5 Essential Elements For Traducción Automática

5 Essential Elements For Traducción Automática

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Las reglas utilizadas por RBMT son desarrolladas por expertos en idiomas y se pueden personalizar para un nicho específico. Las reglas programadas en el MT dictan cómo se debe leer una palabra o frase en el idioma de destino.

Otro beneficio de utilizar MT es que le ayuda a garantizar la coherencia . Si desea que su voz y sus mensajes sean consistentes en todos los idiomas, trabajar con traductores humanos puede ser un problema. Todos los traductores tienen su propio estilo único que cambiará la voz en sus mensajes.

Los expertos en traducción automática de Lionbridge pueden ayudarle a aprovechar la TA al máximo para reducir los costes y los plazos de entrega de las traducciones, y mejorar la experiencia tanto del cliente como de los empleados. Hable con nosotros para saber más.

Por ejemplo, en proyectos de gran volumen, se puede integrar la traducción automática con los sistemas de administración de contenidos para etiquetar y organizar automáticamente el contenido antes de traducirlo a los distintos idiomas.

La siguiente animación muestra los distintos pasos que las traducciones de redes neuronales pasan para traducir una oración.

Hoy en día, los sistemas de traducción neuronal se basan en redes neuronales y aprendizaje profundo para lograr un modelo automatizado de aprendizaje continuo y unos resultados de muy alta calidad.

DeepL no es un easy traductor. Somos una plataforma de IA lingüística que ayuda a empresas de todo el mundo a comunicarse de forma más eficaz y traspasar idiomas, culturas y mercados.

Elegir el motor de TA que mejor se adapte a sus necesidades no es tarea fileácil. La calidad del contenido original, el idioma de origen y los idiomas de destino son algunos de los factores que pueden afectar al rendimiento del motor de traducción automática. Ojalá tuviera datos que le ayudaran a tomar una decisión, ¿verdad? Ahora los hay. La herramienta Machine Translation Tracker de Lionbridge es el sistema de evaluación de los principales motores de TA que más tiempo lleva realizando este tipo de seguimiento.

, utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los corpus paralelos que recibe here y traducir el texto/discurso correspondiente. Esto permite que su aprendizaje sea más profundo, pero también obliga a que los corpus que la entrenan sean enormes, por lo que sigue teniendo el mismo problema cuando se traducen lenguas minoritarias.

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La traducción automática basada en reglas se puede personalizar para un sector o tema específico. Es predecible y proporciona una traducción de calidad. Sin embargo, los resultados son deficientes si el texto de origen tiene errores o utiliza palabras que no están presentes en los diccionarios incorporados.

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