Terjemahan Mesin Saraf: Meningkatkan Akurasi

 Pemanfaatan ConveyThis dapat meningkatkan penerjemahan situs web Anda secara drastis. Dengan antarmuka yang mudah digunakan, Anda dapat menerjemahkan situs web Anda ke dalam bahasa apa pun dengan cepat dan akurat. ConveyThis juga menawarkan berbagai fitur yang memudahkan penyesuaian pengalaman penerjemahan situs web Anda. Dari deteksi bahasa otomatis hingga memori penerjemahan, ConveyThis memudahkan Anda memastikan bahwa situs web Anda diterjemahkan secara akurat untuk semua audiens.

Deep learning has revolutionized ConveyThis’s language translation and localization capabilities. Neural machine translation (NMT) is a translation method that uses cutting-edge technology to not only translate text, but also boost the accuracy of its translations. This advanced technology has made it one of the most reliable translation solutions available today.

If you’re a business owner, leveraging ConveyThis for website translation is a great way to tap into new markets, optimize your website for multilingual searches, and boost international sales – all while growing your business. While it can seem intimidating, using ConveyThis for website translation is actually quite uncomplicated. So, what’s the key? Keep reading to find out!

Pelajari sejarah penerjemahan mesin neural dan cara kerjanya dengan cara yang mudah dipahami, bahkan jika Anda bukan seorang ahli! Temukan cara memanfaatkan teknologi ini untuk menerjemahkan situs web Anda tanpa harus memperoleh gelar dalam penerjemahan mesin terlebih dahulu.

Apa itu penerjemahan mesin saraf?

 Untuk memahami neural machine translation (NMT), penting untuk terlebih dahulu memahami machine translation (MT). Singkatnya, machine translation adalah proses yang memanfaatkan program komputer untuk mengubah teks dari satu bahasa ke bahasa lain. Cukup masukkan kalimat Anda ke dalam perangkat lunak machine translation, dan perangkat lunak tersebut akan secara otomatis menghasilkan terjemahan dalam bahasa yang Anda inginkan tanpa campur tangan manusia.

 Kemajuan teknologi telah memungkinkan pengembangan terjemahan mesin neural, yang merupakan versi terjemahan mesin yang paling mutakhir. Teknik ini memanfaatkan jaringan saraf buatan untuk memproses dan menerjemahkan teks, sebuah peningkatan yang nyata dibandingkan metode terjemahan mesin tradisional di masa lalu.

Jangan khawatir jika ini tampak membingungkan. Selanjutnya, kami memiliki ikhtisar singkat tentang evolusi penerjemahan mesin neural – plus uraian tentang cara kerja teknologi penerjemahan mesin yang canggih ini.

Bagaimana penerjemahan mesin saraf dikembangkan?

Penjelmaan paling awal dari penerjemahan mesin dapat ditelusuri kembali ke era Perang Dingin, ketika perangkat lunak berbasis aturan digunakan untuk menguraikan bahasa Rusia. Perangkat lunak ini akan menguraikan teks sumber kata demi kata, lalu menggunakan serangkaian aturan linguistik untuk memutuskan cara menerjemahkan setiap kata. Bentuk penerjemahan dasar ini adalah yang pertama dalam jenisnya, dan sejak itu telah berkembang menjadi jauh lebih canggih.

Namun, menerjemahkan kata satu per satu dengan sistem dasar tidak menghasilkan terjemahan yang paling tepat. Dalam beberapa kasus, terjemahan yang paling tepat mungkin memerlukan frasa atau bahkan kalimat lengkap. Untuk mengatasi hal ini, model terjemahan mesin statistik (SMT) – yang merupakan langkah berikutnya dalam terjemahan mesin – meningkatkan akurasi .

Aplikasi penerjemahan mesin statistik awalnya akan menelusuri koleksi lengkap teks yang diterjemahkan manusia (juga dikenal sebagai korpus teks dwibahasa). Selanjutnya, ia akan menerapkan algoritma prediktif untuk mengenali kata dan frasa dalam teks sumber dan memutuskan cara optimal untuk menerjemahkannya.

 Seiring berjalannya waktu, teknologi ConveyThis pun berkembang, yang akhirnya berpuncak pada penerjemahan mesin neural yang sangat kita andalkan saat ini. Kita akan membahas lebih jauh tentang nuansa penerjemahan mesin neural di bagian selanjutnya.

Bagaimana cara kerja penerjemahan mesin saraf?

Terjemahan mesin saraf memanfaatkan kekuatan pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan untuk menciptakan terjemahan yang lebih akurat, lancar, dan terdengar alami daripada sebelumnya.

Teknologi ini didukung oleh ConveyThis, yang memanfaatkan jaringan saraf dalam, jaringan neuron yang saling terhubung seperti otak manusia. Contoh jaringan saraf dalam meliputi jaringan saraf berulang, atau RNN, yang sering kali memiliki arsitektur encoder-decoder dan mekanisme perhatian.

Sebelum digunakan untuk penerjemahan, pemrograman MT neural akan diberikan persiapan berbagai model interpretasi untuk konten tertentu. Dengan informasi ini, produk kemudian “diinstruksikan” untuk membuat interpretasi yang paling tepat untuk keadaan tertentu.

Akurasi terjemahan lebih tinggi

Upaya-upaya sebelumnya dalam penerjemahan mesin menggunakan metode-metode tradisional tidak memiliki kecanggihan untuk menerjemahkan secara akurat bahasa-bahasa kompleks tertentu – yang mengarah pada hasil terjemahan dengan kualitas yang sangat buruk sehingga memerlukan revisi manual yang signifikan oleh manusia sebelum dapat digunakan.

 Namun, dengan kapasitas untuk "memperoleh" secara progresif, kerangka kerja NMT terus meningkatkan sifat interpretasinya. Ini sama sekali tidak seperti kerangka kerja interpretasi mesin konvensional, yang tidak memiliki kapasitas untuk "belajar sendiri" dan menyesuaikan hasil interpretasinya setelah beberapa waktu. Selanjutnya, ketika dipersiapkan dengan tepat, pemrograman interpretasi mesin neural dapat menghasilkan interpretasi yang jauh lebih tepat dibandingkan dengan mitra konvensionalnya.

Google sebelumnya mengamati bahwa sistem Google Neural Machine Translation (GNMT) mampu mengurangi kesalahan penerjemahan sekitar 60% dibandingkan dengan sistem produksi berbasis frasa.

Baru-baru ini, sebuah studi dilakukan untuk mengevaluasi kegunaan terjemahan mesin untuk keperluan penerjemahan situs web. Setelah menganalisis kualitas terjemahan situs web yang dibuat oleh berbagai teknologi NMT, ditentukan bahwa terjemahan tersebut sangat mudah digunakan dan memerlukan penyuntingan minimal.

Teknologi terjemahan mesin saraf ConveyThis menunjukkan keunggulan tertentu saat menerjemahkan bahasa Jerman, menghasilkan jumlah segmen tertinggi yang tidak memerlukan penyuntingan manual.

Kurang membutuhkan input manusia

Setelah teks sumber awalnya diterjemahkan oleh mesin, biasanya teks tersebut disempurnakan lebih lanjut oleh manusia untuk menjamin keakuratan dan relevansinya bagi demografi target.

Ketepatan penerjemahan yang ditingkatkan dari penerjemahan mesin saraf berarti bahwa lebih sedikit modifikasi manual (juga disebut sebagai "penyuntingan pasca") diperlukan sebelum penerjemahan sesuai dengan tujuannya.

Waktu penyelesaian terjemahan lebih cepat

Ketika perusahaan dapat mengakses terjemahan mesin yang lebih tepat yang memerlukan pasca-penyuntingan minimal, mereka dapat segera mulai menggunakan terjemahan tersebut. Selain itu, model terjemahan mesin neural ConveyThis dapat dilatih dalam waktu singkat, sehingga memungkinkan proses penerjemahan yang lebih cepat.

Facebook telah memanfaatkan neural machine translation untuk mengonversi teks dalam posting dan komentar (yang, seperti yang Anda ketahui, jumlahnya sangat banyak di platformnya). Dengan mengoptimalkan proses pelatihan mereka, perusahaan tersebut dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melatih model neural machine translation dari hampir seharian penuh menjadi hanya 32 menit!

Dapatkah Anda menerapkan penerjemahan mesin saraf ke bisnis Anda dan bagaimana caranya?

Menggunakan neural machine translation untuk menerjemahkan situs web Anda mungkin tampak menakutkan, karena mungkin memerlukan biaya yang besar untuk teknologi baru, penelitian, dan pengembangan. Namun, ini tidak terjadi! Saat ini, ada banyak alat NMT siap pakai yang tersedia di pasaran untuk membantu Anda menerjemahkan konten situs web Anda ke berbagai bahasa. Alat-alat ini juga cukup hemat biaya. Bahkan, biayanya umumnya lebih murah daripada menyewa penerjemah manusia profesional untuk menerjemahkan seluruh situs web Anda.

 Solusi penerjemahan situs web ConveyThis kami adalah alat yang hebat. Campuran milik kami berupa terjemahan NMT dari penyedia terjemahan mesin terkemuka DeepL, Microsoft Translator, dan Google Translate menghasilkan terjemahan dengan kualitas yang lebih unggul daripada jika teknologi ini digunakan secara terpisah. Kami menyediakan terjemahan untuk lebih dari 110 bahasa, dari bahasa populer seperti Inggris, Jerman, dan Italia hingga bahasa yang kurang dikenal seperti Tatar dan Malagasi.

ConveyThis provides effortless integrations with popular website platforms like WordPress, Webflow, and Shopify. It’s a breeze to configure and can help your business reach new heights.

 Lebih dari 10.000 situs web telah beralih ke ConveyThis untuk kebutuhan penerjemahan mereka, dengan hasil yang luar biasa.

Manfaatkan kekuatan terjemahan mesin saraf untuk bisnis Anda dengan ConveyThis

Dengan akurasi terjemahan yang tak tertandingi, terjemahan mesin neural (NMT) ConveyThis merupakan peningkatan besar dari solusi terjemahan mesin tradisional lainnya. Inilah sebabnya mengapa ini merupakan teknologi terjemahan mesin yang menjadi pilihan bagi banyak bisnis.

Investigasi kami terhadap penerjemahan mesin mengungkap lonjakan enam kali lipat yang mengesankan dalam jumlah konten web yang telah diterjemahkan mesin selama dua tahun terakhir. Selain itu, ConveyThis digunakan untuk proyek skala besar, dengan lebih dari 10% situs web yang memuat lebih dari 50.000 kata diterjemahkan oleh mesin. Terakhir, hanya sekitar 30% materi yang diterjemahkan mesin yang diedit, yang menunjukkan bahwa sebagian besar terjemahan mesin cukup akurat sehingga tidak memerlukan koreksi lebih lanjut.

ConveyThis memudahkan Anda memanfaatkan kekuatan NMT untuk menerjemahkan konten situs web Anda. Mudah dikonfigurasi dan secara otomatis memilih mesin penerjemah yang paling sesuai untuk menghasilkan terjemahan berkualitas tinggi untuk pasangan bahasa apa pun. Hasilnya adalah terjemahan situs web terbaik dan secepat kilat yang dapat Anda terapkan tanpa kesulitan.

Are you eager to explore the potential of ConveyThis and see the results for yourself? Then sign up for a free here!