Translation-Service

Analisi delle degenerazioni nell'inverse propensity scoring per l'apprendimento offline della traduzione automatica da log deterministici, con soluzioni proposte e approfondimenti formali.

Analisi della prima applicazione della Traduzione Automatica Neurale all'arabo, confronto con sistemi basati su frasi e valutazione degli effetti della pre-elaborazione.

Analisi dei sistemi di Traduzione Automatica sviluppati per le lingue indiane, che copre approcci come i metodi Diretti, Basati su Regole e Basati su Corpus, i sistemi chiave e le future direzioni di ricerca.

Analisi dell'uso di LLM per la traduzione few-shot di dataset di parsing semantico dall'inglese per addestrare parser multilingue, superando le baseline translate-train in 50 lingue.

Un'esplorazione approfondita della Traduzione Automatica Neurale, che ne copre la storia, i concetti fondamentali delle reti neurali, la modellazione del linguaggio, le architetture encoder-decoder, i perfezionamenti e le sfide future.

Analisi di un nuovo metodo di adattamento di dominio post-addestramento per la traduzione automatica neurale, esplorando la specializzazione incrementale, i risultati sperimentali e le applicazioni future.

Analisi delle sfide e opportunità nella formazione del traduttore giuridico, esplorando modelli aggiornati, integrazione tecnologica e il ruolo in evoluzione del traduttore come mediatore interculturale.

Analisi dell'applicabilità dei codici etici professionali della traduzione a contesti non professionali come crowdsourcing, fan translation e localizzazione FOSS, evidenziando differenze e innovazioni.

Analisi degli algoritmi di fuzzy match per i sistemi di Memoria di Traduzione, valutandone la correlazione con i giudizi umani e proponendo un nuovo metodo di precisione pesata sugli n-grammi.

Analisi della NMT potenziata con TM da una prospettiva probabilistica di retrieval e decomposizione varianza-bias, proponendo un metodo per risolvere le prestazioni contraddittorie in scenari ad alta/bassa risorsa.

Analisi di come globalizzazione e tecnologia ridefiniscono le esigenze di traduzione, posizionando i traduttori come mediatori culturali e asset strategici per le aziende.

Analisi di un modello codificatore-decodificatore variazionale per la traduzione automatica neurale che introduce variabili latenti continue per modellare esplicitamente la semantica sottostante, migliorando la qualità della traduzione.