Rumored Buzz on Traducción Automática
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Ahí está la clave. Lo que hay que tener presente es que es necesario garantizar una calidad que a las personas que vayan a leer el contenido les parezca bien».
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.
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Gracias a DeepL nunca volverás a preocuparte por el estilo y la naturalidad de tus traducciones. Nuestra tecnología, basada en redes neuronales y en las últimas innovaciones del sector de la inteligencia artificial, capta hasta los matices lingüísticos más sutiles y los plasma en la traducción de forma nunca vista. Por ello, nuestras traducciones han demostrado ser el triple de precisas que las de la competencia.
La siguiente animación muestra los distintos pasos que las traducciones de redes neuronales pasan para traducir una oración.
Los llamados "corporas paralelos" actúan como una piedra Rosetta moderna en proporciones masivas, proporcionando palabras, frases y traducciones idiomáticas en contexto para muchos pares de idiomas y dominios. Las técnicas de modelado estadístico y los algoritmos eficientes ayudan al equipo a abordar el problema del descifrado (que detecta las correspondencias entre el idioma de origen y de destino en los datos de entrenamiento) y la decodificación (encontrar la mejor traducción de una nueva oración de entrada).
Los traductores humanos traducen entre 3000 y 3500 palabras por día en promedio. Si bien esto es impresionante, la MT puede traducir más palabras en una fracción de segundo. La mejor parte es que el contenido no importa.
La traducción automática a partir de un lenguaje intermedio es un caso unique de la traducción automática basada en reglas. El lenguaje initial, por ejemplo un texto que debe ser traducido, es transformado a un lenguaje intermedio, cuya estructura es independiente a la del lenguaje initial y a la del lenguaje ultimate.
Vincent Henderson dirige los equipos de producto y desarrollo de Lionbridge. Su trabajo se centra en las distintas formas de usar la tecnología y la IA para analizar, evaluar, procesar y generar contenido para todo el mundo.
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Impulsa la productividad y la eficiencia con la ayuda de traducciones de alta calidad y un asistente de escritura con IA multilingüe.
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