SYSTRAN 하이브리드 기술

SYSTRAN의 혁신적인 하이브리드 엔진

SYSTRAN의 하이브리드 번역 엔진은 규칙 기반과 통계 기반의 기계 번역이 갖는 강점들을 결합했습니다. 어떤 도메인에서도 높은 품질의 번역물을 제공합니다.

  • 규칙 기반의 구성 요소들은 일관되고 예측 가능한 번역, 기업 용어와의 호환성, 확장된 유용성, 고성능을 보장합니다.
  • 통계 기반의 구성 요소들은 기존 1개 국어 및 다국어 말뭉치로부터 학습하여 맞춤 제작 비용을 대폭 줄이고 특정 도메인 내에서 번역 품질을 높입니다.

SYSTRAN의 유명한 규칙 기반의 번역 소프트웨어는 신형 하이브리드 기계 번역의 뼈대를 이루며 견고한 번역 프레임워크를 제공합니다. 신규 통계 기법은 기존 1개 국어 및 2개 국어 데이터로부터 학습하여 번역 프로세스의 전체 단계와 맞춤 제작 프로세스를 개선합니다.

규칙 기반과 통계 기반의 기법을 조합하면 소프트웨어의 학습에 필요한 데이터의 양이 대폭 줄어듭니다. 또한 높은 수준의 성능을 유지하면서도 통계 모델의 크기를 줄입니다.

고객의 기대치를 충족하는 하이브리드 기계 번역

SYSTRAN의 하이브리드 엔진은 번역 품질, 비용 효율성, 생산성 면에서 고객의 기대에 부응합니다.

SYSTRAN의 하이브리드 엔진은 고객이 원하는 품질을 충족시키기 위해 규칙 기반의 기계 번역이 갖는 언어 예측성 및 언어 일관성과 통계 기반의 기계 번역이 갖는 유연성 및 유창함을 통합합니다.

전반적인 품질을 향상시키기 위해 특정 도메인에 특화된 소프트웨어를 제작하는 일은 다양한 리소스(사전, 용어집, 번역 메모리, 기존 1개 국어 및 2개 국어 데이터)이 필요합니다. SYSTRAN의 하이브리드 엔진은 이용 가능한 모든 언어적 자산의 활용도를 높임으로써 번역 품질이 각각의 목표한 도메인에서 최소 품질역량에 도달하게 하고 맞춤 제작 비용을 낮춥니다. 이 소프트웨어는 기존 말뭉치와 통합 용어집으로 학습합니다. 또한 말뭉치의 활용도를 높여서 번역 모델들을 생성하고, 다시 이들을 재사용하여 사용자 지정 사전을 구축합니다.

적은 초기 투자로 번역 예측성과 품질이 향상됩니다. 지속적인 리소스의 유지보수는 번역 품질을 계속 높이면서도 맞춤 제작 비용을 적절한 선에서 관리할 수 있습니다.

SYSTRAN의 하이브리드 엔진은 시스템 권장 사양에 나온 표준 하드웨어에서 뛰어난 성능을 냅니다. 번역가들은 아무것도 없는 상태에서 번역하는 것보다 번역 예문을 수정하는 것이 훨씬 더 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 이런 방식은 일관성과 기존 번역문의 재활용 빈도를 높입니다. 사후 편집 결과는 사전이나 추가 학습을 통해서 소프트웨어에 쉽게 재통합시킬 수 있고 똑같은 실수가 시스템에서 반복되는 것을 막습니다.

바로 사용 가능한 번역 품질, 기업 용어와의 호환성, 뛰어난 성능

각 언어쌍은 동일한 번역 엔진으로 만들어지며 최신 자연 언어 처리 기술이 적용됩니다. SYSTRAN은 광범위한 언어 리소스를 활용하기 때문에 정확한 번역을 보장할 수 있습니다.

내장된 언어학 지식은 52개의 언어쌍의 번역 품질이 바로 사용 가능한 수준이 되도록 보장합니다. 사용자들은 사전과 같은 자신들만의 언어 리소스를 추가하여 특정 도메인 혹은 사업 목적의 번역 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이는 번역 내용이 기업 용어와 호환되도록 보장합니다. SYSTRAN의 사용자들이 수년간 성능에 대해 호평한 것처럼 하이브리드 번역 엔진도 똑같이 높은 수준의 성능을 보여줍니다.

향상된 품질, 생산성, 비용 효과적인 맞춤 제작

통계 기법은 번역 프로세스의 모든 단계에 임베디드되었습니다. 내장형 혹은 고객 지정 언어 모델들은 원문 텍스트의 다의적 표현을 줄입니다. 번역 모델들은 번역 내용이 인간 번역의 번역물로부터 학습한 것과 호환되도록 보장합니다.

SYSTRAN의 하이브리드 엔진은 이전 번역물에 기반한 1개 국어 혹은 2개 국어 말뭉치를 통해 특정 도메인 혹은 사업 목적에 부합하도록 학습시킬 수 있으며, 그 결과 번역 품질의 향상을 기대할 수 있습니다.

번역 엔진에 사용되는 사전과 같은 언어 리소스는 통계 기법도 사용하여 구축됩니다. 이 방법은 언어 자산을 확대하고 기업 용어를 관리하는 데 매우 비용 효과적입니다.

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