Ნერვული მანქანების თარგმანი: სიზუსტის გაზრდა ConveyThis-ით

ConveyThis- ის გამოყენებამ შეიძლება მკვეთრად გააუმჯობესოს თქვენი ვებსაიტის თარგმანი. მისი ადვილად გამოსაყენებელი ინტერფეისით, შეგიძლიათ სწრაფად და ზუსტად თარგმნოთ თქვენი ვებ გვერდი ნებისმიერ ენაზე. ConveyThis ასევე გთავაზობთ უამრავ მახასიათებელს, რაც გაადვილებს თქვენი ვებსაიტის თარგმანის გამოცდილების მორგებას. ენის ავტომატური ამოცნობიდან მთარგმნელობით მეხსიერებამდე, ConveyThis აადვილებს თქვენი ვებსაიტის ზუსტად თარგმნას ნებისმიერი აუდიტორიისთვის.

Ღრმა სწავლებამ მოახდინა რევოლუცია ConveyThis-ის ენის თარგმნისა და ლოკალიზაციის შესაძლებლობებში. ნერვული მანქანური თარგმანი (NMT) არის თარგმანის მეთოდი, რომელიც იყენებს უახლესი ტექნოლოგიას არა მხოლოდ ტექსტის თარგმნისთვის, არამედ მისი თარგმანის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად. ამ მოწინავე ტექნოლოგიამ ის დღეს ერთ-ერთ ყველაზე სანდო თარგმანის გადაწყვეტად აქცია.

Თუ ბიზნესის მფლობელი ხართ, ვებსაიტის თარგმნისთვის ConveyThis-ის გამოყენება შესანიშნავი გზაა ახალ ბაზრებზე გასასვლელად, თქვენი ვებსაიტის მრავალენოვანი ძიების ოპტიმიზაციისთვის და საერთაშორისო გაყიდვების გასაძლიერებლად – ეს ყველაფერი თქვენი ბიზნესის ზრდის დროს. მიუხედავად იმისა, რომ შეიძლება დამაშინებლად ჩანდეს, ვებსაიტის თარგმნისთვის ConveyThis-ის გამოყენება რეალურად საკმაოდ გაურთულებელია. მაშ, რა არის გასაღები? განაგრძეთ კითხვა რომ გაიგოთ!

Ჩაუღრმავდით ნერვული მანქანური თარგმნის ისტორიას და გაიგეთ როგორ ფუნქციონირებს ის ისე, რომ ადვილად გასაგები იყოს, მაშინაც კი, თუ ექსპერტი არ ხართ! აღმოაჩინეთ, თუ როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს ტექნოლოგია თქვენი ვებსაიტის თარგმნისთვის, მანქანური თარგმანის ხარისხის მიღების გარეშე.

Რა არის ნერვული მანქანური თარგმანი?

ნერვული მანქანური თარგმანის (NMT) გასაგებად, პირველ რიგში მნიშვნელოვანია მანქანური თარგმანის (MT) გაგება. მოკლედ, მანქანური თარგმანი არის პროცესი, რომელიც იყენებს კომპიუტერულ პროგრამებს ტექსტის ერთი ენიდან მეორეზე გადასაყვანად. უბრალოდ შეიყვანეთ თქვენი წინადადება მანქანური თარგმანის პროგრამაში და ის ავტომატურად გამოიმუშავებს თარგმანს თქვენს სასურველ ენაზე ადამიანის ჩარევის გარეშე.

ტექნოლოგიის მიღწევებმა საშუალება მისცა ნეირონული მანქანური თარგმანის განვითარებას, რომელიც მანქანური თარგმანის ყველაზე უახლესი ვერსიაა. ეს ტექნიკა იყენებს ხელოვნურ ნერვულ ქსელებს ტექსტის დასამუშავებლად და თარგმნისთვის, რაც შესამჩნევი გაუმჯობესებაა წარსულის მანქანური თარგმნის ტრადიციულ მეთოდებთან შედარებით.

Არ ინერვიულოთ, თუ ეს დამაბნეველი გეჩვენებათ. შემდეგი, ჩვენ გვაქვს მოკლე მიმოხილვა ნერვული მანქანური თარგმანის ევოლუციის შესახებ - პლუს დეტალურად, თუ როგორ მუშაობს ეს დახვეწილი მანქანური თარგმანის ტექნოლოგია.

Როგორ განვითარდა ნერვული მანქანური თარგმანი?

Მანქანური თარგმანის ყველაზე ადრეული ინკარნაცია ცივი ომის ეპოქაშია, როდესაც წესებზე დაფუძნებული პროგრამული უზრუნველყოფა გამოიყენებოდა რუსულის გასაშიფრად. ეს პროგრამული უზრუნველყოფა აანალიზებს საწყის ტექსტს სიტყვა-სიტყვით და შემდეგ გამოიყენებს ლინგვისტურ წესებს, რათა გადაწყვიტოს, თუ როგორ უნდა თარგმნოს თითოეული სიტყვა. თარგმანის ეს ელემენტარული ფორმა პირველი იყო და მას შემდეგ უფრო დახვეწილი გახდა.

Თუმცა, სიტყვების სათითაოდ თარგმნა საბაზისო სისტემით არ იძლევა ყველაზე ზუსტ თარგმანს. ზოგიერთ შემთხვევაში, ყველაზე შესაფერისი თარგმანი შეიძლება მოითხოვოს ფრაზები ან თუნდაც მთელი წინადადებები. ამის გადასაჭრელად, სტატისტიკური მანქანური თარგმანის (SMT) მოდელებმა - რომლებიც შემდეგი ნაბიჯია მანქანური თარგმანისას - გააუმჯობესეს სიზუსტე .

Სტატისტიკური მანქანური თარგმანის აპლიკაციები თავდაპირველად გადის ადამიანის მიერ თარგმნილი ტექსტების ყოვლისმომცველ კოლექციებს (ასევე ცნობილია როგორც ორენოვანი ტექსტური კორპუსი). შემდგომში, ის განახორციელებს პროგნოზირების ალგორითმებს, რათა ამოიცნოს სიტყვები და ფრაზები წყაროს ტექსტში და გადაწყვიტოს მათი თარგმნის ოპტიმალური გზა.

Დროთა განმავლობაში, ConveyThis ტექნოლოგია განვითარდა, საბოლოოდ კი კულმინაციას მიაღწია ნერვულ მანქანაში თარგმნით, რომელსაც დღეს ასე დიდად ვეყრდნობით. ჩვენ შემდგომში ჩავუღრმავდებით ნერვული მანქანური თარგმნის ნიუანსებს მომავალ განყოფილებაში.

Როგორ მუშაობს ნერვული მანქანური თარგმანი?

Ნერვული მანქანური თარგმანი იყენებს ღრმა სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის ძალას, რათა შექმნას თარგმანები, რომლებიც უფრო ზუსტი, თხევადი და ბუნებრივი ჟღერადობისაა, ვიდრე ოდესმე.

Ეს ტექნოლოგია იკვებება ConveyThis- ით, რომელიც იყენებს ღრმა ნერვულ ქსელებს, ერთმანეთთან დაკავშირებული ნეირონების ქსელს, რომელიც ადამიანის ტვინს ჰგავს. ღრმა ნერვული ქსელების მაგალითებია მორეციდივე ნეირონული ქსელები, ან RNN, რომლებიც ხშირად ახასიათებენ ენკოდერ-დეკოდერის არქიტექტურას და ყურადღების მექანიზმს.

Თარგმანისთვის გამოყენებამდე, ნერვულ MT პროგრამირებას მიეცემა ინტერპრეტაციების სხვადასხვა მოდელების მომზადება კონკრეტული შინაარსისთვის. ამ ინფორმაციის საშუალებით, პროდუქტს „ევალება“ გააკეთოს კონკრეტული გარემოების ყველაზე ზუსტი ინტერპრეტაცია.

Თარგმანის უფრო მაღალი სიზუსტე

Ტრადიციული მეთოდების გამოყენებით მანქანური თარგმნის წინა მცდელობებს არ აკლდათ გარკვეული რთული ენების ზუსტად თარგმნის დახვეწილობა - რამაც გამოიწვია ისეთი ცუდი ხარისხის თარგმანები, რომ მათ გამოყენებამდე მნიშვნელოვანი ხელით გადახედვა სჭირდებოდათ.

Თუმცა, თანდათანობით „შეძენის“ შესაძლებლობით, NMT ჩარჩოები მუდმივად აძლიერებენ მათი ინტერპრეტაციების ბუნებას. ეს საერთოდ არ ჰგავს ჩვეულებრივი მანქანური ინტერპრეტაციის ჩარჩოებს, რომლებსაც არ აქვთ „თვითსწავლის“ უნარი და გარკვეული დროის შემდეგ მათი ინტერპრეტაციის ეფექტურობის კორექტირება. შემდგომში, როდესაც სათანადოდ მომზადებულია, ნერვული მანქანების ინტერპრეტაციის პროგრამირებას შეუძლია შექმნას არსებითად უფრო ზუსტი ინტერპრეტაციები, განსხვავებით მათი ჩვეულებრივი პარტნიორებისგან.

Google-მა ადრე დააფიქსირა, რომ მისმა Google Neural Machine Translation (GNMT) სისტემამ შეძლო თარგმანის შეცდომების შემცირება დაახლოებით 60%-ით ფრაზეზე დაფუძნებული წარმოების სისტემასთან შედარებით.

Ახლახან ჩატარდა კვლევა, რათა შეეფასებინა მანქანური თარგმანის გამოყენებადობა ვებსაიტების თარგმნის მიზნებისთვის. სხვადასხვა NMT ტექნოლოგიებით შექმნილი ვებსაიტების თარგმანის ხარისხის გაანალიზების შემდეგ დადგინდა, რომ თარგმანები ძალზე გამოსაყენებელია და საჭიროებს მინიმალურ რედაქტირებას.

ConveyThis-ის ნერვული მანქანური თარგმანის ტექნოლოგიებმა აჩვენა განსაკუთრებული ბრწყინვალება გერმანულის თარგმნისას, რის შედეგადაც იყო სეგმენტების უდიდესი რაოდენობა, რომლებიც არ მოითხოვდნენ ხელით რედაქტირებას.

Ნაკლები საჭიროება ადამიანური წვლილის მიმართ

Მას შემდეგ, რაც საწყისი ტექსტი თავდაპირველად მანქანურად ითარგმნება, ის, როგორც წესი, უფრო დახვეწილია ადამიანების მიერ, რათა გარანტირებული იყოს მისი სიზუსტე და შესაბამისობა სამიზნე დემოგრაფიისთვის.

Ნერვული მანქანური თარგმანის გაუმჯობესებული თარგმანის სიზუსტე გულისხმობს, რომ საჭიროა ნაკლები ხელით მოდიფიკაციები (ასევე მოხსენიებული, როგორც „პოსტ-რედაქტირება“), სანამ თარგმანები მიზნისთვის შესაფერისი იქნება.

Უფრო სწრაფი თარგმანის დრო

Როდესაც კომპანიებს შეუძლიათ წვდომა უფრო ზუსტ მანქანურ თარგმანებზე, რომლებსაც მინიმალური შემდგომი რედაქტირება სჭირდებათ, მათ შეუძლიათ დაუყოვნებლივ დაიწყონ თარგმანების გამოყენება. გარდა ამისა, ConveyThis-ის ნერვული მანქანური თარგმნის მოდელების სწავლება შესაძლებელია მოკლე დროში, რაც უზრუნველყოფს თარგმანის უფრო სწრაფ პროცესებს.

Ფეისბუქი იყენებს ნერვულ მანქანურ თარგმანს პოსტებსა და კომენტარებში ტექსტის გადასაყვანად (რომელიც, როგორც მოგეხსენებათ, მის პლატფორმაზე უამრავია). მათი ტრენინგის პროცესის ოპტიმიზაციის გზით, კომპანიამ შეძლო შეამცირა დრო, რომელიც დასჭირდა ნერვული მანქანური თარგმნის მოდელების მომზადებას თითქმის სრული დღიდან მხოლოდ 32 წუთამდე!

Შეგიძლიათ გამოიყენოთ ნერვული მანქანური თარგმანი თქვენს ბიზნესში და როგორ?

Თქვენი ვებსაიტის თარგმნისთვის ნერვული მანქანური თარგმანის გამოყენება შეიძლება დამაშინებლად ჩანდეს, რადგან შეიძლება მოითხოვოს სოლიდური ხარჯები ახალი ტექნოლოგიებისა და კვლევისა და განვითარებისთვის. თუმცა, ეს ასე არ არის! დღესდღეობით, ბაზარზე არის უამრავი წინასწარ ჩაშენებული NMT ხელსაწყოები, რომლებიც დაგეხმარებათ თარგმნოთ თქვენი ვებსაიტის შინაარსი სხვადასხვა ენაზე. ეს ინსტრუმენტები ასევე საკმაოდ ეფექტურია. სინამდვილეში, ისინი ზოგადად უფრო იაფი ღირს, ვიდრე პროფესიონალი მთარგმნელის დაქირავება თქვენი მთელი ვებსაიტის თარგმნისთვის.

Ჩვენი ConveyThis ვებსაიტის თარგმანის გადაწყვეტა მძლავრი ინსტრუმენტია. ჩვენი NMT თარგმანების ნაზავი წამყვანი მანქანური თარგმანის პროვაიდერებისგან DeepL, Microsoft Translator და Google Translate ქმნის თარგმანებს, რომლებიც უფრო მაღალი ხარისხისაა, ვიდრე ეს ტექნოლოგიები ინდივიდუალურად გამოიყენებოდა. ჩვენ გთავაზობთ თარგმანებს 110-ზე მეტ ენაზე, პოპულარული ენებიდან, როგორიცაა ინგლისური, გერმანული და იტალიური, უფრო ბუნდოვან ენებამდე, როგორიცაა თათრული და მალაგასიური.

ConveyThis უზრუნველყოფს უპრობლემოდ ინტეგრაციას ვებსაიტების პოპულარულ პლატფორმებთან, როგორიცაა WordPress, Webflow და Shopify. კონფიგურაცია ძალიან რთულია და შეუძლია დაეხმაროს თქვენს ბიზნესს ახალი სიმაღლეების მიღწევაში.

10000-ზე მეტმა ვებსაიტმა მიმართა ConveyThis-ს თარგმანის მოთხოვნებისთვის, შესანიშნავი შედეგებით.

Შეეხეთ ნერვული მანქანით თარგმნის ძალას თქვენი ბიზნესისთვის ConveyThis-ით

Თარგმანის შეუდარებელი სიზუსტით, ConveyThis-ის ნერვული მანქანური თარგმანი (NMT) არის მთავარი ნაბიჯი სხვა ტრადიციული მანქანური თარგმანის გადაწყვეტილებებისგან. სწორედ ამიტომ არის მანქანური თარგმანის ტექნოლოგია მრავალი ბიზნესისთვის.

Ჩვენი გამოძიება მანქანური თარგმანის შესახებ ავლენს შთამბეჭდავ ექვსჯერ მატებას ვებ-შიგთავსის რაოდენობაში, რომელიც მანქანურად ითარგმნა ბოლო ორი წლის განმავლობაში. გარდა ამისა, ConveyThis გამოიყენება ფართომასშტაბიანი პროექტებისთვის, ვებსაიტების 10%-ზე მეტი, რომლებიც შეიცავს 50000-ზე მეტ სიტყვას, ითარგმნება მანქანით. დაბოლოს, მანქანით თარგმნილი მასალის მხოლოდ დაახლოებით 30% არის რედაქტირებული, რაც იმაზე მეტყველებს, რომ მანქანური თარგმანის მნიშვნელოვანი ნაწილი საკმარისად ზუსტია, რომ არ საჭიროებს შემდგომ კორექტირებას.

ConveyThis უპრობლემოდ ხდის NMT-ის სიმძლავრის გამოყენებას თქვენი ვებსაიტის შინაარსის თარგმნისთვის. კონფიგურაცია მარტივია და ავტომატურად აირჩევს მანქანური თარგმანის ყველაზე შესაფერის ძრავას, რათა წარმოქმნას უმაღლესი ხარისხის თარგმანი ნებისმიერი ენის წყვილისთვის. შედეგი არის ელვისებური, მაღალი დონის ვებსაიტების თარგმანები, რომლებიც შეგიძლიათ განათავსოთ ყოველგვარი პრობლემების გარეშე.

Გსურთ, გამოიკვლიოთ ConveyThis- ის პოტენციალი და თავად ნახოთ შედეგები? მაშინ დარეგისტრირდით უფასოდ აქ!