深層適応型機械翻訳

人間に近い品質の機械翻訳で、多言語コンテンツを迅速に提供します。Deep Adaptiveについてご覧ください。
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コグニティブ&アナリティクス企業、金融サービス、銀行法人、政府、デジタルパブリッシャー、AI、テクノロジー。

深層適応型のMT(機械翻訳)ニューラルエンジンで、独自の翻訳エコシステムを作成できます。

Pangeanicは、自律的な公開のために、Deep Adaptive機械学習アルゴリズムを開発、テスト、改良しました。Deep Adaptiveは、当社の100億個のデータリポジトリから最も関連性の高いコンテンツを自動的に選択し、攻撃性のレベルが異なる受信素材を優先的に表示します。このようにして、弊社は、人間の翻訳者のように、ユーザーのスタイルや表現を忠実に再現する、最先端の即戦力となるニューラルMTエンジンを作り上げました

人間に近いMTのプロセスへの組み込み:公開、規模拡大、成長

弊社は、先進的な組織と密接に協力して、言語AIをプロセスに組み込んでいます。Deep Adaptive MTは、企業がより多くの翻訳されたコンテンツを迅速に提供することで、顧客体験の向上に貢献します。

自分のコンテンツを所有し、それを使って他の人ではなく自分自身の言語AIシステムを向上させることができます。

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Human Translate

LSP Deep Adaptive MT パートナープログラム

地域や海外のLSP(言語サービスプロバイダー)と提携して、多言語ペアでMTの使用を加速し、ポストエディットクラウドを構築し、コンテンツ配信を高速化しています。大規模な並列データセット(100億)により、英語または非英語の言語ペアでエンジンを作成することができます。

中国語-フランス語、ベトナム語-日本語、フランス語-ドイツ語、韓国語-スペイン語などの言語ペアもお気軽にご相談ください

CATやTMSツールの統合にご興味がありますか?営業担当者にご相談ください。互換性のあるプログラム: Memsource / MemoQ / SDL Trados

Cat Tools integration

「独自のコンテンツで機械学習のディープカスタマイズを3段階で選択し独自のコンテンツで深層適応型機械翻訳エンジンを自動作成できます。」

Manuel Herranz、CEO

カスタム機械翻訳とDeep Adaptive MTの違い

カスタム機械翻訳

大量のデータをお持ちで、ATを集中的にご利用になる場合は、ニューラルエンジンを一からトレーニングすることをお勧めします。これにより、当社のNLP専門スタッフが、文の長さ、コーパスのサイズ、使用する追加素材など、様々な要素を考慮した上で、特定の重みを付け、適切なタイミングでトレーニング素材としてデータを追加し、臨床的なクリーニングを行うことができます。

カスタムエンジンは通常、Pangeaのストックデータを使って構築され、広い範囲の言語をカバーし、各エンジンをモデル化して各言語の組み合わせの特定の特徴を深く理解します。場合によっては、ドメインデータをマイニングして、非常に専門性の高いMTエンジンを作り、かつ多くの言語領域をカバーすることも可能です。

弊社のインドメインカスタム機械翻訳エンジンは、プロの言語学者が業界および学術的な人間評価法を用いてテストしています。評価の透明性は最も重要であり、継続的な品質プロセスとフィードバックの一部となっています。弊社はMT評価のための特別なプラットフォームを開発し、お客様が品質評価を完全にコントロールできるようにしました。

深層適応型機械翻訳

ほとんどの知識分野をカバーする2,500万から3,500万のバイリンガルセグメントで構築された当社のストックエンジンのいずれかからスタートします。ドメインに特化したコンテンツは、標準で3段階のアグレッシブなレベル(ライト、ヘビー機械学習、アグレッシブトレーニング)に優先的に分類されます。各レベルでは、すでに学習されたデータの残りの部分に対して、機械学習とデータ計量の特定のルーチンを作成します。

Pangeanic独自の技術により、新たに学習した語彙やプロセスを高度に模倣したクローンエンジンを弊社のストックから作成します。これらのエンジンは非常に目的に合っており、ユーザーが非常に特殊な顧客用語を使用していて、その分野以外の一般的な用語(繊維、銀行・金融、法律、建設、エンジニアリングなど)と一致しない場合に最適です。

深層適応型機械翻訳は、LSPや企業のお客様が、生産のピーク時や長期的に使用する場合、非常に手頃な価格でご利用いただけます。特定のプロジェクトのためにいくつかのMTエンジンを特化させ、年に一度、あるいは毎日使用することもでき、単に特定の必要性のために作成することもできます。用語集の作成は必要ありません!

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人による言語処理プロセスを PangeaMT で高速化!

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