外语 AI - Xpert.Digital 上语言世界中的人工智能 - 目前支持全球超过 18 种语言

📚人工智能的应用领域

🔍 大约八年来，Xpert.Digital 一直在各个领域广泛使用人工智能 (AI)，特别是在数据研究和分析领域。使用人工智能方法梳理大量数据、识别模式并从中获得见解反映了技术在日常业务中的影响力日益增强。根据应用环境，人工智能的这种使用可以称为数据挖掘或商业智能，后者专门针对商业信息。

🌍 智能电网（Smart Grid）中的人工智能

⚡ 然而，人们对人工智能的兴趣远远超出了纯粹的分析。我自 1987 年以来一直从事人工智能研究。长期以来，我们也一直在智能电力网络或智能电网中使用人工智能。该技术在可再生能源的整合和高效利用中发挥着重要作用，是未来能源供应的关键领域。

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• 智能电网：可再生能源领域的人工智能

🌐 机器翻译的进步

💬 最近，Xpert.Digital 通过推动机器翻译领域的创新，更具体地说是神经机器翻译 (NMT) 领域的创新，扩大了其业务范围。 NMT 代表一种高级翻译形式，其中训练综合神经网络来理解和翻译包括上下文在内的整个句子。与以前的基于短语的系统相比，NMT 可能提供更精确且更适合上下文的翻译。

📚 神经网络的学习过程

🔬 这些神经网络模仿了人类大脑的工作方式，尽管是初级的。它们由在学习过程中不断调整的节点和连接组成。这些调整通过称为反向传播的过程进行，在该过程中网络从错误中学习并逐渐改进。

🔄 全面的学习和适应能力

📖 与需要单独设置每个组件的传统方法不同，NMT 可以从数百万个示例翻译中进行全面学习。这使得系统不仅可以捕获单词，还可以捕获语言的上下文和特定细微差别。

💡 重大进步和应用领域

🌐 神经机器翻译已经取得了重大进展，并以多种方式得到应用，包括在法律和医学文本中，其中精度至关重要。通过使用 Google Translate、DeepL 等 NMT 系统，可以实时翻译文本，使全球互联世界中的沟通变得更加容易。

🎯 通过培训和人机交互保证质量

NMT的质量在很大程度上取决于训练数据。最好的结果实现了经过大量和多种语言文本培训的模型。尽管取得了巨大进展，但与人类翻译人员的互动仍然是必不可少的。它们有助于“训练”机器和精细的音调，以理解和正确复制自然语言的使用和文化细微差别。机器学习和人类专业知识的结合导致了一个持续的改进过程，从而稳步提高了机器翻译的质量和可靠性。

🧠📈 我们的 NMT 具有很高的翻译准确性。翻译率高达82%至98%。

💬📊 NMT 翻译的质量

自 2016 年以来，神经机器翻译的质量大幅提高。例如，下表中第一个主要语言对的比例将在 2022 年从 80% 增至 97%！毫无疑问，几年后，我们将很难区分这种语言对的人工翻译和机器翻译。

• 英语 – 西班牙语 – 97%
• 英语 – 法语 – 96%
• 英语 – 中文 – 92%
• 西班牙语 – 英语 – 96%
• 法语 – 英语 – 98%
• 中文 – 英文 – 92%

📊 适应行话和客户偏好

📝 NMT 的另一个关键优势是它能够适应特定行业或客户的特定术语和偏好。通过使用行业特定文档进行训练，NMT 系统可以有效捕获并正确应用特定的语言用法和术语。这意味着可以开发定制的翻译模型，以满足专业领域或公司的特定要求。

💻 技术进步和可用性

🖥️计算机技术的性能对于NMT系统的开发和应用起着至关重要的作用。它能够在相对较短的时间内处理大量数据，并实现训练神经网络所需的复杂算法。随着强大的硬件和基于云的服务的可用性不断增加，机器翻译变得更加容易访问和负担得起。

🚀 机器翻译的进步和未来

🔮通用翻译机的不断发展表明，机器翻译的质量正在不断提高，并正在接近人工翻译的质量。尽管定制模型目前在特定环境下表现更好，但随着人工智能研究和开发的进一步进步，这种差异预计会缩小。

🏛 人工智能的影响

🌟 人工智能，尤其是神经机器翻译，不仅彻底改变了我们处理语言和信息的方式，还将产生重大的社会和经济影响。它们使信息获取变得更加容易，促进国际合作并有助于减少语言障碍。

🌐 人工智能和机器翻译：变革的推动者

🚀 技术进步和社会意义

人工智能和机器翻译领域的发展体现了技术给我们的日常生活和职业活动带来的深刻变化。在人们的好奇心以及增进跨语言和文化界限的理解和交流的愿望的推动下，这个领域持续快速发展。在这个充满活力的研究领域，技术创新、语言理解和跨文化能力相结合，创造出丰富和简化我们在全球网络世界中生活的工具。

📣 类似主题

• 🤖 人工智能对商业的影响
• 🌐人工智能能源供应的未来
• 💬 神经机器翻译成为焦点
• 🧠人工智能如何模仿人脑
• 🌍 NMT 在全球通信中的作用
• 📈 训练数据对于 NMT 的重要性
• 💼 使用 NMT 的专业翻译模型
• 💻 NMT 系统背后的技术
• 📚 机器翻译的质量
• 🚀 人工智能和机器翻译的未来

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AI 和 XR 3D 渲染机：Xpert.Digital 在综合服务包、研发 XR、PR 和 SEM 中提供五重专业知识 - 图片：Xpert.Digital

Xpert.Digital 对各个行业都有深入的了解。 这使我们能够制定量身定制的策略，专门针对您特定细分市场的要求和挑战。 通过不断分析市场趋势并跟踪行业发展，我们可以前瞻性地采取行动并提供创新的解决方案。 通过经验和知识的结合，我们创造附加值并为客户提供决定性的竞争优势。

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💬 在数字通信领域，在人工智能进步的推动下，机器翻译发挥着越来越重要的作用。它使我们能够几乎实时地克服语言障碍，从而彻底改变了我们对获取知识和国际交流的理解。下面我们详细了解市场上一些领先的通用神经机器翻译引擎。

🌐 谷歌翻译

🔍让我们从Google Translate开始，该服务通常被视为机器翻译技术的先驱。有了眨眼，您可以说Google Translate已“铺平了道路”。 Google使用的算法和广泛的数据库意味着，在大多数情况下，翻译的质量与竞争对手超过的许多方面相对应。 Google Translate支持了令人印象深刻的语言，这使该服务在数字时代成为真正的多面有。该服务的不断改进和扩展证实了Google的野心保持在翻译技术的顶部。

💡深L

📘 DeepL 是该领域相对较新的选手，来自德国，凭借精确细致的翻译而迅速成名。 DeepL 以 Linguee 数据库的数据为基础，其独特之处在于其提供的翻译通常看起来像是由人工翻译人员创建的。尽管支持的语言数量少于谷歌翻译，但 DeepL 通过利用深度神经网络和先进算法，在机器翻译质量方面树立了新标准。

📊 微软翻译

💼 Microsoft Translator 通常集成到 Microsoft Office Word 中，是另一个著名的机器翻译解决方案。基于云的神经引擎支持 70 多种语言，并拥有多种功能，包括文档翻译和实时交互式聊天。尽管每十亿字符 10 美元的价格具有竞争力，但 Microsoft Translator 提供的质量和多样性的结合对许多用户有吸引力。

🛒 亚马逊翻译

🌍 Amazon Translate 与 Amazon Web Services (AWS) 紧密相连，利用先进的神经机器翻译技术在市场上竞争。在自定义用例和某些亚洲语言中，性能尤其显着。 Amazon Translate 非常适合翻译大量文本、本地化内容以及实现多语言交流。通过与 AWS 基础设施集成，Amazon Translate 为企业和开发人员提供了强大的解决方案。

🏢 SYSTRAN 翻译专业版

👥 SYSTRAN Translate Pro，机器翻译领域的老手，为专业用户提供众多功能。基于云的翻译工具支持超过55种语言，并为不同行业提供专门的模型。 SYSTRAN 的效率和准确性，特别是在技术和专业领域，是数十年研究和开发的成果。

📝 现代机器翻译 (MMT)

🤖 ModernMT 代表个性化翻译解决方案，因其从翻译记忆库和译后编辑操作中学习的能力而脱颖而出。这种自适应技术提供动态的上下文翻译建议，实时适应内容，从而实现更高效、更准确的翻译过程。

📘 翻转

📚Reverso，一款免费的AI翻译工具，支持18种语言翻译，为语言爱好者提供一系列学习资源。通过上下文示例、发音辅助工具和抽认卡，Reverso 提供了一个用户可以提高语言技能的平台。

🌐 克罗丁

📈 Crowdin 不仅仅是翻译，还为翻译和本地化项目提供全面的管理平台。凭借任务管理和协作工具等广泛的功能，Crowdin 可以帮助公司和翻译团队高效地开展项目。

🌍💬 机器翻译革命：洞察无限未来

机器翻译技术的发展表明，我们正处于一个语言障碍变得越来越不重要的时代的开始。这些先驱者正在见证一个不断发展和发展的充满活力的领域，使全球通信更加无缝和便捷。重点不仅在于支持的语言数量，还在于翻译的质量和上下文。在联系日益紧密的世界中，机器翻译在帮助我们更好地理解和被理解方面发挥着关键作用。

🤖 机器翻译的力量

• 🚀 人工智能的进步：翻译技术革命
• 🌐 谷歌翻译：行动的先驱
• 🇩🇪 DeepL：来自德国的精确翻译
• 💻 微软翻译：质量与多样性的结合
• 📦 Amazon Translate：不仅仅是翻译
• 🏆 SYSTRAN Translate Pro：专业人士的选择
• 🧩 ModernMT (MMT)：实时个性化翻译
• 📚 Reverso：学习和翻译
• 📊 Crowdin：翻译项目管理平台
• 🌍 机器翻译技术的未来

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🤖🧠这些技术用于各种翻译应用程序和平台，将文本从一种语言翻译成另一种语言。

以下是一些最重要的：

📘 1. 统计机器翻译

📊此方法使用统计模型和概率来生成翻译。一个众所周知的例子是所谓的“基于短语的机器翻译”（PBMT）。

🧠 2. 神经机器翻译（NMT）

🌐这是一种更先进的技术，使用人工神经网络来生成翻译。深度神经网络的使用显着提高了翻译质量。

📜 3. 基于规则的机器翻译

📏 此方法依赖于预定义的规则和语法规则来创建翻译。尽管它不如其他方法灵活，但它用于专业翻译领域。

🔗 4. 混合模型

💡 在实践中，经常使用混合系统，结合多种技术来实现最佳的翻译质量。例如，NMT 模型可以与统计方法相结合以获得更好的结果。

🔄 5. 迁移学习

🚀 迁移学习是一种将预训练模型应用于大量文本数据以创建专门翻译模型的技术。这可以更快地适应新的语言或领域。

🌟 6. 端到端机器翻译

🎯 这种方法旨在优化整个翻译过程，而不是将其分解为单独的步骤。端到端模型可以提高翻译的质量和速度。

以下是目前正在使用人工智能的一些领域。这个列表并不详尽，因为人工智能技术正在被集成到越来越多的领域，以提高效率、准确性和自动化。

🩺 医疗保健

人工智能用于医学成像来检测疾病、做出诊断和制定治疗计划。它还有助于个性化医疗保健并分析医疗保健数据。

🚗 自动驾驶汽车

人工智能系统对于自动驾驶汽车至关重要。它们可以让您识别路况、交通标志和其他车辆，以便安全驾驶。

💳 金融

在金融领域，人工智能用于市场数据分析、风险管理、欺诈检测和自动化客户支持。

🛒 电子商务

人工智能用于根据用户行为生成产品推荐，以提高客户满意度和销量。

🗣 客户服务

由人工智能支持的聊天机器人和虚拟助理用于客户服务和支持应用程序，以回答查询和解决问题。

🖼 图像和语音识别

人工智能模型用于识别图像中的对象并将口语转换为文本。这用于 Siri、Alexa 和 Google Assistant 等虚拟助手。

🏭 制造

在制造业中，人工智能用于质量控制、预测维护需求和自动化生产流程。

📚 教育

人工智能支持个性化学习平台，为学生提供定制学习内容。

📦 物流和供应链管理

人工智能有助于路线优化、仓库管理和库存预测。

⚖ 法律体系

在法律行业，人工智能被用来分析法律文件并预测法院裁决。

🌱 能源与环境

人工智能用于优化能源消耗、管理可再生能源和开发环境监测系统。

🌾 农业

在农业中，人工智能用于作物优化、害虫防治和作物监测。

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