ai工具官网 LanguageX:AI辅助翻译工具

AI资讯1年前 (2024)发布 fengdao
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读者朋友们大家好

对机器翻译感兴趣的朋友们最近肯定会关注“国际机器翻译大赛”,这场赛事由国际计算语言学协会(ACL)主办,每年都会吸引来自全球各大企业和高校的参赛者。今年,一款名为的机器翻译引擎在众多参赛者中突出重围,斩获了英中翻译方向冠军。

▲获得英中方向第一名

上面这张表中列出了英中方向参赛者排名,在诸多强劲对手的竞争之下,取得这一成果可谓“实属不易”。关于赛事的具体内容详见本期推送第三篇文章,此处不再赘述。

今天我们向大家介绍的工具是一款基于该引擎的“AI辅助翻译工具”——,从官方微信公众号认证主体推断,是由甲骨易(北京)语言科技股份有限公司研发。

那么,问题来了,什么是“AI辅助翻译工具”?我们可能会联想到“计算机辅助翻译工具”,二者又有何区别呢?

官网中对“AI辅助翻译”的描述如下:

(AI辅助翻译是)机器翻译、辅助翻译、交互式翻译的结合体,all in one。

结合小编使用体验来看,同时融合了传统计算机辅助翻译工具的核心功能,以及交互式机器翻译从译者修改过程中获得反馈从而优化引擎的特点。同时用户也可以在平台上传语料训练自己的机器翻译引擎。

主要功能

每位了解CAT软件和网页端翻译引擎的用户几乎可以毫不费力地上手这款工具,而且官网也为大家贴心送上了详细的产品介绍和使用说明书,小编将飞书链接奉上,强烈建议大家打开电脑,跟着教程先体验一波:

官网链接:

产品介绍:

使用说明书:

关键信息摘录(产品特点)

▲产品特点

一句话总结:自主训练引擎+通用翻译引擎+CAT工具核心功能+交互式翻译

关键信息摘录(产品性能)

▲产品性能

一句话总结:支持11种文档格式+支持35个语言对+产品特点(通用领域、垂直领域、个性化引擎)

请大家跟着小编一起来看看它的功能和亮点,为何会自称“AI辅助机器翻译”?

功能一、翻译引擎

苹果官网工具_ai工具官网_官网工具箱

▲翻译引擎界面

通用领域

13款主流MT引擎,应对通用领域翻译。

▲13款主流MT引擎

翻译结果直观对比。

▲MT引擎结果对比

不满意?那就训练一个自己的专属引擎。

(需要付费购买Pro功能,新用户可免费试用30天)

▲训练专属MT引擎

个性引擎

支持用户上传语料,共建个性引擎。

▲5个官方MT个性引擎

垂直领域

生物医药、金融财经、网络文学等垂直领域的官方MT引擎

▲7个垂直领域MT性引擎

亮点

1. 集成了13款主流MT引擎,可直观对比翻译结果;

2. 提供百度、阿里、火山等主流MT引擎,在医药、财经、网文翻译方向更有针对性;

3. 支持用户共享语料,参与训练垂直领域MT引擎,或训练个人MT引擎。

不足1. 个人上传语料自建MT引擎的功能目前仅支持中英语言对;2. 垂直领域的MT引擎较少,仍需用户参与共建。

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功能二、翻译项目

▲翻译项目界面

的翻译项目模块覆盖了传统CAT工具核心功能:编辑器、机器翻译、翻译记忆、术语等,完全可以将其视为一个简易的云端CAT工具。

新建翻译项目,选择术语库、记忆库、机器翻译引擎(可选自建MT引擎),项目建好后自动预翻译。

打开翻译项目一看,霍!自动切分原文句段,原文和译文编辑界面左右分布,可以直接进行译后编辑,确认句段,添加术语、QA,活脱脱一个云端CAT!

▲编辑区

亮点1. 操作极简。相比于、memoQ、Yicat等主流的云端和桌面CAT工具,在新建项目时更加便捷,原文直接预翻译,流程大幅简化。

2. 编辑区引入交互式机器翻译。在编辑器界面,提供交互翻译和译后编辑两个模式。交互翻译模式下,机器翻译结果直接显示在译文下方,可供译者翻译时参照,在确认翻译句段后交互翻译引擎会与人工翻译结果自动对比获取反馈,从而优化翻译结果。相比于直接调用机器翻译引擎API,交互翻译模式下机翻常犯的典型错误会自动更正,减轻了译者工作量。

3. 编辑区提供三种预览显示模式:译文显示、双语对照、原文显示。

不足

1. 不支持协作和项目管理。

2. 无法满足稍复杂的需求。比如新建项目后无法更换机器翻译引擎、添加记忆库。

功能二、翻译记忆

▲翻译记忆界面

依旧遵循极简设计原则,仅保留了译者对记忆库和术语库的最基本需求。

总结

▲核心功能一览

对用户来说,所涉及的技术和功能似乎并无任何颠覆式创新,但极简的设计和各种解决译者痛点的功能组合在一起后,让每个使用它的人感到耳目一新。

在我们常用的机器翻译引擎网页端应用中,谷歌翻译引擎只提供文字翻译和文档翻译,无法自动干预机器翻译中的术语错误;DeepL翻译引擎倒是增加了术语表功能,可以干预翻译结果,但却不能批量导入术语;小牛翻译引擎新增的术语词典功能很好地解决了这个痛点,而且在网页端的修改可以直接同步到CAT工具的API中,不过仅限于术语干预;腾讯研发的交互式机器翻译引擎则让机器翻译引擎主动向译者的PE过程学习,让机翻犯过的错误不再犯,一定程度上减轻了译者在MTPE时的工作量。然而,相比于直接将交互式机器翻译引擎内置到编辑器中,前者在网页端的译后编辑体验就远远不如后者。

此外,训练个人机器翻译引擎可能是许多译员非常想实现的想法,但由于技术和设备原因往往很难实现。即使有小牛翻译这样的企业向大众提供开源的神经机器翻译引擎训练工具,但对于一些毫无技术背景的译者来说仍然有不低的门槛。迈出了这一步,而且它另外一个创新之举还在于让译员自主提供个人语料,参与到垂直领域的机器翻译引擎训练之中。对一些译员来说,面对一个可以为自己训练垂直机器翻译引擎的工具,会非常愿意贡献出自己宝贵的语言资产。

期待可以不断完善,真正成为一款“为译者而生的工具”!

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