Varför använda neural maskinöversättning och var kan du börja?

I decennier har forskare och ingenjörer arbetat hårt för att utveckla den fulla potentialen hos neural maskinöversättning (NMT). Medan NMT-modeller som de som används av Microsoft Translator har förändrat hur vi kommunicerar globalt, dras översättningsindustrin nu mot nya framsteg, som Small Language Models (SMLs) eller Large Language Models (LLMs) finjusterade specifikt för översättningsuppgifter. Till exempel positionerar Google nu sin nya Gemini-baserade Translation LLM som en lösning för ett brett utbud av översättningsanvändningsfall framför sin vanliga NMT-modell, Google Translate.   

Trots dessa framsteg spelar NMT fortfarande en roll i översättningen idag. Oavsett om du omedelbart översätter vägskyltar från en bild eller tolkar affärsdokument och juridiska dokument, har NMT visat sig oumbärligt i många branscher. Företag som utnyttjar kraften i maskinöversättning och artificiell intelligens (AI) sparar tid, bryter språkbarriärer och når internationella marknader snabbare än sina konkurrenter som använder traditionella översättningsmetoder.

Här kommer vi att definiera neural maskinöversättning, hur det fungerar och när du ska använda det för dina språköversättningar för att förbättra global räckvidd.

Vad är neural maskinöversättning?

Neural maskinöversättning använder neurala nätverk för att tillhandahålla korrekta översättningar på olika språk. Datorprogram som använder NMT översätter automatiskt text från ett språk till ett annat, och utnyttjar mönster som lärts från stora datamängder.

För inte så länge sedan sågs NMT av många som ett inkonsekvent översättningsverktyg för att översätta viktigt eller synligt innehåll, särskilt i stor skala. Men dess förmåga att fånga subtila språkliga nyanser har förbättrats drastiskt under det senaste decenniet. Nu är det en bra metod för att översätta text, vilket revolutionerar vårt förhållningssätt till språköversättning och lokalisering.

Till exempel använder AI-översättningsprogram, som Smartlings neurala maskinöversättningshubb, maskininlärning för att välja den bästa MT-motorn, vilket säkerställer korrekta översättningsresultat på millisekunder. Smartling tillhandahåller en central arbetsyta för att bearbeta flerspråkigt innehåll över olika översättningsmetoder, arbetsflöden och filformat. Det är ett ovärderligt översättningsverktyg för internationella företag som måste kommunicera på olika språk och producera översättningar av hög kvalitet som du kan lita på.

Hur fungerar neural maskinöversättning?

Neural maskinöversättning använder artificiella neurala nätverk för att efterlikna den mänskliga översättningsprocessen i mycket snabbare takt. Dessa nätverk består av lager av sammankopplade noder som kodar källtexten, avkodar den till målspråket och använder en uppmärksamhetsmekanism för att säkerställa kontextuellt korrekta översättningar. NMT-modeller lär sig av omfattande utbildningsdatauppsättningar på varje språk.

Vad är ett neuralt nätverk?

Ett neuralt nätverk är ett datorsystem utformat för att efterlikna hur den mänskliga hjärnan bearbetar och lär sig information. Den består av sammankopplade noder, eller "neuroner", som lär sig genom att skicka information mellan noder och justera anslutningar baserat på träningsdata för att minimera prediktionsfel. Denna process lär nätverket hur man tolkar och reagerar på data, och optimerar dess prestanda för en tilldelad uppgift, som att översätta text.

Vad är djuplärande översättning?

Deep learning translation är en avancerad gren av AI som specifikt använder djupa neurala nätverk. Till skillnad från traditionella eller "grunda" NMT-modeller som bara använder ett eller några få lager, använder djupinlärning många lager för att analysera och lära av språkdata. Detta djup möjliggör en rikare förståelse av nyanser, vilket avsevärt förbättrar översättningsnoggrannheten och naturligheten.

Olika typer av NMT-modeller

Det finns två primära typer av neurala maskinöversättningsmodeller, var och en med en unik metod för att översätta språk:

Transformator modeller

Transformatormodeller bearbetar alla ord i en mening samtidigt. De använder ett system som kallas självuppmärksamhet, som väger varje ord med hänvisning till vartannat ord i meningen. Detta gör det enkelt för dessa modeller att förstå relationer mellan ord, även om de är långt ifrån varandra. Efter att ha bearbetat orden skickar de informationen genom feedforward-lager för att förfina sin förståelse. Möjligheten att bearbeta ord parallellt gör transformatorer mycket snabbare och kraftfullare än äldre modeller.

Transformatorer kan till och med översätta i "zero-shot"-scenarier, vilket innebär att de kan översätta mellan språkpar som de inte har tränats på genom att dra från träningsdata på varje enskilt språk. Detta gör dem flexibla och bra på att förutsäga översättningar över många språkkombinationer.

RNN-modeller

Återkommande neurala nätverk (RNN) bearbetar ord sekventiellt, vilket innebär att de tittar på ett ord i taget och skickar information från tidigare ord framåt. Detta hjälper dem att förstå mönster över tid, men det betyder också att de kämpar med långa meningar eftersom de kan "glömma" tidigare ord. Eftersom RNN:er bearbetar information steg för steg är de också mycket långsammare än transformatorer och kan inte hantera stora datamängder. RNN-modeller används sällan längre eftersom de har ersatts av transformatorer, som är mycket mer exakta och effektiva. 

När ska man använda neural maskinöversättning

Neural maskinöversättning har utvecklats under åren för att passa otaliga användningsfall. Här är några av de vanligaste applikationerna i affärsmiljöer:

Effektiviserad kommunikation på arbetsplatsen

NMT förenklar kommunikationen mellan anställda och avdelningar i globala företag genom att översätta e-postmeddelanden, meddelanden och interna dokument. Alla förblir på samma sida, oavsett var de kommer ifrån eller vilket språk de talar. Det är ett bra sätt att bygga ett starkare, mer uppkopplat team.

Kundsupport i realtid

Globala företag måste hantera kundförfrågningar från alla marknader där de verkar. NMT möjliggör realtidsöversättning av kundförfrågningar och supportsvar, vilket gör att företag omedelbart kan hjälpa kunder på deras föredragna språk. Internationell verksamhet kräver inte längre ett flerspråkigt supportteam.

Stora översättningsprojekt

NMT kan översätta hela webbplatser, användarmanualer och andra dokument billigare och snabbare än mänskliga översättare. AI-översättningsverktyg som Smartlings Neural Machine Translation Hub effektiviserar processen och ger översättningar av hög kvalitet på nolltid. Smartlings NMT-hub är idealisk för lokalisering av webbplatser eller uppdateringar av flerspråkiga innehållsförråd.

Översättningar av specialiserat innehåll

Översättningar måste upprätthålla strikta regler i känsliga branscher som sjukvård eller finans och bevara teknisk jargong. NMT-system kan tränas på domänspecifika data, och enkelt översätta komplext eller känsligt innehåll samtidigt som den ursprungliga betydelsen behålls.

Fördelar med neural maskinöversättning

Det finns många fördelar med att integrera neural maskinöversättning i din översättningsstrategi.

• Snabbare tid att publicera: NMT-motorer kan översätta stora mängder text nästan omedelbart, vilket möjliggör snabbare distribution av information över flera språk. 
• Kostnadsbesparingar: Maskinöversättningstjänster är i allmänhet billigare än mänskliga översättningar.
• Förbättrad skalbarhet: NMT kan översätta stora volymer text utan en proportionell kostnadsökning. Denna skalbarhet hjälper företag av alla storlekar att utöka sin globala räckvidd.
• Språklig konsekvens: NMT använder konsekventa termer i allt översatt material tack vare översättningsminnet. Denna enhetlighet stärker varumärkets röst samtidigt som den behåller tydlighet.
• Anpassningsbarhet: Utbildning av anpassade NMT-motorer med företagsspecifik terminologi ger översättningar av högre kvalitet. Dessutom lär sig och förbättras NMT-system med tiden, vilket ständigt förbättrar översättningsnoggrannheten.
• Faktisk noggrannhet: NMT levererar mycket exakta resultat med konsekvens. Även om finjusterade LLM:er blir mer populära, introducerar de möjligheten för hallucinationer som kan minska noggrannheten utan att behöva mildra dem.
• Nytta: NMT-modeller är lätta att förstå, ställa in och utföra översättningar för en mängd olika användningsfall.

Bästa metoder för att integrera NMT i dina arbetsflöden

Att införliva neural maskinöversättning kan avsevärt förbättra översättningseffektiviteten och sänka kostnaderna. Dessa bästa metoder kommer att finjustera din NMT-process:

• Välj en lämplig maskinöversättningsmotor: Inte alla NMT-motorer är idealiska för varje scenario. Utvärdera alternativ baserat på prissättning, språkpar som stöds, anpassningsfunktioner och enkel integration i dina befintliga system. Ett genomtänkt val kommer att passa dina unika behov och budget.
• Utnyttja domänoptimerade motorer: Om din bransch förlitar sig på teknisk eller vetenskaplig terminologi, överväg att använda en motor som är utbildad för din domän. Om en förtränad motor inte är tillgänglig kan du försöka träna en anpassad. Du kan uppdatera den med tiden när dina behov utvecklas.
• Förbered ditt innehåll med förredigering: Strukturerad, entydig text ger de bästa översättningsresultaten. Förredigering kan minska fel och förbättra översättningsnoggrannheten.
• Övervaka och utvärdera översättningens kvalitet: Skapa en återkopplingsslinga för att regelbundet utvärdera din NMT-utdata. Betyg automatiskt ditt innehåll för att utvärdera den övergripande kvaliteten på dina översättningar. Välj sedan ett urval av dessa resultat för mänsklig granskning för att jämföra automatiserade poäng med språkliga standarder. Denna metod hjälper dig att uppskatta hur mycket efterredigering en översatt text behöver, om någon.

Ett centraliserat nav för smartare maskinöversättning

Du kan inte lita på en lösning som passar alla för att skala dina lokaliseringsinsatser. Maskinöversättningsmotorer utmärker sig inom specialiserade områden. Vissa är idealiska för nischbranscher eller domäner, medan andra presterar bättre med specifika språkpar eller innehållstyper. Att begränsa dig till en enda motor innebär att gå miste om den fulla potentialen hos AI-driven översättning.

Med Smartlings MT Auto Select behöver du inte nöja dig med en lösning. Integrerat i vår Neural Machine Translation Hub ger Auto Select dig tillgång till toppmotorer som DeepL, Microsoft Translator och Google Translate – alla arbetar tillsammans för att leverera snabba, exakta och skalbara resultat. Genom att automatiskt välja den bästa maskinöversättningsmotorn för ditt innehåll och ditt språkpar ger Auto Select översättningar med 350 % högre kvalitet för att förbättra din flerspråkiga SEO och varumärkeskommunikation.

Dagens översättningsteknik sträcker sig långt bortom bara NMT. Nästa generations översättningslösningar, som Smartlings AI Translation, utnyttjar både NMT och LLM för att uppnå ännu effektivare, flytande resultat.

Är du redo att ta din lokaliseringsstrategi till nästa nivå? Ladda ner vår guide, "AI-driven lokalisering: uppnå kvalitet, kostnad och hastighetsmål." Den här resursen visar dig hur du maximerar kraften hos AI i dina arbetsflöden.