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機器翻譯

MTPE再進化:神經機器翻譯

神經機器翻譯(Neural machine translation, NMT)在語言服務產業掀起波瀾,將在未來數年持續改變翻譯及語言在地化產業。在投入大量翻譯資料集(data sets)以訓練人工智慧和機器學習模組後,神經機器翻譯的品質已大幅改善。更重要的是,當神經機器翻譯與人工編修搭配,無論在技術還是文化層面,更能達到ㄧ流的譯文品質。因此,神經翻譯與人工編修搭配需求龐大

不同種類的機器翻譯

機器翻譯透過以下幾種方式轉換兩種語言的內容,包括:

  • 基於規則的機器翻譯(Rule-based machine translation,RBMT),這種方法是藉由創造來源語言與目標語言的文法規則集(Rule sets)來翻譯文稿
  • 數據機器翻譯(Statistical machine translation ,SMT),從來源語言與目標語言汲取數據模型來產生翻譯。
  • 混合機器翻譯(Hybrid machine translation ,HMT)建立在基於規則的機器翻譯與數據機器翻譯的方法上進行翻譯
  • 神經機器翻譯(NMT)有賴於巨大的人工神經網絡計算一連串字詞的機率以產生文意精確的翻譯。

使用機器翻譯服務將可縮短翻譯專案的工作周期、提高產出和效率。

整合NMT與人工譯後編修的優勢

雖然神經機器翻譯有明顯的優勢,可以高效地翻譯文法錯綜複雜的語言。再加上翻譯過程的關鍵元素──人工譯後編修──得以近一步確保品質。在此步驟中,精於專門領域的人類譯者將仔細地審閱機器翻譯的內容,以確保此文本確實符合特定文化、地區、語言及專業領域的用語習慣,因此所翻譯的內容將使您的目標受眾產生共鳴。

以下有三種人工譯後編修可選擇,視您的專案需求,三者均值得考慮:

  • 簡易譯後編修(Light post-editing),注重在內容翻譯成目標語言後的可讀性
  • 全面譯後編修(Full post-editing),注重於內容的精確性、可理解性及通順程度
  • 細緻人工譯後編修(Human-level post-editing),讓產出的內容近似於原本就是以目標語言寫成的

總而言之,使用機器輔助人工翻譯可確保您的專案能得到最高品質的翻譯。

如何使神經機器翻譯加人工譯後編修更高效

當您準備將內容進行神經機器翻譯加人工譯後編修,以下幾點可幫助您為您的翻譯專案省錢又省時:

術語管理(Terminology Management

術語管理是確保您的標準術語能正確翻譯的好方法。為您的產品、客戶、公司界定並儲存關鍵術語,您可保證任何特殊的專業用語不會在翻譯中漏失。另外,術語管理可設定特定字彙保留原文不翻譯。透過電腦輔助翻譯(Computer aided translation ,CAT)工具,您可發展ㄧ套標準術語數據庫為您的翻譯專案所用。

翻譯管理系統(Translation Management System

透過讓翻譯過程自動化,翻譯管理系統可減少人力負擔,並杜絕重複性的機械失誤。利用好的翻譯管理系統對於管理大量的翻譯工作極其重要,針對複雜的翻譯專案特別有幫助。由於翻譯專案通常需要不同地區的人合作,翻譯管理系統可確保有效地管理專案,每個人都充份掌握其他人的工作進度。

使用翻譯記憶庫(Translation Memory

翻譯記憶庫通常為翻譯管理系統的一部分,保留以前翻譯過的短語及詞彙。確保目標語言的翻譯記憶庫保持在最新狀態,就是向完全的精確翻譯邁出一步。翻譯記憶庫對翻譯包含特殊術語與重複詞彙的技術性文作最有幫助。

像Google這樣的大型公司搶先預見了神經機器翻譯潛在的優勢,特別是瞭解到加以訓練後,NMT可專精於特定來源與目標語言對間的轉換。另一方面,最近一分對語言學家的調查顯示,超過半數的受訪者表示,機器翻譯加人工譯後編修的需求近年大量增加。有鑑於神經機器翻譯與人工譯後編修的價值,可以確信此兩者的搭配,可確保最高品質的翻譯產出。

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