大数据下的语言资产工具平台_数据分析师
2014年,大数据开始由概念走向应用,并因此推动各行业进军互联网出现跨越式发展,大数据中迸发商机和创造价值的能力越来越凸显。随着各种基于数据的商业模式被设计出来,大数据将在全球、全社会的各个领域,如金融、制造、能源、商贸、物流、农业、语言服务等方面不断走向实用。
在这个追求速度第一的信息时代,人工翻译的高成本和低产出已无法满足市场巨大的翻译量以及快速翻译的需求。
翻译行业也经过了多年蜕变,为了向国际化靠拢,满足翻译市场中各个角色不断进化的需求,对于用户来说,对翻译速度、翻译数量、翻译质量的要求,或译者和专家对翻译资源零散、匮乏;翻译学习;翻译工具等的需求,语言服务这一项传统行业为了更好的与时俱进,将创新科技融入语言服务领域,与大数据、云计算完美融合才是未来发展趋势。
在各类使用人群市场需求和互联网技术的日新月异推动了传统语言产品与服务的发展,并催生了一批建立在新的语言处理技术上的新产品,如Google新开发的译图技术、Skype推出的多语即时聊天功能等,译库也是在此浪潮的推动下应运而生的开放式语言资产工具平台。
译库区别于市面上单一翻译等产品,最亮点体现于通过大数据、云计算、深度学习等核心技术,进行资源整合,解决一直阻碍着商业效能提高的数据孤岛问题。译库是为了译者和语言爱好者提供的开放式、系统化翻译工具包,它融合了以往单一语言服务产品的功能和特点,通过提供完善的免费工具、开放共享的资源为互联用户提供更加高效便捷的服务,满足市场快速、高效、高质的翻译需求,推动语言服务业的创新发展。
译库主要包括机器翻译、CAT辅助翻译、平行文本、语言资产管理四大工具,其功能特点主要有以下四个方面:
1.分领域多语机器翻译
译库为译者提供分专业领域的机器翻译,在专业语料大数据的支持下进一步提高翻译质量。与此同时,用户还可以修正机器翻译的结果,译库能够自动学习用户贡献的正确知识,在今后的翻译中继续提高翻译质量。
2.开放式语言资产共享
平行语料库、术语库、翻译记忆库等都是语言资产的管理的内容,互联网上并不缺乏这样的数据,但这些数据通常零散分布而无法得到有效的利用。译库整合了各种语料资源并进行专业加工,最终汇聚成一个亿级资源的专业语料库。
同时,基于语言资产共享这个语言产业资源的发展趋势,译库开创了开放式语言大数据资源共享交换平台,用户可以在线使用自己的语言资源提高翻译效率,也可以上传、分享自己的语言资产并交换,平台还提供语言资源的管理、检索、分享、交换和评价工具。
3.开放式计算机辅助翻译(CAT)
译库的CAT工具不同于单纯的人工翻译或机器翻译,它是在人机共同参与下完成翻译的整个项目,方便译者或学习者在翻译过程中,减少对文档本身的工作,更优质、高效、轻松地完成翻译项目。用户在利用该工具进行在线翻译和翻译管理的同时,还可以在线调用开放式语言资产更优化翻译质量。
4.平行文本
译库的平行文本把众多类似的语句搜集起来,主要是为了专业翻译人员用于更深入地理解原文和译文,或为学习者提供参考或学习之用。
在当今资源共享、用户生成内容为趋势的互联网时代,诸如译库这类的语言服务平台是为了顺应翻译产业的发展需要而进行的技术创新。语言服务产业应在互联网技术的推动下,不断地积极寻求业务模式和技术技能的突破与创新,更好地满足客户的需求,获得进一步的发展。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21