Hvorfor bruge neural maskinoversættelse, og hvor kan du begynde?

I årtier har videnskabsmænd og ingeniører arbejdet hårdt på at udvikle det fulde potentiale af neural maskinoversættelse (NMT). Mens NMT-modeller som dem, der bruges af Microsoft Translator, har transformeret den måde, vi kommunikerer globalt på, er oversættelsesindustrien nu på vej mod nye fremskridt, såsom Small Language Models (SML'er) eller Large Language Models (LLM'er), der er finjusteret specifikt til oversættelsesopgaver. For eksempel positionerer Google nu sin nye Gemini-baserede Translation LLM som en løsning til en lang række oversættelsessager i forhold til sin almindeligt anvendte NMT-model, Google Translate.   

På trods af disse fremskridt spiller NMT stadig en rolle i oversættelse i dag. Uanset om du øjeblikkeligt oversætter vejskilte fra et billede eller tolker forretnings- og juridiske dokumenter, har NMT vist sig at være uundværlig på tværs af adskillige brancher. Virksomheder, der udnytter kraften ved maskinoversættelse og kunstig intelligens (AI), sparer tid, bryder sprogbarrierer og når ud til internationale markeder hurtigere end deres konkurrenter, der bruger traditionelle oversættelsesmetoder.

Her definerer vi neural maskinoversættelse, hvordan det fungerer, og hvornår du skal bruge det til din sprogoversættelse, der skal forbedre den globale rækkevidde.

Hvad er neural maskinoversættelse?

Neural maskinoversættelse bruger neurale netværk til at levere nøjagtige oversættelser på forskellige sprog. Computerprogrammer, der anvender NMT, oversætter automatisk tekst fra et sprog til et andet og udnytter mønstre, der er lært fra store datasæt.

For kort tid siden blev NMT af mange betragtet som et inkonsekvent oversættelsesværktøj til at oversætte vigtigt eller synligt indhold, især i stor skala. Imidlertid er dens evne til at fange subtile sproglige nuancer blevet drastisk forbedret i løbet af det sidste årti. Nu er det en god metode til at oversætte tekst, der revolutionerer vores tilgang til sprogoversættelse og lokalisering.

For eksempel bruger AI-oversættelsessoftware, såsom Smartlings neurale maskinoversættelseshub, maskinlæring til at vælge den bedste MT-motor, hvilket sikrer nøjagtige oversættelsesresultater på millisekunder. Smartling giver et centralt arbejdsområde til at behandle flersproget indhold på tværs af forskellige oversættelsesmetoder, arbejdsgange og filformater. Det er et uvurderligt oversættelsesværktøj for internationale virksomheder, der skal kommunikere på forskellige sprog og producere oversættelser af høj kvalitet, som du kan stole på.

Hvordan fungerer neural maskinoversættelse?

Neural maskinoversættelse bruger kunstige neurale netværk til at efterligne den menneskelige oversættelsesproces i et meget hurtigere tempo. Disse netværk omfatter lag af indbyrdes forbundne noder, der koder kildeteksten, afkoder den til målsproget og anvender en opmærksomhedsmekanisme for at sikre kontekstuelt nøjagtige oversættelser. NMT-modeller lærer af store træningsdatasæt på hvert sprog.

Hvad er et neuralt netværk?

Et neuralt netværk er et computersystem designet til at efterligne, hvordan den menneskelige hjerne behandler og lærer information. Den består af indbyrdes forbundne noder, eller "neuroner", der lærer ved at sende information mellem noder og justere forbindelser baseret på træningsdata for at minimere forudsigelsesfejl. Denne proces lærer netværket, hvordan det fortolker og reagerer på data, og optimerer dets ydeevne til en tildelt opgave, såsom oversættelse af tekst.

Hvad er deep learning oversættelse?

Deep learning oversættelse er en avanceret gren af AI, der specifikt bruger dybe neurale netværk. I modsætning til traditionelle eller "overfladiske" NMT-modeller, der kun bruger et eller få lag, bruger deep learning mange lag til at analysere og lære af sprogdata. Denne dybde giver mulighed for en rigere forståelse af nuancer, hvilket væsentligt forbedrer oversættelsesnøjagtigheden og naturligheden.

Forskellige typer af NMT modeller

Der er to primære typer neurale maskinoversættelsesmodeller, hver med en unik tilgang til oversættelse af sprog:

Transformer modeller

Transformatormodeller behandler alle ord i en sætning på samme tid. De bruger et system kaldet selvopmærksomhed, som vejer hvert ord i forhold til hvert andet ord i sætningen. Dette gør det nemt for disse modeller at forstå sammenhænge mellem ord, selvom de er langt fra hinanden. Efter at have behandlet ordene sender de informationen gennem feedforward-lag for at forbedre deres forståelse. Evnen til at behandle ord parallelt gør transformere meget hurtigere og mere kraftfulde end ældre modeller.

Transformere kan endda oversætte i "zero-shot" scenarier, hvilket betyder, at de kan oversætte mellem sprogpar, de ikke er blevet trænet i, ved at trække fra træningsdata på hvert enkelt sprog. Dette gør dem fleksible og gode til at forudsige oversættelser på tværs af adskillige sprogkombinationer.

RNN modeller

Tilbagevendende neurale netværk (RNN) behandler ord sekventielt, hvilket betyder, at de ser på et ord ad gangen og sender information fra tidligere ord videre. Dette hjælper dem med at forstå mønstre over tid, men det betyder også, at de kæmper med lange sætninger, fordi de kan "glemme" tidligere ord. Da RNN'er behandler information trin for trin, er de også meget langsommere end transformere og kan ikke håndtere store datasæt. RNN-modeller bruges sjældent længere, da de er blevet erstattet af transformere, som er langt mere præcise og effektive. 

Hvornår skal man bruge neural maskinoversættelse

Neural maskinoversættelse har udviklet sig gennem årene for at passe til utallige brugssager. Her er nogle af de mest almindelige applikationer i forretningsmiljøer:

Strømlinet kommunikation på arbejdspladsen

NMT forenkler kommunikationen mellem medarbejdere og afdelinger i globale virksomheder ved at oversætte e-mails, beskeder og interne dokumenter. Alle forbliver på samme side, uanset hvor de kommer fra, eller hvilket sprog de taler. Det er en fantastisk måde at opbygge et stærkere, mere forbundet team på.

Kundesupport i realtid

Globale virksomheder skal håndtere kundehenvendelser fra alle markeder, hvor de opererer. NMT muliggør realtidsoversættelse af kundeforespørgsler og supportsvar, hvilket giver virksomheder mulighed for øjeblikkeligt at hjælpe kunder på deres foretrukne sprog. Internationale operationer kræver ikke længere et flersproget supportteam.

Større oversættelsesprojekter

NMT kan oversætte hele websteder, brugermanualer og andre dokumenter billigere og hurtigere end menneskelige oversættere. AI-oversættelsesværktøjer som Smartlings Neural Machine Translation Hub strømliner processen og leverer oversættelser af høj kvalitet på ingen tid. Smartlings NMT-hub er ideel til lokalisering af websteder eller opdateringer til flersprogede indholdslagre.

Oversættelser af specialiseret indhold

Oversættelser skal overholde strenge regler i følsomme brancher som sundhedspleje eller finans og bevare teknisk jargon. NMT-systemer kan trænes på domænespecifikke data, og de kan nemt oversætte komplekst eller følsomt indhold, mens den oprindelige betydning bevares.

Fordele ved neural maskinoversættelse

Der er adskillige fordele ved at integrere neural maskinoversættelse i din oversættelsesstrategi.

• Hurtigere tid til udgivelse: NMT-motorer kan oversætte store mængder tekst næsten øjeblikkeligt, hvilket muliggør hurtigere distribution af information på tværs af flere sprog. 
• Omkostningsbesparelser: Maskinoversættelsestjenester er generelt mere overkommelige end menneskelig oversættelse.
• Forbedret skalerbarhed: NMT kan oversætte store mængder tekst uden en proportional omkostningsstigning. Denne skalerbarhed hjælper virksomheder i alle størrelser med at udvide deres globale rækkevidde.
• Sproglig konsistens: NMT bruger ensartede termer på tværs af alt oversat materiale takket være oversættelseshukommelsen. Denne ensartethed styrker et brands stemme og bevarer samtidig klarhed.
• Tilpasning: Træning af tilpassede NMT-motorer med virksomhedsspecifik terminologi giver oversættelser af højere kvalitet. Plus, NMT-systemer lærer og forbedres over tid, hvilket løbende forbedrer oversættelsesnøjagtigheden.
• Faktisk nøjagtighed: NMT leverer meget nøjagtige resultater med konsistens. Mens finjusterede LLM'er bliver mere populære, introducerer de muligheden for hallucinationer, der kan mindske nøjagtigheden uden ordentlig afbødning.
• Hjælpeprogram: NMT-modeller er nemme at forstå, konfigurere og udføre oversættelser til en række forskellige brugssituationer.

Bedste praksis for at inkorporere NMT i dine arbejdsgange

Inkorporering af neural maskinoversættelse kan forbedre oversættelseseffektiviteten betydeligt og sænke omkostningerne. Disse bedste fremgangsmåder vil finjustere din NMT-proces:

• Vælg en passende maskinoversættelsesmotor: Ikke alle NMT-motorer er ideelle til ethvert scenarie. Evaluer muligheder baseret på priser, understøttede sprogpar, tilpasningsfunktioner og nem integration i dine eksisterende systemer. Et gennemtænkt valg vil stemme overens med dine unikke behov og budget.
• Udnyt domæneoptimerede motorer: Hvis din branche er afhængig af teknisk eller videnskabelig terminologi, kan du overveje at bruge en motor, der er uddannet til dit domæne. Hvis en fortrænet motor ikke er tilgængelig, kan du prøve at træne en tilpasset motor. Du kan opdatere det over tid, efterhånden som dine behov udvikler sig.
• Forbered dit indhold med forhåndsredigering: Struktureret, utvetydig tekst giver de bedste oversættelsesresultater. Forhåndsredigering kan reducere fejl og forbedre oversættelsesnøjagtigheden.
• Overvåg og evaluer oversættelseskvalitet: Etabler en feedback-loop for regelmæssigt at vurdere dit NMT-output. Score automatisk dit indhold for at evaluere den overordnede kvalitet af dine oversættelser. Vælg derefter en prøve af disse resultater til menneskelig gennemgang for at sammenligne automatiserede scoringer med sproglige standarder. Denne metode hjælper dig med at estimere, hvor meget efterredigering en oversat tekst kræver, hvis nogen.

Én centraliseret hub til smartere maskinoversættelse

Du kan ikke stole på en ensartet løsning til at skalere din lokaliseringsindsats. Maskinoversættelsesmaskiner udmærker sig inden for specialiserede områder. Nogle er ideelle til niche-industrier eller -domæner, mens andre klarer sig bedre med specifikke sprogpar eller indholdstyper. At begrænse dig selv til en enkelt motor betyder at gå glip af det fulde potentiale af AI-drevet oversættelse.

Med Smartlings MT Auto Select behøver du ikke nøjes med én løsning. Integreret i vores Neural Machine Translation Hub giver Auto Select dig adgang til topmotorer som DeepL, Microsoft Translator og Google Translate – alle arbejder sammen om at levere hurtige, nøjagtige og skalerbare resultater. Ved automatisk at vælge den bedste maskinoversættelsesmaskine til dit indhold og dit lokale par, giver Auto Select 350 % højere kvalitet oversættelser for at forbedre din flersprogede SEO og brandede kommunikation.

Dagens oversættelsesteknologi spænder langt ud over kun NMT. Den næste generation af oversættelsesløsninger, som Smartlings AI Translation, udnytter både NMT og LLM'er til at opnå endnu mere effektive, flydende resultater.

Klar til at tage din lokaliseringsstrategi til næste niveau? Download vores guide, "AI-drevet lokalisering: Opnå kvalitet, omkostninger og hastighedsmål." Denne ressource viser dig, hvordan du maksimerer AI-kraften i dine arbejdsgange.