TM活用– tag –
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用語登録の手間を軽減 – 用語集の作成を自動化してAI翻訳の結果に反映
AI翻訳の精度向上に有効な手段の一つとして、用語辞書の整備が挙げられます。翻訳したい対象のドキュメントに記載されている用語が、正しく翻訳できるように対訳の用語辞書があることで、用語が適切に翻訳できるようになります。一般的なドキュメントで... -
正しく翻訳するための基本 – 同じ単語でも分野が異なれば訳語も異なることへの対処法
英文等のドキュメントの記述内容をすぐに把握するために翻訳する時は、日本文としての完成度よりも、スピード優先で内容を把握できることが重要になりますが、正しく翻訳されていることは大前提です。そのためには、原文で使用されている単語が適切に翻... -
T-4OOとT-3MTの比較：用語や対訳データの活用で異なるポイント
ロゼッタのAI翻訳T-4OOとT-3MTは、共に用語や対訳のデータを活用できますが、それぞれ活用方法が異なりますので、その違いを整理します。 T-4OOの用語、対訳データの扱いの特長 T-4OOでは、用語を登録できるので、登録用語を翻訳結果に反映できます。 T-... -
T-3MTのカスタムモデルを作成する３ステップ
AI翻訳のカスタムモデルを作成することのメリット 翻訳対象や分野に合わせて適切な用語や訳を適用できれば、より目的に沿った翻訳結果を得ることができるようになり、機械翻訳後の編集作業を軽減できます。翻訳対象に類似した文から作成した翻訳メモリ(T... -
T-3MTの対応言語数 – ロゼッタ社サーバーで管理する万全のセキュリティ
ロゼッタのT-3MTは、日⇔英、日⇔中のほか、英語を起点とした22言語に対応しております。T-3MTの特長の一つである対訳データをAI学習させるカスタムモデルを生成できますので、自社固有の表現や用語も、自社の対訳データをAI学習のための教師データとして... -
T-3MTの特長 – TM(対訳データ)を活用してMT精度を向上
T-3MTの特長 T-3MT(ティー・スリー・エム・ティー)TM Meets MT（Translation Memory Meets Machine Translation） ロゼッタのT-3MTは、ユーザーが保有するTransration Memory(TM:対訳データ)を、AI学習のための学習データに使用して、ユーザー固有の機械... -
対訳データでAI翻訳をカスタマイズして、意図した翻訳結果を得る
ロゼッタのAI翻訳 T-3MT は、これまでに翻訳してきた、原文と翻訳結果を対にした対訳データを使用して、AI学習によりカスタムモデルを作成できます。これにより自社固有の表現や言い回しを反映した翻訳結果が得られるようになります。これにより意図した... -
音声翻訳にかかせない２つの機能 – フレーズと辞書
音声翻訳の基本的な処理ステップは、音声認識と翻訳です。発話者が意図した言葉が正しく音声認識されることが正しい翻訳結果を得るために必要なことです。そして次に翻訳です。ターゲット言語に正しく翻訳されることで、意図した翻訳結果が得られるよう... -
AI翻訳のポストエディット作業を軽減していく方法
汎用型のAI翻訳を活用する中で、翻訳作業をする度に、希望する訳文にならなかったり、似たような誤りがあったりで、同じような修正作業を繰り返してませんか。ロゼッタのAI翻訳、T-3MTがこれを解決します。これまでに自社が翻訳した結果をAI学習させるこ...
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