5 Essential Elements For Traducción Automática
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Incorpore funciones de traducción por lotes y en tiempo serious a sus aplicaciones con una sola llamada a la API. Personalización
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Si el idioma de destino es uno de los 18 texto-a-voz apoyado Idiomas, y el caso del uso requiere una salida audio, el texto entonces se convierte en salida del discurso usando síntesis de discurso. Esta etapa se omite en los escenarios de traducción de voz a texto.
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Debido a este enfoque, que no se basa en diccionarios o reglas gramaticales, proporciona las mejores traducciones de frases en las que puede utilizar el contexto en torno a una palabra determinada vs . tratar de realizar traducciones de una sola palabra.
El filtrado que se realiza donde se determine si es una frase con sentido utiliza un corpus del lenguaje destino, donde se cuentan el número de apariciones de la frase buscada.
DeepL no es un basic traductor. Somos una plataforma de IA lingüística que ayuda a empresas de todo el mundo a comunicarse de forma más eficaz y traspasar idiomas, culturas y mercados.
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Esquema que muestra la relación entre los diferentes paradigmas de traducción automática basada en reglas. La traducción automática mediante reglas consiste en realizar transformaciones a partir del original, reemplazando las palabras por su equivalente más apropiado. Al conjunto de este tipo de transformaciones del texto authentic se le llama preedición de textos.
Lo primero que hay que considerar al utilizar MT es dónde planea utilizar el contenido. Si bien la MT puede ayudarle a traducir grandes volúmenes de contenido rápidamente, no funciona para todos los tipos de contenido. La traducción humana clásica a veces es inevitable y superará a la MT en todos los frentes.
La traducción automática basada en reglas se puede personalizar para un sector o tema específico. Es predecible y proporciona una traducción de calidad. Sin embargo, los resultados son deficientes si el texto de origen tiene errores o utiliza palabras que no están presentes en los diccionarios incorporados.
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Aunque puede parecer como un proceso directo a primera vista para construir una tecnología de traducción de voz de los ladrillos de la tecnología existente, se requiere mucho más trabajo que simplemente enchufar un "tradicional" de reconocimiento de voz humano a máquina motor a la traducción de texto existente una.