Lleva la calidad y la precisión al siguiente nivel
Entrena motores específicos en tu área de especialización para perfeccionar la calidad de la traducción.
SYSTRAN Model Studio
Crea tu propia modelo de traslación
¡Cree su propio modelo de traducción personalizado, entrenado con sus propios datos o sus memorias de traducción y aumente su productividad de traducción significativamente!
Utilice sus memorias de traducción para adaptarse su modelo de traducción
EVALUACIÓN
Evaluar y comparar Con la puntuación de su modelo
Usted puede Agregue su propio conjunto de pruebas o elija asignar algunos de sus datos de entrenamiento para pruebas y evaluación durante la fase de carga de datos.
Aprovechar las ventajas de SYSTRAN amplio catálogo
Crear un modelo de traducción desde cero puede ser una tarea difícil. Por suerte, ¡no empezarás de cero! Como líder en traducción automática desde hace décadas, SYSTRAN ha desarrollado años de experiencia para crear un amplio catálogo de modelos de traducción.
Selecciona un modelo existente del catálogo de SYSTRAN como punto de partida y personalízalo con tus propios datos. ¡Más de 50 idiomas y docenas de dominios populares (Legal, Médico, Financiero, TI, etc.) están disponibles!
SEMINARIO WEB
Modelo de estudio: Formación de modelos de traducción fáciles, rápidos y personalizados
Para mejorar la calidad de su traducción, La personalización es esencial¡Model Studio es la solución!
En este seminario web, Guersande Chaminade, Product Owner y Stéphanie Labroue, Account Manager en SYSTRAN le enseñarán cómo crear sus propios modelos de traducción personalizados con SYSTRAN Model Studio.
PERSONALIZACIÓN
Ofrecer soluciones de traducción adaptadas a cada sector
Análisis forense y descubrimiento electrónico
Análisis de Big Data para la aplicación de la ley
Comunicación y colaboración multilingües
Servicio y asistencia global al cliente
Localización de contenido
FAQ
Encuentre aquí las respuestas a sus preguntas
Si por alguna razón su pregunta no está aquí :
¿Qué es la función NFA?
NFA, abreviatura de Neural Fuzzy Adaptation, es una potente característica que permite a nuestro motor traducir guiado por el índice. Cuando los traductores poseditan nuevos segmentos, el sistema incorpora estos cambios sobre la marcha, mejorando continuamente la calidad de la traducción.
Puede obtener más información sobre NFA con dos de nuestros últimos seminarios web, uno con XTM y el otro con Memorándum
¿Solo usa la puntuación BLEU para evaluar las lenguas de destino?
Por ahora, Model Studio muestra sólo la puntuación BLEU. Aunque estamos trabajando activamente en incorporar otras herramientas como Comet, por el momento nos hemos centrado en la eficiencia y la facilidad de usar la puntuación BLEU como nuestra principal métrica de evaluación.
¿Puedo implementar más de un modelo simultáneamente? ¿SYSTRAN Translate Server y SYSTRAN Translate Private Cloud?
¡Absolutamente! Puede implementar varios modelos y elegir el que mejor se adapte a su proyecto específico. Antes de desplegar un modelo, también puede utilizar la función de evaluación, que permite cargar y comparar varios archivos de prueba para ver el rendimiento de cada modelo.
Puedes comparar hasta tres modelos uno al lado del otro, lo que facilita encontrar el ajuste ideal para tus necesidades.
Pero incluso sin utilizar esta característica, puede implementar fácilmente más de un modelo.
¿Cuál es el límite de hasta 1 millón de segmentos?
Model Studio está diseñado para aprovechar al máximo hasta 1 millón de pares de frases, tanto en términos de limpieza como de robustez. Este límite se aplica a los datos después de la desduplicación y la posible supresión de caracteres dañados.
Tenga en cuenta que también se aconseja no cargar archivos muy grandes de una vez para evitar problemas de red.
¿Cómo se gestionan las etiquetas de marcado en los datos de formación?
Por el momento, el manejo de etiquetas y marcadores de posición puede ser difícil. Las oraciones largas que contienen etiquetas pueden ser eliminadas para mejorar el procesamiento. Sin embargo, estamos trabajando activamente en soluciones para manejar mejor las etiquetas, y se espera que esta función esté disponible en 2024.
Mientras tanto, puede introducir sus etiquetas en sus CatTools y dejar que estas CatTools las manejen.
¿Se deben anonimizar los datos de entrenamiento?
Como se ha visto anteriormente, y como los marcadores de posición pueden considerarse como etiquetas, el uso de marcadores de posición para anómalos puede ser difícil de manejar.
Los datos de entrenamiento deben ser anonimizados usando “XX” en lugar de marcadores de posición o etiquetas.
Esto impide garantizar la privacidad y el cumplimiento de la normativa de protección de datos. Tenga la seguridad de que SYSTRAN prioriza la seguridad de los datos de los clientes y la plataforma cuenta con medidas de seguridad sólidas.
Por ejemplo, tenemos una función de eliminación automática de datos de entrenamiento, ajustable a nivel de conjunto de datos. El valor predeterminado es de 90 días, pero también ofrecemos opciones para 180 días y nunca borrar los datos. Es posible cambiar este valor después de la carga.
¿Cómo se limpian los datos después de la carga?
Limpieza automática de datos se realiza durante la carga y durante el procesamiento.
Los datos se someten a dos pasos importantes de limpieza.
En primer lugar, se eliminan los duplicados de los segmentos de origen y de destino. En segundo lugar, trabajamos en resolver codificaciones erróneas y eliminar oraciones vacías del objetivo o la fuente.
Luego, durante el procesamiento de datos, otro filtrado y limpieza se lleva a cabo principalmente para los segmentos erróneamente alineados o un lenguaje incorrecto.
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