חזית התרגום
תרגום אנושי מצטרף לכוחו של הבינה המלאכותית
תרגום באמצעות בינה מלאכותית
מהפכה בתחום התרגום באמצעות בינה מלאכותית
עם הופעתם של ChatGPT, Gemini, Bing AI ואחרים, הבינה המלאכותית (AI) מחוללת מהפכה בעולם שלנו. ההשפעה על תחום התרגום אינה שונה. טכנולוגיית התרגום הממוחשב (MT) מתפתחת בקצב מדהים ותשנה את ענף התרגום. מונחים פופולריים בעולם ה-AI כוללים MT, תרגום מבוסס AI, תרגום ממוחשב סטטיסטי (SMT), תרגום ממוחשב נוירוני (NMT) ומגוון טכנולוגיות, כגון למידת מכונה, למידה עמוקה ורשתות נוירוניות מלאכותיות. למידת מכונה מתמקדת באימון אלגוריתמים ללמוד תבניות ולבצע תחזיות על סמך דוגמאות שסופקו ותכונות שהוגדרו מראש, תהליך המכונה לעתים גם "תרגום מכונה סטטיסטי" (SMT). למידה עמוקה היא תת-תחום של למידת מכונה, המשתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות (בהשראת המבנה והתפקוד של המוח האנושי) כדי ללמוד תבניות וייצוגים מורכבים ישירות מנתונים גולמיים, מה שמאפשר ל-AI להתמודד עם משימות מתוחכמות יותר, כגון זיהוי תמונות ודיבור.
שיטת MTPE
עריכת תרגום ממוחשב
למרות שכלי הבינה המלאכותית מרשימים, הם רחוקים מלהיות מושלמים. הם אינם מסתמכים על נתונים בזמן אמת, והאימון שלהם מבוסס על נתונים שעברו אימון על ידי בני אדם, אשר לעיתים אינם מדויקים.
כיום, כל כלי ה-AI ממליצים למשתמשים להשוות את המידע המוצג למקורות אחרים או להתייעץ עם מומחים בתחום הספציפי שבו מתבצע החיפוש. כך מובטחת הדיוק והתוקף של המידע המתקבל. חשיבה ביקורתית ואימות ממקורות מרובים הם גורמים חשובים בהשגת מידע אמין.
מכאן נובע הצורך בפעילות אנושית שתנצל את עוצמת ה-AI, תוך בדיקה ועריכה של תוצאותיה. צפוי כי הביקוש למקצוע המתפתח הזה יגדל.
בתחום התרגום, תהליך זה מכונה "עריכה לאחר תרגום מכונה" (MTPE). MTPE הוא תהליך של תיקון ועריכה של תוכן שתורגם באמצעות תוכנת תרגום מכונה, במטרה לשפר את איכותו, דיוקו וזורמותו.
תהליך ה-MTPE כרוך בהתערבות אנושית. מתרגם או עורך אנושי בוחן את התרגום שנוצר על ידי המחשב ומבצע את העריכות וההתאמות הנדרשות כדי להבטיח שהתוצר הסופי יעמוד בסטנדרטים האיכותיים הרצויים. המטרה היא לשכלל ולדייק את התרגום כדי להפוך אותו לטבעי יותר, מתאים יותר להקשר ומדויק יותר מבחינה לשונית.
היתרון שלנו בתחום הבינה המלאכותית
אתגרים בתחום הבינה המלאכותית בתרגום
ניצול כוחה של הבינה המלאכותית בתהליך התרגום נראה כרעיון מצוין. יש בכך פוטנציאל להפחית את העלות הכוללת של התרגומים בכ-30%, כמו גם להגביר את הפריון בתהליך העבודה. דיוק התרגום הממוחשב (MT) נחשב לגבוה, אך איכותו עלולה להיות לוקה בחסר. מחקרים מראים כי עריכה לאחר תרגום ממוחשב יעילה יותר מאשר עריכה לאחר התאמות חלקיות בזיכרון תרגום (TM).
טעויות דקדוקיות מזוהות במהירות על ידי המגיה המנוסה, בעוד שהמגיה עלול לפספס הבדלים מספריים והבדלים הקשורים למפרט בין הטקסט המקורי לתרגום.
כאשר טקסט שאינו דקדוקי, כגון ערכים מספריים, משתנה, מגיה שבוחן התאמה חלקית עלול לפספס שינויים אלה, בעוד שתרגום מכונה (MT) ישמור תמיד על הערכים המספריים הנכונים.
למרות שיש יתרונות ברורים לתרגום אוטומטי, יש בו גם חסרונות:
- התרגום האוטומטי אינו שומר על עקביות טרמינולוגית במהלך התרגום.
- התרגום האוטומטי אינו מתוכנן לנצל את היתרונות של כלי CAT המנהלים את הטיפול בטרמינולוגיה ומשתמשים בטקסט שתורגם בעבר.
- סגנון הכתיבה בתרגום האוטומטי עלול להיות לא עקבי.
- יש לבדוק בקפידה את מיקום התגים והעיצוב לאחר התרגום האוטומטי.
- השטף הגבוה של התרגום ב-NMT עלול להסתיר שגיאות מעיני הבודק, במקרה ש-NMT לא מבין את כוונת המשפט, במיוחד במצבים מחוץ להקשר שבהם ביצועי ה-NMT עלולים להיות נמוכים.
- החלטות תרגום עדינות הנובעות מהקשר מיקרו-קונקסטואלי מהוות אתגר גדול יותר עבור NMT בהשוואה להקשר מאקרו-קונקסטואלי.
- קושי בהערכת היקף עבודת העריכה. לעתים מדובר בשינויים קלים, בעוד שבמקרים אחרים נדרשות עריכות נרחבות.
הודות לידע הנרחב שלנו בתהליכי ניהול תרגום ולהיכרותנו עם טכנולוגיות תרגום מכונה, אנו מסוגלים לנצל את העוצמה של הבינה המלאכותית תוך התגברות על המכשולים הכרוכים בה.
למידע נוסף, אנא צרו איתנו קשר.
Testimonials
What Our Customers Say
Everyone likes positive feedback, we value all kind of feedback from our customers because it helps us improve.
“ Augue sed viverra nulla Interdum mia bibendum lerisqu ictuam tincid nec feugi ugue tincidunt esutiamum diam ruoa turpis Nuncsed Augueed viverra nulla Interdum Quis egestas felis eu fermentum adarcu suscipit quis ut gravida dolo. ”
Mark Grant
Project Manager
“ Augue sed viverra nulla Interdum mia bibendum lerisqu ictuam tincid nec feugi ugue tincidunt esutiamum diam ruoa turpis Nuncsed Augueed viverra nulla Interdum Quis egestas felis eu fermentum adarcu suscipit quis ut gravida dolo. ”
Jesse Doyle
Project Manager
“ Augue sed viverra nulla Interdum mia bibendum lerisqu ictuam tincid nec feugi ugue tincidunt esutiamum diam ruoa turpis Nuncsed Augueed viverra nulla Interdum Quis egestas felis eu fermentum adarcu suscipit quis ut gravida dolo. ”
Shay Harper
Project Manager
“ Augue sed viverra nulla Interdum mia bibendum lerisqu ictuam tincid nec feugi ugue tincidunt esutiamum diam ruoa turpis Nuncsed Augueed viverra nulla Interdum Quis egestas felis eu fermentum adarcu suscipit quis ut gravida dolo. ”
“ Augue sed viverra nulla Interdum mia bibendum lerisqu ictuam tincid nec feugi ugue tincidunt esutiamum diam ruoa turpis Nuncsed Augueed viverra nulla Interdum Quis egestas felis eu fermentum adarcu suscipit quis ut gravida dolo. ”
“ Augue sed viverra nulla Interdum mia bibendum lerisqu ictuam tincid nec feugi ugue tincidunt esutiamum diam ruoa turpis Nuncsed Augueed viverra nulla Interdum Quis egestas felis eu fermentum adarcu suscipit quis ut gravida dolo. ”
הקודם
הבא
