SPRÅK:
SPRÅK:
Lionbridges kunskapscenter
Lösningar
Innehållstjänster
- Teknisk dokumentation
- Utbildning och eLearning
- Finansiella rapporter
- Digital marknadsföring
- SEO och innehållsoptimering
Översättningstjänster
- Videolokalisering
- Lokalisering av programvara
- Lokalisering av webbplatser
- Översättning för reglerade företag
- Tolkning
- Liveevenemang
Testningstjänster
- Funktionstestning
- Kompatibilitetstestning
- Interoperabilitetstestning
- Prestandatestning
- Tillgänglighetstestning
- UX-/CX-testning
Lösningar
- Tjänstemodeller för översättning
- Maskinöversättning
- Smart Onboarding™
- Aurora AI Studio™
Våra kunskapscenter
- Positiva patientutfall
- Lokaliseringens framtid
- Innovation till immunitet
- Språkresurscenter för covid-19
- En bransch i förändring
- Patientengagemang
- Lionbridge Insights
Life Sciences
- Läkemedelsindustrin
- Innehåll för kliniska prövningar
- Regulatoriskt innehåll
- Efter godkännande
- Företagsmaterial
- Medicinteknisk utrustning
- Validering och kliniska undersökningar
- Regulatoriskt innehåll
- Efter godkännande
- Företagsmaterial
Bank och finans
Detaljhandel
Lyxprodukter
E-handel
Lionbridge Games
Fordonsindustri
Konsumentförpackade varor
Teknik
Tillverkningsindustri
Juridiska tjänster
Resor, hotell och restaurang
VÄLJ SPRÅK:
Detta är den tredje delen i artikelserien om språkteknologins framtid och förändringar i hur språktjänster levereras som ett resultat av teknikens utveckling.
Det skapas mer innehåll än någonsin och företagen pressas att hitta sätt att översätta sin text snabbt och effektivt. Maskinöversättning (MT) har ökat i popularitet, men den har varit långt ifrån perfekt. Undermålig kvalitet har varit ett ständigt problem. Du kan dock förvänta dig förbättringar som kommer att gynna ditt lokaliseringsarbete.
Vi undersöker de faktorer som påverkar maskinöversättningen och informerar om hur du kan utnyttja tekniken på bästa sätt i din lokaliseringsstrategi.
Maskinöversättning är den automatiserade översättningen av källmaterial till ett annat språk utan mänsklig påverkan. Trots att det är ett förhållandevis nytt koncept för allmänheten har maskinöversättning funnits i årtionden.
SYSTRAN var ett av de första företagen som utvecklade system för maskinöversättning i slutet av 1960-talet. Företaget samarbetade med det amerikanska flygvapnet, som började översätta underrättelsematerial under kalla kriget. Målet var att få maskiner att översätta innehåll tillräckligt bra för att mänskliga översättare skulle kunna förstå betydelsen och enkelt förbättra texten. Tidiga maskinöversättningsmotorer använde regelbaserade metoder, vilket innebar att de förlitade sig på regler som utvecklats av människor eller från ordböcker för att skapa översättningar. Sedan dess har språktekniken utvecklats avsevärt.
En viktig utveckling inom maskinöversättning skedde på 1990-talet när företag som IBM började använda statistiska modeller som förbättrade översättningskvaliteten avsevärt. Motorer för statistisk maskinöversättning var en ny teknik. Dessa motorer fokuserade på användningen av avancerade statistiska metoder och stora mängder data från internet för att översätta växande mängder av innehåll. Google skulle senare distribuera tekniken i stor skala för att försöka göra all mänsklig kunskap sökbar.
Tidiga motorer för statistisk maskinöversättning var mycket bättre än regelbaserade motorer, men de gjorde fortfarande mycket fel. Företag började i stället experimentera med motorer för hybridmaskinöversättning, som vanligtvis kombinerade statistisk maskinöversättning med regelbaserad maskinöversättning. Dessa framsteg populariserade maskinöversättningstekniken och hjälpte till med införandet i global skala.
2017 gjorde maskinöversättningen ett nytt tekniskt framsteg när neural maskinöversättning (NMT) introducerades. Neural maskinöversättning utnyttjar kraften hos artificiell intelligens (AI) och använder neurala nätverk för att generera översättningar.
Till skillnad från metoderna som nämns ovan försöker neurala nätverk efterlikna en översättares tankeprocess snarare än att ”gissa” ett troligt resultat. Resultatet är en översättning som låter mer naturlig och som fångar upp betydelsen och nyanserna i meningen på ett bättre sätt. Denna utveckling resulterade i att maskinöversättningen var tillräckligt bra, inte bara för att förstå eller sammanfatta stora mängder dokument utan även för vanliga, icke-uppdragskritiska affärsdokument.
Neural maskinöversättning har åtgärdat några av maskinöversättningens långvariga brister, inklusive läsbarheten av automatiserade översättningar och dess oförenlighet med vissa språk, till exempel koreanska. Arbetet med att förbättra den neurala maskinöversättningen pågår. Du kan läsa mer om neural maskinöversättning i vårt blogginlägg Neural maskinöversättning: Hur artificiell intelligens fungerar vid översättning.
Lionbridges F&U-team uppskattar att neural maskinöversättning förbättras med 3 till 7 procent årligen. Våra experter räknar ut förbättringen med hjälp av redigeringsavstånd. Redigeringsavståndet beräknar antalet redigeringar som en människa gör i maskinöversättningen för att den resulterande översättningen ska bli lika bra som en manuell översättning.
Neural maskinöversättning fortsätter att göra framsteg när efterfrågan på översättningstjänster ökar och när maskininlärningen blir bättre på att automatiskt träna motorer för neural maskinöversättning.
Neural maskinöversättning kommer att användas mycket mer i framtiden allteftersom mängden innehåll som kräver lokalisering växer exponentiellt.
Covid-19-krisen har påskyndat digitaliseringen av många företag, vilket har ökat behovet av fler översättningstjänster. Samtidigt måste innehållet vara mer lokalt och diversifierat. Dessa marknadsförhållanden kommer att leda till att maskinöversättning används för delar av innehållet, med eller utan manuell översättningsövervakning.
Manuell översättningsövervakning utförs genom efterredigering av maskinöversättningen (MTPE), en hybrid av maskinöversättning och traditionell manuell översättning. Efterredigering kommer efter maskinöversättningsprocessen för att förbättra kvaliteten på den maskinöversatta texten. Vår blogg undersöker när maskinöversättning och efterredigering ska användas.
Företagen kan förvänta sig att översättningstjänsterna blir billigare till följd av neural maskinöversättning, åtminstone för vissa språk. Dessa kostnadsminskningar gör det möjligt för företag att rikta sig till fler marknader och hjälper dem att få ut produkter till dessa marknader snabbare.
Eftersom användningen av neural maskinöversättning åtföljs av digitalisering inom den globala ekonomin, kommer ett mer konkurrensinriktat landskap att uppstå. Slutanvändare kommer i allt högre grad att förvänta sig att få produktinformation på sitt modersmål. Det kommer att bli norm, och inte undantag, för företagen, att uppfylla dessa förväntningar på alla sina marknader.
När det kommer till automatisering av översättning är inte maskinöversättning det enda hjälpmedlet i verktygslådan för översättning. Översättningsminnen (TM) har varit en viktig företrädare till maskinöversättning och kommer att fortsätta att fylla en funktion inom lokalisering. Maskinöversättning och översättningsminnen arbetar ofta tillsammans. Översättningsminnets roll kommer dock att förändras.
Översättningsminnet utvecklades i början av 1990-talet och är en databas med tidigare översättningar som ett företag använder för att minska arbetsbelastningen för nytt innehåll.
Tekniken med översättningsminne implementeras med hjälp av verktyg för datorstödd översättning (CAT) eller verktyg för översättningsminnen (TM-verktyg). Dessa verktyg tillåter flera översättare som arbetar på samma innehåll att återanvända tidigare översatta ord eller fraser i olika delar av samma innehåll.
Översättningsminnen gör det möjligt för företagen att
Historiskt sett har översättningsminnen spelat en avgörande kostnadsbesparingsroll som är värd att betona.
Även om både maskinöversättning och översättningsminnen arbetar för att automatisera översättningsprocessen, skiljer de sig åt väsentligt.
Eftersom översättningsminnen fungerar som lagringsplats eller databas för tidigare översättningar har de en passiv roll när det gäller att generera översättningar genom att matcha hela meningar eller meningsfragment till källtexten. Maskinöversättningar bygger på en mycket mer sofistikerad teknik. Maskinöversättning försöker aktivt gissa den möjliga översättningen för en källtext genom att använda tidigare översättningar och olika tekniker för behandling av naturligt språk.
Dessa tekniker kompletterar varandra. Tillsammans stärker de en översättares förmåga att arbeta snabbare och förbättra produktiviteten. De avhjälper också kvalitetsproblem, till exempel teminologisk inkonsekvens. Båda teknikerna är nära integrerade och samarbetar för att leverera översättningar av högre kvalitet.
Under de senaste åren har företag anammat användningen av maskinöversättning och översättningsminnen för sina översättningar. Genom att ta detta steg har de riktat sin uppmärksamhet mot genomförande och effektiv implementering av tekniken.
Eftersom maskinöversättning är mycket effektivare än översättningsminnen – och enligt definitionen baseras på någon form av översättningsminne – flyter tekniken samman allt mer. Maskinöversättning är dock på väg att bli det viktigaste verktyget för översättningsproduktivitet som integreras djupt i många översättningsprogram.
Med maskinöversättningstekniken på uppgång som det ledande produktivitetsverktyget i översättnings- och lokaliseringsbranschen kommer översättningsminnena att förändras. Översättningsminnen blir mer som ett utbildningsverktyg för maskinöversättningsmotorer snarare än en enkel databas med översättningar.
Oövervakad maskinöversättning, vilket är när maskinöversättningen görs utan mänskligt ingripande, är bäst lämpad för relativt enkel text med låg synlighet. Den har traditionellt implementerats för användargenererat innehåll som recensioner, forum och auktioner, till exempel eBay. Beroende på dina kvalitetsförväntningar, innehållstyp och syfte kan maskinöversättning göra ett skapligt jobb med översättning av enkla, allmänna affärsdokument på vissa språk. Den ökande användningen gör det möjligt för fler företag att dra nytta av fördelar som liknar dem som produceras av översättningsminnen, men som är ännu mer uttalade. Dessa omfattar
Det är viktigt att notera att översättare är en begränsad resurs. Möjligheten att lägga mindre tid på vissa uppdrag kommer att frigöra dem så att de kan arbeta med fler projekt, vilket kommer att ge mindre belastning på marknaden eftersom ett växande antal företag tävlar om deras tjänster.
Maskinöversättning kan i vissa fall ge översättarna tre till fem gånger högre kapacitet, vilket gör att mer innehåll kan lokaliseras på kortare tid. Med ökad produktivitet och minskade kostnader kommer företag att kunna översätta mer innehåll till fler språk.
När du utformar din innehållsstrategi, och fattar beslut om vilka marknader du ska rikta dig till, ska du vara medveten om effektivitetsvinsterna med användning av modern maskinöversättning och relaterad teknik.
Genom att samarbeta med en erfaren språktjänstleverantör får du hjälp att implementera maskinöversättning för att uppnå dina önskade resultat. Det är viktigt att samarbetet gör det möjligt för dig att skapa och förbättra ditt innehåll och utveckla din marknadsstrategi. Vissa språktjänstleverantörer, som Lionbridge, rör sig in i det digitala marknadsföringsrummet allt mer för att hjälpa företag att hantera hela innehållsresan, inte bara lokaliseringsaspekten.
En noggrant planerad och genomförd lokaliseringsstrategi, med vägledning från en stark lokaliseringspartner, kommer att hjälpa dig att dra nytta av alla fördelar med maskinöversättningsteknik. Detta frigör mer av dina resurser för att skapa ytterligare innehåll och/eller få det till fler marknader med samma budget.
Se nyckeldefinitioner inom maskinöversättning genom att klicka på bilden nedan
Ta reda på mer om vårt fullständiga utbud av maskinöversättningstjänster genom att hämta faktabladet om maskinöversättning. Om du vill kontrollera att du har rätt balans mellan maskinöversättning, översättningsminne och manuell översättning får du gärna höra av dig till oss.