机器学习翻译对于人们的交流非常有益,但是它们也有其局限性。
机器学习为企业提供了翻译文档的新机会,他们可以使用机器学习来翻译营销材料和其他文献。但是,这些人工智能解决方案可能并不总是很好的选择。
神经机器学习的简要概述
Towards Data Science对于机器学习翻译这一发展进行了探讨,并提出了神经机器翻译这一术语。
人们生活在一个多元文化的世界中,但是通常不会说不同国家或民族的语言。这意味着需要比以往更多地依赖翻译人员和翻译软件。机器学习对语言之间的翻译非常有帮助。但这是一个很好的选择吗?
是否发现难以确定用于基础项目的优秀翻译方法?本文探讨了在各种情况下使用的更自然的解释策略。
机器学习真的可以在语言之间进行翻译吗?
人们生活在沟通交流至关重要的世界中,信息的发展比以往任何时候都快。这激发了每个人说多种语言的愿望,但只有少数一些人能够流利地说多种语言。
然而很少有人会说十种以上的语言。为此,企业如果开展国际业务,熟悉市场所在地的语言和文化。这只能通过翻译来实现。那么在这样的环境中使用的优秀翻译策略是什么?
如今,还有什么能够阻碍企业在海外市场的扩展?确定优秀翻译方法以适应其预期目的比人们想象得要容易。很多人可能认为机器学习比人类更擅长翻译,但这并不是事实。以下是人们应该了解的有关技术和人工翻译的知识。
技术翻译不会根据要求的场景解释信息
尽管机器翻译的创新是语言翻译领域的一个重大发展,但不幸的是,机器在解释创意内容时效率低得多。使用机器翻译时,向当地人传递正确的消息可能非常困难。机器翻译软件很难准确解释成语、意像和讽刺意味的内容。软件翻译的内容可能会很尴尬,这意味着完全不同的事情,可能会给企业开展业务带来负面印象,有时这会让对方当成一个笑话。
基于软件的翻译最适合与文档、编辑和任何其他形式的面向信息的内容一起使用。当解释内容翔实时,采用软件进行翻译是一种快速便捷的策略。因此,企业在与翻译公司达成协议之前,需要花费时间并分析将要解释的内容。弄清楚文本内容是面向信息的还是具有创造力的内容,然后决定是否使用人工翻译还是机器翻译。
机器翻译取决于人类的感觉
人工翻译更为直截了当,并考虑了原始文本的不同方面内容,例如文化、宗教和当地背景。对于机器翻译来说,情况并非如此。此外,人类的感觉是必不可少的,因为翻译人员可以分析文本,识别受众,并根据场景提供适当的翻译。
在分析人工翻译和机器翻译使用较少单词的准确性时,两者的准确性大致相同。然而,当机器翻译大量的文本时,其准确性将大打折扣。因此,在选择在线翻译服务之前,企业应该花费时间确定要提供的内容,并对采用哪种方法合适做出正确的决定。
尽管软件翻译似乎是最快的解释工具,但为了使信息准确传达给受众并更快地被采用,仍需要后期编辑。在将内容进行翻译之后进行编辑,这需要恰当的定位来理解信息的意图、目标受众和预期的解释结果。
与机器翻译不同,人类翻译对现代文化和语言有一些微妙的感觉。因此,他们可以通过自己的理解,并运用其翻译能力来了解原文的内容,确定其目标,并将其翻译给不同背景的人员。
机器翻译提供有限语言服务
机器被编程为可以翻译特定语言。因此,大多数软件翻译只能满足广泛使用的语言。这些语言包括:
- 英语;
- 西班牙语;
- 中文;
- 法语。
以上是最常见的语言,它们在众多翻译软件应用程序中都具有很重要的作用。机器很容易将这些语言翻译成文本。但是,当涉及到其他非程序化的通用语言时,将会出现显著的问题。
而且,具有类似语法的单词很容易由机器翻译。例如,与翻译土耳其语相比,机器将英语翻译为德语或从德语翻译为英语更为自然,之所以如此,是因为土耳其语的单词似乎更短。但是涉及所需场景时,翻译后的单词会更为复杂。值得注意的是,具有粘合性单词的文本较短,但是当翻译形成复杂的单词时,可能会使机器难以翻译。机器最终可能会得到不同的翻译结果,其含义可能会与原先的解释相去甚远,从而失去其相关性。
此外,在机器翻译不太广泛使用的语言时,相关性较弱。想象一下,企业采用了未经过编程以翻译目标语言的机器翻译服务,其项目可能受到影响,因为将无法达到创建项目的主要目的。
需要实现全球化吗?适当实施机器翻译或人工翻译
有了这些关于人类翻译和技术翻译的信息,选择适合企业场景的方法应该不再是一个问题。企业需要花费时间确定受众,预期目的,消息本身,然后再进行决定。
为基础场景选择最合适的翻译方法,可以使企业的项目在本地环境中享有更高的声誉。因此不要害怕走向世界。企业需要选择适当的翻译方法,以提高项目在国外环境中的适应性。