Învățarea automată în traducere

Titlul original:

Machine Learning in Translation

Conținutul cărții:

Machine Learning in Translation prezintă teoriile și tehnologiile machine learning (ML) care sunt cele mai relevante pentru procesele de traducere, abordând subiectul dintr-o perspectivă umană și subliniind faptul că ML și tehnologiile bazate pe ML sunt instrumente pentru oameni.

Oferind o explorare a terenului comun dintre învățarea umană și cea automată și a naturii traducerii care valorifică această nouă dimensiune, această carte îi ajută pe lingviști, traducători și localizatori să își găsească mai bine valoarea adăugată într-un mediu de traducere bazat pe învățarea automată. Prima parte explorează modul în care oamenii și mașinile abordează problema traducerii în mod particular, în ceea ce privește încorporarea cuvintelor, fragmentarea unităților de sens mai mari și predicția în traducere bazată pe contextul mai larg. Partea a doua prezintă sarcinile-cheie, inclusiv traducerea automată, evaluarea calității traducerii și estimarea calității, precum și alte sarcini de prelucrare a limbajului natural (NLP) în traducere. Partea a treia se concentrează pe rolul datelor atât în procesele de învățare umană, cât și în cele automate. Se propune că valoarea unică a unui traducător constă în capacitatea de a crea, de a gestiona și de a valorifica datele lingvistice în cadrul diferitelor sarcini de ML din procesul de traducere. Ea subliniază noile cunoștințe și competențe care trebuie încorporate în educația tradițională în domeniul traducerii în era învățării automate. Cartea se încheie cu o discuție despre învățarea automată centrată pe om în domeniul traducerii, subliniind necesitatea de a oferi traducătorilor cunoștințe de învățare automată, prin comunicarea cu utilizatorii, dezvoltatorii și programatorii de învățare automată și prin oportunități de învățare continuă.

Acest ghid accesibil este conceput pentru utilizatorii actuali și viitori ai tehnologiilor ML în fluxurile de lucru de localizare, inclusiv pentru studenții care urmează cursuri de traducere și localizare, tehnologie lingvistică și domenii conexe. Acesta sprijină dezvoltarea profesională a specialiștilor în domeniul traducerii, astfel încât aceștia să poată utiliza pe deplin tehnologiile ML și să își conceapă propriile fluxuri de lucru de traducere și sarcini NLP bazate pe ML și centrate pe om.