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応用AIによる翻訳生産性
現実と過度な誇張を区別するのは難しいため、430万の翻訳セグメントを分析し、コンテキストアプローチがNMTとTER面でどう違うかを検証しました。結果は…

現実と過度な誇張を区別するのは難しいため、430万の翻訳セグメントを分析し、コンテキストアプローチがNMTとTER面でどう違うかを検証しました。結果は…
英語をソースにして17の言語ペアをテストしました。対象はポルトガル語(ブラジル)、イタリア語、スペイン語(スペインおよびラテンアメリカ)、フランス語(フランスおよびカナダ)、ドイツ語、日本語、オランダ語、簡体字中国語、デンマーク語、ロシア語、韓国語、ベトナム語、タイ語、トルコ語です。
2023年6月22日から12月23日の間に約430万セグメントのメタデータを分析しました。
そのうち約230万セグメントは従来型のNeural MTPEで翻訳され、約200万セグメントはコンテキストセンシティブアプローチで翻訳されました。
本研究ではMicrosoft Neural Machine Translationを基準エンジンとして使用しています。
調査をダウンロードして、コンテキストセンシティブアプローチがNMTとどのように比較されるかを実際に確認してください。