Incorpore funciones de traducción por lotes y en tiempo real a sus aplicaciones con una sola llamada a la API. Personalización
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Nuestro compromiso con la confidencialidad y seguridad de los datos va más allá de la conformidad. Invertimos en tecnologías de vanguardia y mejores prácticas, realizando auditorías regulares para mantener nuestros protocolos de seguridad a la vanguardia frente a posibles amenazas.
Expande tu negocio a nuevos mercados de forma rentable sin preocuparte por superar el presupuesto de equipos internos o tener que contratar agencias externas.
Las redes neuronales tienen en cuenta toda la frase de entrada en cada paso al producir la frase de salida, mientras que otros modelos de traducción automática descomponen una frase de entrada en conjuntos de palabras y frases, asignándolas a una palabra o frase en la lengua de destino.
Hoy en día, los sistemas de traducción neuronal se basan en redes neuronales y aprendizaje profundo para lograr un modelo automatizado de aprendizaje continuo y unos resultados de muy alta calidad.
Tenemos una amplia experiencia en redes neuronales de traducción automática y LLM y la hemos adaptado específicamente a la traducción y la creación de contenidos para empresas.
La traducción es hoy en día el principal cuello de botella de la sociedad de la información y su mecanización supone un importante avance frente al problema de la avalancha informativa y la necesidad de la comunicación translingüística.
El texto en el lenguaje final se obtiene a partir de la representación del texto en el lenguaje intermedio. En standard a esta lengua intermedia se la llama "interlingua".
Un proceso de traducción Traducción Automática automatizado implica menos puntos de contacto y un menor tiempo de tránsito, por lo que es probable que menos personas obtengan acceso a datos privados. Como resultado, la traducción automática ofrece a organizaciones un mayor Manage sobre la gobernanza de datos.
Para traducir correctamente el discurso "fuente" de un idioma a otro idioma "focus on", el sistema pasa por un proceso de cuatro pasos.
En la traducción por transferencia, el análisis del initial juega un papel más importante, y da paso a una representación interna que es la que se utiliza como enlace para traducir entre idiomas distintos.
La traducción automática basada en ejemplos se caracteriza por el uso de un corpus bilingüe como principal fuente de conocimiento en tiempo real. Es esencialmente una traducción por analogía y puede ser interpretada como una implementación del razonamiento por casos foundation empleado en el aprendizaje automático, que consiste en la resolución de un problema basándose en la solución de problemas similares.
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