Tuesday, August 7, 2012

Traducerea ca metodă de extindere a bazei de clienţi

Încercaţi să ajungeţi la clienţi dincolo de graniţele ţării dumneavoastră? Dacă atingerea clienţilor din alte ţări pare o sarcină dificilă, există un pas simplu pe care îl puteţi realiza: transmiteţi oferta în limba clientului final prin traducere.
Pentru rezultate optime trebuie să vorbiţi limba clientului. Iar această expresie nu reprezintă doar o metaforă cu un sens deteriorat prin uzul excesiv, ci se referă la limbi curente, de circulaţie internaţională.
Dacă porniţi de la premisa că beneficiarii serviciilor sau produselor dumneavoastră vorbesc suficient de bine limba dumneavoastră pentru a sări peste etapa traducerii, atunci porniţi de la o premisă eronată. De fapt există o legătură puternică indubitabilă între conţinutul localizat în limba clientului şi probabilitatea clientului de a cumpăra un produs sau un serviciu.
Common Sense Advisory a realizat un sondaj de opinie, intervievând 2.430 de consumatori din opt ţări, pentru a afla informaţii despre modul în care limba afectează comportamentul de achiziţie. Rezultatele au fost după cum urmează:
· 72.1% din consumatori au petrecut majoritatea sau tot timpul pe pagini cu conţinut în limba proprie.
· 72.4% dintre consumatori au afirmat că este mult mai probabil să cumpere un produs cu informaţii traduse în limba proprie.
· 56.2% dintre consumatori au afirmat că abilitatea de a obţine informaţii în limba proprie este mult mai importantă decât preţul.
Cu adevărat: Mai mult de jumătate dintre consumatori sunt dispuşi să plătească mai mult dacă le sunt oferite informaţii în propria limbă. Aţi verificat vreodată în câte limbi sunt oferite informaţii de către competitorii dumneavoastră direcţi? Dacă nu, poate că ar trebuie să faceţi acest lucru.
Puteţi să vă descurcaţi cu engleza în Europa? Puteţi, dacă sunteţi turist, dar veţi întâmpina dificultăţi dacă doriţi iniţierea sau aprofundarea unor relaţii comerciale. Un studiu din anul 2011, realizat de către Comisia Europeană, coroborat cu cercetările realizate de Common Sense Advisory, bazat pe un sondaj Gallup cu privire la preferinţele lingvistice printre utilizatorii de internet din 23 de ţări din Uniunea Europeană au relevat rezultate similare remarcabile:
·                     9 din 10 utilizatori de Internet au conchis că, dacă ar putea alege, ar vizita întotdeauna pagina în limba proprie.
·                     Aproape unul din cinci europeni (19%) au afirmat că niciodată nu navighează pe pagini scrise într-o limbă străină.
·                     42% au afirmat că nu cumpără niciodată produse sau servicii cu informaţii într-o limbă străină.
Reţineţi faptul că, în timp ce mulţi europeni cunosc mai multe limbi străine, în conformitate cu acest studiu, aceştia au o preferinţă deosebită pentru achiziţionarea unor produse sau servicii cu informaţii în limbile materne.
Este evident faptul că traducerea nu este singurul lucru pe care trebuie să îl facă firmele pentru a ajunge la o bază solidă de clienţi, dar este cu siguranţă una dintre cele mai rapide, simple, eficiente şi deseori ignorate metode. Oamenii pornesc de la ideea că este mult mai complicat să achiziţionezi servicii de traducere decât este cu adevărat. Puteţi transmite spre ofertare un proiect în câteva minute, de regulă prin poşta electronică.
Trebuie amintit faptul că piaţa de traducere a crescut în perioada de criză. Acest lucru nu este, desigur, doar o coincidenţă. Companiile inteligente cunosc faptul că nu este avantajos să pui toate ouăle în acelaşi coş. La fel de lipsită de inspiraţie poate fi transmiterea mesajului dumneavoastră de marketing doar într-o singură limbă.

Monday, August 6, 2012

Free/open-source machine translation software

Rule-based systems

  • Apertium, a free/open-source rule-based machine translation platform.
  • Matxin, a free/open-source rule-based machine translation system for Basque.
  • OpenLogos, a free/open-source version of the historical Logos machine translation system.
  • Anusaaraka, English-Hindi machine translation system.

Statistical machine translation systems

Decoders

  • Moses, a statistical machine translation system.
  • Marie, an n-gram-based statistical machine translation decoder.
  • Joshua, an open source decoder for statistical translation models based on synchronous context free grammars
  • Phramer, an open-source statistical phrase-based machine translation decoder
  • GREAT, a decoder based on stochastic finite-state transducers, which includes a training toolkit.

Training translation models

  • Giza++ is a tool to train translation models for statistical machine translation (see also the related mkcls tool to train word classes)
  • Thot is a toolkit to train phrase-based models for statistical machine translation.

Language models

  • IRSTLM, free/open-source language modelling tool to be used with Moses instead of SRILM, which is not free.
  • RandLM, space-efficient ngram-based language models built using randomized representations (Bloom Filters etc).
  • Kenneth Heafield's software for the fast filtering of ARPA format language models to multiple vocabularies.

Scoring

  • Kenneth Heafield's scripts that make it easy to score machine translation output using NIST's BLEU and NIST, TER, and METEOR.

Other software

  • RIA is a tool for automatic induction of transfer rules for Transfer-Based Statistical Machine Translation using dependency structures.
  • Chaski: Distributed phrase-based machine translation training tool based on Hadoop.

Example-based machine translation systems

Multi-engine machine translation / system combination

Aligners and translation models

  • Giza++: training of statistical translation models.
  • Anymalign, a multilingual sub-sentential aligner.
  • Ventsislav Zhechev's Sub-tree aligner which can be used for the automatic generation of parallel treebanks.

Web services around machine translation

  • Tradubi is an open-source Ajax-based web application for social translation built upon Apertium (may be tested online).

Distributed machine translation

  • ScaleMT (no release yet, browse at the Apertium Subversion repository) is a free/open-source framework for building scalable machine translation web services.

Other useful tools

... that may be used to build machine translation systems
  • Freeling, a free/open-source suite of language analyzers.
  • Bitextor, an automatic bitext harvester
  • Foma, a finite-state machine toolkit and library
  • HFST, Helsinki Finite State Technology for natural-language morphologies.
  • VISL CG-3, the constraint grammar parser at the Visual Interactive Syntax Learning project of Syddansk Universitet: browse Subversion repository, source snapshots. Source: http://computing.dcu.ie