Google Translate, Microsoft Translate, Baidu Translate y otras aplicaciones principales de traducción han dado preferencia a la traducción automática neuronal que a la traducción automática estadística tradicional que utiliza una gran red neuronal.
La traducción automática neuronal traduciría una oración completa y consideraría el contexto de la conversación para elegir la mejor traducción, a diferencia de la traducción estadística que corta una oración en pedazos para traducir y luego juntarlos. El uso de la traducción automática neuronal haría que la traducción suene más natural para todas las partes del modelo de traducción neuronal que se entrenan conjuntamente para maximizar el rendimiento de la traducción. Aquí está el gráfico de cómo funciona la traducción neuronal:
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La red neuronal utiliza tecnología de aprendizaje profundo que simula la red densamente interconectada de neuronas neuronales. Como puede ver, cada vocabulario de fuente de entrada está conectado con innumerables unidades ocultas. Y la traducción neuronal encontraría la mejor traducción para toda la oración.
Sin embargo, Google Translate todavía no se actualiza bastante bien. Incluso el idioma ‘apegarse a mis armas’ salió hace mucho tiempo en el siglo XVIII, la traducción inglés-chino para este idioma es incorrecta.
En esta imagen, la columna izquierda es el resultado de la traducción de Haiyu, las columnas restantes son de traducción de Google y Microsoft.
(Puede hacerse una prueba usted mismo)
¿Por qué existen las diferencias?
tres esfuerzos técnicos principales que toma Haiyu
Primero, Haiyu adopta la avanzada traducción automática neuronal.
En segundo lugar, el traductor de Haiyu se mantiene actualizado con las últimas palabras, slans y modismos para que la traducción sea más precisa y localizada.
Por último, pero no menos importante, la compañía con la que trabajan los equipos de Haiyu ha estado trabajando en tecnología de voz durante más de 10 años.
La traducción automática neuronal es muy buena ahora, pero la necesidad de mantenerse actualizado con las últimas palabras o el mundo lo sacaría
