Основные области использования нейронного машинного перевода в бизнесе

С появлением нейронного машинного перевода, основанного на обучаемых моделях, рынок профессионального перевода полностью изменился. С одной стороны это привело к появлению более точного и интересного инструмента для тех, кто в нем нуждается. Но с другой стороны оказалось, что "топорное" использование машинного перевода везде и всегда приводит к проблемам в бизнесе как переводческих агентств, так и их клиентов. Некоторые из преимуществ этого инструмента заключаются в следующем.

Точные переводы
Машинный перевод основан на постоянно увеличивающихся наборах данных, и с помощью лингвистического моделирования нейронные механизмы машинного перевода могут лучше подбирать слова и фразы для точного и адекватного перевода. Это требует в первую очередь узкого набора данных по конкретной тематике. Данные по всему спектру тематик приводят к деградации моделей машинного перевода.

Быстрое обучение
Машинный перевод можно быстро обучить с помощью автоматизированных процессов. Разработанные алгоритмы легко настраиваются и для небольшого набора данных не требуют запредельных аппаратных мощностей.

Настройка под конкретную задачу
В зависимости от контента, который нужно перевести, модель можно обновлять, чтобы адаптировать ее с помощью терминологических баз данных, специальных глоссариев и других источников данных для улучшения результатов перевода. Это требует наличия базы переведенных текстов, но в большинстве крупных переводческих агентств они уже созданы и доступны для трансформации и импорта в системы машинной памяти.

Низкая цена перевода
Человеческий перевод требует много времени и становится для бизнеса дорогостоящим, особенно в проектах, включающих большое количество слов и языков. Нейронный машинный перевод позволяет выполнять переводы с меньшими затратами, но после перевода всегда надо привлекать редакторов и носителей языка (переводчиков-людей), которые позаботятся о постредактировании машинного перевода.