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
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28