2012: Google anuncia que Google Translate traduce texto equiparable a un millón de libros cada día.
Los algoritmos neuronales se entrenan con grandes conjuntos de datos, imitando la forma en que nuestro cerebro procesa el lenguaje. Cuanto mayor sea la calidad y la cantidad de datos, más eficaz será el aprendizaje de la máquina.
De hecho, un estudio publicado el mes pasado por CSA Analysis predice que las tendencias actuales en el desarrollo de la inteligencia artificial 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.
Según el contenido exacto o la prioridad de ese contenido, la traducción automatizada puede realizar diferentes controles de calidad, como revisiones de cumplimiento del glosario o de coherencia numérica.
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.
Posteriormente, el computer software 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.
Aprenda a utilizar la traducción automática para ayudar here a los profesionales del sector jurídico a reducir su conjunto de datos y traducir de manera eficiente documentos redactados en otros idiomas. Sector biomédico
Cuando los comerciantes minoristas se vieron obligados a cerrar sus tiendas fileísicas durante la pandemia de COVID-19, el comercio electrónico se convirtió en su auténtico salvavidas. Pronto descubrieron que su cartera de clientes ya no se limitaba a los viandantes que pasaban por delante de su escaparate ni a una zona geográfica concreta.
Documentos de uso interno: en muchas empresas, especialmente en las multinacionales, se envían documentos entre departamentos para informar o colaborar en proyectos conjuntos. Estos documentos suelen tener el único fin de dar información y no se suelen conservar durante mucho tiempo, por lo que no suele ser necesaria una traducción profesional.
La comunicación puede ser difícil de gestionar para una empresa que opera en diferentes países del mundo. Las habilidades lingüísticas pueden variar de un empleado a otro, y es posible que algunos no entiendan bien el idioma oficial de la empresa.
2002: Lionbridge lleva a cabo su primer proyecto de TA comercial con su motor de TA basada en reglas.
En la traducción por transferencia, el análisis del first juega un papel más importante, y da paso a una representación interna que es la que se utiliza como enlace para traducir entre idiomas distintos.
La traducción automática consiste en el uso de la inteligencia synthetic para traducir de manera automática un texto de una lengua a otra sin intervención humana. La traducción automática moderna no se limita a la basic traducción literal del texto, sino que comunica el significado completo que tiene el texto del idioma authentic en el idioma de destino.
Lingüistas y empresas de todo el mundo utilizan la TA para eliminar el largo proceso de traducción handbook y solo realizan la posedición. La combinación de MT y experiencia humana mejora tanto la eficiencia como la precisión de la traducción.