إنتاجية الترجمة بالذكاء الاصطناعي التطبيقي
من الصعب التمييز بين الواقع والمبالغة. لقد قمنا بتحليل 4.3 مليون وحدة ترجمة لقياس كيف يقارن النهج الحساس للسياق مع الترجمة الآلية العصبية من حيث TER (مسافة التعديل التي يحتاجها المترجم لتأكيد النص)، ووجدنا…

من الصعب التمييز بين الواقع والمبالغة. لقد قمنا بتحليل 4.3 مليون وحدة ترجمة لقياس كيف يقارن النهج الحساس للسياق مع الترجمة الآلية العصبية من حيث TER (مسافة التعديل التي يحتاجها المترجم لتأكيد النص)، ووجدنا…
قمنا باختبار 17 زوجًا لغويًا مع الإنجليزية كلغة المصدر، وترجمتها إلى البرتغالية (البرازيل)، الإيطالية، الإسبانية (إسبانيا وأمريكا اللاتينية)، الفرنسية (فرنسا وكندا)، الألمانية، اليابانية، الهولندية، الصينية المبسطة، الدنماركية، الروسية، الكورية، الفيتنامية، التايلاندية، والتركية.
حللنا بيانات التعريف لما يقارب 4.3 مليون مقطع بين 22 يونيو و23 ديسمبر 2023.
من بينها، تم ترجمة حوالي 2.3 مليون باستخدام الترجمة الآلية العصبية التقليدية، وحوالي 2 مليون باستخدام نهج حساس للسياق.
كانت Microsoft Neural Machine Translation المحرك الأساسي لهذه الدراسة.
حمّل الدراسة واكتشف بنفسك كيفية مقارنة النهج الحساس للسياق مع NMT.