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Q. AI翻訳時に、翻訳メモリ(TM)をファジーマッチさせ、TM活用度を上げられませんか？
A. Neural Fuzzy Adaptation機能とBigTransformerアルゴリズムによりTM活用度が向上します。 SYSTRANのNeural Fuzzy Adaptation (NFA) 機能は、2021年7月にリリースした SYSTRAN Pure Neural Server バージョン9.8以降に実装しています。このバージョ... -
Q. 辞書に登録した用語はAI学習の対象になりますか？
A. 用語を用語辞書に登録しただけでは、AI学習対象にはなりませんが、学習データとして学習対象にすることができます。 登録したい用語をAI学習の対象にしたい場合には、登録したい用語を含む文を対訳データにすることで、AI学習の対象にできます。SYS... -
Q. 翻訳対象物の分野毎に、専⾨⽤語や翻訳メモリ(TM)が異なる場合には、訳し分けはできますか？
A. プロファイル機能を使用し、分野ごとに専門用語やTMを設定して、訳し分けできます。 SYSTRANには、翻訳時に使⽤する用語辞書や翻訳メモリ(Translation Memory:TM)を設定できるプロファイル機能があり、翻訳対象に適切なプロファイルを選択して翻訳... -
Q. 一貫してyouを主語にした「2人称」で翻訳するための方法はありますか？
A. 正規化辞書によるアプローチと、AI学習データによるアプローチがあります。 マニュアルの翻訳業務等では一貫して一つの主語を使い続けたいことがあるかと思いますが、方法としては、正規化辞書によるアプローチと、AI学習データによるアプローチが... -
Q. 日本語と英語、代名詞の扱いで異なる点は何ですか？
A. 以下の２点で、代名詞の扱いが大きく異なります。 - 日本語は代名詞を省略する - 英語は代名詞を必ず使う 実際に例題で見ていきます。 例題：次回エラーを見つけた時に探します。 この例文では、下記の【】内の代名詞が省略されています。 【誰が】... -
Q. SYSTRANの正規化辞書は、翻訳処理のどの段階で適用できますか？
A. 翻訳前（ソース→ソース）と翻訳後（ターゲット→ターゲット）で適用できます。 以下の図は、各言語でのリソース適用の流れを示した概念図です。概念図にある通り、正規化辞書は、原文の前処理と訳文の後処理の段階で適用することができます。その他...
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