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PhraseApp 在德国举办 HelloWorldConf——首届此类本地化会议

日在汉堡举办德国本地化会议达到了其旅程中的另一个里程碑:回顾。 短语和超越博客类别特色图片| 短语 德国汉堡在汉堡举办德国本地化会,庆祝了又一个里程碑。受到一千多家公司信赖的翻译管理解决方案为德国和国际企业为全球市场开发软件的专业人士提供了一个宝贵的论坛。在许多演讲和创意对话中,参与者能够分享他们的本地化最佳实践,讨论人工智能 (AI) 和机器翻译 (MT) 的影响,并反思未来趋势。 来代表对他们面向国际市场的整体战略和日常业务进行了深刻的见解。为了完善这一图景,来自都柏林城市大学和汉堡大学的研究人员以及多家语言服务提供商也登上舞台,就翻译和本地化行业的挑战和机遇提出了大量意见。

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凭借专业和学术专业知识的新本地化管理带来了丰富的思想、趋势和策略的融合。主办的  匈牙利 WhatsApp 号码列表   与会者 | 短语 人工智能和机器翻译日益引领语言行业的步伐 企业需要将其产品或服务本地化为不同语言以占领国外市场,这正在稳步推动对机器翻译的需求。earch的发现表明,一半的消费者和企业更喜欢使用母语的内容,即使它并不完美。事实上,语言对他们来说是如此重要,以至于超过一半的消费者将其作为他们购买习惯的关键决策标准。 Gallo 提出的案例是神经机器翻译,这是继基于短语的统计 MT 和之前的基于规则的 MT 系统之后的最新发展。他认为神经网络模型学习机器翻译统计模型的能力可以显着提高翻译准确性。有时,仍然需要有人介入,但通常不需要。同样,虽然面向客户的内容可能需要编辑,但元数据和用户生成的内容可能不需要编辑。

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底线:这一切都取决于目标的健身。 上的演讲者 | 短语 神经机器翻译的适用性上升到一个新的水平,但需要大量的数据 都柏林城市大学助理教授面概述了如  电话号码   何使用 NMT。他表示,成本压力越来越多地推动 NMT 应用于以前认为不合适的用例:字幕、专利翻译、电子取证、文学文本等。由于受到现实世界知识、上下文和训练数据的限制, NMT 在质量方面仍然有很多不足之处。NMT 可以应用于更短暂的内容(例如,客户评论),但它不太适合于准确性至关重要的内容(例如,广告)。正如的见解也很有启发性。她一直从低资源语言的角度审视机器翻译。基于编码器-解码器架构料库上进行训练时是最先进的 MT 模型。然而,它们具有一定的归纳偏差,这对于资源匮乏的语言(例如孟加拉语)来说是不利的。NMT 需要大量数据才能成功。

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