BIGtheme.net http://bigtheme.net/ecommerce/opencart OpenCart Templates
Home / Blog / AdaptiveMT trong Phần mềm Trados 2017: Công nghệ biến đổi trong máy dịch

AdaptiveMT trong Phần mềm Trados 2017: Công nghệ biến đổi trong máy dịch

Phần mềm trados 2017 đã được nhà sản xuất SDL cho ra mắt trong ngành công nghiệp dịch thuật. Với nhiều sự cải tiến mới trong đó điển hình là công nghệ AdaptiveMT.

Qua nghiên cứu, các nhà sản xuất SDL thấu hiểu được sâu sắc hơn về những gì quan trọng người dùng phần mềm. Họ luôn hiểu rõ tầm quan trọng của vấn đề chất lượng; áp lực về thời hạn, làm thế nào để dịch được càng nhiều càng tốt, xây dựng tài nguyên trong dịch thuật, quản lý tài nguyên càng chặt chẽ càng tốt. Tất các các vấn đề mong muốn của người dùng phần mềm đều được nhà sản xuất SDL cố gắng xây dựng trở thành những tính năng của Phần mềm trados 2017.

Với phần mềm Trados 2017, những nhà sản xuất của SDL tin rằng họ sẽ làm hài lòng người dùng. Phần mềm Trados 2017 sẽ mang đến các tính năng tiên tiến của ngành công nghiệp, trong đó vẫn sẽ là sự tương tác của người dùng với vai trò translator, reviewers, và project managers với phần mềm

Ba vấn đề quan trọng mà nhà sản xuất SDL tập trung khi xây dựng Phần mềm Trados 2017

  • Công nghệ AdaptiveMT, một cách mạng của SDL
  • Công nghệ upLIFT thông minh
  • Cải tiến mới SDL Studio GroupShare

Ở bài viết trước về AdaptiveMT, Đặng Nam đã giới thiệu cơ bản về công nghệ AdaptiveMT. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu sâu hơn về Công nghệ AdaptiveMT trong Phần mềm Trados 2017 để áp dụng trong quá trình dịch tài liệu bằng phần mềm trados.

Điều thú vị về AdaptiveMT, thường được gọi là “self-learning” máy dịch (machine translation (MT)), nó không phải là một công nghệ mới của SDL. Ai đó có thể, bằng cách này hay cách khác đã làm việc với công nghệ AdaptiveMT kể từ năm 2005, khi nhà sản xuất SDL đã nộp bằng sáng chế self-learning machine translation đầu tiên.

Những nghiên cứu của nhà sản xuất SDL

Đầu năm nay, SDL thực hiện các sáng kiến ​​nghiên cứu công nghệ lớn nhất cho ngành công nghiệp dịch thuật, Công nghệ Insights, với gần 3.000 người. Từ nghiên cứu này, không ngạc nhiên, năng suất là một mối quan tâm chính của người dịch.

Một xu hướng chính được đưa ra là làm thế nào chúng ta có thể tiếp tục đối mặt với yêu cầu ngày càng gắt gao và cạnh tranh về thời gian? Vì vậy, vấn đề tăng năng suất dịch là một trong những biện pháp được quan tâm nhiều nhất, đồng nghĩa với đó chính là sự quan tâm về máy dịch ( Translation Machine).

Tuy nhiên, đã tồn tại những mâu thuẫn xung quanh về máy dịch. Mặc dù mức độ áp dụng vẫn còn tương đối thấp của máy dịch (MT), việc sử dụng MT dự kiến ​​sẽ tăng đáng kể trong vòng 5 năm tới. Trong thực tế, máy dịch đã thực hiện một số bước tiến đáng tin cậy trong những năm gần đây.

Nhìn chung, nghiên cứu của nhà sản xuất SDL chỉ ra rằng 44% số người được hỏi tin rằng MT là động cơ vận hành, hay bánh xe của ngành công nghiệp dịch thuật trong tương lai.

mt-tti-2

Một Nghiên cứu của nhà sản xuất SDL

Điều thú vị của những người đã sử dụng MT, 59% thấy MT có một tác động tích cực cho tương lai.

mt-tti-3

Một Nghiên cứu của nhà sản xuất SDL

Mặc dù máy dịch đã thực hiện một số bước tiến lớn vẫn có những lo ngại và vấn đề đã giải quyết cần thiết.

Post-edits là một giải pháp, tuy nhiên Post-edits luôn bỏ qua như động cơ MT, ngay cả khi nó đã được đào tạo, là ‘ static ‘ và không thể thích ứng với bất kỳ thay đổi người phiên dịch làm. Ngoài việc giảm năng suất, điều này gây ra sự thất vọng cho người sử dụng như những sai lầm tương tự được lặp đi lặp lại nhiều lần bởi công cụ phần mềm.

Vì vậy công nghệ AdaptiveMT ra đời, giải quyết những vấn đề này và đại diện cho một sự đổi mới thông minh trong lĩnh vực Máy dịch. Vậy công nghệ AdaptiveMT  là gì và nó giúp người dịch như thế nào trong khi dịch tài liệu trong phần mềm hỗ trợ dịch thuật?

Công nghệ AdaptiveMT hoạt động như nào?

co-che-lam-viec-cua-adaptivemt-trong-phan-mem-trados-2017-copy

Cơ chế làm việc của công nghệ AdaptiveMT trong phần mềm Trados 2017

Một máy dịch “self-learning” không giống như MT truyền thống sẽ tồn tại trong thời gian thao tác dịch để đọc, phân tích các thuật ngữ và phong cách của người dịch, dựa trên từng cá nhân sau sửa phân khúc và gửi lại cho máy dịch.

Thực hiện đồng thời cập nhật và chỉnh sửa, máy dịch sẽ chỉ cập nhật các nội dung chất lượng, điều này cũng giải quyết một trong những mối quan tâm chính cho việc sử dụng MT trong một hoàn cảnh yêu cầu năng xuất, đồng thời phải sửa những sai lầm tương tự hơn và hơn nữa. Máy dịch sẽ tự học và phân tích được từ các dịch giả và do đó lỗi được giảm đáng kể theo thời gian.

Đây là khả năng thay đổi chuẩn mực cho các ngành công nghiệp dịch, như đối với những người sử dụng lần đầu tiên có thể cập nhật một động cơ máy dịch thuật như họ đi cùng với đề xuất mới, mà không phải là không tương tự để cập nhật một bộ nhớ dịch ( Translation Memory). Điều này có nghĩa rằng công nghệ MT cũng có thể được chấp nhận bởi một khán giả lớn hơn nhiều so với trước đây, là một trong những nỗi thất vọng lớn nhất sẽ bắt đầu được giải quyết bằng cách thay đổi công nghệ này. Cuối cùng, với sự thay đổi này, bản dịch máy và công nghệ bộ nhớ dịch bắt đầu hội tụ.

Trên đây là tìm hiểu nghiên cứu của Đặng Nam, các bạn có những chia sẻ mới hơn về nội dung này, hãy chia sẻ cùng mọi người, để chúng ta cùng nhau học hỏi.

Comments

comments

Giới thiệu Đặng Nam

Là một Localization Engineer, Đăng Nam cung cấp các dịch vụ:
  • Tư vấn, thiết kế tạp chí sách báo, thiết kế chế bản điện tử DTP
  • Đào tạo và tư vấn cho các doanh nghiệp và các nhà cung cấp dịch vụ ngôn ngữ trong lĩnh vực dịch thuật, bản địa hóa website, phần mềm, DTP
  • Tư vấn, đào tạo, hỗ trợ, phát triển công nghệ dịch thuật
  • Thực hiện các công việc Localization Engineer trong ngành dịch thuật
Bài viết mới nhất | Chi tiết về Đặng Nam
Protected by Copyscape