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Depal abr aapal abr aaunt odocoher ent e Hasta ahora, las herramientas de traducción en línea, como Traductor de Google o SYSTRANetusó un modelo de traducción estadística o "Traducción automática estadística" (SMT). Los algoritmos se centran en la segmentación de unidades de palabras para generar un conjunto de hipótesis de traducción. Un sistema poco confiable que depende del nivel técnico de un documento y las diferencias lingüísticas entre un idioma de origen y un idioma de destino. De manera similar al funcionamiento del cerebro humano, la máquina neural de la traducción automática neuronal (NMT) es una red de neuronas artificiales que se alimenta de datos enriquecidos en tiempo real.Utilizando este método de autoaprendizaje basado en Inteligencia Artificial, Big Data y Aprendizaje Profundo, Neural Machine Translation procesa una oración o documento fuente en su conjunto para comprender el significado.Después de examinar la gramática y las palabras utilizadas, los motores neuronales analizan el contexto y el vocabulario para ofrecer una traducción de calidad, lo más precisa y lo más relevante posible.

Lat r aducci ónenl í neat i eneunnuevoaspect o Con una variedad de capacidades y productividad mejorada, Neural Machine Translation tiene como objetivo proporcionar servicios de traducción avanzados, especialmente para la gestión de proyectos empresariales.Después de realizar pruebas de traducción del inglés al chino para superar los errores habituales de su herramienta de traducción, Google lanzó Traducción Neural Automática de Google (GNMT) su red neuronal disponible en 8 idiomas.Microsoft compitió con la aplicación móvil Traductor de Microsoft para traducir documentos en unos 60 idiomas diferentes y la herramienta Traductor de Skype para facilitar conversaciones grupales de hasta 100 personas.

Losl í mi t esdel at r aducci ónaut omát i caneur onal Con una gran cantidad de datos reales almacenados, las herramientas de traducción en línea modulares están evolucionando a un ritmo rápido.Pero en este montón de información mantenida por Google y Microsoft, la traducción automática neuronal plantea el problema de la protección de datos. Una vulnerabilidad de la nube API que los sistemas neuronales AdaptativeMT de SDL y MT neural puro SYSTRAN, cuya I + D se encuentra en Francia, se esfuerza por mejorar mediante el uso de conexiones cifradas y confidenciales. A pesar de una tasa reducida de errores de traducción, traducciones de registros y ahorros, las redes neuronales también tienen limitaciones. Al igual que sus antepasados, las herramientas de traducción estadística, Neural Machine Translation encuentra dificultades con el lenguaje altamente técnico o el uso de palabras raras y nombres propios. A pesar del alto potencial de explotación, esta falta de implementación pone en duda la calidad de las traducciones proporcionadas, lo que finalmente requiere el uso de traductores humanos....