Waarom neurale machinevertaling gebruiken en waar kun je beginnen?

Decennialang hebben wetenschappers en ingenieurs hard gewerkt om het volledige potentieel van neurale machinevertaling (NMT) te ontwikkelen. Hoewel NMT-modellen zoals die van Microsoft Translator de manier waarop we wereldwijd communiceren hebben veranderd, neigt de vertaalindustrie nu naar nieuwe ontwikkelingen, zoals Small Language Models (SML's) of Large Language Models (LLM's) die speciaal zijn afgestemd op vertaaltaken. Google positioneert nu bijvoorbeeld zijn nieuwe op Gemini gebaseerde Translation LLM als een oplossing voor een breed scala aan gebruiksscenario's voor vertalingen ten opzichte van zijn veelgebruikte NMT-model, Google Translate.   

Ondanks deze vooruitgang speelt NMT vandaag de dag nog steeds een rol in de vertaling. Of het nu gaat om het direct vertalen van verkeersborden van een foto of het interpreteren van zakelijke en juridische documenten, NMT is onmisbaar gebleken in tal van industrieën. Bedrijven die gebruikmaken van de kracht van machinevertaling en kunstmatige intelligentie (AI) besparen tijd, doorbreken taalbarrières en bereiken internationale markten sneller dan hun concurrenten die traditionele vertaalmethoden gebruiken.

Hier definiëren we neurale machinevertaling, hoe het werkt en wanneer u het moet gebruiken voor uw taalvertaling die nodig is om het wereldwijde bereik te verbeteren.

Wat is neurale machinevertaling?

Neurale machinevertaling maakt gebruik van neurale netwerken om nauwkeurige vertalingen in verschillende talen te leveren. Computerprogramma's die NMT gebruiken, vertalen automatisch tekst van de ene taal naar de andere, gebruikmakend van patronen die zijn geleerd uit grote datasets.

Nog niet zo lang geleden werd NMT door velen gezien als een inconsistent vertaalhulpmiddel voor het vertalen van belangrijke of zeer zichtbare inhoud, vooral op schaal. Het vermogen om subtiele taalkundige nuances vast te leggen is de afgelopen tien jaar echter drastisch verbeterd. Nu is het een veelgebruikte methode voor het vertalen van tekst, die een revolutie teweegbrengt in onze benadering van taalvertalingen en lokalisatie.

AI-vertaalsoftware, zoals de neurale machinevertaalhub van Smartling, maakt bijvoorbeeld gebruik van machine learning om de beste MT-engine te selecteren, waardoor nauwkeurige vertaalresultaten in milliseconden worden gegarandeerd. Smartling biedt een centrale werkruimte voor het verwerken van meertalige content in verschillende vertaalmethoden, workflows en bestandsformaten. Het is een vertaaltool van onschatbare waarde voor internationale bedrijven die in verschillende talen moeten communiceren en vertalingen van hoge kwaliteit moeten produceren waarop u kunt vertrouwen.

Hoe werkt neurale machinevertaling?

Neurale machinevertaling maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken om het menselijke vertaalproces in een veel sneller tempo na te bootsen. Deze netwerken bestaan uit lagen van onderling verbonden knooppunten die de brontekst coderen, decoderen in de doeltaal en een aandachtsmechanisme gebruiken om contextueel nauwkeurige vertalingen te garanderen. NMT-modellen leren van uitgebreide trainingsdatasets in elke taal.

Wat is een neuraal netwerk?

Een neuraal netwerk is een computersysteem dat is ontworpen om na te bootsen hoe het menselijk brein informatie verwerkt en leert. Het bestaat uit onderling verbonden knooppunten, of 'neuronen', die leren door informatie tussen knooppunten door te geven en verbindingen aan te passen op basis van trainingsgegevens om voorspellingsfouten te minimaliseren. Dit proces leert het netwerk hoe het gegevens moet interpreteren en erop moet reageren, waardoor de prestaties voor een toegewezen taak, zoals het vertalen van tekst, worden geoptimaliseerd.

Wat is deep learning vertalen?

Deep learning-vertaling is een geavanceerde tak van AI die specifiek gebruik maakt van diepe neurale netwerken. In tegenstelling tot traditionele of "oppervlakkige" NMT-modellen die slechts één of enkele lagen gebruiken, gebruikt deep learning vele lagen om taalgegevens te analyseren en ervan te leren. Deze diepte zorgt voor een rijker begrip van nuances, waardoor de nauwkeurigheid en natuurlijkheid van de vertaling aanzienlijk worden verbeterd .

Verschillende soorten NMT-modellen

Er zijn twee primaire typen neurale machinevertalingsmodellen, elk met een unieke benadering voor het vertalen van talen:

Transformator modellen

Transformermodellen verwerken alle woorden in een zin tegelijkertijd. Ze gebruiken een systeem dat zelfaandacht wordt genoemd, dat elk woord weegt in verwijzing naar elk ander woord in de zin. Dit maakt het voor deze modellen gemakkelijk om relaties tussen woorden te begrijpen, zelfs als ze ver uit elkaar liggen. Nadat ze de woorden hebben verwerkt, geven ze de informatie door feedforward-lagen om hun begrip te verfijnen. De mogelijkheid om woorden parallel te verwerken maakt transformatoren veel sneller en krachtiger dan oudere modellen.

Transformers kunnen zelfs vertalen in "zero-shot"-scenario's, wat betekent dat ze kunnen vertalen tussen taalparen waarop ze niet zijn getraind door te putten uit trainingsgegevens over elke individuele taal. Dit maakt ze flexibel en goed in het voorspellen van vertalingen in tal van talencombinaties.

RNN-modellen

Terugkerende neurale netwerken (RNN) verwerken woorden opeenvolgend, wat betekent dat ze naar één woord tegelijk kijken en informatie van eerdere woorden doorgeven. Dit helpt hen patronen in de loop van de tijd te begrijpen, maar het betekent ook dat ze worstelen met lange zinnen omdat ze eerdere woorden kunnen 'vergeten'. Omdat RNN's informatie stap voor stap verwerken, zijn ze ook veel langzamer dan transformatoren en kunnen ze geen grote datasets aan. RNN-modellen worden zelden meer gebruikt omdat ze zijn vervangen door transformatoren, die veel nauwkeuriger en efficiënter zijn. 

Wanneer neurale automatische vertaling gebruiken

Neurale machinevertaling is in de loop der jaren geëvolueerd om geschikt te zijn voor talloze gebruiksscenario's. Hier zijn enkele van de meest voorkomende toepassingen in zakelijke omgevingen:

Gestroomlijnde communicatie op de werkplek

NMT vereenvoudigt de communicatie tussen werknemers en afdelingen in internationale bedrijven door e-mails, berichten en interne documenten te vertalen. Iedereen blijft op één lijn, ongeacht waar ze vandaan komen of welke taal ze spreken. Het is een geweldige manier om een sterker, meer verbonden team op te bouwen.

Realtime klantenondersteuning

Wereldwijde bedrijven moeten vragen van klanten afhandelen uit elke markt waarin ze actief zijn. NMT maakt real-time vertaling van klantvragen en ondersteuningsreacties mogelijk, waardoor bedrijven klanten direct kunnen helpen in de talen van hun voorkeur. Internationale operaties vereisen niet langer een meertalig ondersteuningsteam.

Grote vertaalprojecten

NMT kan hele websites, gebruikershandleidingen en andere documenten goedkoper en sneller vertalen dan menselijke vertalers. AI-vertaaltools zoals Smartling's Neural Machine Translation Hub stroomlijnen het proces en leveren in een mum van tijd vertalingen van hoge kwaliteit. De NMT-hub van Smartling is ideaal voor websitelokalisatie of updates van meertalige contentopslagplaatsen.

Vertalingen van gespecialiseerde inhoud

Vertalingen moeten voldoen aan strikte voorschriften in gevoelige sectoren zoals de gezondheidszorg of de financiële wereld en technisch jargon behouden. NMT-systemen kunnen getraind worden op domeinspecifieke gegevens, waardoor complexe of gevoelige inhoud gemakkelijk vertaald kan worden terwijl de oorspronkelijke betekenis behouden blijft.

Voordelen van neurale machinevertaling

Er zijn tal van voordelen verbonden aan het integreren van neurale machinevertaling in uw vertaalstrategie.

• Snellere tijd om te publiceren: NMT-engines kunnen grote hoeveelheden tekst vrijwel onmiddellijk vertalen, waardoor informatie sneller over meerdere talen kan worden verspreid. 
• Kostenbesparingen: Machinevertaaldiensten zijn over het algemeen betaalbaarder dan menselijke vertalingen.
• Verbeterde schaalbaarheid: NMT kan grote hoeveelheden tekst vertalen zonder een proportionele kostenstijging. Deze schaalbaarheid helpt bedrijven van elke omvang hun wereldwijde bereik uit te breiden.
• Taalkundige consistentie: NMT gebruikt consistente termen in al het vertaalde materiaal dankzij het vertaalgeheugen. Deze uniformiteit versterkt de stem van een merk en behoudt de duidelijkheid.
• Aanpasbaarheid: Het trainen van aangepaste NMT engines met bedrijfsspecifieke terminologie levert vertalingen van hogere kwaliteit op. Bovendien leren NMT-systemen en verbeteren ze na verloop van tijd, waardoor de nauwkeurigheid van vertalingen voortdurend verbetert.
• Feitelijke nauwkeurigheid: NMT levert zeer nauwkeurige resultaten met consistentie. Hoewel verfijnde LLM's steeds populairder worden, introduceren ze wel de mogelijkheid van hallucinaties die de nauwkeurigheid kunnen verminderen zonder de juiste mitigatie.
• Nut: NMT-modellen zijn eenvoudig te begrijpen, in te stellen en vertalingen uit te voeren voor verschillende gebruiksscenario's.

Best practices voor het integreren van NMT in uw workflows

De integratie van neurale automatische vertaling kan de vertaalefficiëntie aanzienlijk verbeteren en de kosten verlagen. Deze best practices zullen uw NMT-proces verfijnen:

• Selecteer een geschikte machinevertaling: Niet elke NMT-motor is ideaal voor elk scenario. Evalueer opties op basis van prijzen, ondersteunde talencombinaties, aanpassingsfuncties en eenvoudige integratie in uw bestaande systemen. Een doordachte keuze sluit aan bij uw unieke behoeften en budget.
• Maak gebruik van domeingeoptimaliseerde engines: Als uw branche afhankelijk is van technische of wetenschappelijke terminologie, overweeg dan om een engine te gebruiken die voor uw domein is getraind. Als er geen vooraf getrainde engine beschikbaar is, kunt u proberen een aangepaste engine te trainen. U kunt het in de loop van de tijd bijwerken naarmate uw behoeften evolueren.
• Bereid uw inhoud voor met pre-editing: Gestructureerde, eenduidige tekst levert de beste vertaalresultaten. Pre-editing kan fouten verminderen en de nauwkeurigheid van de vertaling verbeteren.
• Bewaak en evalueer de vertaalkwaliteit: Zet een feedbacklus op om uw NMT-output regelmatig te beoordelen. Scoor uw inhoud automatisch om de algehele kwaliteit van uw vertalingen te beoordelen. Selecteer vervolgens een steekproef van deze resultaten voor menselijke beoordeling om geautomatiseerde scores te vergelijken met taalkundige normen. Deze methode helpt je om in te schatten hoeveel nabewerking een vertaalde tekst nodig heeft, als die er al is.

Eén gecentraliseerde hub voor slimmere machinevertaling

U kunt niet vertrouwen op een one-size-fits-all oplossing om uw lokalisatie-inspanningen op te schalen. Machinevertalingen blinken uit in gespecialiseerde gebieden. Sommige zijn ideaal voor niche-industrieën of domeinen, terwijl andere beter presteren met specifieke taalparen of inhoudstypen. Als je jezelf beperkt tot één enkele engine, loop je het volledige potentieel van AI-aangedreven vertaling mis.

Met MT Auto Select van Smartling hoeft u geen genoegen te nemen met één oplossing. Auto Select is geïntegreerd in onze Neural Machine Translation Hub en geeft u toegang tot topengines zoals DeepL, Microsoft Translator en Google Translate, die allemaal samenwerken om snelle, nauwkeurige en schaalbare resultaten te leveren. Door automatisch de beste machinevertalingsmachine voor uw inhouds- en landinstellingscombinatie te selecteren, levert Auto Select 350% betere vertalingen op om uw meertalige SEO en merkcommunicatie te verbeteren.

De huidige vertaaltechnologie gaat veel verder dan alleen NMT. De volgende generatie vertaaloplossingen, zoals AI Translation van Smartling, maakt gebruik van zowel NMT als LLM's om nog efficiëntere, vloeiendere resultaten te behalen.

Klaar om uw lokalisatiestrategie naar een hoger niveau te tillen? Download onze gids, "AI-aangedreven lokalisatie: doelstellingen op het gebied van kwaliteit, kosten en snelheid bereiken." Deze bron laat u zien hoe u de kracht van AI in uw workflows kunt maximaliseren.