新技术给我们的生活方式带来了巨大的变化，在翻译领域的影响也不例外。当我们正确理解技术在翻译中的作用时，它为行业专业人士和客户提供了许多优势。
在Acolad，我们承认技术在相当长一段时间内已经成为翻译世界的一部分，并将继续存在。这就是为什么我们要强调不要忽视它的重要性，并在我们的日常工作中充分利用它。
翻译技术的发展
众所周知，在人类历史上，技术总是一个时代进入另一个时代的标志。这也是在翻译行业发生的事情。
回溯历史，我们可以发现印刷机使读者和翻译的数量成倍增加。总的来说，翻译技术的演变最初可以归结1933年第一次提出的机器翻译。它的接受度低，因而催生了著名的计算机辅助翻译工具。互联网在1969年的首次亮相改变了游戏规则，不仅在翻译领域，在许多其他领域也是如此。
云平台已经成为共享信息和翻译资源的首选平台。在讨论了计算机辅助翻译工具之后，我们将探讨机器翻译和神经网络在翻译中的应用，这与人工智能的出现密切相关。
计算机辅助翻译
机器翻译的早期挣扎促使了计算机辅助翻译的出现。
计算机辅助翻译软件依赖于翻译记忆库，它本质上是存储源语言句子及其相应翻译的数据库，以便在同一项目中或将来的任务中重用。
这个软件非常复杂，甚至在管理术语数据库方面也是如此。除了保证翻译的一致性和质量外，它们还允许最终客户和翻译人员节省时间并降低成本。
需要强调的是，在Acolad，我们坚信技术在翻译中的作用。这就是为什么我们使用尖端的翻译软件为您提供您想要的结果。
从机器翻译到翻译技术的最新进展
如前所述，机器翻译在其初始阶段面临有限的成功。事实上，1966年的一份ALPAC报告甚至建议停止对机器翻译开发的投资。这是由于与人工翻译相比，人工翻译的质量较低，成本较高，周期较长。
然而，机器翻译技术并没有就此止步。它们一直在稳步改进，为行业专业人士开辟了一个新的领域:译后编辑。
如今，他们的作用已经不仅仅是翻译，他们还参与自动系统生成的翻译的译后编辑和修改，努力创造出与人类翻译非常相似的结果。这一转变标志着形势的重大变化。
目前有三种主要类型的机器翻译:
-
基于规则的机器翻译，
-
基于统计的机器翻译，
-
基于神经网络的机器翻译。
让我们把重点放在最后一种翻译上，近年来，由于人工智能的进步，这种翻译取得了重大进展。
使用神经网络可以基于数百万个句子的输入进行关联翻译。每使用一次，数据量就会增加，翻译质量也会随之提高。这项技术现在可以实时翻译数百万个单词，其准确性和可靠性接近于人类。
在Acolad，我们基于人工神经网络开发了自己的引擎，我们每天向它提供来自集团所有公司的数据，以提高它的效率。神经运动的工作原理几乎和人脑一样:它们训练和学习。
人工智能已经发展到能够解释信息含义的程度，即使它的输出质量仍不尽人意。正是因为机器学习，该算法甚至能够从错误中学习。我们的在线机器翻译平台U-Translate就是这种技术有效性的完美例子。
语音识别
然而，人工智能并不仅仅影响翻译过程本身。它还为新的自动语音识别技术做出了许多贡献，这些技术可以可靠地转录语音以加快后续的翻译过程。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）
编辑：曾钰璇
