Ahí está la clave. Lo que hay que tener presente es que es necesario garantizar una calidad que a las personas que vayan a leer el contenido les parezca bien».

Con la ayuda de MT, traducir su contenido a numerosos idiomas no es un problema. La mayoría de los motores de traducción automática incluso le permiten traducir a entre 50 y a hundred idiomas simultáneamente .

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Por ejemplo, en proyectos de gran volumen, se puede integrar la traducción automática con los sistemas de administración de contenidos para etiquetar y organizar automáticamente el contenido antes de traducirlo a los distintos idiomas.

La siguiente animación muestra los distintos pasos que las traducciones de redes neuronales pasan para traducir una oración.

Saca partido a traducciones que destacan por su calidad y su naturalidad para superar a la competencia en el mercado internacional.

Este enfoque es bueno para lenguas con una estructura clara, pero puede no ser lo suficientemente flexible cuando se encuentran excepciones o frases inusuales.

El software program de traducción automática analiza el texto de entrada y crea una representación transitoria

Esta técnica es especialmente efectiva en ámbitos en los que se United states un lenguaje formulaico. Es decir, traducir por ordenador documentos jurídicos o administrativos tiende a ser más productivo que si se trata de conversaciones u otros textos no estandarizados.

Esquema que muestra la relación entre los diferentes paradigmas de traducción automática basada en reglas. La traducción automática mediante reglas consiste en realizar transformaciones a partir del first, reemplazando las palabras por su equivalente más apropiado. Al conjunto de este tipo de transformaciones del texto unique se le llama preedición de textos.

Los clientes que recurren a las herramientas de traducción automática gratuitas para entender el contenido que ofrece Traducción Automática su empresa pueden obtener información errónea. La presencia de errores es un variable de riesgo propio de los sistemas genéricos que, sin embargo, podría llegar a perjudicar a su marca.

Pongamos el ejemplo del Traductor de Google: esta plataforma es capaz de traducir textos con inmediatez a través del uso de algoritmos y patrones sustraídos de millones de ejemplos de textos. 

En las últimas décadas, here ha habido un fuerte impulso en el uso de técnicas estadísticas para el desarrollo de sistemas de traducción automática. Para la aplicación de estas técnicas a un par de lenguas dado, se requiere la disponibilidad de un corpus paralelo para dicho par. Mediante este corpus se estiman parámetros de sendos modelos estadísticos que establecen la probabilidad con la que ciertas palabras son susceptibles de traducirse por otras, así como las posiciones más probables que tienden a ocupar las palabras de la lengua destino en función de las palabras correspondientes de la frase origen.

Las herramientas de análisis profundo pueden utilizar borradores que proporcionan a los traductores automáticos frases y conceptos utilizados anteriormente, aprovechando una “memoria de traducción” que se puede personalizar para cada Traducción Automática usuario específico.