ブロガーにとっての機械翻訳の8つの貴重な利点

ブロガーにとっての機械翻訳の主な利点を見つける！

機械翻訳は、世界中の人々にとって有益な使用のための最も注目すべき、そして関連性のあるツールの一つであることが証明されています。 その最大の利点の1つは、時間とコストを最適化することです。今日では、数十年前には不可能だった、時折発生する問題を解決するために、誰でもこれに頼ることができます。

他のツールと同様に、満足のいく結果を得て、主なテクニックを学び、このタイプの翻訳から最大限のメリットを引き出すためには、何をしているのかを知ることが重要です。 あなたの生産性と良い結果を求めるブロガーとしての仕事を考慮し、私たちはこの啓発的なコンテンツを公開しました。 さっそく始めましょう。

機械翻訳はテキストをどのように翻訳しますか？

機械翻訳はシステムに根ざしており、さまざまなアイデアがこのシステムに影響を与えます。 自然言語構造に関する新しい視点が出現するにつれて、システムはますます微妙なニュアンスを持つようになります。 過去には、論理的なフレームワーク、分析手法、および統計に基づいたMTシステムは、自然な響きの出力を提供できないことがよくありました。 MTフレームワークは、一般的に、相互作用する言語を認識して構築するときの脳の働きと似ています。 4種類の異なる機械翻訳のそれぞれを検討してみましょう。

専門の翻訳パートナーのアドバイスを受けながら、十分な情報に基づいた意思決定を行い、あなたに最適なMTアプローチを導入できます。 MTがあなたのコンテンツに適している場合、それを使用することは価値のある投資です。 これにより、コストを削減し、翻訳プロセスをスピードアップし、市場投入までの時間を短縮することができます。

機械翻訳品質を評価するさまざまなアプローチを理解し、それが翻訳とローカリゼーションのニーズにとって何を意味するかを理解します。 機械翻訳の品質をさらに向上させるために、業界はいくつかの新しい方法を採用しました。例えば、ハイブリッド機械翻訳は、NMTとSMTを組み合わせてより良い出力を得る方法です。また、適応型ニューラル機械翻訳は、標準的なNMTシステムに文脈の層とリアルタイムのフィードバックループを追加するものです。

MTはあなたとあなたのコンテンツにとって良い選択ですか？

MTは、人力翻訳よりもはるかに速い速度で効果を発揮します。 これらは通常、効率を作成し、迅速な納品と低コストにつながります。 すべてがMTに収まるわけではないことを認識する必要があります。 時々、人間の翻訳者が最高の結果を生み出します。 場合によっては、MTと人間の言語の専門家が協力して、必要な正確なソリューションを提供することもあります。 さまざまな形式のコンテンツをサポートします。 MTはあなたのコンテンツでうまく機能するはずです。 一般的に言えば、機械はさまざまな目的でさまざまな結果を提供できます。 MTの技術が進化するにつれて、最も一般的な課題は、使用/未使用の二元的な見方です。

ブロガー向けに自動翻訳と機械翻訳の違いを教えてください。

Catalystは、最小限の人的入力で手動または反復的な翻訳を実行し、自動翻訳ソフトウェアに依存する自動翻訳プログラムです。 データ内にトリガーが挿入され、自動システムが実行されます。 これには、法的免責事項などの一般的に使用されるドキュメントをCMSなどのデータベースに追加することが含まれる場合があります。 自動翻訳は、ローカライズされたワークフローの一部としてテキストの機械翻訳を自動化するために使用できます。 その結果、機械翻訳はほとんどすぐに悪い評判を得ました。 機械翻訳されたテキストの精度の低さに感心せず、人々はルールベースの機械翻訳から統計的機械翻訳まで、「適切な」（つまり人間の）翻訳者に劣るとして機械翻訳を軽視し始めました。

システムを維持するには多くの労力がかかり、翻訳の品質は比較的低いからです。

MTの最も初期の形態であるルールベースのMTには、人間によるポストエディットが大量に必要であること、言語を手動で追加する必要があること、そして一般的に低い品質であることを含むいくつかの重大な欠点があります。 意味の迅速な理解が必要な基本的な状況でいくつかの用途があります。 統計的機械翻訳 (SMT) 統計的MTは、テキスト内の単語、フレーズ、文の関係を統計モデルとして構築します。 モデルを第2言語に適用して、それらの要素を新しい言語に変換します。 ルールベースのMTを改良していますが、同じ問題の多くを共有しています。

Googleは、より正確なNMTを支持してSMTを放棄し、翻訳品質がますます向上しています。 Google Neural Machine Translation（GNMT）と呼ばれるGoogleの独自の機械翻訳技術は、再帰型ニューラルネットワークを使用して、文脈をできるだけ保持しながら全体の文を翻訳します。

今後数年間で、エンジンはさらに多くの言語の組み合わせを追加し、さらに多くの翻訳を効率化します。 このテーマをさらに深く掘り下げるために、ニューラル機械翻訳における次の大きな課題に関する私たちの分析をお読みください。

ニューラル機械翻訳のポストエディットはどのように機能しますか？

ポストエディットは、機械翻訳エンジンによって翻訳されたテキストを徹底的に校正することを含みます。 利用可能な場合、用語集と翻訳メモリもプロセスの一部であり、ポストエディターは承認する用語が適用されていることを確認する責任があります。 ポストエディットプロセスは、リビジョンプロセスとは異なります。 改訂は翻訳の二次レビュー（品質保証）であり、主にブロガーが機械翻訳を使用する場合に行われます。

機械翻訳はどのようにしてこれほど良くなったのか？

このシナリオでは、軍事的優位性から商業的実行可能性まで、さまざまな動機に基づいて数万件の研究が行われる可能性があります。 これは、史上最大の機械翻訳の革新に関する歴史を通じて見つけることができる長い答えです。

機械翻訳がワークフローにどのように適合するかを理解する

機械翻訳は、実際の翻訳と比較されることで批判されることが多く、非現実的な期待を生み出します。 MTSが使用している現在の技術は、チームのタスクを置き換えることを目的とするものではなく、作業を簡素化することを目的としています。 MTは、グローバルな消費者向けに大量のコンテンツを一箇所で作成および配信することにより、企業の生産性を向上させる役立つソリューションズを提供します。 MTは、必要なときにすべてを数秒で翻訳することによって、あなたのチームが非常に複雑なレースを実行するのを助けます。 だから、結果を改善することができます。

MT

のオプションを評価するには、15の異なる機械と翻訳会社を挙げることができますが、一部の会社ではそれらすべてを評価できない場合があります。 この本はMTシステムの選択について具体的に述べていますが、正しいMTシステムを選択する際にも同じルールが適用されます。 あなたのワークフローの基本的な質問を教えてください - 何が必要ですか?

ブロガーにとっての機械翻訳の利点

重要な利点を学ぶ前に、それぞれがより効率的な翻訳を作成するのに大きく貢献していることを理解する必要がありますが、完璧ではありません。

もしあなたが頻繁にコンテンツ制作に携わっていて、迅速かつ安価な解決策が必要であれば、機械翻訳は間違いなく最良の選択となるでしょう。なぜなら、それにより翻訳者が翻訳を自動化し、最終的なコンテンツをより速く制作できるからです。 この考えを念頭に置いて、仕事時間の最適化を検討しているブロガーにとって最も効果的なメリットの詳細なリストを用意しました。

MTソリューションの設定 機械翻訳エンジンを実装する最初のステップは、一般のユーザーにとって難しい作業となることがあります。 MTプロバイダーでアカウントを作成し、システム用のAPIを設定してから、サブスクリプションと支払いを処理する必要があります。

#1: それは機敏です: ほぼ即時の翻訳

コンテンツを扱う人にとって、即時の翻訳を持つことはほぼ必須です。 ブロガーは、作成される資料に関連する他のいくつかの要因について心配する必要があるため、翻訳は時間を節約し、ほぼ瞬時に行う必要があります。 これは、瞬きの間に行うことができ、満足のいく結果をもたらす機械翻訳の一つの利点です。

#2: 柔軟性: 多くの異なる言語にコンテンツを翻訳できる

ブロガーにとって自動翻訳のもう一つの大きな利点は、このシステムの大きな柔軟性です。 この利点は多くのコンテンツ制作者にとって魅力的です。なぜなら、そのコンテンツの意味を多くの異なる言語に対して明確にすることができる、知的で迅速かつ柔軟なツールを頼りにすることができるからです。 本当に便利です！

#3: 追加するオン: 翻訳ブロガーは、これを使用してワークフローを加速できます

同じペースの作業を続けるのが難しい場合があります。 時には、本当にペースを上げて、より高い品質でより短時間で終わらせたいと思うことがあります。 すべてのプロフェッショナルやブロガーが翻訳に取り組む際に、そのコンテンツの品質を心配する必要があるため、常に可能であるとは限りません。 それが、ブロガーにとって自動翻訳や機械翻訳がワークフローで大いに役立ち、作業をよりストレスフリーで生産的にする理由です。

機械翻訳の他に利点はありますか？

はい、他のいくつかの利点は、他のさまざまな分野や人々を対象としています。 たとえば、機械翻訳は学生、教育者、作家、旅行者、世界中のあらゆる種類の人々にとって非常に効果的です。 しかし、このコンテンツは、日常生活での生産性を向上させるために機械翻訳を使用して仕事を補完したいと考えているブロガーを対象としています。

さて、それを念頭に置いて、実際に機械翻訳からできるだけ多くを引き出したいブロガーにとって、このタイプの翻訳の主な利点を正確に理解する時期かもしれません。 これをお探しですか？次のトピックを注意深く読み、今日から各利点をどのように活用するかを見つけてください。

利点と欠点を比較する

MTが実行可能なソリューションであるかどうかは、通常、言語要件とコンテンツの種類によって決まります。 MTは、オープンソースのソリューションズからオーダーメイドのソフトウェアまで、さまざまなものを提供しています。 無料で利用できるものもあれば、かなりの投資が必要なものもあります。 念のためならMTを使うことを決めてもいいでしょう。 最善のアプローチは最善のためのものです。 MTアプリケーションはあなたのコンテンツに完璧にフィットするべきです。 翻訳からマーケティングまでの時間を短縮するのに役立ちます。 MTは、多様な利点と優れた翻訳速度を提供する多才な翻訳者です。

機械翻訳の欠点

世界中のブロガーにとって非常に便利ですが、機械翻訳がいくつかの点で失敗する可能性があることは否定できません。 これは通常、単語の置換で発生し、疑わしいまたは不正確な結果が生成されます。 さらに、長い文を翻訳する際には、重要なエラーや一貫性の不一致が生じるリスクがあります。

しかし、自動翻訳者はすでにテキスト解釈のパフォーマンスを向上させており、非常に近い将来、この種のツールの品質は非常に効率的になると推定されています。 時間をかけて機械翻訳を利用し、可能な限りの利点を引き出してください。ただし、詳細が損なわれていないか注意深く分析することを忘れないでください！

市場での5つのベストな機械翻訳ソフトウェアオプション

現時点では、すべての状況に対応する言語翻訳ソフトウェアは存在しません。 ほとんどすべてのソフトウェア製品には長所と短所があり、特定の言語、言語形式、および対象ユーザーの場合に利点がある場合があります。 機械言語で品質を向上させるための最高のソフトウェアをいくつか挙げてください。

DeepL 翻訳者

DeepL 翻訳者は、ドイツの企業Linguee GmbHによって開発された深層学習技術と機械翻訳技術を組み合わせています。 DeepLは、最高の言語オプションに関する広範な知識に基づいて、2017年に英語に翻訳されました。 このプログラムは、主に翻訳を提供するように設計されています。 DeepL翻訳者は、人工知能を活用しているため、競合他社と比べて優れた翻訳体験を提供します。 それは本当にこれまでに作成された最も正確な翻訳です。

SYSTRAN Translated

SYSTRANは、何世紀にもわたって設立されました。 その会社は1968年に設立され、商業用の機械翻訳を提供した最初の企業であった可能性があります。 SYSTRAN Translateは、ユーザーがMicrosoft Wordや他の言語を使用してドキュメントを翻訳するための高度な翻訳ソフトウェアを提供しており、現在Microsoftによって開発中です。 最も単純な機械言語エンジンであるSYSTRAnが使用するのは、AIによって駆動される機械翻訳エンジンです。

Google翻訳

Google翻訳は、一語一語の翻訳をかき混ぜるSMTの後継です。 Googleがより信頼性が高く正確なNMLに向けてSMTを放棄したにもかかわらず、Googleは翻訳の品質を一貫して向上させました。 Google GNMTは、テキストや情報を他の言語に翻訳するために設計された機械翻訳の翻訳会社です。

Bing。 Microsoft 翻訳者

Microsoft 翻訳者は、Microsoft の NMT ソフトウェアを使用して構築されました。 Microsoftの機械翻訳チームは、AIをソフトウェアに統合することで機械翻訳のパフォーマンスを向上させています。 Bingは言語翻訳において注意アルゴリズムを使用して、より正確な翻訳結果を見つける。

機械翻訳の未来

現代の機械翻訳エンジンはそれらすべてを大きく変え、今では翻訳プロセスにおいて不可欠なツールとして役立っています。

一部のソフトウェアでは、コンテンツに最適なエンジンを使用できます。あなたの翻訳管理システムは、TMSを複数のMTエンジンに接続するプラグインやアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を備えているべきです。

1960年代のMTシステムは非効率的で、人間の翻訳よりも高価でした。 MTは革新的なツールですが、多くの領域でエラーにつながる可能性のある制限があります。 しかし、MTは急速に通訳者という職業の主要なプレーヤーになりつつあります。 テクノロジーは信じられないほどです。これが次のステップになります。 MTは翻訳に時間がかかることを許容し、制作に必要な時間を短縮します。 近年、ビジネスにおいて機械学習の重要性はますます高まっています。 MTは、文章全体を考え、複雑な言語相互作用を理解することで、言語の違いを理解することを学びます。

2023年にブロガーが機械翻訳を使用する利点

自動翻訳は、今日、技術が世界にもたらした最も有用で重要かつ柔軟なツールの1つと考えられており、一度限りの翻訳プロジェクトにかかる主要なコストを大幅に削減します。 これらのコストを避けるために、機械翻訳は世界中のブロガーにとって手頃で迅速なシステムであることが証明されています。

結論として、このタイプの翻訳の主な利点の1つは、その実用性と頻繁な進化にあります。 最新の機械翻訳システムは、機械学習やニューラルネットワークを含むいくつかの人工知能技術を使用して、その効果を向上させています。 一例として、Google翻訳者があります。これは、いくつかの言語で既存の数千、数百万の翻訳を分析し、常にその成果を評価し、エラーと共に進化を目指しています。

このコンテンツはお役に立ちましたか？ブログの多くのヒントを探索することを忘れずに、ブロガーとして機械翻訳を楽しんでください！