機器翻譯（MT）與生成式人工智慧翻譯的比較
隨著全球化的發展，跨文化環境中的商業運營日益普遍，高效的翻譯解決方案變得不可或缺。對於像中文、日語或韓語等高語境語言，要在此類環境中實現有效溝通，翻譯必須更加當地語系化和準確。
機器學習與生成式人工智慧解決方案為企業提供了實現高效翻譯的巨大潛力。本文探討了機器翻譯（MT）與生成式人工智慧翻譯的最新進展，重點介紹了它們的技術、應用場景及優勢。
理解機器翻譯
機器翻譯（MT）是利用人工智慧能力，將文本從一種語言自動翻譯成另一種語言的過程。機器翻譯基本上有三種系統：基於規則的、統計的以及神經與混合系統。
- 基於規則的機器翻譯（RBMT）：使用預定義的語言規則和詞典，將文本從一種語言轉換為另一種語言，優先關注語法、句法和詞彙。
- 統計機器翻譯：使用演算法和統計模型分析大量雙語文本，學習模式和概率，以更有效地將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
- 神經機器翻譯：涉及深度學習框架，主要是神經網路，通過理解語境和語義來翻譯文本，與其他模型相比，翻譯更為準確流暢。
- 混合機器翻譯：結合兩種或多種機器翻譯方法，利用它們的優勢來提高翻譯品質和在不同語境下的適應性。
機器翻譯中的關鍵技術
機器翻譯系統使用多種關鍵模型來提高翻譯準確性：
- 基於短語的模型：將句子分成短語片段，並將它們作為單元而非逐詞翻譯，隨後進行統計分析，以確定基於雙語語料庫的翻譯，從而提高流暢性和連貫性。
- 迴圈神經網路（RNNs）：處理序列資料，能夠逐詞輸入句子，同時保持一個捕獲語境的隱藏狀態，有助於生成翻譯。
- 注意力機制：在生成輸出句子的每個詞時，允許特別關注輸入句子的特定部分。這種技術通過動態權衡不同詞的重要性來提高翻譯品質。
- 其他技術包括長短期記憶（LSTM）和變換器模型。
機器翻譯的應用與優勢
- 全球業務：機器翻譯通過提供多語言客戶支援的解決方案，增強了全球業務溝通，擴大了全球客戶群的覆蓋範圍。它還使網站、產品描述和行銷材料的內容當地語系化，以適應不同的區域市場。
- 教育：機器翻譯在教育領域發揮著不可或缺的作用，增強了電子學習平臺。為非教學語言母語者翻譯資訊，增強了學習機會。機構可以進一步利用這一功能來增強外語學習。
- 媒體與娛樂：媒體與娛樂行業已廣泛使用機器翻譯，具體應用案例包括外國電影和電視節目的字幕和配音。
- 醫療保健：在跨文化醫療環境中，機器翻譯對於溝通至關重要。它增強了醫療檔的翻譯以及醫療提供者與患者之間的溝通。
使用機器翻譯的優勢
機器翻譯用戶享受的優勢包括：
• 快速高效的翻譯
• 成本效益
• 解決方案高度可擴展
• 通過廣泛可用的數位設備輕鬆便捷地訪問
Ulatus的專有機器翻譯引擎是您可以嘗試的最受歡迎的機器翻譯工具之一。
生成式人工智慧翻譯
與機器翻譯相比，生成式人工智慧翻譯是一種更先進的翻譯解決方案，且多年來也在不斷改進。生成式人工智慧翻譯利用人工智慧技術生成高品質的翻譯，因為它們是在大量文本資料上進行訓練的，能夠捕捉語言中的微妙語境、文化和風格元素，這些元素決定了意義。
- 生成式人工智慧翻譯中的架構, 生成式人工智慧翻譯運行在不同的人工智慧架構上，但主要包括零樣本翻譯、編碼器-解碼器、深度學習方法、變換器和基於注意力的模型。
- 零樣本翻譯能夠翻譯模型在訓練期間未明確見過的語言對，通過利用它從其他已學習的語言對中獲得的知識來實現。另一方面，
- 基於注意力的模型在生成目的語言中的每個詞時，會關注源句子的相關部分，從而提高翻譯準確性和長句處理能力。包括變換器和迴圈神經網路及其混合模型在內的
- 深度學習模型，直接從平行語料庫中學習來源語言和目的語言之間的映射。
- 編碼器–解碼器（seq2seq）使用單獨的編碼器和解碼器網路。編碼器處理來源語言，創建一個語境向量。然後，解碼器基於這個語境生成目的語言的翻譯。
比較機器翻譯與生成式人工智慧翻譯
兩種模型的主要差異在於語境理解、預訓練方法和適應性與泛化能力，如下表所示。
| 標準 | 生成式人工智慧翻譯 | 機器翻譯 |
| 語境理解 | 利用雙向語境，考慮前後詞以捕捉細微的含義和語境相關的翻譯 | 通常依賴於更有限的語境，線性或小塊處理句子 |
| 預訓練方法 | 在大量多語言資料上進行大規模預訓練，使其能夠學習一般語言模式並在語言之間遷移知識 | 通常針對特定的語言對平行語料庫進行訓練，較少強調廣泛的語言理解。 |
| 適應性與泛化 | 在各種領域和風格中表現出更好的適應性，即使在未見過的主題或類型上也常常表現良好 | 可能在處理特定領域的翻譯或不熟悉的文本類型時更為困難，通常需要特定領域的訓練資料 |
生成式人工智慧翻譯的優勢
- 準確性與品質：產生更自然、語境適當的翻譯。更好地處理習語、文化細微差別和複雜句型，從而產生更高品質的輸出。
- 靈活性與適應性：輕鬆適應各種領域、風格和語言對。能夠在沒有大量重新訓練的情況下在新主題上表現良好，增強通用性。
- 速度與效率：快速處理大量文本。並行處理和優化演算法使許多語言對的即時翻譯成為可能。
- 成本與資源需求：一旦訓練完成，可以使用單個模型處理多種語言對。降低了對特定語言資源的需求，從而降低了長期運營成本。
挑戰與未來方向
生成式人工智慧翻譯平臺的例子包括Amazon Translate、Crowdin和Smartling。雖然這些平臺在語言規則和模式識別方面表現出色，但在規則存在例外的情況下，它們通常表現不佳，導致翻譯不準確。這使得它們在法律和醫學等專門領域廣泛不適用。還存在關於可能的隱私洩露和翻譯偏見的潛在擔憂。日本翻譯協會對人工智慧翻譯表示擔憂，指出這些框架不適用於高語境的漫畫語言。
通過遷移學習，即在大規模多語言資料集上進行預訓練的模型，可以推進機器翻譯和生成式人工智慧翻譯。這確保了模型在少量微調的情況下更能適應新語言，從而改善低資來源語言的性能。涉及視覺和文本資訊融合的多模態翻譯也可以改進這些工具，通過實現語境感知翻譯，尤其對於圖像標題和多媒體內容特別有用。
對於尋求可靠翻譯公司服務的企業和機構，像Ulatus的專有機器翻譯引擎這樣的工具提供了特定領域的微調、文化適應和增強的隱私措施。這些進步使得處理高語境語言和敏感內容變得更加容易。