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.
El atractivo de estas técnicas radica en que el desarrollo de un sistema para un par de lenguas dado puede hacerse de manera muy automática, con una muy reducida necesidad de trabajo experto por parte de especialistas en lingüística.
El hecho de comparar los diferentes tipos de mistake presentes en las TH y la TA ha permitido analizar la conveniencia de incorporar esta última a la formación en traducción jurídica e identificar las competencias que podrían potenciarse con un enfoque de esta naturaleza.
Las traducciones de redes neuronales difieren fundamentalmente en la forma en que se realizan en comparación con las tradicionales SMT.
La siguiente animación muestra los distintos pasos que las traducciones de redes neuronales pasan para traducir una oración.
La traducción automática puede simplificar todo el flujo de trabajo mediante el proceso de automatización de las tareas relacionadas con la gestión del contenido para que lingüistas y empresas no tengan que preocuparse de administrar las traducciones en curso, reduciendo su carga de trabajo.
A medida que se generan y se analizan corpus de textos multilingües, se mejoran iterativamente los resultados al traducir textos de ámbitos similares.
Elegir el motor de TA que mejor se adapte a sus necesidades no es tarea fileácil. La calidad del contenido original, el idioma de origen y los idiomas de destino son algunos de los factores que pueden afectar al rendimiento del motor de traducción automática. Ojalá tuviera datos que le ayudaran a tomar una decisión, ¿verdad? Ahora los hay. La herramienta Machine Translation Tracker de Lionbridge es el sistema de evaluación de los principales motores de TA que más tiempo lleva realizando este tipo de seguimiento.
, utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los corpus paralelos que recibe y traducir el texto/discurso correspondiente. Esto permite que su aprendizaje sea más profundo, pero también obliga a que los corpus que la entrenan sean enormes, por lo que sigue teniendo el mismo problema cuando se traducen lenguas minoritarias.
SMT ha sido utilizado desde mediados de la década de 2000 por todos los principales proveedores de servicios de traducción, incluyendo Microsoft.
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En las últimas décadas, ha habido un fuerte impulso en el uso de técnicas estadísticas para el desarrollo de sistemas de traducción automática. Para la aplicación de estas técnicas a un par de lenguas dado, se requiere la disponibilidad de un corpus paralelo para dicho par. Mediante este corpus se estiman parámetros de sendos modelos estadísticos que establecen la probabilidad con la que ciertas palabras son susceptibles de traducirse por otras, así como las posiciones más probables que tienden a ocupar las palabras de la lengua destino en función de las palabras correspondientes de la frase origen.
Lingüistas y empresas de todo el mundo utilizan la TA para eliminar el largo proceso de traducción handbook y solo realizan la Traducción Automática posedición. La combinación de MT y experiencia humana mejora tanto la eficiencia como la precisión de la traducción.