Penerjemah Seluruh Dunia

Jam adalah saat bagi semua orang baik untuk datang ke subsidi negara mereka.



Hampir tidak ada tangisan yang menggairahkan. Terlepas dari ratusan juta dolar dan penelitian selama beberapa dekade, omong kosong semacam itu menggambarkan hasil perangkat lunak terjemahan bahasa. Akibatnya, bisnis penerjemahan tidak jauh dari hari-harinya sebagai industri rumahan—proses yang mahal dan memakan waktu yang bergantung pada penerjemah manusia yang sangat terspesialisasi.

Perusahaan globalisasi berharap dapat menembus penghalang ini dengan perangkat lunak yang menggunakan memori terjemahan - cara untuk menggunakan terjemahan sebelumnya untuk mempercepat terjemahan baru. Tetapi membangun database terjemahan yang berguna adalah usaha yang lambat dan mahal, dan perusahaan menjaga terjemahan mereka dengan iri.





tato mini buddha kecil

Lebih buruk lagi, pembuat perangkat lunak globalisasi lebih lambat daripada industri teknologi tinggi lainnya untuk mengembangkan standar interoperabilitas. Jika, misalnya, General Motors memutuskan untuk mengganti perangkat lunak terjemahan, ia tidak dapat mengambil memori terjemahannya - potensi kerugian jutaan dolar kekayaan intelektual.

Anda mungkin memiliki memori terjemahan yang besar, tetapi jika klien Anda mengharuskan Anda menggunakan alat lain, Anda tidak dapat menggunakannya, kata Kara Warburton, pakar terminologi di IBM. Warburton termasuk dalam dua kelompok industri yang bekerja menuju solusi: komite teknis di Organisasi Internasional untuk Standar, dan Organisasi Standar Industri Lokalisasi, sebuah kelompok perdagangan.

Tujuan akhir mereka: ketika siapa pun, di mana pun, mengoreksi kalimat di atas, itu akan selamanya setelah diterjemahkan: Sekaranglah waktunya bagi semua orang baik untuk datang membantu negara mereka.



Sangat Kompleks

Seluruh area bahasa ini sangat kompleks, kata analis IDC Steve McClure. Ini mungkin masalah paling rumit dalam ilmu komputer yang saya ketahui.

Penerjemahan dengan bantuan komputer biasanya melibatkan dua langkah. Pertama, mesin aturan mem-parsing kalimat asli, mencoba mengidentifikasi hubungan antara kata-kata. Mesin kemudian menerjemahkan setiap kata dalam konteks yang diyakini benar-seringkali dengan hasil yang beragam.

Begitulah cara kerja sebagian besar terjemahan mesin, termasuk Altavista Babelfish Situs web (sumber contoh di atas, diterjemahkan dari bahasa Inggris ke bahasa Italia dan sebaliknya) dan freetranslation.com .



Sayangnya, kata Mark Lancaster, CEO SDL International, sebuah perusahaan globalisasi yang berbasis di London, cara kita berbicara sangat ambigu. Jadi sangat sulit untuk menafsirkan input acak, yang pada dasarnya adalah cara kita berbicara. Akibatnya, tidak peduli seberapa bagus mesin aturan, penerjemah manusia tetap harus memperbaiki kesalahannya (Jam adalah momennya).

filter perubahan wajah tiktok

Langkah kedua ini tetap menjadi aspek penerjemahan yang paling memakan waktu dan mahal, seringkali membutuhkan keahlian dalam bidang teknis tertentu serta dalam bahasa sumber dan bahasa target. Selain itu, dua ahli manusia dapat menerjemahkan bagian yang sama secara berbeda dalam teks-teks di mana konsistensi diinginkan.

Untuk memperbaiki masalah ini, memori terjemahan menyimpan terjemahan yang dikoreksi manusia bersama dengan teks asli yang tidak diterjemahkan. Untuk setiap dokumen, perangkat lunak membandingkan setiap kalimat dari dokumen asli dengan memori terjemahannya yang terus bertambah.

Ketika menemukan kalimat yang telah dilihatnya sebelumnya, ia menggunakan terjemahan yang diingat alih-alih mengetahui aturan mesin, alih-alih menebak. Kemudian menandai bagian baru, mengurangi waktu yang dihabiskan oleh pengulas manusia. Dan saat menambahkan setiap dokumen berturut-turut ke memori terjemahannya, ia tahu lebih banyak dan lebih sedikit menebak.

Untuk kalimat yang terkait erat, pencocokan fuzzy memungkinkan perangkat lunak menghasilkan terjemahan parsial sambil menandai perbedaan untuk peninjau manusia.

Meskipun tidak semua terjemahan berbantuan komputer menyertakan memori terjemahan, banyak penyedia perangkat lunak globalisasi, termasuk Trados, Mendez, Star AG, Atril, SDL, dan Alchemy Software menawarkan produk yang melakukannya.

Siapa yang Ingin Bermain?

Lancaster sangat senang dengan potensi untuk berbagi kenangan terjemahan. Kami telah membangun memori terjemahan selama sepuluh tahun, jadi kami memiliki repositori basis data yang cukup besar, katanya.

Untuk saat ini, kata Lancaster, SDL menggunakan database tersebut hanya untuk pekerjaan terjemahannya sendiri tetapi berencana untuk mengembangkan database yang dapat dibagikan: pelanggan yang menggunakan perangkat lunak terjemahan SDL, SDLX, akan mendapatkan akses ke database besar terjemahan sebelumnya. Harga tiket masuk? Pelanggan harus membagikan hasil mereka kepada Siapa atau membayar mahal untuk merahasiakannya.

Tapi gagasan itu tetap kontroversial. Akankah sebuah perusahaan rela berbagi kekayaan intelektualnya, berpotensi dengan pesaing? Mereka mungkin ditukar dengan diskon, klaim Lancaster.

Pertukaran semacam itu mungkin menarik bagi perusahaan kecil atau menengah, kata McClure, tetapi perusahaan besar menganggap memori terjemahan mereka sebagai kekayaan intelektual yang berharga dan tidak mungkin membagikannya.

Jika Cisco harus bersusah payah menerjemahkan instruksi router gigabit ke bahasa Mandarin, itu tidak akan mudah, kata analis Eric Schmitt dari Forrester Research. Ini akan menjadi mahal. Cisco tidak ingin bersusah payah dan kemudian meminta Alcatel dan Juniper datang dan mendapatkan manfaat yang sama.

Namun, sementara tantangan ini tetap besar, mereka mungkin bukan batu sandungan terbesar penerjemahan komputer, kata David Parmenter dari Basis Technology di Cambridge, MA, sebuah perusahaan yang membantu perusahaan dalam menggerakkan bisnis mereka di seluruh dunia.

Sebagian besar bisnis penerjemahan dibangun di atas penerjemah asing yang melakukan pekerjaan sedikit demi sedikit, kata Parmenter. Sulit untuk mengalahkan ekonomi itu.

komputer kuantum untuk dijual
bersembunyi

Teknologi Aktual

Kategori

Tidak Dikategorikan

Teknologi

Bioteknologi

Kebijakan Teknologi

Perubahan Iklim

Manusia Dan Teknologi

Bukit Silikon

Komputasi

Majalah Berita Mit

Kecerdasan Buatan

Ruang Angkasa

Kota Pintar

Blockchain

Cerita Fitur

Profil Alumni

Koneksi Alumni

Fitur Berita Mit

1865

Pandangan Ku

77 Jalan Massal

Temui Penulisnya

Profil Dalam Kemurahan Hati

Terlihat Di Kampus

Surat Alumni

Berita

Pemilu 2020

Dengan Indeks

Di Bawah Kubah

Pemadam Kebakaran

Cerita Tak Terbatas

Proyek Teknologi Pandemi

Dari Presiden

Sampul Cerita

Galeri Foto

Direkomendasikan