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».
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.
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Picture un mundo en el que los idiomas ya no sean barreras, un mundo en el que la comunicación no conozca fronteras, porque la evolución de la traducción de idiomas ha dado un salto. Ya vivimos en este mundo, se está transformando ante nuestros ojos. La humanidad ha recorrido un largo camino desde los antiguos sueños de un idioma universal hasta los complejos algoritmos que analizan la sintaxis.
) se basa en la probabilidad de que una palabra o conjunto de palabras sea la traducción de otra para establecer equivalencias entre lenguas. Tiene la ventaja de que la programación es más rápida que la de RBTM y el resultado es menos literal. Sin embargo, es un modelo difícil de mantener, ya que el motor debe ser entrenado periódicamente y necesita millones de palabras para crear su corpus bilingüe.
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.
Sin embargo, la mejor forma que tienen las empresas de alcanzar sus objetivos en materia de contenido es combinando la TA con los servicios de los traductores humanos. La TA, con un grado de intervención humana entre escaso y nulo, está especialmente indicada para el contenido de menor visibilidad y que no requiere una traducción perfecta. La TA puede ser de gran ayuda para los traductores que manejan grandes volúmenes de contenido que necesitan un mayor grado de calidad.
Elegir el motor de TA que mejor se adapte a sus necesidades Traducción Automática no es tarea fileácil. La calidad del contenido authentic, 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.
El texto en el lenguaje closing se obtiene a partir de la representación del texto en el lenguaje intermedio. En basic a esta lengua intermedia se la llama "interlingua".
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2002: Lionbridge lleva a cabo su primer proyecto de TA comercial con su motor de TA basada en reglas.
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La traducción automática basada en ejemplos se caracteriza por el uso de un corpus bilingüe como principal fuente de conocimiento en tiempo true. Es esencialmente una traducción por analogía y puede ser interpretada como una implementación del razonamiento por casos foundation empleado en el aprendizaje automático, que consiste en la resolución de un problema basándose en la solución de problemas similares.
Mejore la velocidad y el volumen de traducción permitiéndole traducir miles de palabras al instante.