输入公司或上下文特定的术语也可以

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当然，如果源语言和目标语言具有相似的语法结构，这种方法尤其有效。 某些类型的文本（例如技术文档或法律文本）由于其结构和术语非常统一，也比其他文本更适合。 但是，如果语法非常不同，例如 E.g. 在英语-德语语言对中，通常需要做更多的工作。 即使是更有创意的文本，机器翻译也常常是错误的。 但回到“机器翻译变得更好了吗？”这个问题，是的，肯定是这样。 您可以在谷歌翻译上亲自尝试一下。 简单发送的机器翻译效果往往出奇的好。 原因是人工翻译已经翻译了非常相似或相同的内容。


这正是您必须牢记的：机器翻译始终是在人工翻译的基础上进行的。 机器学 香港电话号码数据 习是一个神奇的词，这意味着机器可以识别（由人类）翻译的文本模式，从中学习并将其应用到新文本中。 伊恩：那么我们基本上是在谈论一个巨大的数据库，它将新文本与现有数据进行比较并可以应用它吗？ 蒂姆：当然，这有点复杂。 使用算法，机器可以分析和评估整个内容，识别模式并从中学习。 当然，这不会一次性发生。 首先，您使用现有数据训练机器，即 翻译和术语表。 然后，机器会定期使用新翻译进行重新训练，以改进第一个机器翻译的结果。 机器通过译者在译后编辑过程中所做的更改来检测什么是错误的，什么是正确的，并从中学习。 提高质量。




例如，如果您正在寻找英语术语的德语翻译，通常有多种选择。 然而，在特定的上下文中，只有一种翻译可能是正确的。 因此，机器理解上下文非常重要。 机器可以评估和学习的数据越多，它在语法和术语方面做出的决策就越好。 伊恩：好的，即使了解了所有这些，客户如何知道机器翻译是否可以满足他们的需求？ 蒂姆：很简单：尝试一下。 与我们或其他提供机器翻译的机构联系，让我们测试您的文本是否适合机器翻译。 有几个因素对此至关重要。 如果您对翻译有持续的需求并且已经有很多翻译，那么研究这个主题当然是有意义的。 这使您能够充分利用现有的翻译预算。