The Basic Principles Of Traducción Automática

The Basic Principles Of Traducción Automática

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El program de traducción automática neuronal utiliza redes neuronales para trabajar con enormes conjuntos de datos. Cada nodo realiza un cambio atribuido de texto fuente a texto destino hasta que el nodo de salida da el resultado final.

El atractivo de estas técnicas radica en que el desarrollo de un sistema para un par de lenguas dado puede hacerse de manera muy automática, con una muy reducida necesidad de trabajo experto por parte de especialistas en lingüística.

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.

) se basa en la probabilidad de que una palabra o conjunto de palabras sea la traducción de otra para establecer equivalencias entre lenguas. Tiene la ventaja de que la programación es más rápida que la de RBTM y el resultado es menos literal. Sin embargo, es un modelo difícil de mantener, ya que el motor debe ser entrenado periódicamente y necesita millones de palabras para crear su corpus bilingüe.

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.

El texto se ingresa en el program CAT y se divide en segmentos, como frases, oraciones o párrafos. El software guarda cada segmento y su traducción en una foundation de datos, lo que acelera el proceso de traducción a la vez que garantiza la coherencia con las traducciones anteriores.

Gracias a la aplicación, puedes guardar tus traducciones y usarlas más tarde para lo que te hagan falta: desde otros proyectos a practicar un idioma.

, utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los corpus paralelos que recibe y traducir el texto/discurso correspondiente. Esto permite que su aprendizaje sea más profundo, pero también obliga a que los more info 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 ejemplos se caracteriza por el uso de un corpus bilingüe como principal fuente de conocimiento en tiempo real. Es esencialmente una traducción por analogía y puede ser interpretada como una implementación del razonamiento por casos base empleado en el aprendizaje automático, que consiste en la resolución de un problema basándose en la solución de problemas similares.

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