¿Qué nivel ha alcanzado ahora la traducción en tiempo real con IA?
1. Complementar una gran cantidad de corpus hablado.
La capacidad de la traducción inteligente para procesar textos hablados no es lo suficientemente fuerte. Por un lado, hay una falta de corpus hablado en el corpus de traducción y, por otro lado, las palabras habladas a menudo se traducen literalmente, por lo que hay muchas traducciones erróneas. Para resolver este problema, deberíamos comenzar expandiendo el corpus de la parte correspondiente y aumentar el corpus de textos hablados, incluidas palabras habladas, expresiones y términos de la vida diaria de uso común.
2. Mejorar la comprensión contextual.
La traducción inteligente no es capaz de distinguir tiempos verbales en oraciones chinas con significados complejos. A menudo requiere una comprensión integral del significado de toda la oración para captar con precisión el tiempo verbal. La traducción inteligente no se basa en la comprensión, sino en estadísticas y corpus. Sólo puedo traducir de manera aproximada el significado de esta oración con precisión, pero todavía me falta identificar el color emocional.
La combinación de representaciones abstractas aprendidas por redes neuronales con métodos semánticos simbólicos tradicionales para establecer nuevos sistemas de traducción automática basados en la semántica puede mejorar en gran medida la capacidad de la IA para procesar estructuras lingüísticas recursivas complejas con semántica combinada.
Sin embargo, todavía esperamos con ansias el día en que la IA nos libere de la brecha lingüística.