Traducción Automática - An Overview
Traducción Automática - An Overview
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Durante el proceso de eDiscovery, los asuntos judiciales internacionales pueden generar miles de documentos legales en varios idiomas. Los profesionales del sector jurídico necesitan traducir documentos con rapidez.
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.
Muchas empresas mundiales utilizan herramientas de software package CAT para automatizar los proyectos que requieren traducción.
Las traducciones de redes neuronales difieren fundamentalmente en la forma en que se realizan en comparación con las tradicionales SMT.
Las redes neuronales tienen en cuenta toda la frase de entrada en cada paso al producir la frase de salida, mientras que otros modelos de traducción automática descomponen una frase de entrada en conjuntos de palabras y frases, asignándolas a una palabra o frase en la lengua de destino.
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La plataforma la completan un conjunto de componentes necesarios para resolver la problemática multilingüe y multiformato de organizaciones grandes.
La traducción es hoy en día el principal cuello de botella de la sociedad de la Traducción Automática información y su mecanización supone un importante avance frente al problema de la avalancha informativa y la necesidad de la comunicación translingüística.
Si buscas formar parte de un entorno colaborativo donde tus habilidades y creatividad puedan florecer, te invitamos a explorar nuestras oportunidades profesionales a continuación.
Un lingvanex.com proceso de traducción automatizado implica menos puntos de contacto y un menor tiempo de tránsito, por lo que es probable que menos personas obtengan acceso a datos privados. Como resultado, la traducción automática ofrece a organizaciones un mayor Command sobre la gobernanza de datos.
En cambio, las traducciones son extremadamente literales y las reglas dependen mucho del contexto, con lo que no siempre son de aplicación. El modelo RBMT fue uno de los primeros en desarrollarse pero ya apenas se utiliza hoy en día.
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Mide el rendimiento typical de un conjunto cada vez mayor de motores de TA, así como los resultados para combinaciones de idiomas y campos temáticos concretos. Consulte las puntuaciones de calidad que obtuvieron los principales motores de traducción automática el año pasado.