El computer software 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 ultimate.

DESARROLLADOR Cloud API para consumir la traducción de aplicaciones o flujos de trabajo de terceros

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Debido a este enfoque, que no se basa en diccionarios o reglas gramaticales, proporciona las mejores traducciones de frases en las que puede utilizar el contexto en torno a una palabra determinada vs . tratar de realizar traducciones de una sola palabra.

Posteriormente, el software package realiza una suposición inteligente cuando tiene que traducir un nuevo texto fuente. Realiza predicciones en función de la probabilidad estadística de que una palabra o frase específica se encuentre con otra palabra o frase en la lengua de destino.

A medida que se generan y se analizan corpus de textos multilingües, se mejoran iterativamente los resultados al traducir textos de ámbitos similares.

Elegir el motor de TA que mejor se adapte a sus necesidades here no es tarea fácil. La calidad del contenido primary, 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 Device Translation Tracker de Lionbridge es el sistema de evaluación de los principales motores de TA que más tiempo lleva realizando este tipo de seguimiento.

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La traducción automatizada se refiere a cualquier automatización incorporada a la herramienta de CAT para llevar a cabo tareas repetitivas relacionadas con la traducción.

La postedición simplemente significa corregir textos traducidos por un motor de máquina. Este proceso tiene como objetivo lograr el mismo nivel de calidad de traducción que puede ofrecer un traductor humano.

La traducción automática basada en ejemplos se caracteriza por el uso de un corpus bilingüe como principal fuente de conocimiento en tiempo genuine. Es esencialmente una traducción por analogía y puede ser interpretada como una implementación del razonamiento por casos foundation empleado en el aprendizaje automático, que consiste en la resolución de un problema basándose en la solución de problemas similares.

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