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SDL Trados 2017 导不出双语审校文本
SDL Trados Studio 2015 • guanyuan 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 646 次浏览 • 2020-04-23 00:43
Janus Worldwide即将在德国斯图加特技术传播协会上推出GTP2.0模式
本地化行业 • LiCong 发表了文章 • 0 个评论 • 394 次浏览 • 2019-10-02 18:58
链接：https://www.gala-global.org/pu ... tekom
概要：
Janus Worldwide将作为参展商参加2019年的德国技术信息传播协会举办的年会，这是世界上最大的技术交流展会，一般会在每年11月12至14日在德国斯图加特举办。
预计，今年将会有4000人参展，展会上将会有众多全球语言服务提供商发言。该会议强调从整个行业的大背景下处理技术和商业问题，因此对语言服务提供商而言是必去的盛会。这也是一个独特的社交平台，能为众多业界新人和前辈们提供交流的机会。
Janus Worldwide 首席执行官 Konstantin Josseliani 将会在技术信息传播协会专家组中讨论：人工智能驱动技术解决方案怎样才能成功应用于语言服务行业。他将从务实的角度分析人工智能解决方案在语言服务流程中的影响，以及人工智能解决方案对于翻译和本地化服务提供商有何优势、风险以及未来前景。
Konstantin说，他很期待在欧洲最大的本地化和技术写作会议中，展示他们的人工智能驱动技术解决方案，也期待与行业中其他语言服务提供商和翻译需求方交流经验。
思考：在本地化与翻译行业中，技术的地位不容小觑。技术的不断更新换代，实现了在降低成本的同时不断提高效率。
术语：
GTP(Global Technology Platform) 利用Janus TermCheck, Janus Perfect, Janus Connect, Janus DashPort, Janus Express五大解决方案, 来尽可能地简化翻译和本地化过程，从而为全球客户提高效率的同时降低成本。
tekom 德国技术信息传播协会，成立于1978年，每年秋季举办行业年会，讨论技术传播领域各方面内容。
作者：
李聪
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
概要：
Janus Worldwide将作为参展商参加2019年的德国技术信息传播协会举办的年会，这是世界上最大的技术交流展会，一般会在每年11月12至14日在德国斯图加特举办。
预计，今年将会有4000人参展，展会上将会有众多全球语言服务提供商发言。该会议强调从整个行业的大背景下处理技术和商业问题，因此对语言服务提供商而言是必去的盛会。这也是一个独特的社交平台，能为众多业界新人和前辈们提供交流的机会。
Janus Worldwide 首席执行官 Konstantin Josseliani 将会在技术信息传播协会专家组中讨论：人工智能驱动技术解决方案怎样才能成功应用于语言服务行业。他将从务实的角度分析人工智能解决方案在语言服务流程中的影响，以及人工智能解决方案对于翻译和本地化服务提供商有何优势、风险以及未来前景。
Konstantin说，他很期待在欧洲最大的本地化和技术写作会议中，展示他们的人工智能驱动技术解决方案，也期待与行业中其他语言服务提供商和翻译需求方交流经验。
思考：在本地化与翻译行业中，技术的地位不容小觑。技术的不断更新换代，实现了在降低成本的同时不断提高效率。
术语：
GTP(Global Technology Platform) 利用Janus TermCheck, Janus Perfect, Janus Connect, Janus DashPort, Janus Express五大解决方案, 来尽可能地简化翻译和本地化过程，从而为全球客户提高效率的同时降低成本。
tekom 德国技术信息传播协会，成立于1978年，每年秋季举办行业年会，讨论技术传播领域各方面内容。
作者：
李聪
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
链接：https://www.gala-global.org/pu ... tekom
概要：
Janus Worldwide将作为参展商参加2019年的德国技术信息传播协会举办的年会，这是世界上最大的技术交流展会，一般会在每年11月12至14日在德国斯图加特举办。
预计，今年将会有4000人参展，展会上将会有众多全球语言服务提供商发言。该会议强调从整个行业的大背景下处理技术和商业问题，因此对语言服务提供商而言是必去的盛会。这也是一个独特的社交平台，能为众多业界新人和前辈们提供交流的机会。
Janus Worldwide 首席执行官 Konstantin Josseliani 将会在技术信息传播协会专家组中讨论：人工智能驱动技术解决方案怎样才能成功应用于语言服务行业。他将从务实的角度分析人工智能解决方案在语言服务流程中的影响，以及人工智能解决方案对于翻译和本地化服务提供商有何优势、风险以及未来前景。
Konstantin说，他很期待在欧洲最大的本地化和技术写作会议中，展示他们的人工智能驱动技术解决方案，也期待与行业中其他语言服务提供商和翻译需求方交流经验。
思考：在本地化与翻译行业中，技术的地位不容小觑。技术的不断更新换代，实现了在降低成本的同时不断提高效率。
术语：
GTP(Global Technology Platform) 利用Janus TermCheck, Janus Perfect, Janus Connect, Janus DashPort, Janus Express五大解决方案, 来尽可能地简化翻译和本地化过程，从而为全球客户提高效率的同时降低成本。
tekom 德国技术信息传播协会，成立于1978年，每年秋季举办行业年会，讨论技术传播领域各方面内容。
作者：
李聪
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
概要：
Janus Worldwide将作为参展商参加2019年的德国技术信息传播协会举办的年会，这是世界上最大的技术交流展会，一般会在每年11月12至14日在德国斯图加特举办。
预计，今年将会有4000人参展，展会上将会有众多全球语言服务提供商发言。该会议强调从整个行业的大背景下处理技术和商业问题，因此对语言服务提供商而言是必去的盛会。这也是一个独特的社交平台，能为众多业界新人和前辈们提供交流的机会。
Janus Worldwide 首席执行官 Konstantin Josseliani 将会在技术信息传播协会专家组中讨论：人工智能驱动技术解决方案怎样才能成功应用于语言服务行业。他将从务实的角度分析人工智能解决方案在语言服务流程中的影响，以及人工智能解决方案对于翻译和本地化服务提供商有何优势、风险以及未来前景。
Konstantin说，他很期待在欧洲最大的本地化和技术写作会议中，展示他们的人工智能驱动技术解决方案，也期待与行业中其他语言服务提供商和翻译需求方交流经验。
思考：在本地化与翻译行业中，技术的地位不容小觑。技术的不断更新换代，实现了在降低成本的同时不断提高效率。
术语：
GTP(Global Technology Platform) 利用Janus TermCheck, Janus Perfect, Janus Connect, Janus DashPort, Janus Express五大解决方案, 来尽可能地简化翻译和本地化过程，从而为全球客户提高效率的同时降低成本。
tekom 德国技术信息传播协会，成立于1978年，每年秋季举办行业年会，讨论技术传播领域各方面内容。
作者：
李聪
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
【GALA】Smartling公司在全球翻译峰会上发布书籍——《文字推动世界》
本地化行业 • SherryZhang 发表了文章 • 0 个评论 • 542 次浏览 • 2019-09-28 10:18
链接：https://www.gala-global.org/pu ... ummit
概要：
Smartling公司于全球翻译峰会（ Global Ready Translation Summit ）上发布了其第一本纸质出版物——《文字推动世界》,并宣布将在未来5年内投资1亿美元，用于提高译员薪资水平和语言服务质量。尽管翻译技术不断进步，Smartling仍致力于保持译员在翻译行业的核心地位。
杰克·韦尔德（Jack Welde）是云端软件公司Smartling的联合创始人兼首席执行官，他表示客户正创造越来越多更专业的内容，需要人工完善。所以Smartling公司将投资于翻译服务，通过以下两种方式主动迎合市场需求：1）关注翻译服务中人的因素；2）多举办类似全球翻译峰会这样的活动，为本地化团队提供最佳实践机会。
2000年以前，人们认为产品比内容更重要，使得翻译行业走上了以服务为导向的道路，最终将客户与译者割裂开来。Smartling公司针对100名译员所做的调查显示，这一趋势也增加了译员对翻译行业的不满。
但随着企业数字化转型，内容变得与产品同样重要。如今由于翻译在提升客户体验方面所扮演的重要角色，企业不得不改变对翻译的看法。上文提到的调查还显示:译员希望通过获得更多可视化内容以及和顾客更直接的交流来提升翻译质量。
“译员是Smartling公司的核心”，Smartling公司品牌战略总监Adrian Cohn说，“我们选择展示译者的生活，不仅因为我们认为这是正确的事情，还因为这对客户来说是正确的事情。如果我们能将客户和负责把他们的产品推向国际市场的译员联系起来，我们就能更好地用文字打动世界。”
思考：
对于职业译员来说，翻译是一种谋生手段，只有薪资水平与翻译过程付出的精力成正比，译员才有动力创造出更优质的作品。而对于公司来说，翻译质量直接关系到产品推向国际市场的效益。所以保障译员的收入、福利非常重要。当然，还需要本地化公司制定科学的流程，保障本地化工作顺利进行。
作者：张雪薇
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
概要：
Smartling公司于全球翻译峰会（ Global Ready Translation Summit ）上发布了其第一本纸质出版物——《文字推动世界》,并宣布将在未来5年内投资1亿美元，用于提高译员薪资水平和语言服务质量。尽管翻译技术不断进步，Smartling仍致力于保持译员在翻译行业的核心地位。
杰克·韦尔德（Jack Welde）是云端软件公司Smartling的联合创始人兼首席执行官，他表示客户正创造越来越多更专业的内容，需要人工完善。所以Smartling公司将投资于翻译服务，通过以下两种方式主动迎合市场需求：1）关注翻译服务中人的因素；2）多举办类似全球翻译峰会这样的活动，为本地化团队提供最佳实践机会。
2000年以前，人们认为产品比内容更重要，使得翻译行业走上了以服务为导向的道路，最终将客户与译者割裂开来。Smartling公司针对100名译员所做的调查显示，这一趋势也增加了译员对翻译行业的不满。
但随着企业数字化转型，内容变得与产品同样重要。如今由于翻译在提升客户体验方面所扮演的重要角色，企业不得不改变对翻译的看法。上文提到的调查还显示:译员希望通过获得更多可视化内容以及和顾客更直接的交流来提升翻译质量。
“译员是Smartling公司的核心”，Smartling公司品牌战略总监Adrian Cohn说，“我们选择展示译者的生活，不仅因为我们认为这是正确的事情，还因为这对客户来说是正确的事情。如果我们能将客户和负责把他们的产品推向国际市场的译员联系起来，我们就能更好地用文字打动世界。”
思考：
对于职业译员来说，翻译是一种谋生手段，只有薪资水平与翻译过程付出的精力成正比，译员才有动力创造出更优质的作品。而对于公司来说，翻译质量直接关系到产品推向国际市场的效益。所以保障译员的收入、福利非常重要。当然，还需要本地化公司制定科学的流程，保障本地化工作顺利进行。
作者：张雪薇
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
链接：https://www.gala-global.org/pu ... ummit
概要：
Smartling公司于全球翻译峰会（ Global Ready Translation Summit ）上发布了其第一本纸质出版物——《文字推动世界》,并宣布将在未来5年内投资1亿美元，用于提高译员薪资水平和语言服务质量。尽管翻译技术不断进步，Smartling仍致力于保持译员在翻译行业的核心地位。
杰克·韦尔德（Jack Welde）是云端软件公司Smartling的联合创始人兼首席执行官，他表示客户正创造越来越多更专业的内容，需要人工完善。所以Smartling公司将投资于翻译服务，通过以下两种方式主动迎合市场需求：1）关注翻译服务中人的因素；2）多举办类似全球翻译峰会这样的活动，为本地化团队提供最佳实践机会。
2000年以前，人们认为产品比内容更重要，使得翻译行业走上了以服务为导向的道路，最终将客户与译者割裂开来。Smartling公司针对100名译员所做的调查显示，这一趋势也增加了译员对翻译行业的不满。
但随着企业数字化转型，内容变得与产品同样重要。如今由于翻译在提升客户体验方面所扮演的重要角色，企业不得不改变对翻译的看法。上文提到的调查还显示:译员希望通过获得更多可视化内容以及和顾客更直接的交流来提升翻译质量。
“译员是Smartling公司的核心”，Smartling公司品牌战略总监Adrian Cohn说，“我们选择展示译者的生活，不仅因为我们认为这是正确的事情，还因为这对客户来说是正确的事情。如果我们能将客户和负责把他们的产品推向国际市场的译员联系起来，我们就能更好地用文字打动世界。”
思考：
对于职业译员来说，翻译是一种谋生手段，只有薪资水平与翻译过程付出的精力成正比，译员才有动力创造出更优质的作品。而对于公司来说，翻译质量直接关系到产品推向国际市场的效益。所以保障译员的收入、福利非常重要。当然，还需要本地化公司制定科学的流程，保障本地化工作顺利进行。
作者：张雪薇
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
概要：
Smartling公司于全球翻译峰会（ Global Ready Translation Summit ）上发布了其第一本纸质出版物——《文字推动世界》,并宣布将在未来5年内投资1亿美元，用于提高译员薪资水平和语言服务质量。尽管翻译技术不断进步，Smartling仍致力于保持译员在翻译行业的核心地位。
杰克·韦尔德（Jack Welde）是云端软件公司Smartling的联合创始人兼首席执行官，他表示客户正创造越来越多更专业的内容，需要人工完善。所以Smartling公司将投资于翻译服务，通过以下两种方式主动迎合市场需求：1）关注翻译服务中人的因素；2）多举办类似全球翻译峰会这样的活动，为本地化团队提供最佳实践机会。
2000年以前，人们认为产品比内容更重要，使得翻译行业走上了以服务为导向的道路，最终将客户与译者割裂开来。Smartling公司针对100名译员所做的调查显示，这一趋势也增加了译员对翻译行业的不满。
但随着企业数字化转型，内容变得与产品同样重要。如今由于翻译在提升客户体验方面所扮演的重要角色，企业不得不改变对翻译的看法。上文提到的调查还显示:译员希望通过获得更多可视化内容以及和顾客更直接的交流来提升翻译质量。
“译员是Smartling公司的核心”，Smartling公司品牌战略总监Adrian Cohn说，“我们选择展示译者的生活，不仅因为我们认为这是正确的事情，还因为这对客户来说是正确的事情。如果我们能将客户和负责把他们的产品推向国际市场的译员联系起来，我们就能更好地用文字打动世界。”
思考：
对于职业译员来说，翻译是一种谋生手段，只有薪资水平与翻译过程付出的精力成正比，译员才有动力创造出更优质的作品。而对于公司来说，翻译质量直接关系到产品推向国际市场的效益。所以保障译员的收入、福利非常重要。当然，还需要本地化公司制定科学的流程，保障本地化工作顺利进行。
作者：张雪薇
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
【SLATOR】苹果公司或正推进机器翻译研究
本地化行业 • SherryZhang 发表了文章 • 0 个评论 • 390 次浏览 • 2019-09-18 09:00
链接：https://slator.com/technology/ ... tion/
概要：有内部文件显示苹果公司正致力于增强siri的翻译功能。但今年六月份遭文件泄露后，苹果公司中止了其中涉及用户隐私的项目。接下来本文举例说明当前市场上机器翻译设备仍存在需要译员辅助、存在延迟等问题，无法满足人们的需求。最后描述了苹果公司可能是数据注释领域最大的客户并分享了Appen和Welocalize两家公司的动态。
苹果公司内部文件于今年七月份泄露给《卫报》，公司不得不中止了其中一个项目，该项目需要承包商对siri 语音应答进行评级，而语音应答评级涉及窃听用户个人信息。机器翻译功能被列入了苹果2021年秋季功能升级清单，升级后，苹果用户将可以使用手机自带的机器翻译功能，而不需要另外的设备。
市场上已有的机器翻译并不能实现“实时翻译”。例如：Transnone 公司推出的 ONE Mini 设备仍需人工24小时辅助翻译；Timekettle 公司研发的 WT2 产品，竟然存在15秒之久的延迟，而且该设备不支持iphone X。
苹果公司正活跃于机器翻译研究。今年九月，苹果一组工程师发表了一篇关于使用Transformer模型进行单词校准的文章 ，Transformer模型已经成为约定俗成的标准。
苹果公司现可能是需要数据处理服务的最大客户。数据处理领域向来以澳大利亚Appen 公司为主导，但近来该领域被一家名为Scale AI 的初创公司盯上，众多大型语言服务公司也在争夺该领域大量业务。
今年8月，Welocalize 解雇了德克萨斯州100多名员工。这些承包商在领英上描述，他们的工作是数据注释和自然语音转录，为《财富》100强企业增强机器学习能力。Slator还无法证实这两起事件是否相关。
思考：机器翻译不会取代人工。到目前为止还没有任何一个领域完全被机器取代，万一机器真的取代了任何一个领域，那么其他所有领域都可以被机器取代，只是时间问题。但我觉得不会发生这样的情况。
术语：NMT neural machine translation 神经机器翻译
作者：张雪薇
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
概要：有内部文件显示苹果公司正致力于增强siri的翻译功能。但今年六月份遭文件泄露后，苹果公司中止了其中涉及用户隐私的项目。接下来本文举例说明当前市场上机器翻译设备仍存在需要译员辅助、存在延迟等问题，无法满足人们的需求。最后描述了苹果公司可能是数据注释领域最大的客户并分享了Appen和Welocalize两家公司的动态。
苹果公司内部文件于今年七月份泄露给《卫报》，公司不得不中止了其中一个项目，该项目需要承包商对siri 语音应答进行评级，而语音应答评级涉及窃听用户个人信息。机器翻译功能被列入了苹果2021年秋季功能升级清单，升级后，苹果用户将可以使用手机自带的机器翻译功能，而不需要另外的设备。
市场上已有的机器翻译并不能实现“实时翻译”。例如：Transnone 公司推出的 ONE Mini 设备仍需人工24小时辅助翻译；Timekettle 公司研发的 WT2 产品，竟然存在15秒之久的延迟，而且该设备不支持iphone X。
苹果公司正活跃于机器翻译研究。今年九月，苹果一组工程师发表了一篇关于使用Transformer模型进行单词校准的文章 ，Transformer模型已经成为约定俗成的标准。
苹果公司现可能是需要数据处理服务的最大客户。数据处理领域向来以澳大利亚Appen 公司为主导，但近来该领域被一家名为Scale AI 的初创公司盯上，众多大型语言服务公司也在争夺该领域大量业务。
今年8月，Welocalize 解雇了德克萨斯州100多名员工。这些承包商在领英上描述，他们的工作是数据注释和自然语音转录，为《财富》100强企业增强机器学习能力。Slator还无法证实这两起事件是否相关。
思考：机器翻译不会取代人工。到目前为止还没有任何一个领域完全被机器取代，万一机器真的取代了任何一个领域，那么其他所有领域都可以被机器取代，只是时间问题。但我觉得不会发生这样的情况。
术语：NMT neural machine translation 神经机器翻译
作者：张雪薇
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
链接：https://slator.com/technology/ ... tion/
概要：有内部文件显示苹果公司正致力于增强siri的翻译功能。但今年六月份遭文件泄露后，苹果公司中止了其中涉及用户隐私的项目。接下来本文举例说明当前市场上机器翻译设备仍存在需要译员辅助、存在延迟等问题，无法满足人们的需求。最后描述了苹果公司可能是数据注释领域最大的客户并分享了Appen和Welocalize两家公司的动态。
苹果公司内部文件于今年七月份泄露给《卫报》，公司不得不中止了其中一个项目，该项目需要承包商对siri 语音应答进行评级，而语音应答评级涉及窃听用户个人信息。机器翻译功能被列入了苹果2021年秋季功能升级清单，升级后，苹果用户将可以使用手机自带的机器翻译功能，而不需要另外的设备。
市场上已有的机器翻译并不能实现“实时翻译”。例如：Transnone 公司推出的 ONE Mini 设备仍需人工24小时辅助翻译；Timekettle 公司研发的 WT2 产品，竟然存在15秒之久的延迟，而且该设备不支持iphone X。
苹果公司正活跃于机器翻译研究。今年九月，苹果一组工程师发表了一篇关于使用Transformer模型进行单词校准的文章 ，Transformer模型已经成为约定俗成的标准。
苹果公司现可能是需要数据处理服务的最大客户。数据处理领域向来以澳大利亚Appen 公司为主导，但近来该领域被一家名为Scale AI 的初创公司盯上，众多大型语言服务公司也在争夺该领域大量业务。
今年8月，Welocalize 解雇了德克萨斯州100多名员工。这些承包商在领英上描述，他们的工作是数据注释和自然语音转录，为《财富》100强企业增强机器学习能力。Slator还无法证实这两起事件是否相关。
思考：机器翻译不会取代人工。到目前为止还没有任何一个领域完全被机器取代，万一机器真的取代了任何一个领域，那么其他所有领域都可以被机器取代，只是时间问题。但我觉得不会发生这样的情况。
术语：NMT neural machine translation 神经机器翻译
作者：张雪薇
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
概要：有内部文件显示苹果公司正致力于增强siri的翻译功能。但今年六月份遭文件泄露后，苹果公司中止了其中涉及用户隐私的项目。接下来本文举例说明当前市场上机器翻译设备仍存在需要译员辅助、存在延迟等问题，无法满足人们的需求。最后描述了苹果公司可能是数据注释领域最大的客户并分享了Appen和Welocalize两家公司的动态。
苹果公司内部文件于今年七月份泄露给《卫报》，公司不得不中止了其中一个项目，该项目需要承包商对siri 语音应答进行评级，而语音应答评级涉及窃听用户个人信息。机器翻译功能被列入了苹果2021年秋季功能升级清单，升级后，苹果用户将可以使用手机自带的机器翻译功能，而不需要另外的设备。
市场上已有的机器翻译并不能实现“实时翻译”。例如：Transnone 公司推出的 ONE Mini 设备仍需人工24小时辅助翻译；Timekettle 公司研发的 WT2 产品，竟然存在15秒之久的延迟，而且该设备不支持iphone X。
苹果公司正活跃于机器翻译研究。今年九月，苹果一组工程师发表了一篇关于使用Transformer模型进行单词校准的文章 ，Transformer模型已经成为约定俗成的标准。
苹果公司现可能是需要数据处理服务的最大客户。数据处理领域向来以澳大利亚Appen 公司为主导，但近来该领域被一家名为Scale AI 的初创公司盯上，众多大型语言服务公司也在争夺该领域大量业务。
今年8月，Welocalize 解雇了德克萨斯州100多名员工。这些承包商在领英上描述，他们的工作是数据注释和自然语音转录，为《财富》100强企业增强机器学习能力。Slator还无法证实这两起事件是否相关。
思考：机器翻译不会取代人工。到目前为止还没有任何一个领域完全被机器取代，万一机器真的取代了任何一个领域，那么其他所有领域都可以被机器取代，只是时间问题。但我觉得不会发生这样的情况。
术语：NMT neural machine translation 神经机器翻译
作者：张雪薇
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
【TAUS】采访Unbable公司副总裁Alon Lavie：解决特定用例的端到端流程
本地化行业 • 张晓彤 发表了文章 • 0 个评论 • 415 次浏览 • 2019-09-16 15:37
链接：https://blog.taus.net/end-to-e ... lavie
概要：
这篇文章阐述了机器翻译与人工编辑结合、数据与算法协调对于多语交流的重要性，提出了目前机器翻译领域待解决的难题，以及对未来创新发展的预测。
TAUS采访了国际翻译自动化专家Alon Lavie先生，他曾供职于Safaba和亚马逊，管理机器翻译团队，现为欧洲翻译公司Unbable的语言技术副总裁。
采访内容主要涵盖以下四个方面：
一、 Unbable面临的挑战
企业的需求实质是多语内容的传递与交流，Unbable的工作不是单纯的翻译，而是根据不同企业用例的特殊性，从多个角度考虑，利用技术服务翻译，结合机器翻译和人工编辑，为客户提供整套解决方案，有效解决特定用例。
二、 数据与算法
机器翻译在算法层面上的研究更注重神经结构、训练算法和解码等方面；企业需要翻译的数据涉及不同内容，如软件、网站、邮件等类型，面向的对象也有所不同。不同的数据类型需要采用不同的算法进行处理，二者相辅相成，合理搭配，可以更好地解决多语交流中的问题。
以往翻译项目中的数据分析是按照领域进行内容分类，将常规与定制机器翻译的实际问题过于简化，容易忽略上下文关系，不利于高质量译文的产出。目前已有多种注重上下文关系的机器翻译建模方法，数据组织方式十分重要，不仅需要协调常规数据和特定数据，更需要可以有效体现用例特点的数据，这是现今标准翻译记忆库也难以完整提供的。
三、 质量评估
Unbable发展初期在网络社区发布翻译任务，由世界各地的译者参与。伴随着快速扩张的业务，翻译质量评估体系的意义愈加凸显。一些企业需求的机器翻译质量需要达到人类译员水平，并人为评定译文是否达标。翻译自动化对企业意义重大，若能对机器翻译结果进行全面合理的质量评估，可以使其更好地与人工干预结合，协助判断是否需要人工编辑、以及需要何种人工编辑等问题。
多维翻译质量标准MQM可以定位机器翻译错误的区域，但批注仍需人工编写。双语翻译质量评估工具BLEU可以评估机器翻译的质量，但不考虑文本意义，且评判标准过于注重词汇匹配，容易造成语义错误、同义词难以识别等问题，导致评分不准确，因此参考意义比较有限。在质量评估上，我们还有很长的路要走。
四、 未来创新
翻译行业的底层结构和技术生态系统或将面临巨大的颠覆。未来的机器翻译与翻译记忆若能以新的方式融合，翻译记忆管理可能不再是翻译流程中的独立步骤，而是成为云软件服务。语言服务提供商也需要逐渐转型，构建新的基础设施，采用集成端到端流程，减少人工管理。
思考：
1. 翻译准确度
针对不同用途和对象，翻译公司与客户商讨后可以适当调整翻译的准确度，例如企业对内的简单交流有时只需达意即可，而经济法律领域和企业对外内容需要更加严谨；对于广告语等富有文化意义的内容，字词一一对应的翻译往往收效甚微，需要另辟蹊径以达到源语言在对应市场的效果。翻译公司可以根据准确度来调整机器翻译与人工编辑的比重，服务的价格也可以按照译员的参与度和工作量灵活地进行相应调整。
2. 人类译员的意义
尽管机器翻译发展迅速，一定程度上减轻了人类译员的劳动负担，但它无法思考、缺乏逻辑，仍然不能完全取代人类。在一些没有上下文的场景中，机器翻译很容易制造出让人哭笑不得的译文，例如爱彼迎曾发来一封标题为“只是检查”的邮件，内容却是充满温情的礼品确认信，阅毕难免令人尴尬。如果换成人类译员去翻译或审校，想必不会出现这样的闹剧。
问题：
机器翻译与译后编辑的质量评估标准有哪些异同？
术语：
End-to-end process / 端到端流程
Quality evaluation / 质量评定
State-of-the-art technology / 前沿技术
Multidimensional Quality Metrics (MQM) / 多维翻译质量标准
Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) / 双语翻译质量评估工具
作者：
张晓彤
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
概要：
这篇文章阐述了机器翻译与人工编辑结合、数据与算法协调对于多语交流的重要性，提出了目前机器翻译领域待解决的难题，以及对未来创新发展的预测。
TAUS采访了国际翻译自动化专家Alon Lavie先生，他曾供职于Safaba和亚马逊，管理机器翻译团队，现为欧洲翻译公司Unbable的语言技术副总裁。
采访内容主要涵盖以下四个方面：
一、 Unbable面临的挑战
企业的需求实质是多语内容的传递与交流，Unbable的工作不是单纯的翻译，而是根据不同企业用例的特殊性，从多个角度考虑，利用技术服务翻译，结合机器翻译和人工编辑，为客户提供整套解决方案，有效解决特定用例。
二、 数据与算法
机器翻译在算法层面上的研究更注重神经结构、训练算法和解码等方面；企业需要翻译的数据涉及不同内容，如软件、网站、邮件等类型，面向的对象也有所不同。不同的数据类型需要采用不同的算法进行处理，二者相辅相成，合理搭配，可以更好地解决多语交流中的问题。
以往翻译项目中的数据分析是按照领域进行内容分类，将常规与定制机器翻译的实际问题过于简化，容易忽略上下文关系，不利于高质量译文的产出。目前已有多种注重上下文关系的机器翻译建模方法，数据组织方式十分重要，不仅需要协调常规数据和特定数据，更需要可以有效体现用例特点的数据，这是现今标准翻译记忆库也难以完整提供的。
三、 质量评估
Unbable发展初期在网络社区发布翻译任务，由世界各地的译者参与。伴随着快速扩张的业务，翻译质量评估体系的意义愈加凸显。一些企业需求的机器翻译质量需要达到人类译员水平，并人为评定译文是否达标。翻译自动化对企业意义重大，若能对机器翻译结果进行全面合理的质量评估，可以使其更好地与人工干预结合，协助判断是否需要人工编辑、以及需要何种人工编辑等问题。
多维翻译质量标准MQM可以定位机器翻译错误的区域，但批注仍需人工编写。双语翻译质量评估工具BLEU可以评估机器翻译的质量，但不考虑文本意义，且评判标准过于注重词汇匹配，容易造成语义错误、同义词难以识别等问题，导致评分不准确，因此参考意义比较有限。在质量评估上，我们还有很长的路要走。
四、 未来创新
翻译行业的底层结构和技术生态系统或将面临巨大的颠覆。未来的机器翻译与翻译记忆若能以新的方式融合，翻译记忆管理可能不再是翻译流程中的独立步骤，而是成为云软件服务。语言服务提供商也需要逐渐转型，构建新的基础设施，采用集成端到端流程，减少人工管理。
思考：
1. 翻译准确度
针对不同用途和对象，翻译公司与客户商讨后可以适当调整翻译的准确度，例如企业对内的简单交流有时只需达意即可，而经济法律领域和企业对外内容需要更加严谨；对于广告语等富有文化意义的内容，字词一一对应的翻译往往收效甚微，需要另辟蹊径以达到源语言在对应市场的效果。翻译公司可以根据准确度来调整机器翻译与人工编辑的比重，服务的价格也可以按照译员的参与度和工作量灵活地进行相应调整。
2. 人类译员的意义
尽管机器翻译发展迅速，一定程度上减轻了人类译员的劳动负担，但它无法思考、缺乏逻辑，仍然不能完全取代人类。在一些没有上下文的场景中，机器翻译很容易制造出让人哭笑不得的译文，例如爱彼迎曾发来一封标题为“只是检查”的邮件，内容却是充满温情的礼品确认信，阅毕难免令人尴尬。如果换成人类译员去翻译或审校，想必不会出现这样的闹剧。
问题：
机器翻译与译后编辑的质量评估标准有哪些异同？
术语：
End-to-end process / 端到端流程
Quality evaluation / 质量评定
State-of-the-art technology / 前沿技术
Multidimensional Quality Metrics (MQM) / 多维翻译质量标准
Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) / 双语翻译质量评估工具
作者：
张晓彤
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
链接：https://blog.taus.net/end-to-e ... lavie
概要：
这篇文章阐述了机器翻译与人工编辑结合、数据与算法协调对于多语交流的重要性，提出了目前机器翻译领域待解决的难题，以及对未来创新发展的预测。
TAUS采访了国际翻译自动化专家Alon Lavie先生，他曾供职于Safaba和亚马逊，管理机器翻译团队，现为欧洲翻译公司Unbable的语言技术副总裁。
采访内容主要涵盖以下四个方面：
一、 Unbable面临的挑战
企业的需求实质是多语内容的传递与交流，Unbable的工作不是单纯的翻译，而是根据不同企业用例的特殊性，从多个角度考虑，利用技术服务翻译，结合机器翻译和人工编辑，为客户提供整套解决方案，有效解决特定用例。
二、 数据与算法
机器翻译在算法层面上的研究更注重神经结构、训练算法和解码等方面；企业需要翻译的数据涉及不同内容，如软件、网站、邮件等类型，面向的对象也有所不同。不同的数据类型需要采用不同的算法进行处理，二者相辅相成，合理搭配，可以更好地解决多语交流中的问题。
以往翻译项目中的数据分析是按照领域进行内容分类，将常规与定制机器翻译的实际问题过于简化，容易忽略上下文关系，不利于高质量译文的产出。目前已有多种注重上下文关系的机器翻译建模方法，数据组织方式十分重要，不仅需要协调常规数据和特定数据，更需要可以有效体现用例特点的数据，这是现今标准翻译记忆库也难以完整提供的。
三、 质量评估
Unbable发展初期在网络社区发布翻译任务，由世界各地的译者参与。伴随着快速扩张的业务，翻译质量评估体系的意义愈加凸显。一些企业需求的机器翻译质量需要达到人类译员水平，并人为评定译文是否达标。翻译自动化对企业意义重大，若能对机器翻译结果进行全面合理的质量评估，可以使其更好地与人工干预结合，协助判断是否需要人工编辑、以及需要何种人工编辑等问题。
多维翻译质量标准MQM可以定位机器翻译错误的区域，但批注仍需人工编写。双语翻译质量评估工具BLEU可以评估机器翻译的质量，但不考虑文本意义，且评判标准过于注重词汇匹配，容易造成语义错误、同义词难以识别等问题，导致评分不准确，因此参考意义比较有限。在质量评估上，我们还有很长的路要走。
四、 未来创新
翻译行业的底层结构和技术生态系统或将面临巨大的颠覆。未来的机器翻译与翻译记忆若能以新的方式融合，翻译记忆管理可能不再是翻译流程中的独立步骤，而是成为云软件服务。语言服务提供商也需要逐渐转型，构建新的基础设施，采用集成端到端流程，减少人工管理。
思考：
1. 翻译准确度
针对不同用途和对象，翻译公司与客户商讨后可以适当调整翻译的准确度，例如企业对内的简单交流有时只需达意即可，而经济法律领域和企业对外内容需要更加严谨；对于广告语等富有文化意义的内容，字词一一对应的翻译往往收效甚微，需要另辟蹊径以达到源语言在对应市场的效果。翻译公司可以根据准确度来调整机器翻译与人工编辑的比重，服务的价格也可以按照译员的参与度和工作量灵活地进行相应调整。
2. 人类译员的意义
尽管机器翻译发展迅速，一定程度上减轻了人类译员的劳动负担，但它无法思考、缺乏逻辑，仍然不能完全取代人类。在一些没有上下文的场景中，机器翻译很容易制造出让人哭笑不得的译文，例如爱彼迎曾发来一封标题为“只是检查”的邮件，内容却是充满温情的礼品确认信，阅毕难免令人尴尬。如果换成人类译员去翻译或审校，想必不会出现这样的闹剧。
问题：
机器翻译与译后编辑的质量评估标准有哪些异同？
术语：
End-to-end process / 端到端流程
Quality evaluation / 质量评定
State-of-the-art technology / 前沿技术
Multidimensional Quality Metrics (MQM) / 多维翻译质量标准
Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) / 双语翻译质量评估工具
作者：
张晓彤
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
概要：
这篇文章阐述了机器翻译与人工编辑结合、数据与算法协调对于多语交流的重要性，提出了目前机器翻译领域待解决的难题，以及对未来创新发展的预测。
TAUS采访了国际翻译自动化专家Alon Lavie先生，他曾供职于Safaba和亚马逊，管理机器翻译团队，现为欧洲翻译公司Unbable的语言技术副总裁。
采访内容主要涵盖以下四个方面：
一、 Unbable面临的挑战
企业的需求实质是多语内容的传递与交流，Unbable的工作不是单纯的翻译，而是根据不同企业用例的特殊性，从多个角度考虑，利用技术服务翻译，结合机器翻译和人工编辑，为客户提供整套解决方案，有效解决特定用例。
二、 数据与算法
机器翻译在算法层面上的研究更注重神经结构、训练算法和解码等方面；企业需要翻译的数据涉及不同内容，如软件、网站、邮件等类型，面向的对象也有所不同。不同的数据类型需要采用不同的算法进行处理，二者相辅相成，合理搭配，可以更好地解决多语交流中的问题。
以往翻译项目中的数据分析是按照领域进行内容分类，将常规与定制机器翻译的实际问题过于简化，容易忽略上下文关系，不利于高质量译文的产出。目前已有多种注重上下文关系的机器翻译建模方法，数据组织方式十分重要，不仅需要协调常规数据和特定数据，更需要可以有效体现用例特点的数据，这是现今标准翻译记忆库也难以完整提供的。
三、 质量评估
Unbable发展初期在网络社区发布翻译任务，由世界各地的译者参与。伴随着快速扩张的业务，翻译质量评估体系的意义愈加凸显。一些企业需求的机器翻译质量需要达到人类译员水平，并人为评定译文是否达标。翻译自动化对企业意义重大，若能对机器翻译结果进行全面合理的质量评估，可以使其更好地与人工干预结合，协助判断是否需要人工编辑、以及需要何种人工编辑等问题。
多维翻译质量标准MQM可以定位机器翻译错误的区域，但批注仍需人工编写。双语翻译质量评估工具BLEU可以评估机器翻译的质量，但不考虑文本意义，且评判标准过于注重词汇匹配，容易造成语义错误、同义词难以识别等问题，导致评分不准确，因此参考意义比较有限。在质量评估上，我们还有很长的路要走。
四、 未来创新
翻译行业的底层结构和技术生态系统或将面临巨大的颠覆。未来的机器翻译与翻译记忆若能以新的方式融合，翻译记忆管理可能不再是翻译流程中的独立步骤，而是成为云软件服务。语言服务提供商也需要逐渐转型，构建新的基础设施，采用集成端到端流程，减少人工管理。
思考：
1. 翻译准确度
针对不同用途和对象，翻译公司与客户商讨后可以适当调整翻译的准确度，例如企业对内的简单交流有时只需达意即可，而经济法律领域和企业对外内容需要更加严谨；对于广告语等富有文化意义的内容，字词一一对应的翻译往往收效甚微，需要另辟蹊径以达到源语言在对应市场的效果。翻译公司可以根据准确度来调整机器翻译与人工编辑的比重，服务的价格也可以按照译员的参与度和工作量灵活地进行相应调整。
2. 人类译员的意义
尽管机器翻译发展迅速，一定程度上减轻了人类译员的劳动负担，但它无法思考、缺乏逻辑，仍然不能完全取代人类。在一些没有上下文的场景中，机器翻译很容易制造出让人哭笑不得的译文，例如爱彼迎曾发来一封标题为“只是检查”的邮件，内容却是充满温情的礼品确认信，阅毕难免令人尴尬。如果换成人类译员去翻译或审校，想必不会出现这样的闹剧。
问题：
机器翻译与译后编辑的质量评估标准有哪些异同？
术语：
End-to-end process / 端到端流程
Quality evaluation / 质量评定
State-of-the-art technology / 前沿技术
Multidimensional Quality Metrics (MQM) / 多维翻译质量标准
Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) / 双语翻译质量评估工具
作者：
张晓彤
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
【Slator】Redalpine及其他天使投资者向德国语言服务提供商Lengoo投入首轮资金6百万欧元
本地化行业 • LiCong 发表了文章 • 0 个评论 • 358 次浏览 • 2019-09-15 22:51
文章链接
概要：
这篇文章介绍了一家德国语言服务初创公司，该公司在一家瑞典风投公司和其他天使投资者的支持下成功融资，并将继续研究如何提高本地化行业效率以及如何让人类译员和机器更好地合作。主要内容如下：
德国语言服务提供商Lengoo于今年八月募集高达六百万欧元的首轮投资，其投资者包括位于苏黎世的风投公司Redalpine和其他天使投资者。Lengoo在运作模式上，与Lilt、Unbabel这两家以科技著称的语言服务提供商类似，重在研究如何使神经网络机器翻译与人类译员译后编辑紧密结合。
Lengoo首席执行官Kranzler创立该公司以前，曾在美国一家大型咨询公司担任本地化经理，因而能接触到本地化行业的第一手信息，他认为本地化行业效率一直有待提高。为解决效率问题，Lengoo最初核心目标在于，利用线上平台实现项目管理自动化，后来又将机器学习用于项目智能外包。
Lengoo公司成立时，神经网络机器翻译并没有出现，但它一出现就受到了Lengoo的高度重视。Kranzler说，在完成首轮融资之后，公司就转向实施人工智能优先战略，实现了翻译流程自动化。2016年，公司开始开发神经网络机器翻译技术，并于2018年在欧洲的支持下，努力研究如何使神经网络机器翻译达到人类翻译专家的水平。
Lengoo的专门技术平台目前在研究如何提高译后编辑流程的效率。Kranzler认为，译后编辑在神经网络机器翻译中只是一个过渡阶段，在未来的翻译中，人类与机器将实现真正的互动，两者将进行有序合作。
思考：
机器翻译在不断发展，但人类译员仍不可或缺。人类译员要想在这场竞争中生存下去，就必须坚守自己的差异化优势，在拥抱技术的同时，不断提升自身文化素养，丰富内心情感与思维。
问题：
当翻译流程实现完全自动化之后，翻译项目经理的地位会不会降低？
如果，未来翻译中机器和人类译员实现文中所说的真实互动，译后编辑是否也会由机器来承担？
术语：
LSP(Language Service Provider) 语言服务提供商
Series A funding 首轮投资
NMT(Neural Machine Translation) 神经网络机器翻译
作者：
李聪
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
查看全部
概要：
这篇文章介绍了一家德国语言服务初创公司，该公司在一家瑞典风投公司和其他天使投资者的支持下成功融资，并将继续研究如何提高本地化行业效率以及如何让人类译员和机器更好地合作。主要内容如下：
德国语言服务提供商Lengoo于今年八月募集高达六百万欧元的首轮投资，其投资者包括位于苏黎世的风投公司Redalpine和其他天使投资者。Lengoo在运作模式上，与Lilt、Unbabel这两家以科技著称的语言服务提供商类似，重在研究如何使神经网络机器翻译与人类译员译后编辑紧密结合。
Lengoo首席执行官Kranzler创立该公司以前，曾在美国一家大型咨询公司担任本地化经理，因而能接触到本地化行业的第一手信息，他认为本地化行业效率一直有待提高。为解决效率问题，Lengoo最初核心目标在于，利用线上平台实现项目管理自动化，后来又将机器学习用于项目智能外包。
Lengoo公司成立时，神经网络机器翻译并没有出现，但它一出现就受到了Lengoo的高度重视。Kranzler说，在完成首轮融资之后，公司就转向实施人工智能优先战略，实现了翻译流程自动化。2016年，公司开始开发神经网络机器翻译技术，并于2018年在欧洲的支持下，努力研究如何使神经网络机器翻译达到人类翻译专家的水平。
Lengoo的专门技术平台目前在研究如何提高译后编辑流程的效率。Kranzler认为，译后编辑在神经网络机器翻译中只是一个过渡阶段，在未来的翻译中，人类与机器将实现真正的互动，两者将进行有序合作。
思考：
机器翻译在不断发展，但人类译员仍不可或缺。人类译员要想在这场竞争中生存下去，就必须坚守自己的差异化优势，在拥抱技术的同时，不断提升自身文化素养，丰富内心情感与思维。
问题：
当翻译流程实现完全自动化之后，翻译项目经理的地位会不会降低？
如果，未来翻译中机器和人类译员实现文中所说的真实互动，译后编辑是否也会由机器来承担？
术语：
LSP(Language Service Provider) 语言服务提供商
Series A funding 首轮投资
NMT(Neural Machine Translation) 神经网络机器翻译
作者：
李聪
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
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概要：
这篇文章介绍了一家德国语言服务初创公司，该公司在一家瑞典风投公司和其他天使投资者的支持下成功融资，并将继续研究如何提高本地化行业效率以及如何让人类译员和机器更好地合作。主要内容如下：
德国语言服务提供商Lengoo于今年八月募集高达六百万欧元的首轮投资，其投资者包括位于苏黎世的风投公司Redalpine和其他天使投资者。Lengoo在运作模式上，与Lilt、Unbabel这两家以科技著称的语言服务提供商类似，重在研究如何使神经网络机器翻译与人类译员译后编辑紧密结合。
Lengoo首席执行官Kranzler创立该公司以前，曾在美国一家大型咨询公司担任本地化经理，因而能接触到本地化行业的第一手信息，他认为本地化行业效率一直有待提高。为解决效率问题，Lengoo最初核心目标在于，利用线上平台实现项目管理自动化，后来又将机器学习用于项目智能外包。
Lengoo公司成立时，神经网络机器翻译并没有出现，但它一出现就受到了Lengoo的高度重视。Kranzler说，在完成首轮融资之后，公司就转向实施人工智能优先战略，实现了翻译流程自动化。2016年，公司开始开发神经网络机器翻译技术，并于2018年在欧洲的支持下，努力研究如何使神经网络机器翻译达到人类翻译专家的水平。
Lengoo的专门技术平台目前在研究如何提高译后编辑流程的效率。Kranzler认为，译后编辑在神经网络机器翻译中只是一个过渡阶段，在未来的翻译中，人类与机器将实现真正的互动，两者将进行有序合作。
思考：
机器翻译在不断发展，但人类译员仍不可或缺。人类译员要想在这场竞争中生存下去，就必须坚守自己的差异化优势，在拥抱技术的同时，不断提升自身文化素养，丰富内心情感与思维。
问题：
当翻译流程实现完全自动化之后，翻译项目经理的地位会不会降低？
如果，未来翻译中机器和人类译员实现文中所说的真实互动，译后编辑是否也会由机器来承担？
术语：
LSP(Language Service Provider) 语言服务提供商
Series A funding 首轮投资
NMT(Neural Machine Translation) 神经网络机器翻译
作者：
李聪
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
概要：
这篇文章介绍了一家德国语言服务初创公司，该公司在一家瑞典风投公司和其他天使投资者的支持下成功融资，并将继续研究如何提高本地化行业效率以及如何让人类译员和机器更好地合作。主要内容如下：
德国语言服务提供商Lengoo于今年八月募集高达六百万欧元的首轮投资，其投资者包括位于苏黎世的风投公司Redalpine和其他天使投资者。Lengoo在运作模式上，与Lilt、Unbabel这两家以科技著称的语言服务提供商类似，重在研究如何使神经网络机器翻译与人类译员译后编辑紧密结合。
Lengoo首席执行官Kranzler创立该公司以前，曾在美国一家大型咨询公司担任本地化经理，因而能接触到本地化行业的第一手信息，他认为本地化行业效率一直有待提高。为解决效率问题，Lengoo最初核心目标在于，利用线上平台实现项目管理自动化，后来又将机器学习用于项目智能外包。
Lengoo公司成立时，神经网络机器翻译并没有出现，但它一出现就受到了Lengoo的高度重视。Kranzler说，在完成首轮融资之后，公司就转向实施人工智能优先战略，实现了翻译流程自动化。2016年，公司开始开发神经网络机器翻译技术，并于2018年在欧洲的支持下，努力研究如何使神经网络机器翻译达到人类翻译专家的水平。
Lengoo的专门技术平台目前在研究如何提高译后编辑流程的效率。Kranzler认为，译后编辑在神经网络机器翻译中只是一个过渡阶段，在未来的翻译中，人类与机器将实现真正的互动，两者将进行有序合作。
思考：
机器翻译在不断发展，但人类译员仍不可或缺。人类译员要想在这场竞争中生存下去，就必须坚守自己的差异化优势，在拥抱技术的同时，不断提升自身文化素养，丰富内心情感与思维。
问题：
当翻译流程实现完全自动化之后，翻译项目经理的地位会不会降低？
如果，未来翻译中机器和人类译员实现文中所说的真实互动，译后编辑是否也会由机器来承担？
术语：
LSP(Language Service Provider) 语言服务提供商
Series A funding 首轮投资
NMT(Neural Machine Translation) 神经网络机器翻译
作者：
李聪
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
【SLATOR】研究发现，神经机器翻译 (NMT) 字幕可以在没有专门培训的情况下进行字幕工作
本地化行业 • haojinghan 发表了文章 • 0 个评论 • 371 次浏览 • 2019-09-01 21:59
文章标题：
【SLATOR】研究发现，神经机器翻译(NMT)字幕可以在没有专门培训的情况下进行字幕工作
链接：
https://slator.com/academia/nm ... inds/
概要：
NMT还没有广泛应用到字母翻译，然而，考虑到快速增长的内容量以及比以往任何时候都更大的截止日期和利润压力，机器翻译在字幕制作方面有很强的应用潜力。对此，Simon Reinsperger针对NMT对字母翻译的应用展开了一系列论证和猜想。
Reinsperger的第一个假设是，字幕翻译系统可以从学习翻译一般的领域句子中获益，然后再进行字幕翻译。
Reinsperger还认为，字幕的细微差别会给机器翻译带来挑战，但NMT使翻译预算不允许的内容成为可能。此外，日益紧迫的截止日期和资源限制的挑战使NMT在媒体本地化中成为一个有吸引力的前景。
Reinsperger利用WMT16等两个数据库进行进一步探究。
Reinsperger的研究假设是，字幕语料库很可能由于光学字符识别(OCR)错误、句子排列不当等原因而包含有噪声数据，因而使用底层通用语料库训练的模型比仅由字幕组成的模型性能更好。然而，实验结果证明，只接受字幕训练的模型略差于经过微调的模型。因此，可能不需要进行微调或特定领域的培训。
虽然NMT可能还没有被广泛地用于字幕制作，但媒体本地化的主要买家已经开始积极研究机器翻译。尽管如此，NMT应用到字幕翻译还有很长的一段路要走。
思考：
“神经机器翻译是否即将取代字母翻译员的饭碗”这样的问题毫无意义，作为本地化方向的学习者，我们不仅需要“术”（语言）还需要“器”（技能）的支撑，时刻让自己走在科技前沿。
问题：
在深度学习快速发展的今天，对于语言服务行业来说，如何普及NMT？
术语：
NMT/神经机器翻译
Finetuning/微调，特征提取器
OCR/光学字符识别
作者：
郝婧含
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
【SLATOR】研究发现，神经机器翻译(NMT)字幕可以在没有专门培训的情况下进行字幕工作
链接：
https://slator.com/academia/nm ... inds/
概要：
NMT还没有广泛应用到字母翻译，然而，考虑到快速增长的内容量以及比以往任何时候都更大的截止日期和利润压力，机器翻译在字幕制作方面有很强的应用潜力。对此，Simon Reinsperger针对NMT对字母翻译的应用展开了一系列论证和猜想。
Reinsperger的第一个假设是，字幕翻译系统可以从学习翻译一般的领域句子中获益，然后再进行字幕翻译。
Reinsperger还认为，字幕的细微差别会给机器翻译带来挑战，但NMT使翻译预算不允许的内容成为可能。此外，日益紧迫的截止日期和资源限制的挑战使NMT在媒体本地化中成为一个有吸引力的前景。
Reinsperger利用WMT16等两个数据库进行进一步探究。
Reinsperger的研究假设是，字幕语料库很可能由于光学字符识别(OCR)错误、句子排列不当等原因而包含有噪声数据，因而使用底层通用语料库训练的模型比仅由字幕组成的模型性能更好。然而，实验结果证明，只接受字幕训练的模型略差于经过微调的模型。因此，可能不需要进行微调或特定领域的培训。
虽然NMT可能还没有被广泛地用于字幕制作，但媒体本地化的主要买家已经开始积极研究机器翻译。尽管如此，NMT应用到字幕翻译还有很长的一段路要走。
思考：
“神经机器翻译是否即将取代字母翻译员的饭碗”这样的问题毫无意义，作为本地化方向的学习者，我们不仅需要“术”（语言）还需要“器”（技能）的支撑，时刻让自己走在科技前沿。
问题：
在深度学习快速发展的今天，对于语言服务行业来说，如何普及NMT？
术语：
NMT/神经机器翻译
Finetuning/微调，特征提取器
OCR/光学字符识别
作者：
郝婧含
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向） 查看全部
文章标题：
【SLATOR】研究发现，神经机器翻译(NMT)字幕可以在没有专门培训的情况下进行字幕工作
链接：
https://slator.com/academia/nm ... inds/
概要：
NMT还没有广泛应用到字母翻译，然而，考虑到快速增长的内容量以及比以往任何时候都更大的截止日期和利润压力，机器翻译在字幕制作方面有很强的应用潜力。对此，Simon Reinsperger针对NMT对字母翻译的应用展开了一系列论证和猜想。
Reinsperger的第一个假设是，字幕翻译系统可以从学习翻译一般的领域句子中获益，然后再进行字幕翻译。
Reinsperger还认为，字幕的细微差别会给机器翻译带来挑战，但NMT使翻译预算不允许的内容成为可能。此外，日益紧迫的截止日期和资源限制的挑战使NMT在媒体本地化中成为一个有吸引力的前景。
Reinsperger利用WMT16等两个数据库进行进一步探究。
Reinsperger的研究假设是，字幕语料库很可能由于光学字符识别(OCR)错误、句子排列不当等原因而包含有噪声数据，因而使用底层通用语料库训练的模型比仅由字幕组成的模型性能更好。然而，实验结果证明，只接受字幕训练的模型略差于经过微调的模型。因此，可能不需要进行微调或特定领域的培训。
虽然NMT可能还没有被广泛地用于字幕制作，但媒体本地化的主要买家已经开始积极研究机器翻译。尽管如此，NMT应用到字幕翻译还有很长的一段路要走。
思考：
“神经机器翻译是否即将取代字母翻译员的饭碗”这样的问题毫无意义，作为本地化方向的学习者，我们不仅需要“术”（语言）还需要“器”（技能）的支撑，时刻让自己走在科技前沿。
问题：
在深度学习快速发展的今天，对于语言服务行业来说，如何普及NMT？
术语：
NMT/神经机器翻译
Finetuning/微调，特征提取器
OCR/光学字符识别
作者：
郝婧含
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）
【SLATOR】研究发现，神经机器翻译(NMT)字幕可以在没有专门培训的情况下进行字幕工作
链接：
https://slator.com/academia/nm ... inds/
概要：
NMT还没有广泛应用到字母翻译，然而，考虑到快速增长的内容量以及比以往任何时候都更大的截止日期和利润压力，机器翻译在字幕制作方面有很强的应用潜力。对此，Simon Reinsperger针对NMT对字母翻译的应用展开了一系列论证和猜想。
Reinsperger的第一个假设是，字幕翻译系统可以从学习翻译一般的领域句子中获益，然后再进行字幕翻译。
Reinsperger还认为，字幕的细微差别会给机器翻译带来挑战，但NMT使翻译预算不允许的内容成为可能。此外，日益紧迫的截止日期和资源限制的挑战使NMT在媒体本地化中成为一个有吸引力的前景。
Reinsperger利用WMT16等两个数据库进行进一步探究。
Reinsperger的研究假设是，字幕语料库很可能由于光学字符识别(OCR)错误、句子排列不当等原因而包含有噪声数据，因而使用底层通用语料库训练的模型比仅由字幕组成的模型性能更好。然而，实验结果证明，只接受字幕训练的模型略差于经过微调的模型。因此，可能不需要进行微调或特定领域的培训。
虽然NMT可能还没有被广泛地用于字幕制作，但媒体本地化的主要买家已经开始积极研究机器翻译。尽管如此，NMT应用到字幕翻译还有很长的一段路要走。
思考：
“神经机器翻译是否即将取代字母翻译员的饭碗”这样的问题毫无意义，作为本地化方向的学习者，我们不仅需要“术”（语言）还需要“器”（技能）的支撑，时刻让自己走在科技前沿。
问题：
在深度学习快速发展的今天，对于语言服务行业来说，如何普及NMT？
术语：
NMT/神经机器翻译
Finetuning/微调，特征提取器
OCR/光学字符识别
作者：
郝婧含
北京语言大学高级翻译学院
2019级翻译专业硕士（本地化管理方向）