Esto permite que NMT aprenda y opere de forma completamente independiente. El sistema tiene la capacidad de aprender de cada tarea de traducción y mejorar cada traducción siguiente.
Algunos sistemas consiguen una mayor calidad ofreciendo vías específicas de intervención humana; por ejemplo, le dan al usuario la posibilidad de identificar los nombres propios incluidos en el texto.
La traducción no solo consiste en trasladar palabras de una lengua a otra sino en trasladar significados. Un traductor humano tiene en cuenta elementos como el contexto del texto, el estilo del autor (official o informal, enrevesado o directo, etc.) e incluso la sensibilidad cultural (especialmente importante en textos de promoting
Las empresas deben elaborar contenido que Google valore de manera favorable. La respuesta de esta portavoz de Google hace hincapié en el valor de la TA a la hora de supervisar la calidad del resultado para garantizar la satisfacción de los lectores.
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Posteriormente, el software program realiza una suposición inteligente cuando tiene que traducir un nuevo texto fuente. Realiza predicciones en función de la probabilidad lingvanex.com estadística de que una palabra o frase específica se encuentre con otra palabra o frase en la lengua de destino.
DeepL no es un very simple traductor. Somos una plataforma de IA lingüística que ayuda a empresas de todo el mundo a comunicarse de forma más eficaz y traspasar idiomas, culturas y mercados.
Selecciona cualquier texto y pulsa Ctrl+C+C para que la traducción aparezca al instante en la aplicación que estés utilizando.
En cuanto al tema de la ambigüedad, no todos los humanos la entienden. Es posible que un traductor humano comprenda incorrectamente una frase o palabra ambigua.
SMT ha sido utilizado desde mediados de la década de 2000 por todos los principales Traducción Automática proveedores de servicios de traducción, incluyendo Microsoft.
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Otro variable muy influyente en la calidad es el grado de especialización de los sistemas de traducción, que mejoran en la medida en que se adecúan al tipo de texto y vocabulario que se vaya a traducir. Un sistema que se especialice en la traducción de partes meteorológicos conseguirá una calidad aceptable incluso para traducir textos entre lenguas tipológicamente muy dispares, pero será inservible para abordar, por here ejemplo, crónicas deportivas o financieras.
Algunos tipos de traducción automática pueden procesar millones de comentarios generados por los usuarios y ofrecer resultados muy precisos en poco tiempo.
La automatización ofrece las herramientas de traducción necesarias para que el sistema evolucione constantemente sin tener que añadir más inversión y recursos conforme va incrementando el número de contenidos que traducir.