Ang paggamit sa ConveyThis makapauswag pag-ayo sa paghubad sa imong website. Uban sa sayon-gamiton nga interface, dali ug tukma nimo nga mahubad ang imong website sa bisan unsang pinulongan. Nagtanyag usab ang ConveyThis og lainlain nga mga bahin nga nagpasimple sa pag-customize sa kasinatian sa paghubad sa imong website. Gikan sa awtomatik nga pagtuki sa pinulongan hangtod sa panumduman sa paghubad, ang ConveyThis nagpasayon sa pagsiguro nga ang imong website tukma nga gihubad alang sa bisan unsang mamiminaw.
Gibag-o sa lawom nga pagkat-on ang paghubad sa pinulongan sa ConveyThis ug mga kapabilidad sa lokalisasyon. Ang neural machine translation (NMT) usa ka pamaagi sa paghubad nga naggamit sa labing bag-o nga teknolohiya aron dili lamang mahubad ang teksto, apan mapausbaw usab ang katukma sa mga paghubad niini. Kining advanced nga teknolohiya naghimo niini nga usa sa labing kasaligan nga mga solusyon sa paghubad nga anaa karon.
Kung ikaw usa ka tag-iya sa negosyo, ang paggamit sa ConveyThis alang sa paghubad sa website usa ka maayong paagi sa pag-tap sa mga bag-ong merkado, pag-optimize sa imong website alang sa daghang mga pagpangita, ug pagpausbaw sa internasyonal nga pagbaligya - tanan samtang gipadako ang imong negosyo. Bisan kung kini ingon makahadlok, ang paggamit sa ConveyThis alang sa paghubad sa website sa tinuud dili komplikado. Busa, unsa ang yawe? Padayon sa pagbasa aron mahibal-an!
Pagsusi sa kasaysayan sa paghubad sa neural machine ug hibal-i kung giunsa kini molihok sa paagi nga dali masabtan, bisan kung dili ka eksperto! Hibal-i kung giunsa nimo magamit kini nga teknolohiya sa paghubad sa imong website nga dili kinahanglan nga makakuha una og degree sa paghubad sa makina.
Unsa ang paghubad sa neural machine?
Aron masabtan ang neural machine translation (NMT), importante nga adunay una nga pagsabot sa machine translation (MT). Sa laktod nga pagkasulti, ang paghubad sa makina usa ka proseso nga naggamit sa mga programa sa kompyuter aron mabag-o ang teksto gikan sa usa ka lengguwahe ngadto sa lain. Isulod lang ang imong sentensiya sa software sa paghubad sa makina, ug kini awtomatik nga makamugna ug hubad sa imong gusto nga pinulongan nga walay bisan unsang pagpangilabot sa tawo.
Ang mga pag-uswag sa teknolohiya nakapahimo sa pag-uswag sa paghubad sa neural machine, nga mao ang pinakabag-o nga bersyon sa paghubad sa makina. Kini nga teknik naggamit sa mga artipisyal nga neural network sa pagproseso ug paghubad sa teksto, usa ka marka nga pag-uswag sa tradisyonal nga mga pamaagi sa paghubad sa makina sa nangagi.
Ayaw kabalaka kon kini daw makapalibog. Sa sunod, kami adunay usa ka mubo nga kinatibuk-ang pagtan-aw sa ebolusyon sa neural machine nga paghubad - dugang usa ka pagkahugno kung giunsa kini nga sopistikado nga teknolohiya sa paghubad sa makina naglihok.
Giunsa paghubad ang neural machine?
Ang labing una nga pagpakatawo sa paghubad sa makina mahimong masubay balik sa panahon sa Cold War, kung ang software nga nakabase sa lagda gigamit aron mahubad ang Ruso. Kini nga software mag-parse sa tinubdan nga teksto nga pulong por pulong, ug dayon mogamit og usa ka hugpong sa linguistic nga mga lagda sa pagdesisyon kon unsaon paghubad ang matag pulong. Kining yano nga porma sa paghubad mao ang una sa iyang matang, ug sukad niadto milambo aron mahimong mas sopistikado.
Bisan pa, ang paghubad sa mga pulong nga tagsa-tagsa nga adunay sukaranan nga sistema wala makapatunghag labing tukma nga mga hubad. Sa pipila ka mga kaso, ang labing tukma nga paghubad mahimong magkinahanglan mga prase o bisan ang tibuuk nga mga tudling-pulong. Aron matubag kini, ang mga modelo sa statistical machine translation (SMT) - nga mao ang sunod nga lakang sa paghubad sa makina - nagpauswag sa katukma .
Ang mga aplikasyon sa paghubad sa makina sa istatistika sa sinugdan moagi sa komprehensibo nga mga koleksyon sa mga teksto nga gihubad sa tawo (nailhan usab nga bilingual text corpora). Pagkahuman, ipatuman niini ang mga predictive algorithm aron mailhan ang mga pulong ug hugpong sa mga pulong sa gigikanan nga teksto ug magdesisyon sa labing maayo nga paagi sa paghubad niini.
Sa paglabay sa panahon, ang ConveyThis nga teknolohiya milambo, nga sa katapusan misangko sa neural machine nga paghubad nga atong gisaligan pag-ayo karon. Atong susihon pag-ayo ang mga nuances sa paghubad sa neural machine sa umaabot nga seksyon.
Giunsa ang paghubad sa neural machine?
Ang paghubad sa neural machine naggamit sa gahum sa lawom nga pagkat-on ug artipisyal nga paniktik aron makahimo mga paghubad nga mas tukma, likido, ug natural nga tunog kaysa kaniadto.
Kini nga teknolohiya gipadagan sa ConveyThis , nga naggamit sa lawom nga mga neural network, usa ka web sa mga interconnected neuron nga susama sa utok sa tawo. Ang mga pananglitan sa lawom nga neural network naglakip sa nagbalik-balik nga mga neural network, o RNNs, nga sagad adunay usa ka encoder-decoder nga arkitektura ug mekanismo sa atensyon.
Sa wala pa gamiton alang sa paghubad, ang neural MT programming hatagan usa ka pag-andam sa lainlaing mga modelo sa interpretasyon alang sa usa ka piho nga sulud. Uban niini nga kasayuran, ang produkto unya "gitudloan" sa paghimo sa labing tukma nga paghubad alang sa usa ka partikular nga kahimtang.
Mas taas nga katukma sa paghubad
Ang nangaging mga pagsulay sa paghubad sa makina gamit ang tradisyonal nga mga pamaagi kulang sa sopistikado sa tukma nga paghubad sa pipila ka komplikado nga mga lengguwahe - nga misangpot sa mga paghubad nga dili maayo ang kalidad nga nanginahanglan sila daghang mga manual nga pagbag-o sa mga tawo sa wala pa kini magamit.
Bisan pa, uban ang kapasidad sa "pag-angkon" nga progresibo, ang mga balangkas sa NMT padayong nagpauswag sa kinaiyahan sa ilang mga interpretasyon. Dili gyud kini sama sa naandan nga mga balangkas sa paghubad sa makina, nga wala’y kapasidad alang sa "pagkat-on sa kaugalingon" ug pag-adjust sa ilang abot sa paghubad pagkahuman sa pila ka oras. Pagkahuman, kung tukma nga giandam, ang neural machine interpretation programming makahimo og labi ka labi ka eksakto nga paghubad nga lahi sa ilang naandan nga mga kauban.
Ang Google kaniadto nakaobserbar nga ang Google Neural Machine Translation (GNMT) nga sistema nakahimo sa pagkunhod sa mga sayop sa paghubad sa hapit 60% kung itandi sa sistema sa produksiyon nga nakabase sa hugpong sa mga pulong.
Bag-ohay lang, usa ka pagtuon ang gihimo aron sa pagtimbang-timbang sa pagkagamit sa paghubad sa makina alang sa mga katuyoan sa paghubad sa website. Pagkahuman sa pag-analisar sa kalidad sa mga paghubad sa website nga gihimo sa lainlaing mga teknolohiya sa NMT, gitino nga ang mga paghubad magamit kaayo ug nanginahanglan gamay nga pag-edit.
Ang mga teknolohiya sa paghubad sa neural machine sa ConveyThis nagpakita sa partikular nga kahinungdanon sa paghubad sa Aleman, nga miresulta sa labing kadaghan nga mga bahin nga wala magkinahanglan og manual nga pag-edit.
Diyutay nga panginahanglan alang sa input sa tawo
Sa diha nga ang tinubdan nga teksto nahimo nang machine-translated sa sinugdanan, kini kasagarang mas dalisay sa mga tawo aron sa paggarantiya sa tukma ug kalabutan niini alang sa target nga demograpiko.
Ang gipauswag nga katukma sa paghubad sa neural machine nga paghubad nagpasabut nga gamay ra nga mga pagbag-o sa manual (gitawag usab nga "post-editing") ang gikinahanglan sa wala pa ang mga paghubad angay alang sa katuyoan.
Mas paspas nga mga oras sa pagbalhin sa paghubad
Kung ang mga kompanya makahimo sa pag-access sa mas tukma nga mga hubad sa makina nga kinahanglan gamay nga pag-edit pagkahuman, mahimo na nila magsugod sa paggamit sa mga paghubad dayon. Dugang pa, ang ConveyThis 'neural machine translation nga mga modelo mahimong mabansay sa mubo nga panahon, nga makapadali sa mga proseso sa paghubad.
Gigamit sa Facebook ang paghubad sa neural machine aron mabag-o ang teksto sa mga post ug komento (nga, ingon sa imong nahibal-an, adunay daghang kantidad sa platform niini). Pinaagi sa pag-optimize sa ilang proseso sa pagbansay, ang kompanya nakahimo sa pagpakunhod sa oras nga gikinahanglan sa pagbansay sa mga modelo sa paghubad sa neural machine gikan sa halos tibuok adlaw ngadto sa 32 minutos lang!
Magamit ba nimo ang neural machine nga paghubad sa imong negosyo ug kung giunsa?
Ang paggamit sa neural machine nga paghubad aron mahubad ang imong website mahimo’g ingon makahadlok, tungod kay mahimo’g kinahanglan kini usa ka dako nga gasto alang sa bag-ong teknolohiya ug panukiduki ug pag-uswag. Apan, dili kini mao ang kahimtang! Karong panahona, adunay daghang mga pre-built NMT nga mga himan nga magamit sa merkado aron matabangan ka sa paghubad sa sulud sa imong website sa lainlaing mga sinultian. Kini nga mga himan medyo epektibo usab sa gasto. Sa tinuud, sa kasagaran mas ubos ang ilang gasto kaysa pag-hire og propesyonal nga tighubad sa tawo aron mahubad ang imong tibuuk nga website.
Ang among ConveyThis nga solusyon sa paghubad sa website usa ka gamhanan nga himan. Ang among proprietary blend sa NMT translations gikan sa nanguna nga machine translation providers nga DeepL, Microsoft Translator, ug Google Translate nagmugna og mga hubad nga mas maayo og kalidad kay sa kung kini nga mga teknolohiya gigamit nga tagsa-tagsa. Naghatag kami og mga hubad alang sa labaw sa 110 ka mga pinulongan, gikan sa mga sikat sama sa English, German, ug Italyano ngadto sa mas dili klaro nga mga pinulongan sama sa Tatar ug Malagasy.
Naghatag kini nga walay kahago nga mga panagsama sa mga sikat nga platform sa website sama sa WordPress, Webflow, ug Shopify. Dali ra ang pag-configure ug makatabang sa imong negosyo nga makaabut sa bag-ong kataas.
Labaw sa 10,000 ka mga website ang midangop sa ConveyThis alang sa ilang mga kinahanglanon sa paghubad, nga adunay talagsaong mga resulta.
Pag-tap sa gahum sa paghubad sa neural machine alang sa imong negosyo gamit ang ConveyThis
Naghatud sa dili hitupngan nga katukma sa paghubad, ang ConveyThis's neural machine translation (NMT) usa ka dakong lakang gikan sa ubang tradisyonal nga mga solusyon sa paghubad sa makina. Mao kini ang hinungdan nga kini ang teknolohiya sa paghubad sa makina alang sa daghang mga negosyo.
Ang among imbestigasyon sa paghubad sa makina nagpadayag sa usa ka impresibo nga unom ka pilo nga pagtaas sa gidaghanon sa sulud sa web nga nahubad sa makina sa miaging duha ka tuig. Dugang pa, ang ConveyThis gigamit alang sa dagkong mga proyekto, nga adunay labaw pa sa 10% sa mga website nga adunay sobra sa 50,000 nga mga pulong nga gihubad sa makina. Sa katapusan, gibana-bana nga 30% ra sa materyal nga gihubad sa makina ang gi-edit, nagsugyot nga ang daghang bahin sa mga paghubad sa makina igo nga tukma nga wala na sila magkinahanglan ug dugang nga pagtul-id.
Gihimo kini nga walay kahago sa paggamit sa kusog sa NMT aron mahubad ang sulud sa imong website. Diretso lang ang pag-configure ug awtomatiko nga gipili ang labing angay nga makina sa paghubad sa makina aron makahimo og labing taas nga kalidad nga paghubad alang sa bisan unsang pares sa lengguwahe. Ang resulta mao ang paspas nga kilat, top-notch nga mga paghubad sa website nga mahimo nimong i-deploy nga wala’y kasamok.
Gusto ba nimo nga susihon ang potensyal sa ConveyThis ug makita ang mga resulta sa imong kaugalingon? Unya pag-sign up alang sa usa ka libre dinhi!