京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下的语言资产工具平台_数据分析师
2014年,大数据开始由概念走向应用,并因此推动各行业进军互联网出现跨越式发展,大数据中迸发商机和创造价值的能力越来越凸显。随着各种基于数据的商业模式被设计出来,大数据将在全球、全社会的各个领域,如金融、制造、能源、商贸、物流、农业、语言服务等方面不断走向实用。
在这个追求速度第一的信息时代,人工翻译的高成本和低产出已无法满足市场巨大的翻译量以及快速翻译的需求。
翻译行业也经过了多年蜕变,为了向国际化靠拢,满足翻译市场中各个角色不断进化的需求,对于用户来说,对翻译速度、翻译数量、翻译质量的要求,或译者和专家对翻译资源零散、匮乏;翻译学习;翻译工具等的需求,语言服务这一项传统行业为了更好的与时俱进,将创新科技融入语言服务领域,与大数据、云计算完美融合才是未来发展趋势。
在各类使用人群市场需求和互联网技术的日新月异推动了传统语言产品与服务的发展,并催生了一批建立在新的语言处理技术上的新产品,如Google新开发的译图技术、Skype推出的多语即时聊天功能等,译库也是在此浪潮的推动下应运而生的开放式语言资产工具平台。
译库区别于市面上单一翻译等产品,最亮点体现于通过大数据、云计算、深度学习等核心技术,进行资源整合,解决一直阻碍着商业效能提高的数据孤岛问题。译库是为了译者和语言爱好者提供的开放式、系统化翻译工具包,它融合了以往单一语言服务产品的功能和特点,通过提供完善的免费工具、开放共享的资源为互联用户提供更加高效便捷的服务,满足市场快速、高效、高质的翻译需求,推动语言服务业的创新发展。
译库主要包括机器翻译、CAT辅助翻译、平行文本、语言资产管理四大工具,其功能特点主要有以下四个方面:
1.分领域多语机器翻译
译库为译者提供分专业领域的机器翻译,在专业语料大数据的支持下进一步提高翻译质量。与此同时,用户还可以修正机器翻译的结果,译库能够自动学习用户贡献的正确知识,在今后的翻译中继续提高翻译质量。
2.开放式语言资产共享
平行语料库、术语库、翻译记忆库等都是语言资产的管理的内容,互联网上并不缺乏这样的数据,但这些数据通常零散分布而无法得到有效的利用。译库整合了各种语料资源并进行专业加工,最终汇聚成一个亿级资源的专业语料库。
同时,基于语言资产共享这个语言产业资源的发展趋势,译库开创了开放式语言大数据资源共享交换平台,用户可以在线使用自己的语言资源提高翻译效率,也可以上传、分享自己的语言资产并交换,平台还提供语言资源的管理、检索、分享、交换和评价工具。
3.开放式计算机辅助翻译(CAT)
译库的CAT工具不同于单纯的人工翻译或机器翻译,它是在人机共同参与下完成翻译的整个项目,方便译者或学习者在翻译过程中,减少对文档本身的工作,更优质、高效、轻松地完成翻译项目。用户在利用该工具进行在线翻译和翻译管理的同时,还可以在线调用开放式语言资产更优化翻译质量。
4.平行文本
译库的平行文本把众多类似的语句搜集起来,主要是为了专业翻译人员用于更深入地理解原文和译文,或为学习者提供参考或学习之用。
在当今资源共享、用户生成内容为趋势的互联网时代,诸如译库这类的语言服务平台是为了顺应翻译产业的发展需要而进行的技术创新。语言服务产业应在互联网技术的推动下,不断地积极寻求业务模式和技术技能的突破与创新,更好地满足客户的需求,获得进一步的发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16