Processo de desenvolvimento de tradução automática neural personalizada
Cada ambiente é diferente. Nosso primeiro passo é entender o conteúdo e os objetivos do cliente. Quais são as necessidades específicas de seu conteúdo? Que tipo de fluxo de trabalho é bom para seu conteúdo e sua organização? Você tem alguma exigência de segurança e/ou de TI que precisamos levar em consideração? As respostas a esses tipos de perguntas ajudarão a definir não apenas a tecnologia apropriada a ser empregada, mas também o processo pertinente e os critérios de sucesso para o projeto.
Processo de desenvolvimento de tradução automática neural personalizada
Cada ambiente é diferente. Nosso primeiro passo é entender o conteúdo e os objetivos do cliente. Quais são as necessidades específicas de seu conteúdo? Que tipo de fluxo de trabalho é bom para seu conteúdo e sua organização? Você tem alguma exigência de segurança e/ou de TI que precisamos levar em consideração? As respostas a esses tipos de perguntas ajudarão a definir não apenas a tecnologia apropriada a ser empregada, mas também o processo pertinente e os critérios de sucesso para o projeto.
Conteúdo relacionado à tradução automática
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Seleção de um motor inicial
O motor inicial é a base sobre a qual construiremos o projeto. Existem várias opções no mercado, como Google, Microsoft, Amazon e até mesmo Apple, além de outros players menores do setor, mas eficazes. Trabalhamos com o cliente para determinar qual motor é mais adequado às suas necessidades. Para isso, oferecemos uma API múltipla, bem como um sistema de testagem automatizado, que nos permitirá selecionar o motor correto para seu conteúdo, dependendo de suas necessidades.
Seleção de dados e preparação do corpus
O ponto de partida ideal para qualquer motor de tradução automática neural personalizado (CNMTE) é encontrar e utilizar materiais previamente traduzidos, que envolvam conteúdo que seja o mais semelhante possível ao que se deseja traduzir. Quanto mais material previamente traduzido à disposição, mais barato e mais rápido será o processo. Se o texto original e a tradução não estiverem associados como unidades de memória de tradução, um alinhamento poderá ser realizado para se obter o conteúdo bilíngue necessário para aumentar o desempenho do motor.
Próxima etapa: conteúdo monolíngue (tradução)
Se houver quantidades suficientes de conteúdo de referência de tradução, é possível aproveitar tanto o estilo quanto a terminologia, adicionando-os à mistura.
Última etapa: corpus especializado de fontes adicionais
Pesquisaremos na web materiais que estejam o máximo possível alinhados com o conteúdo que será executado no motor. Tempo investido na busca dos corpora de melhor qualidade sempre vale a pena. O mesmo se aplica a dados bilíngues que podem ser obtidos em mercados de dados.
Reciclagem: novos CNMTE ficam melhores com pós-edição humana
Uma configuração comum é integrar a pós-edição humana ao processo para melhorar os resultados. Sob este fluxo de trabalho, o resultado do motor de tradução automática neural personalizado é editado por nossos linguistas especializados para melhorar sua qualidade e reciclar o motor para traduções futuras. À medida que o revisor modifica o resultado, o motor se torna mais inteligente, usando um modelo dinâmico adaptativo. Além disso, à medida que mais traduções fluem pelo motor, ele fica cada vez mais inteligente com o passar do tempo. Em outras palavras, a diferença de qualidade entre uma tradução completamente humana e esta solução diminui drasticamente, enquanto o tempo de entrega e os custos são significativamente reduzidos. Na nossa opinião, esses motores se tornarão um ativo e um diferencial de mercado para qualquer cliente com necessidades recorrentes.
