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2023-11-23 16:31:24
机器翻译在2018年的科技媒体中是一个高频词。机器翻译这个近两年日渐成熟的技术,在产品层面如何的演化?渗透进了哪些场景?呈现出了怎么样的趋势?
机器翻译+场景是最有意思的部分,观察君把它们分为三大类场景:信息发布、信息获取、信息交换。当然这个分类不是绝对的,比如视频翻译和文档翻译就可以既归于信息发布又可以归于信息获取,并有融合的趋势。下面就这张图一一细说:
最常见的形态就是在线翻译。这类产品除了语种在默默增加,各家系统暗自较劲,有两个大的变化,一是几乎一夜之间齐刷刷冒出来的文档翻译,就连之前老气横秋的谷歌翻译大叔也改版了;二是中译语通、新译、爱特曼等公司,在通用翻译之外,推出了专业领域翻译。
出于安全考虑,一些财大气粗的政府机构、情报机构或者企业,会直接采购私有的翻译系统部署在本地,当然具体需求各异,但安全、定制化是大家一致的需求。
1、信息发布场景:CAT(计算机辅助翻译)、翻译输入法、文档翻译/word翻译插件、视频翻译。
2、信息获取场景:跨语言搜索、电商商品翻译、网页翻译、跨语言大数据。
3、信息交换场景:社交翻译、语音翻译、AI同传、智能问答。
围绕机器翻译厂商这样的淘金者,有Tmxmall、Flitto这样的数据供应商、也有Intento这样的API集成商——帮你“打包”集成各家的API。Tmxmall也宣布开放文件解析回填API,加上机器翻译和翻译记忆检索API,大大降低了CAT等翻译工具类的开发成本。
机器翻译技术大幅跃迁之后,目前进入技术“调优”阶段,应用爆发,开枝散叶。翻译类工具有成为大众工具之势——使用门槛降低、需求分散、场景增多、知名度提升。可以预见工具属性还将弱化,日渐融合,至终演化为基础设施。
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