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亚马逊发布新一代的神经机器翻译工具包Sockeye
2020年8月11日，亚马逊的研究人员详细介绍了Sockeye 2的进展，Sockeye 2是这家电子商务巨头用于神经机器翻译的开源，序列到序列工具包的新迭代。
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你的公司适合采用虚拟团队的工作模式吗？ 浅谈虚拟团队模式的利与弊
越来越多的公司开始采用虚拟团队模式。显然，这种合作模式在今年的特殊形势下飞速发展。而且这种虚拟团队模式似乎会一直存在下去，但它适合你的公司吗？
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SDL Trados Studio 2021——翻译行业的新工作方式
SDL Trados Studio 2021重磅来袭！
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2020年8月Slator语言行业就业指数略有上升
Slator语言行业就业指数(LIJI)的数据显示，语言行业的就业市场自新冠肺炎疫情爆发后曾大幅下滑，目前正趋于稳定。构建LIJI是为了追踪记录全球语言行业的就业以及招聘活动趋势。
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Facebook研究人员称机器翻译存在质量评估缺失现象
Facebook研究人员2020年7月6号发表了一篇论文，其表明，机器翻译质量评估没我们想的那么精确。
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从L10n到P13n，语言的“个性化”到底是啥？
在这个数据时代，我们可以个性化提供信息，因为我们正迅速了解更多关于数以亿计的个人服务用户的信息。个性化的基本理念是，一个人工智能支持的信息系统（互联网、网站、媒体等）能给最终用户提供他们想要的内容。
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您对企业MT的介绍
如果您的企业（与这个数字时代的许多其他企业一样）的内容量不断增长，并且需要更快的周转时间，但是本地化预算没有增加，那么您可能正在考虑机器翻译（MT）。
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如何建立高质量的翻译记忆库？
翻译记忆库是确保术语一致的关键，可以大大减少翻译成本。然而，如果您的翻译记忆库从一开始就没有正确地设置，并没有得到很好的维护，那么您就有可能面临术语不一致、翻译质量差的风险，这可能会损害您的品牌形象，传递错误信息，并造成不必要的错误修复成本。 我们整理了一些简单的步骤，以确保您创建出更易于管理和维护的高质量翻译记忆库。
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语料库工具资源及介绍大放送
快来看看各种语料库工具有哪些吧！
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当翻译行业遇上AI，就只是机器翻译吗？
本文旨在明确并简述翻译行业在哪些方面可以从人工智能（特别是机器学习）中受益。由于AI并非完全可以预测，因此采用任何一种AI技术时，都可能会带来新的风险。所以，无论是全新引入AI，还是用AI取代传统的算法自动化，都可能会产生负面影响，当然也可能带来积极的突破。
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