ترجمه تخصصی آنلاین

سفارش ترجمه تخصصی پیش بینی می شود که تا سال 2024 به 1.5 میلیارد دلار برسد ، بازار ترجمه ماشینی طی سالهای اخیر رشد مداومی را نشان می دهد زیرا تعداد بیشتری از مشاغل جهانی قصد دارند جهانی شوند. افزایش تقاضا برای محتوای مبتنی بر مکان در صنایعی مانند تجارت الکترونیکی ، الکترونیک ، مسافرت و مهمان نوازی ، آژانس های ترجمه و ارائه دهندگان خدمات زبان را به استفاده از روش های ترجمه سریعتر و مقرون به صرفه سوق می دهد. ترجمه ماشینی پس از ویرایش (PEMT) یک راه حل عملی است که فاصله ای بین سرعت ترجمه ماشینی و کیفیت ترجمه انسانی دارد.

PEMT چیست؟
ترجمه ماشینی پس از ویرایش (PEMT) نوعی ترجمه است که برای دستیابی به خروجی بهتر نیاز به بازبینی ، ویرایش و اصلاح ترجمه های ماشینی توسط انسان دارد. هنگام استفاده از ترجمه های ماشینی (MT) ، ویرایش پس از آن ضروری است. مترجمان باید قبل از تصمیم به بهبود یا حتی ترجمه مجدد متن ، MT را با متن مبدا مقایسه کنند و صحت و وضوح آن را بررسی کنند. بنابراین PEMT برای پروژه های با حجم بالا و مقرون به صرفه که دارای مهلت های محدودتر هستند ، اما به سطح بالاتری از دقت نسبت به خروجی MT خام ، ایده آل است.

ماشین آلات به مترجمان کمک می کنند تا عملکرد بهتری داشته باشند ، می توانند به دقت کمک کنند و سلام اخبار زمان چرخش سریع تری را ارائه می دهند. آنها می توانند نتایج را بر اساس اطلاعات ذخیره شده پیش بینی کنند و قطعاً می توانند کارایی کار را افزایش دهند. با این وجود ، علی رغم پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی (AI) ، ترجمه های ماشینی هنوز باید توسط مترجمان انسانی نظارت شوند تا اطمینان حاصل شود که چندین پارامتر کیفیت ترجمه حاصل می شود: وفاداری یا دقت ، قابل فهم بودن یا شفافیت ، و سبک. اتوماسیون ممکن است آینده باشد ، اما هنوز یک راه طولانی در پیش خدمات ترجمه است تا بتوانیم یک فناوری سایت ترجمه تخصصی خطاپذیر بسازیم.

نقش متحول حرفه ای زبان
با ظهور فناوری های جدید مانند ترجمه ماشینی پس از ویرایش ، نقش زبان شناسان تغییر خواهد کرد. با ادامه کار متخصصان در زمینه تنظیم دقیق الگوریتم ها برای دقیق تر نشان دادن ترجمه ماشینی ، مهارت ها و توانایی های متخصصانی که دارای خلاقیت و درک بیشتری از ظرایف زبان هستند همچنان برای کسب و کارهایی که می خواهند در سطح جهانی رشد کنند قابل اعتمادتر است. یک استاد زبان و ادبیات انگلیسی از کره افزود: “به احتمال زیاد مترجمان و مترجمان انسانی سردبیرانی می شوند که بر ترجمه های پس از ویرایش که برنامه های هوش مصنوعی ایجاد می کنند نظارت می کنند.” علاوه بر این ، مترجمان بیشتری برای بهبود کیفیت ، سبک و خوانایی محتوای پس از ترجمه ، به یادگیری و تسلط بر ویرایش ترجمه انگلیسی به فارسی قیمت و تصحیح محتوای پس از ترجمه ترغیب می شوند.

به دلیل گرایش ها و فن آوری های جدید ، تغییر عمده ای نیز از نیاز به خدمات ترجمه سنتی بشر به نیاز به نویسندگان محتوا ، خالقان دیگر ، مجریان و تحلیلگران محتوا ، محققان بازاریابی و موارد دیگر صورت سفارش ترجمه خواهد گرفت.

فن آوری های ترجمه بیشتر ، فرصت های بیشتر
ممکن است بسیاری تصور کنند که برنامه ها و سایت های ترجمه شغل مترجمان حرفه ای را تهدید می کند اما در واقع این شرکت ها و ارائه دهندگان خدمات زبان فرصت های بیشتری ایجاد می کنند. اداره آمار کار ایالات متحده رشد اشتغال 17 درصدی مترجمان و مترجمان را تا سال 2026 پیش بینی کرده است. تا زمانی که مترجمان با فن آوری های جدید سازگار شوند و مایل به یادگیری مهارت های جدید برای بازاریابی باشند ، حرفه ترجمه ادامه خواهد یافت .

در Gengo ، ما این روندها و تحولات را پیش بینی و پیش بینی کرده ایم. در این سال ، ما در حال انتقال به یک پلت فرم چند سرویس هستیم تا همچنان در رقابت باقی بمانیم و فرصت های بیشتری را فراتر از ترجمه فراهم کنیم. در راستای این ، ما آزمایش های ترجمه آنلاین تخصصی PEMT را در چند جفت زبان شروع کرده ایم. با PEMT ، هدف ما این است که ترجمه را کارآمدتر کنیم تا بتوانیم نیازها و تقاضای روزافزون مشتریان ترجمه تخصصی مهندسی صنایع خود را برآورده کنیم. شرکتهای بیشتری به کارهای دیگر مانند آموزش تجزیه و تحلیل احساسات ، ایجاد محتوا ، تعدیل و تجزیه و تحلیل ، نیاز دارند. Gengo اخیراً در تهیه داده های آموزش AI با کیفیت بالا سرمایه گذاری کرده است تا ضمن کمک به رشد و گسترش مشاغل بیشتر ، فرصت های درآمد بیشتری به مترجمان بدهد.

همانطور که صنعت ترجمه با پیشرفت تکنولوژی پیشرفت می کند ، برای مترجمان و متخصصان زبان انجام ترجمه تخصصی مهم است که با ارتقا skills مهارت های خود و آماده شدن استفاده از فن آوری به نفع خود ، برای تغییرات اجتناب ناپذیر آماده شوند.

Leave a reply

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>