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智能翻譯時代的五個關鍵特征
發布日期:2019-11-26 13:52:49    來源:未知    作者:未知    瀏覽量:2297

智能翻譯時代破除了“雞與蛋”的困境,重新定義了全球化。它與手動、孤立和不可擴展相反。智能翻譯時代有五個關鍵特征:
  統一的內容和翻譯管理系統

  Forrester 最近的一份報告顯示,近80%的組織沒有將翻譯管理系統與內容管理系統集成在一起。在全領域市場環境中,我們創作、翻譯和向市場交付內容越快,組織創收的速度就越快。組織必須集成翻譯管理系統和內容管理系統,以形成連接所有內容存儲庫的內容網絡。通過這樣做,他們可以利用語言AI來分析內容,識別模式,學習、編排、重新組合內容,翻譯必需的內容,提醒人們任何異常,并交付與需求相關的內容。
  先機器翻譯
   我們創作各種格式的內容,比僅使用人工譯員翻譯的內容還要多。由于人類的翻譯速度滿足不了龐大的內容消費量,因此我們需要部署先機器翻譯、后人工優化的解決方案來實現全領域市場策略。這不僅包括機器翻譯,還包括內容創作、工作流自動化和制造。
  以數據為依據
  內容管理系統和翻譯管理系統連接在一起,可以更有效地收集數據。這些數據可用于設置警報和警示閾值。根據所觸發的警報,人類可以知道應該優化本地化流程中的哪個步驟。在智能翻譯時代,人類可以利用這些數據找到最佳的努力方向,以增加收入。
  連續
  在傳統的本地化中,小更新具有挑戰性。通常沒有上下文,它們有可能與語料庫其余部分不一致。因此,組織通常累積夠一定量的更改后,再提交內容進行翻譯。但我們知道,未來內容具有自主意識,其中大部分內容由機器創作、翻譯和交付。在智能翻譯時代,頻繁的內容更新和按需合成的內容即使不是即時翻譯,也會被持續翻譯。語言AI 將分析內容并更新語料庫以保持一致性。
  社區整合
  在智能翻譯時代,雖然我們采用先機器翻譯的方法,但語言專家對于全領域市場的成功至關重要。語言專家憑借對重要市場的了解,在機譯中加入個性化筆觸,與受眾產生共鳴而備受贊譽,對于培訓和糾正機器輸出以提高質量也必不可少。與語言專家社區連接的平臺,將使有需要的組織找到千里馬,語言專家找到伯樂。
  目前,語言專家社區的連接非常稀疏。但是,該社區的力量仍未得到充分利用。在數據驅動型、互聯的智能翻譯時代,語言AI將根據語言專家以前的翻譯、專長和工作時間確定語言專家能否勝任工作,并安排培訓和自動支付稿費。

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