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SDL Trados Studio 2017 中的 SDL AdaptiveMT:突破性机器翻译技术

在近期举行的行业会议上,我们作为委员团成员讨论了技术前景,会议当天的最后一个议题是翻译行业最值得关注的技术趋势是什么?"这个问题不好回答,因为当今可用的技术太多了。但对我个人而言,AdaptiveMT 是第一个闪现在我脑海里的答案。

关于 AdaptiveMT – 也就是常提到的“自我学习"机器翻译 (MT) – 有趣的事是,它并非 SDL 的一项新技术。 自 2005 年提交了我们的第一个自我学习机器翻译专利申请以来,我们便以各种方式在使用着 AdaptiveMT 技术。 随着 SDL Trados Studio 2017 的发布,AdaptiveMT 成为了标准服务项目,那么,为什么现在才是介绍这项技术的合适时机呢?

我们的研究发现

今年早些时候,SDL 开展了翻译行业最大的技术研究计划 – 翻译技术洞察,有近 3000 名受访者参与调查。 调查结果不出所料,其中一项关注重点便是生产效率。 一个主要问题就是如何应对日益增长的需求,以更快的速度完成翻译? 所以,当我们问询什么是下一代生产效率的推动力以及它可能来自哪里时,机器翻译便清晰地浮现出来。 这个结果让我们有些惊讶,因为围绕机器翻译颇有一些争议。 虽然机器翻译的接受程度还相对较低,但预计在未来五年,机器翻译的使用程度将显著提升。 实际上,机器翻译在近几年已取得可靠进步。

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总体来看,44% 的调查受访者相信,机器翻译将推动行业未来。

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有趣的是,在已经使用机器翻译的群体中,59% 认为机器翻译对未来有积极的影响。

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虽然机器翻译已向前迈出了几大步,但仍有一些关注和问题有待解决,最常见的就是译后编辑。 译后编辑一直被机器翻译引擎忽视,即使引擎经过训练,但因为它是“静态"的,无法适应译员做出的任何改变。 这样不仅降低生产效率,还使用户对引擎一次次重复相同的错误产生挫败感。

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相反,AdaptiveMT 解决了这些问题,它代表着机器翻译领域的一个令人激动的创新,但它到底是什么?又是如何改变译员生活的?

看 AdaptiveMT 如何帮助您

不同于传统的机器翻译,AdaptiveMT 是一个自我学习机器翻译引擎,它可以根据返回到引擎的每个独立译后编辑句段,实时适应译员术语和风格。 静态机器翻译它不仅加快了编辑新机器翻译内容的速度,还解决了在翻译生产效率环境中使用机器翻译的一项关键问题,即不得不一遍遍修改相同错误。 该引擎向译员学习,因此随时间的累积,错误会大幅减少。 译员做出的任何译后编辑都会被 SDL 的机器翻译引擎采纳,因为这种引擎建立在自适应模式之上。 还有一个重点是,译员不必为此学习新东西或改变自己的习惯,译后编辑流程也可以保持不变,因为引擎是主动式的,它可以记住您的操作。 实际上,您就拥有了个人专属的个性化机器翻译引擎。 这可能是翻译行业的一次技术转型,因为用户第一次可以根据新的翻译提示,更新机器翻译引擎,而这与更新翻译记忆库几乎没有什么不同。 反过来,这意味着机器翻译技术可能会被比以往更多的受众所接受,因为机器翻译最大的一个困惑将逐渐被这次技术转型解开。 最终,随着这次转型,机器翻译和翻译记忆库技术将开始融合。

SDL Trados Studio 2017 的配置

要使用自适应引擎,所有用户都需要做的一件事就是创建一个引擎,然后将其插入到 SDL Trados Studio 2017 当中:在 SDL Trados Studio 中创建一个自适应机器翻译引擎

在 SDL Trados Studio 2017 中创建一个自适应机器翻译引擎

不仅如此,用户第一次能够表明他们想要更新一个机器翻译引擎的愿望。 从设计上来说,这在静态机器翻译引擎当中是不可能实现的:

选择更新一个自适应机器翻译引擎

选择更新一个自适应机器翻译引擎

在 SDL,我们非常憧憬着向市场交付这项创新技术,但这项技术还在起步阶段,它应被视作迈向我们“最佳搭配"原则的一大步,最终实现我此前提到的翻译记忆库和机器翻译的融合。

简单来说,我们的目标就是,译员无论何时进行翻译,都不会碰到空白句段,他们应该始终得到 SDL 根据他们的资产给予的提示。 我们的产品管理主管 Daniel Brockman,将 AdaptiveMT 与 SDL Trados Studio 2017 全新的翻译记忆库 upLIFT 技术打造的组合描述为“译员的一小步,行业的一大步。"

如果您是自由译员,请点击这里查看 SDL Trados Studio 2017 的新增功能>>

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*AdaptiveMT 初期将会推出英语到法语、意大利语、德语、西班牙语和荷兰语的语言对,随后会推出更多语言对。