开篇
当今社会正处于语言和技术高速发展的阶段,因此语言和技术的碰撞是不可避免的——甚至有些人说这种碰撞已经发生了,我们只是在等待尘埃落定。数字化、物联网、人工智能和机器学习,以及更进一步——智能手机、语音识别,以及互联网和社交媒体的引入;所有这些技术都为我们的生活做出了贡献。
在所有技术中,人工智能在行业中的应用最为广泛。今天,我们将谈论正在发生巨大变化的翻译行业。企业之间的无边界沟通正在消除语言障碍。虽然机器翻译(MT) 已经存在了很长时间,但人工智能的应用极大地提高了翻译的实时性和可用性,并取得前所未有的成绩。人工智能的应用带来了诸多便利,包括以高准确性整合上下文和语言细节。
无论您是从事翻译还是技术行业,都希望本文能够给你带来启发。让我们从一个基本问题开始:当两件事(语言服务和技术)冲突时会发生什么?我们又如何获得实时翻译技术。
翻译行业前瞻
智能技术的发展以及对翻译的渗透极大地推动了翻译行业的发展。事实上, 2020 年,翻译行业的价值为 393.7 亿美元,预计到 2028 年将达到 462.2 亿美元。除了这些数据之外,引入技术翻译引擎并转向机器翻译一直是翻译领域的一场革命。因此,在 2019 年,在全球范围内,机器的翻译量已经超过了人工翻译。
什么是实时翻译技术?
顾名思义,实时翻译技术 (RTT) 是指一种以技术驱动的翻译解决方案,可以将任何类型的内容从一种语言即时翻译成另一种。你没看错,是可以翻译成任何类型的内容。因为今天,技术不仅可以翻译文本,还可以帮助翻译语音。利用技术您可以进行语音翻译、对象检测、文本翻译、图像翻译等。不仅可以用于个人,还可以用于企业,RTT 的特点是提升沟通质量同时弥补语言存在的差距。
站在企业的角度,翻译提供商在服务中提供 API,让其能够涵盖内部流程和客户沟通系统,如 CMS 管理、客户支持等。
支持人工翻译的翻译软件拥有很强的智能水平,无需过多编辑即可提供翻译服务。现代实时翻译软件就利用了最新的神经机器翻译 (NMT)。机器学习算法和模式识别软件可以识别单词和声音,同时神经网络和深度学习系统会根据上下文和短语来评估语音。然后再对数据进行编码和翻译。具有高处理能力的 RTT 工具可以从数百万页中提取的单词形成数据库。整个过程只需要 2 到 5 秒,准确度为 85%。
人工智能在翻译中的作用:它是如何工作的?
许多技术对行业都有着深远的影响,尤其是翻译行业,依赖语音交互技术。在这种情况下,人工智能可以提供各种格式的即时翻译,包括文本、音频、图形,甚至街道标志。AI 现在可以管理大量需要翻译的文本或语音。
人工智能基于神经网络,对整个短语而不仅仅是对单词进行翻译,同时还会考虑到单词之间的关系从而提升翻译的准确率。借助神经网络的机器翻译 (NMT),人工智能可以从过去的翻译经验中不断学习,根据上下文了解单词使用方式、短语的结构和语言表达的目的。这种方法比以前使用的任何技术都更加成功,因为它使用更少的内存和数据来完成翻译工作。所有翻译都是相互关联的,并为后来的语音或文本提供上下文参考,从而提升翻译的准确性。
在幕后,人工智能得到了自然语言处理、图像识别、预测和推荐引擎等多项技术的支持。任何一段翻译,无论是单词还是文本,都会经历以下几个阶段:
数据采集- 来自 AI 堆栈。
数据存储- 快速访问的大数据存储,通常会用到云技术。
数据处理和分析涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、情感分析、图像识别和推荐引擎。并通过第三方 API的方式对服务进行调用。
数据输出和报告——根据需要,输出的形式多种多样,如语音拷贝、语音翻译、文本形式等。
技术(AI 和 NLP)如何帮助人工翻译?
人工智能在语言翻译中的应用给企业和个人都带来了便利,让翻译工作以更好、更快的方式开展。
持续进步
人工智能驱动的神经机器翻译利用以往的翻译经验和语言资产,通过获取反馈而不断学习和发展。这意味着使用翻译工具次数越多,它就会变得越智能,结果也越准确。
针对不同需求的特定词汇
借助高级 AI 编辑器中包含的术语数据库,通过自定义元数据排列术语有效地处理术语。使用元字段导入术语或创建新字段从而提高翻译的一致性。这一优势在技术翻译和专业内容中至关重要。
时间和成本效益
如果不需要 100% 准确地翻译大型文档,那么机器翻译是非常好的选择。人工智能驱动的翻译改进,让后期编辑过程变得更加容易,它减少了人工翻译的成本和时间。
人工智能会取代人工翻译吗?
进步是不可阻挡的,事实上,没有人愿意回到无法获取信息的时代。还有一个问题:“人工智能会在某些行业取代人类吗,比如翻译行业,或者其他行业?答案是:不。”
无论人工智能多么聪明和快捷,对于技术来说都没有同理心。即使有 99% 的准确率,仍然需要1% 的人工让翻译结果更加完美。我们能做的是使用高效快捷的技术,让生活变得更加舒适。
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