Es difícil distinguir la realidad de la exageración. Por lo tanto, analizamos 4,3 millones de segmentos traducidos para medir cómo se compara un enfoque sensible al contexto con NMT en términos de TER (la distancia de edición que tardó el traductor en confirmar la alimentación) y lo que encontramos fue... ¡Compruébelo usted mismo y háganos saber su opinión!
Probamos 17 pares de idiomas con el inglés como fuente, traduciendo al portugués (Brasil), italiano, español (España y América Latina), francés (Francia y Canadá), alemán, japonés, holandés, chino simplificado, danés, ruso, coreano, vietnamita, tailandés y turco.
Analizamos metadatos de aproximadamente 4.3 millones de segmentos entre el 22 de junio y el 23 de diciembre de 2023. De estos, alrededor de 2.3 millones fueron traducidos utilizando Neural MTPE tradicional, y aproximadamente 2 millones fueron traducidos utilizando un Enfoque Sensible al Contexto. La traducción automática de Microsoft Neural Machine Translation sirvió como motor base para este estudio.
Descargue la investigación y vea de primera mano cómo se compara un enfoque con sensibilidad al contexto con NMT.
