Traducción Automática Things To Know Before You Buy

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Ahí está la clave. Lo que hay que tener presente es que es necesario garantizar una calidad que a las personas que vayan a leer el contenido les parezca bien».

Algunos sistemas consiguen una mayor calidad ofreciendo vías específicas de intervención humana; por ejemplo, le dan al usuario la posibilidad de identificar los nombres propios incluidos en el texto.

De hecho, un estudio publicado el mes pasado por CSA Analysis predice que las tendencias actuales en el desarrollo de la inteligencia synthetic darán como resultado una traducción automática que logre adaptar por completo y de manera receptiva las traducciones en función del contexto, los metadatos y los escenarios de uso.

Gracias a DeepL nunca volverás a preocuparte por el estilo y la naturalidad de tus traducciones. Nuestra tecnología, basada en redes neuronales y en las últimas innovaciones del sector de la inteligencia synthetic, capta hasta los matices lingüísticos más sutiles y los plasma en la traducción de forma nunca vista. Por ello, nuestras traducciones han demostrado ser el triple de precisas que las de la competencia.

NMT es uno de los sistemas de traducción automática más populares y tiene la capacidad de aprender y mejorar constantemente mediante el uso de una gran crimson neuronal .

Estos modelos de crimson neuronal están disponibles para todos los lenguajes de voz a través del servicio de voz en Azure y a través de la API de texto mediante el identificador de categoría 'generalnn'.

Reducir la participación humana en el proceso de traducción no solo lower los costos sino que también mejora la velocidad y el volumen de la traducción.

Hacemos todo lo posible para hacer cosas geniales que las personas encuentran útiles. Todos los días, en todo el mundo, ayudamos a miles de personas a ahorrar su valioso tiempo mediante el uso de nuestras herramientas:

Localización de contenido Transforme su plantilla internacional con traducciones de idiomas casi immediateáneas, incluyendo de voz a texto

SMT ha sido utilizado desde mediados de la década de 2000 por todos los principales proveedores de servicios de traducción, incluyendo Microsoft.

Los clientes que recurren Traducción Automática a las herramientas de traducción automática gratuitas para entender el contenido que ofrece su empresa pueden obtener información errónea. La presencia de errores es un aspect de riesgo propio de los sistemas genéricos que, sin embargo, podría llegar a perjudicar a su marca.

El uso de máquinas para traducir textos de un idioma a otro ha sido durante mucho tiempo lingvanex.com una meta para notifyáticos y traductores.

En las últimas décadas, ha habido un fuerte impulso en el uso de técnicas estadísticas para el desarrollo de sistemas de traducción automática. Para la aplicación de estas técnicas a un par de lenguas dado, se requiere la disponibilidad de un corpus paralelo para dicho par. Mediante este corpus se estiman parámetros de sendos modelos estadísticos que establecen la probabilidad con la que ciertas palabras son susceptibles de traducirse por otras, así como las posiciones más probables que tienden a ocupar las palabras de Traducción Automática la lengua destino en función de las palabras correspondientes de la frase origen.

Las herramientas de análisis profundo pueden utilizar borradores que proporcionan a los traductores automáticos frases y conceptos utilizados anteriormente, aprovechando una “memoria de traducción” que se puede personalizar para cada usuario específico.