현실과 혹평을 구별하기가 어렵습니다. So, we analyzed 4.3 million translated segments to measure how a Context Sensitive approach compares to NMT in terms of TER (the edit distance it took for the translator to confirm the feed) and what we found was… See for yourself and let us know your thoughts!
영어를 소스로 하는 17개의 언어 쌍을 테스트했는데, 번역 대상 언어는 포르투갈어(브라질), 이탈리아어, 스페인어(스페인 및 라틴 아메리카), 프랑스어(프랑스 및 캐나다), 독일어, 일본어, 네덜란드어, 중국어 간체, 덴마크어, 러시아어, 한국어, 베트남어, 태국어, 터키어입니다.
2023년 6월 22일부터 12월 23일까지 약 4.3백만 개의 세그먼트 메타데이터를 분석했습니다. 이 중 약 2.3백만 건은 전통적인 신경망 MTPE를 사용하여 번역되었으며, 약 2백만 건은 문맥 민감한 접근 방식을 사용하여 번역되었습니다. Microsoft Neural Machine Translation은 이 연구의 기준 엔진으로 사용되었습니다.
연구를 다운로드하고 문맥 민감성을 고려한 접근 방식이 NMT와 어떻게 비교되는지 직접 확인하십시오.
