Traductor de google com

Google translate 2018: ¡interpretación instantánea!

Con el software de traducción, la base de datos de palabras se crea a partir de las traducciones existentes en línea. Debido a que estas traducciones pueden venir de casi cualquier lugar o cualquier persona, no hay control de calidad para lo que es gramaticalmente correcto.    Mientras que algunos errores pueden ser pequeños y apenas perceptibles, hay ocasiones en las que toda la estructura de la frase está desordenada y el texto es imposible de entender.

Con un traductor profesional de inglés a español, usted trabaja con alguien que tiene un conocimiento experto tanto del inglés como del español. No sólo destacan en la gramática, la estructura de las frases y el vocabulario, sino que un traductor profesional entiende los matices y el contexto, asegurándose de que el tono general y el mensaje del documento se mantienen, además de las palabras.

Con el rápido crecimiento de la población hispanohablante, las reuniones de negocios, los manuales de los empleados y muchas otras cosas tienen que estar escritas tanto en inglés como en español. Asegúrese de que está proporcionando información precisa con materiales correctamente traducidos.    En English to Spanish Raleigh, garantizamos una traducción fiable, precisa e impecable a empresas y organizaciones a un precio asequible. Solicite un presupuesto o llámenos al 919-995-2986.

Dentro de google translate

Una versión de Android de enero de 2011 experimentó con un “Modo de Conversación” que tiene como objetivo permitir a los usuarios comunicarse de forma fluida con una persona cercana en otro idioma[37]. Originalmente limitada al inglés y al español, la función recibió soporte para 12 nuevos idiomas, aún en pruebas, el siguiente mes de octubre[38][39].

Los idiomas en versión beta están más cerca de su lanzamiento público y tienen una opción extra exclusiva para contribuir que permite evaluar hasta 4 traducciones de la versión beta traduciendo un texto en inglés de hasta 50 caracteres.

Según Och, una base sólida para desarrollar desde cero un sistema de traducción automática estadística utilizable para un nuevo par de idiomas consistiría en un corpus de texto bilingüe (o colección paralela) de más de 150-200 millones de palabras, y dos corpus monolingües de más de mil millones de palabras cada uno[71]. A partir de estos datos se utilizan modelos estadísticos para traducir entre esos idiomas.

En su función de traducción de palabras escritas, hay un límite de palabras en la cantidad de texto que se puede traducir a la vez[15], por lo que los textos largos deben transferirse a un formato de documento y traducirse a través de su función Document Translate[15].

Cómo utilizar la aplicación móvil de google translate

Nuestras pruebas de usuarios muestran que alrededor del 30 % de los usuarios creen en la precisión del texto generado automáticamente cuando está integrado en la interfaz y que los propietarios del sitio web están detrás de él. A pesar de que la calidad del texto a veces es muy baja.

Nuestras encuestas anteriores sobre la comprensibilidad indican claramente que los diferentes públicos objetivo se benefician de textos directos y comprensibles, a menudo combinados con sonido, imágenes y/o imágenes en movimiento. Las partes del mismo público objetivo que necesitan traducción serían capaces de entender un texto menos complicado acompañado de ilustraciones y explicaciones. Mejorar los textos originales de acuerdo con nuestro concepto La información comprensible para la sociedad es una forma rentable de llegar al mayor número posible de personas.

La aplicación google translate funciona como la magia

Los avances en el aprendizaje automático (ML) han impulsado mejoras en la traducción automática, incluido el modelo de traducción neural GNMT introducido en Translate en 2016, que ha permitido grandes mejoras en la calidad de la traducción para más de 100 idiomas. Sin embargo, los sistemas más avanzados están muy por debajo del rendimiento humano en todas las tareas de traducción, excepto en las más específicas. Y mientras que la comunidad investigadora ha desarrollado técnicas que tienen éxito en lenguas de alto nivel de recursos, como el español y el alemán, para las que existe una gran cantidad de datos de entrenamiento, el rendimiento en lenguas de bajo nivel de recursos, como el yoruba o el malayalam, todavía deja mucho que desear. Muchas técnicas han demostrado ganancias significativas para los idiomas de bajos recursos en entornos de investigación controlados (por ejemplo, la Campaña de Evaluación de WMT), sin embargo, estos resultados en conjuntos de datos más pequeños y disponibles públicamente pueden no ser fácilmente transportables a grandes conjuntos de datos rastreados en la web.

En este artículo, compartimos algunos de los progresos recientes que hemos realizado en la calidad de la traducción de las lenguas soportadas, especialmente las de bajo recurso, sintetizando y ampliando una serie de avances recientes, y demostrando cómo pueden aplicarse a escala a los datos ruidosos extraídos de la web. Estas técnicas abarcan mejoras en la arquitectura y el entrenamiento de los modelos, un mejor tratamiento del ruido en los conjuntos de datos, un mayor aprendizaje de transferencia multilingüe mediante el modelado M4 y el uso de datos monolingües. A continuación se visualizan las mejoras de calidad, con una media de +5 puntos BLEU en los más de 100 idiomas.