חזית טכנולוגית התרגום
תרגום אנושי משולב עם עוצמת ה-AI
תרגום משולב בינה מלאכותית
מהפכה בתרגום אנושי המשלב טכנולוגיות
עם הופעתם של ChatGPT, Bard, Bing AI ודומיהם, הבינה המלאכותית (AI) מחוללת מהפכה בעולם שלנו.
ההשפעה לא פוסחת גם על תחום התרגום. טכנולוגיית תרגום אוטומטי (MT) מתפתחת בקצב מדהים, ובהדרגה משנה את תעשיית התרגום. שומעים שלל מונחים כמו למשל, MT, Translation AI, Statistical Machine Translation (SMT), Nural Machine Translation (NMT) ומגוון טכנולוגיות AI כגון למידת מכונה, למידה עמוקה ורשתות עצביות מלאכותיות. למידת מכונה (Machine Learning) מתמקדת באימון אלגוריתמים לזיהוי דפוסים כדי לבצע תחזיות על סמך דוגמאות שסופקו ומאפיינים הנדסיים, הנקראים לפעמים גם תרגום מכונה סטטיסטי (SMT). למידה עמוקה (Deep Learning) היא תת-קבוצה של למידת מכונה, העושה שימוש ברשתות עצביות מלאכותיות (בהשראת מבנה ותפקוד המוח האנושי) כדי ללמוד דפוסים וייצוגים מורכבים ישירות מנתונים גולמיים, מה שמאפשר להתמודד עם משימות מתוחכמות יותר כמו זיהוי תמונה ושפה.
תהליך MTPE
תרגום מכונה + עריכה אנושית
למרות שביצועי הבינה המלאכותית מרשימים, הם אינם מושלמים. בינה מלאכותית לא נסמכת על נתוני זמן אמת, וכן רוב הנתונים המוזנים הם נתונים אנושיים מרחבי הרשת, שלעתים שגויים.
נכון לעכשיו כלי הבינה המלאכותית עצמם ממליצים למשתמשים להצליב את המידע המסופק עם מקורות אחרים או להתייעץ עם מומחים בתחום הספציפי על מנות להבטיח את דיוק ותקפות המידע שהתקבל. חשיבה ביקורתית ואימות ממספר מקורות הם שלב חשוב בכל הנוגע להשגת מידע מהימן.
מגבלה זו מדגישה את הצורך בפעילות אנושית המנצלת את הכוח של AI תוך בדיקה ועריכה של התוצאה שלה. סביר להניח שהצורך במקצועיות מסוג זה יתפתח ויהיה יותר ויותר נפוץ.
בתחום התרגום פעילות זו נקראת MTPE. Machine Translation Post Editing (MTPE). זהו תהליך בקרה ועריכה של תוכן תרגום מכונה שמטרתו לשפר את האיכות, הדיוק והשטף של הטקסט.
MTPE כרוך בהתערבות אנושית, מתרגם או עורך אנושי מגיה התרגום שנוצר על ידי מכונה ומבצע עריכה והתאמה נדרשות על מנת להבטיח שהתוצאה הסופית עומדת בתקני האיכות הרצויים.
יתרון ה-AI שלנו
אתגרי תרגום משולב AI
רתימת כוח ה-AI לתהליך התרגום נראה רעיון נהדר, יש בו פוטנציאל להפחתת העלות הכוללת של התרגומים בכ-30%, כמו גם לשפר את פרודוקטיביות תהליך התרגום. דיוק התרגום האוטומטי נחשב גבוה אבל איכותו לעיתים פגומה. מחקרים מראים שעריכת תרגום אוטומטי פרודוקטיבית יותר מאשר עריכת תרגומים המבוססים על Translation Memory (TM).
שגיאות דקדוקיות מזוהות במהירות על ידי מגיה מיומן, בשעה ששינויים בתוכן מספרי ובפרטי מפרטים נוטים להיות מפוספסים.
כשהטקסט עצמו לא משתנה, וה-TM מציע תרגום קודם הכולל פרמטרי מפרט שונים מעט או ערכים מספריים שהשתנו, המגיע עלול בסבירות גבוהה לפספס את התיקון הדרוש בעוד שתרגום אוטומטי תמיד יספק את הנתונים המפרטיים והמספריים בדיוק כמו במקור.
אמנם יש יתרונות ברורים ל-MT אבל יש גם חסרונות:
- MT מתקשה לשמור על עקביות הטרמינולוגיה במהלך התרגום.
- שילוב בין MT לכלי CAT, בו עושים שימוש המתרגמים, אינו טריוויאלי ולא עושה מנצל את ה-TM מתרגומים קודמים.
- סגנון הכתיבה של MT לא משמר עקביות במהלך התרגום. החלטות תרגום עדינות הנובעות ממיקרו הקשרים מאתגרות יותר עבור NMT בהשוואה להקשרי מאקרו.
- מיקום ה-tags ותרגום conditional text חייב להיבדק בקפדנות לאחר MT.
- איכות הטקסט לאחר NMT עשוי להסוות שגיאות למגיה במקרה ש-NMT פיספס את הפואנטה בתרגום במיוחד אם הטקסט חורג מההקשר הראשי, בו NMT עלול ממש לשבש את התרגום.
- קיים קושי להעריך את היקף עבודת העריכה לאחר תרגום אוטומטי. לעיתים זה כרוך בשינויים קלים בעוד שפעמים אחרות זה דורש עריכות כבדות.
עם הידע הרב שלנו בתהליכי ניהול תרגום וההיכרות עם טכנולוגיות MT, אנו מסוגלים לרתום את כוח ה-AI ולהתגבר על הכשלים שלה.
למידע נוסף אתם מוזמנים לפנות אלינו.
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
