역자 | 추이하오
리뷰어 | 손수주안
오늘날의 사회는 언어와 기술의 급속한 발전 단계에 있기 때문에 언어와 기술의 충돌은 불가피하다고도 합니다. , 우리는 먼지가 가라앉기를 기다리고 있습니다. 디지털화, 사물 인터넷, 인공 지능 및 기계 학습, 그리고 그 이상으로 스마트폰, 음성 인식, 인터넷 및 소셜 미디어의 도입 등 모든 기술이 우리 삶에 기여했습니다.
모든 기술 중에서 인공지능은 업계에서 가장 널리 사용됩니다. 오늘은 큰 변화를 겪고 있는 번역산업에 대해 이야기해보겠습니다. 기업 간의 국경 없는 커뮤니케이션은 언어 장벽을 제거합니다. 기계번역(MT)은 오래 전부터 존재해왔지만, 인공지능의 적용으로 번역의 실시간성과 활용성이 크게 향상되어 전례 없는 성과를 거두었습니다. 인공지능을 적용하면 상황별, 언어적 세부정보를 높은 정확도로 통합하는 등 많은 이점을 얻을 수 있습니다.
당신이 번역 업계에 종사하든 기술 업계에 종사하든 이 기사가 당신에게 영감을 줄 수 있기를 바랍니다. 기본적인 질문부터 시작해 보겠습니다. 두 가지(언어 서비스와 기술)가 충돌하면 어떻게 되나요? 실시간 번역 기술은 어떻게 얻나요?
지능형 기술의 발달과 번역의 침투는 번역산업의 발전을 크게 촉진시켰습니다. 실제로 번역 산업은 2020년 393억7000만 달러 규모였으며 2028년에는 462억2000만 달러에 이를 것으로 예상된다. 이 데이터 외에도 기술 번역 엔진의 도입과 기계 번역으로의 전환은 번역 분야에 혁명을 가져왔습니다. 그 결과, 2019년에는 기계 번역이 전 세계적으로 인간 번역을 능가했습니다.
이름에서 알 수 있듯이 실시간 번역 기술(RTT)은 모든 유형의 콘텐츠를 한 언어에서 다른 언어로 즉시 번역할 수 있는 기술 기반 번역 솔루션을 의미합니다. 그 내용을 읽으시면 어떤 유형의 콘텐츠로도 번역될 수 있습니다. 오늘날 기술은 텍스트를 번역할 뿐만 아니라 음성 번역에도 도움을 줄 수 있기 때문입니다. 기술을 사용하면 음성 번역, 개체 감지, 텍스트 번역, 이미지 번역 등을 수행할 수 있습니다. 개인뿐만 아니라 기업에서도 RTT는 언어 격차를 해소하면서 의사소통의 질을 향상시키는 것이 특징입니다.
기업 관점에서 번역 제공업체는 서비스에 API를 제공하여 CMS 관리, 고객 지원 등과 같은 내부 프로세스 및 고객 커뮤니케이션 시스템을 포괄할 수 있습니다.
사람의 번역을 지원하는 번역 소프트웨어는 지능이 뛰어나 과도한 편집 없이도 번역 서비스를 제공할 수 있습니다. 최신 실시간 번역 소프트웨어는 최신 신경 기계 번역(NMT)을 활용합니다. 기계 학습 알고리즘과 패턴 인식 소프트웨어는 단어와 소리를 식별하고, 신경망과 딥 러닝 시스템은 맥락과 문구를 기반으로 음성을 평가합니다. 그런 다음 데이터가 코딩되고 번역됩니다. 높은 처리 능력을 갖춘 RTT 도구는 수백만 페이지에서 추출된 단어로 데이터베이스를 구성할 수 있습니다. 전체 프로세스는 2~5초 밖에 걸리지 않으며 정확도는 85%입니다.
많은 기술이 산업, 특히 음성 상호작용 기술에 의존하는 번역 산업에 지대한 영향을 미칩니다. 이 경우 AI는 텍스트, 오디오, 그래픽, 거리 표지판 등 다양한 형식으로 즉각적인 번역을 제공할 수 있습니다. 이제 AI는 번역해야 하는 대량의 텍스트나 음성을 관리할 수 있습니다.
인공지능은 단어만 번역하는 것이 아니라 전체 구문을 번역하는 신경망을 기반으로 하며 번역의 정확성을 높이기 위해 단어 간의 관계도 고려합니다. 신경 기계 번역(NMT)을 통해 AI는 과거 번역 경험을 통해 지속적으로 학습하여 단어 사용 방식, 구문 구조, 언어 표현의 목적을 상황에 맞게 이해합니다. 이 접근 방식은 번역 작업을 완료하는 데 더 적은 메모리와 데이터를 사용하기 때문에 이전에 사용된 기술보다 더 성공적입니다. 모든 번역은 상호 연결되어 있으며 후속 음성이나 텍스트에 대한 문맥 참조를 제공하여 번역 정확도를 향상시킵니다.
그 이면에는 자연어 처리, 이미지 인식, 예측, 추천 엔진 등 다양한 기술이 인공지능을 지원합니다. 단어든 텍스트든 모든 번역은 다음 단계를 거칩니다.
데이터 수집- AI 스택에서.
데이터 스토리지- 일반적으로 클라우드 기술을 사용하여 빅 데이터 스토리지에 빠르게 액세스합니다.
데이터 처리 및 분석 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 감정 분석, 이미지 인식 및 추천 엔진이 포함됩니다. 그리고 타사 API를 통해 서비스를 호출합니다.
데이터 출력 및 보고 ——필요에 따라 음성 복사, 음성 번역, 텍스트 형식 등 다양한 형태로 출력이 가능합니다.
언어 번역에 인공지능을 적용하면 기업과 개인 모두에게 편리함을 제공하여 번역 작업을 더 좋고 빠르게 수행할 수 있습니다.
AI 기반 신경 기계 번역은 과거의 번역 경험과 언어 자산을 활용하여 피드백을 받아 지속적으로 학습하고 발전합니다. 즉, 번역 도구를 많이 사용할수록 번역 도구는 더욱 스마트해지고 결과는 더욱 정확해집니다.
고급 AI 편집기에 포함된 용어 데이터베이스의 도움으로 사용자 정의 메타데이터로 용어를 정렬하여 용어를 효율적으로 처리합니다. 메타필드를 사용하여 용어를 가져오거나 새 필드를 만들어 번역 일관성을 향상하세요. 이러한 장점은 기술 번역 및 전문 콘텐츠에 매우 중요합니다.
대형 문서를 100% 정확하게 번역할 필요가 없다면 기계 번역이 좋은 선택입니다. AI 기반 번역 개선으로 사후 편집 프로세스가 더 쉬워지고 수동 번역에 드는 비용과 시간이 줄어듭니다.
진보는 멈출 수 없습니다. 사실 정보가 없던 시대로 돌아가고 싶은 사람은 아무도 없습니다. 또 다른 질문: "번역 등 일부 산업이나 다른 산업에서 인공지능이 인간을 대체할 것인가? 대답은 '아니요'입니다.
인공지능이 아무리 똑똑하고 빠르더라도 기술에 대한 공감은 없습니다. 99%의 정확도에도 불구하고 번역을 완벽하게 하려면 여전히 1%의 인간 노력이 필요합니다. 우리가 할 수 있는 일은 효율적이고 빠른 기술을 활용하여 삶을 더욱 편안하게 만드는 것입니다.
Cui Hao, 51CTO 커뮤니티 편집자, 선임 설계자는 18년의 소프트웨어 개발 및 아키텍처 경험과 10년의 분산 아키텍처 경험을 보유하고 있습니다. 이전에는 HP의 기술 전문가였습니다. 그는 공유할 의지가 있으며 600,000회 이상 읽힌 많은 인기 기술 기사를 작성했습니다. "분산 아키텍처의 원리와 실제"의 저자입니다.
원제: 스마트 기술이 번역 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까?, 저자: Anahit Ghazaryan
위 내용은 스마트 기술은 번역 산업을 어떻게 변화시킬 것인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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