Découvrez les recherches de Lilt en traduction automatique et en localisation

L'équipe de recherche de Lilt contribue à l'avenir de la technologie de la traduction.

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Les modèles d'adaptation en ligne de la traduction automatique neuronale
Les modèles d'adaptation en ligne de la traduction automatique neuronale

Les modèles de traduction de Lilt s'adaptent aux traducteurs à mesure qu'ils travaillent. Pour cela, ils mettent automatiquement à jour les paramètres à chaque fois qu'une phrase est traduite. Cette boucle étroite permet d'appliquer un vocabulaire, des modèles structurels et des idiosyncrasies spécifiques au niveau d'un document et d'un projet. Notre équipe de recherche cible ses efforts sur une adaptation rapide et efficace des modèles de traduction automatique neuronale de pointe, en utilisant des méthodes suffisamment efficaces pour prendre en charge une traduction automatique neuronale à grande échelle.

La recherche associée

La traduction automatique neuronale interactive
La traduction automatique neuronale interactive

Un système de traduction automatique neuronale interactif qui appuie la localisation ne doit pas se contenter de traduire des phrases complètes de façon isolée. Il doit pouvoir faire des suggestions sur ce que le traducteur écrira par la suite, en fonction du contexte, sur la manière dont le formatage sera transféré du document source à la cible et sur les modifications que feront les réviseurs. Les systèmes interactifs doivent tenir compte des bases terminologiques, des mémoires de traduction et des contraintes contextuelles pour émettre toutes ces suggestions. Notre équipe de recherche se concentre sur la gamme complète de suggestions générées automatiquement qui pourrait améliorer la rapidité et la qualité des travaux de localisation humaine dans le cadre de la traduction, de la révision et de l'assurance qualité.

La recherche associée

L'interaction homme-ordinateur et la science des données pour la localisation
L'interaction homme-ordinateur et la science des données pour la localisation

Grâce à l'approche humaine de la localisation adoptée Lilt, les traducteurs professionnels et les technologies d'intelligence artificielle sont au cœur de toutes nos opérations. Or, dans cet environnement, un large éventail de problèmes d'interaction homme-ordinateur se posent, des interfaces d'édition de texte à l'affectation de traducteurs en passant par les flux de travail d'un projet. Notre équipe de recherche se concentre sur la conception des interactions à travers la plateforme de Lilt et la science des données dans la communauté de professionnels et de traducteurs de Lilt.

La recherche associée

Rencontrez l'équipe de recherche de Lilt

John DeNero
John DeNero
Cofondateur et scientifique en chef
Spence Green
Spence Green
Cofondateur et PDG
Joern Wuebker
Joern Wuebker
Directeur de la recherche
Patrick Simianer
Patrick Simianer
Chercheur principal
Sai Gouravajhala
Sai Gouravajhala
Chercheur scientifique en chef
Gabriel Bretschner
Gabriel Bretschner
Chercheur scientifique
Aditya Shastry
Aditya Shastry
Chercheur scientifique
Kaden Uhlig
Kaden Uhlig
Research Scientist
Raphael Reinauer
Raphael Reinauer
Research Scientist
Ze'ev Shamir
Ze'ev Shamir
Ingénieur en logiciels en chef, Recherche
Farid Yagubbayli
Farid Yagubbayli
Ingénieur de recherche
Jonas Levy Alfie
Jonas Levy Alfie
Ingénieur de recherche
Alexandru Popa
Alexandru Popa
Ingénieur de recherche
Jakob Uszkoreit
Une technologie innovante qui intègre tout le monde et toutes les cultures

« Tant de problèmes de traduction particulièrement intéressants ont trait aux questions culturelles et aux éléments de contexte. Si nous voulons vraiment atteindre ce que nous considérons être le plus haut niveau de qualité possible, nous devons créer des technologies qui permettent d'avoir une meilleure compréhension de toutes les populations et de toutes les cultures. »

Jakob Uszkoreit
Co-fondateur d'Inceptive

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