知道哪一款 MT 引擎最好時,不妨將問題改成:「那一款 MT 引擎最適合我?」,並參考 Lionbridge 的分析指引做出明智的選擇。
Yandex 的 MT 引擎效能數個月以來都沒什麼變化,最近終於有了一些進步,在德文引擎上尤其明顯。
我們透過一項詳盡的分析,發現到 Yandex 引擎在處理含有標點符號字元 (例如問號、驚嘆號、引號和斜線號等) 及度量衡單位的句子上有進步。 這些改進可能是源自於 MT 設定上的細微調整,而非模型上的改善。 然而,我們在追蹤罕見詞彙時也看到了進步,所以也可能是模型的微調或是更多的資料訓練,使得 Yandex 有所改善。
去年此時,也有數個 MT 引擎展現了我們頗為關注的改善。 因此我們開始思考:這樣的進步是否有時間上的固定模式? 我們今年也會觀察到有如 2021 年的情形嗎? 我們會持續追蹤這些引擎的 MT 效能,並在下個月左右報告我們的發現。
總的來說,人們對 MT 引擎評估越來越感興趣。 時至今日,大多數的人都同意,MT 已是個成熟的技術。 無論是否採用人工干預還是混合作法,人們已經體認到這個技術對幾乎任何翻譯案例而言都很實用。 但該如何妥善地評估、衡量與改善 MT 結果,MT 使用者則仍在求取合適的評估方式。
—Lionbridge 創新副總裁 Rafa Moral
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