Практические примеры таких случаев находятся в области публичных текстов, новостей, статей на популярные темы, описаний товаров и другого распространенного контента в интернете.
Ключевое слово во всех перечисленных случаев применения машинного перевода - многочисленность текстов. Именно этот факт позволяет обучить машинный алгоритм переводить текст наиболее близко к том, как это сделал бы человек.
Аналогичным образом, при большом количестве повторений в тексте машина может ускорить процесс перевода. Допустим, вы регулярно публикуете руководства, в которых повторяются определенные процессы. Алгоритм отметит, что вы перевели конкретный шаг определенным образом. Если тот же или аналогично описанный шаг позже появится в другом руководстве, инструмент автоматически выполнит перевод на основе предыдущего. Однако это не означает, что вы можете полностью исключить участие человека. Во-первых, потому, что первоначальный перевод будет осуществлять человек. Во-вторых, все равно потребуется пара человеческих глаз, чтобы хотя бы проверить наличие ошибок, которые могли закраться, и подтвердить, что фраза действительно имеет одно и то же значение каждый раз, когда она появляется.
Одним из конкретных примеров того, где машинный перевод является подходящим решением, является перевод технических патентов. Эта услуга, предлагаемая Европейским патентным ведомством, позволяет пользователям получать доступ к патентным документам на 32 языках. Отметим, до автоматического перевода ведомоство получало тысячи переводов, выполненных человеком, которые впоследствии стали отправной точкой для машинных переводов. Грубо говоря, технология МТ не может сделать что-то из ничего. Человеческий перевод по-прежнему необходим "там, где необходимо принимать важные юридические, коммерческие или смежные решения".