翻译技术速递MT已经走过了漫长的道路。经过70年的研究，这项技术现已投入生产。然而，我们却错过了所有的机会。因为开发者们一心想着大规模的模型会神奇地解决剩下的问题。而且因为翻译行业的运营商在开... 查看全文
语音识别是语言学、数学和统计学的一门复杂的语言。也称为语音对文本，它试图识别口语，然后将人类的语音处理成书面形式。为了以最自然、最精确的方式实现这一目标，AI和ML被用来整合语音和... 查看全文
阿姆斯特丹，2022年6月8日-TAUS，一家领先的人工智能解决方案人工语言数据提供商，今天宣布其已被列为Gartner 2022年人工智能翻译服务市场指南报告的代表性供应商。 该... 查看全文
音频转录是一项服务，近年来需求不断增长，以帮助企业与利益相关者沟通。对转录需求的增加来自于从书面内容转向其他类型的多媒体，如视频或音频--这些在日常商业活动中越来越常见。然而，为了... 查看全文
现在这种情况已经不常发生了，但我仍然不时地在收件箱中发现一个很好的例子，说明什么正在成为过去的遗物：一封带有令人讨厌翻译的垃圾邮件。像其他人一样，我当然不太喜欢垃圾邮件，但那些翻译... 查看全文
阿姆斯特丹，2022年2月16日—一站式语言数据商店TAUS很高兴地宣布，TAUS数据产品和数据服务现在可以在AWS市场上向亚马逊翻译的用户提供。这第一步标志着TAUS和亚马逊翻译... 查看全文
来自阿姆斯特丹的TAUS是一家一站式的语言数据商店——它依靠着对语言行业的深厚知识、来自全球各地的社区人才以及内部的NLP专业知识而成立。在2022年1月19日，它在其数据市场上推... 查看全文
双语，NLP驱动的词云现在可以在TAUS数据市场中获得。在本文中，我们讨论什么是词云，以及它们可以告诉我们关于一个包含双语文本数据的文档的内容。 当涉及到理解大量数据集合的内容时，... 查看全文
这是我关于2020年代翻译经济学系列文章的第三篇。在《多语》发表的第一篇文章中，我从经济角度勾勒了翻译行业在技术突破推动下的演变过程。在第二篇文章《重新配置翻译生态系统》中，我对正... 查看全文
自从数据科学成为一个成熟的研究领域和专业知识以来，诸如自然语言处理(NLP)，深度学习和计算机视觉等技术一直蓬勃发展。这些发展为机器学习(ML)的兴起以达成人工智能(AI)的概念铺... 查看全文
谷歌研究小组最近发表了一篇题为《高风险人工智能中的数据级联》的论文。这篇文章的六位作者 nithya sambasivan shivani kapania hannah highf... 查看全文
2021年11月11日，阿姆斯特丹，TAUS在他们的 eLearning 平台上推出了一门关于语言数据管理的新课程。本课程对人工智能领域的语言数据进行了全面的概述。它包括五个模块，... 查看全文
样本数据可能是机器学习和人工智能中最重要的部分之一。没有它，机器学习和人工智能可能无法执行。如果不从样本数据中分析，模型将无法学习、做出预测或提取有用的信息。可以肯定地说，样本数据... 查看全文
随着人工智能在医疗、教育、建筑、环境、自主机器和执法等高风险行业变得越来越突出，我们发现越来越需要信任决策过程。这些预测通常需要非常准确，例如，在医疗保健中的关键生死情况。由于人工... 查看全文
阿姆斯特丹，2021年10月7日 TAUS与Intento合作发布《2021年机器翻译状态报告》，为其MT测试提供高质量、领域特定的语言数据集。 通过这份报告，领先的人工智能集... 查看全文
需要的培训数据量取决于许多的变量——使用的模型、执行的任务、希望实现的性能、可用特性的数量、数据中的噪声、模型的复杂性等等。 虽然对于所给的机器学习应用程序需要多少训练数据没有特... 查看全文
训练数据应用于机器学习领域的三种任务类型：监督型，半监督型和无监督型。在监督学习中，必须对训练数据进行标记。这允该许模型学习从标签到其关联特征的映射。在无监督学习中，在无明确标签情... 查看全文
机器学习算法利用数据进行学习和决策。算法通过理解训练数据集中的基本模式、关系和结构来提高决策的置信度。训练数据质量越高，算法的表现就越好。那么，训练数据到底是什么呢？ 训练数据，... 查看全文
训练数据可以来自许多不同的地方，这取决于您的机器学习应用程序。数据几乎可以在任何地方找到--从免费的公开数据集到私人持有的可供购买的数据，再到众包数据。这些类型的数据集称为有机数据... 查看全文
数据清洗是机器学习中必不可少的步骤，发生在模型训练步骤之前。它很重要，因为机器学习模型只会产生与所提供的数据一样好的结果。如果数据集包含太多噪声，那么模型将捕获这些噪声。此外，杂乱... 查看全文
