Périphériques technologiques
IA
Comment la technologie intelligente va-t-elle changer le secteur de la traduction ?
Comment la technologie intelligente va-t-elle changer le secteur de la traduction ?
Traducteur | Cui Hao
Critique | Sun Shujuan
Ouverture
La société d'aujourd'hui est dans une phase de développement rapide du langage et de la technologie, donc la collision du langage et de la technologie est inévitable - certaines personnes disent même que cette collision est arrivée , on attend juste que la poussière retombe. La numérisation, l’Internet des objets, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, et au-delà – les smartphones, la reconnaissance vocale et l’introduction d’Internet et des médias sociaux ; toutes ces technologies ont contribué à nos vies.
Parmi toutes les technologies, l’intelligence artificielle est la plus utilisée dans l’industrie. Aujourd’hui, nous allons parler du secteur de la traduction, qui connaît d’énormes changements. La communication sans frontières entre les entreprises élimine les barrières linguistiques. Bien que la traduction automatique (TA) existe depuis longtemps, l’application de l’intelligence artificielle a considérablement amélioré le temps réel et la convivialité de la traduction et a permis d’obtenir des résultats sans précédent. L’application de l’intelligence artificielle apporte de nombreux avantages, notamment l’intégration de détails contextuels et linguistiques avec une grande précision.
Que vous soyez engagé dans le secteur de la traduction ou de la technologie, j'espère que cet article pourra vous inspirer. Commençons par une question fondamentale : que se passe-t-il lorsque deux choses (les services linguistiques et la technologie) entrent en conflit ? Comment pouvons-nous obtenir une technologie de traduction en temps réel ?
Perspectives de l'industrie de la traduction
Le développement de la technologie intelligente et sa pénétration dans la traduction ont grandement favorisé le développement de l'industrie de la traduction. En fait, le secteur de la traduction était évalué à 39,37 milliards de dollars en 2020 et devrait atteindre 46,22 milliards de dollars d'ici 2028. Au-delà de ces données, l’introduction de moteurs de traduction technique et le passage à la traduction automatique ont constitué une révolution dans le domaine de la traduction. En conséquence, en 2019, les traductions automatiques ont dépassé les traductions humaines à l’échelle mondiale.
Qu'est-ce que la technologie de traduction en temps réel ?
Comme son nom l'indique, la technologie de traduction en temps réel (RTT) fait référence à une solution de traduction basée sur la technologie qui peut traduire instantanément tout type de contenu d'une langue à une autre. Vous avez bien lu, cela peut être traduit dans tout type de contenu. Parce qu’aujourd’hui, la technologie peut non seulement traduire du texte, mais aussi aider à traduire la parole. Grâce à la technologie, vous pouvez effectuer une traduction vocale, une détection d'objets, une traduction de texte, une traduction d'images, etc. Non seulement pour les particuliers mais aussi pour les entreprises, RTT se caractérise par l'amélioration de la qualité de la communication tout en comblant les fossés linguistiques.
Du point de vue de l'entreprise, les fournisseurs de traduction fournissent des API dans leurs services, leur permettant de couvrir les processus internes et les systèmes de communication client, tels que la gestion du CMS, le support client, etc.
Les logiciels de traduction prenant en charge la traduction humaine ont un fort niveau d'intelligence et peuvent fournir des services de traduction sans édition excessive. Les logiciels modernes de traduction en temps réel tirent parti de la dernière traduction automatique neuronale (NMT). Les algorithmes d'apprentissage automatique et les logiciels de reconnaissance de formes identifient les mots et les sons, tandis que les réseaux neuronaux et les systèmes d'apprentissage profond évaluent la parole en fonction du contexte et des phrases. Les données sont ensuite codées et traduites. Les outils RTT dotés d'une puissance de traitement élevée peuvent constituer des bases de données à partir de mots extraits de millions de pages. L'ensemble du processus ne prend que 2 à 5 secondes et est précis à 85 %.
Le rôle de l'intelligence artificielle dans la traduction : comment ça marche ?
De nombreuses technologies ont un impact profond sur l'industrie, en particulier celle de la traduction, qui s'appuie sur la technologie d'interaction vocale. Dans ce cas, l’IA peut fournir une traduction instantanée dans une variété de formats, notamment du texte, de l’audio, des graphiques et même des panneaux de signalisation. L’IA peut désormais gérer de grandes quantités de texte ou de paroles à traduire.
L'intelligence artificielle est basée sur des réseaux de neurones, qui traduisent la phrase entière au lieu de seulement les mots. Elle prend également en compte la relation entre les mots pour améliorer la précision de la traduction. Avec la traduction automatique neuronale (NMT), l’IA apprend continuellement des expériences de traduction passées, en comprenant contextuellement comment les mots sont utilisés, la structure des phrases et le but d’une expression linguistique. Cette approche est plus efficace que n'importe quelle technique utilisée précédemment car elle utilise moins de mémoire et de données pour terminer le travail de traduction. Toutes les traductions sont interconnectées et fournissent une référence contextuelle pour le discours ou le texte ultérieur, améliorant ainsi la précision de la traduction.
En coulisses, l'intelligence artificielle s'appuie sur de multiples technologies telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images, les moteurs de prédiction et de recommandation. Tout morceau de traduction, qu'il s'agisse de mots ou de texte, passe par les étapes suivantes :
Collecte de données- à partir de la pile IA.
Stockage de données- Accès rapide au stockage de Big Data, généralement en utilisant la technologie cloud.
Traitement et analyse des donnéesImplique l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'images et les moteurs de recommandation. Et appelez le service via une API tierce.
Sortie de données et rapports——Selon les besoins, la sortie peut prendre diverses formes, telles que copie vocale, traduction vocale, forme de texte, etc.
Comment la technologie (IA et PNL) aide-t-elle la traduction humaine ?
L'application de l'intelligence artificielle dans la traduction linguistique apporte du confort aux entreprises et aux particuliers, permettant d'effectuer le travail de traduction de manière meilleure et plus rapide.
Amélioration continue
La traduction automatique neuronale basée sur l'IA exploite l'expérience de traduction passée et les atouts linguistiques pour apprendre et se développer continuellement en obtenant des commentaires. Cela signifie que plus vous utilisez un outil de traduction, plus il devient intelligent et plus vos résultats deviennent précis.
Vocabulaire spécifique pour différents besoins
Gérez efficacement la terminologie en organisant les termes avec des métadonnées personnalisées à l'aide de la base de données terminologique incluse dans l'éditeur d'IA avancé. Utilisez des champs méta pour importer des termes ou créer de nouveaux champs pour améliorer la cohérence de la traduction. Cet avantage est crucial dans la traduction technique et le contenu professionnel.
Rapide et rentable
Si vous n'avez pas besoin de traduire des documents volumineux avec une précision à 100 %, la traduction automatique est une excellente option. Les améliorations de traduction basées sur l'IA facilitent le processus de post-édition, réduisant ainsi le coût et le temps de la traduction manuelle.
L'intelligence artificielle remplacera-t-elle la traduction humaine ?
Le progrès est imparable, en fait, personne ne veut retourner à une époque où l'information n'était pas disponible. Autre question : « L'intelligence artificielle remplacera-t-elle les humains dans certains secteurs, comme la traduction, ou dans d'autres secteurs ? La réponse est : non. »
Peu importe à quel point l'intelligence artificielle est intelligente et rapide, il n'y a pas d'empathie pour la technologie. Même avec une précision de 99 %, 1 % d’effort humain est encore nécessaire pour rendre la traduction parfaite. Ce que nous pouvons faire, c'est utiliser une technologie efficace et rapide pour rendre la vie plus confortable.
Introduction du traducteur
Cui Hao, rédacteur de la communauté 51CTO, architecte senior, a 18 ans d'expérience en développement de logiciels et en architecture, et 10 ans d'expérience en architecture distribuée. Anciennement expert technique chez HP. Il est prêt à partager et a écrit de nombreux articles techniques populaires avec plus de 600 000 lectures. Auteur de "Principes et pratique de l'architecture distribuée".
Titre original : Comment les technologies intelligentes changent-elles le secteur de la traduction ?, auteur : Anahit Ghazaryan
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Une nouvelle ère de développement front-end VSCode : 12 assistants de code IA hautement recommandés
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
Dans le monde du développement front-end, VSCode est devenu l'outil de choix pour d'innombrables développeurs grâce à ses fonctions puissantes et son riche écosystème de plug-ins. Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, des assistants de code IA sur VSCode ont vu le jour, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Les assistants de code IA sur VSCode ont poussé comme des champignons après la pluie, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Il utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser intelligemment le code et fournir une complétion précise du code, une correction automatique des erreurs, une vérification grammaticale et d'autres fonctions, ce qui réduit considérablement les erreurs des développeurs et le travail manuel fastidieux pendant le processus de codage. Aujourd'hui, je recommanderai 12 assistants de code d'IA de développement frontal VSCode pour vous aider dans votre parcours de programmation.
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
