Jennifer Chew
Gerente de Marketing de ProdutoSmartling
Como diz o ditado: quanto mais você faz, mais você sabe. Assim como os humanos, as máquinas podem ser treinadas ao longo do tempo para reconhecer padrões e responder com ações altamente específicas.
Jennifer Chew e Benjamin Loy abordam diferentes maneiras pelas quais os criadores de conteúdo podem usar o aprendizado de máquina com o Smartling para aumentar a eficiência e criar traduções de alta qualidade na plataforma.
Escola de verão | Aprendizado de máquina: indo além da tradução automática da Smartling no Vimeo.
O que é aprendizado de máquina?
É uma forma de modelar e realizar as ações desejadas em grande escala. De acordo com a Universidade de Washington, os algoritmos de aprendizado de máquina " podem descobrir como realizar tarefas importantes generalizando a partir de exemplos. " Essencialmente, os algoritmos são criados para reconhecer padrões nos pontos de dados existentes. Em seguida, esses padrões são aplicados a novos pontos de dados para informar as ações a serem tomadas.
Como a Smartling usa o aprendizado de máquina:
Aqui estão alguns exemplos de aprendizado de máquina na plataforma Smartling:
- Detecção de tipo de arquivo - Quando os clientes carregam seu conteúdo na plataforma Smartling, a Smartling usa uma máquina vetorial de suporte para identificar os tipos de arquivos e separar as cadeias de caracteres adequadamente.
- Índice de confiança de qualidade - O Smartling usa uma árvore de decisão para decidir como diferentes pontos de dados afetam a avaliação geral da confiança na qualidade de uma tradução.
- Alinhamento de tags - tags HTML - como para itálico - às vezes ficam perdidas quando partes do discurso aparecem em lugares diferentes em um idioma diferente. O aprendizado de máquina da Smartling é treinado na colocação de adjetivos em francês para garantir que as tags sejam movidas para a parte correta da frase, da tradução do inglês para o francês.
- MT Auto Select - A mais nova ferramenta da Smartling, MT Auto Select, poderá ingerir palavras e agrupá-las tematicamente (por exemplo. Health, Restaurants, Legal) e, em seguida, atribua o melhor mecanismo de MT para traduzir esse tema específico de palavras.
No entanto, é importante observar que, embora os algoritmos de aprendizado de máquina possam revelar insights poderosos em grande escala sobre suas traduções, eles nunca são 100% perfeitos. Sempre verifique seus resultados e diga-nos o que você encontrou. Estamos sempre treinando nossos modelos para criar insights cada vez mais precisos.