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Fujitsu desarrolla el primer dispositivo de traducción de voz portátil portátil del mundo
En los últimos años, con el aumento del número de visitantes a Japón, cada vez más pacientes no japoneses acuden a los hospitales, lo que genera problemas de comunicación en varios idiomas. En 2016, los Laboratorios Fujitsu desarrollaron la tecnología de manos libres que reconoce las voces de las personas y la ubicación de los hablantes, y que cambia automáticamente al lenguaje apropiado sin manipulación física del dispositivo. Ese mismo año, también colaboró con el Hospital de la Universidad de Tokio y el Instituto Nacional de Tecnología de la Información y las Comunicaciones (NICT) para llevar a cabo una prueba de campo de traducción multilingüe del habla en el ámbito médico utilizando tabletas estacionarias.
Basándose en los resultados, en Fujitsu Laboratories aprendieron que, como hay muchas situaciones en las que los proveedores de atención médica tienen las manos ocupadas, como cuando proporcionan atención en una sala de hospital, había una gran necesidad de un dispositivo de traducción de voz portátil que se pudiera utilizarse sin ser tocado físicamente.
Con el fin de ampliar la utilidad de la traducción multilingüe de voz, Fujitsu ha desarrollado el primer dispositivo de traducción de voz compacto, portátil y manos libres del mundo, desarrollando tecnología para diferenciar los altavoces que utilizan pequeños micrófonos omnidireccionales. Esto es posible gracias a una ingeniosa modificación de la forma del canal de sonido y a la mejora de la precisión de la tecnología de detección de voz, altamente resistente al ruido de fondo. Se espera que el uso de este dispositivo reduzca la carga sobre los proveedores de atención médica, cuyas manos a menudo se ven restringidas por otras tareas.
Fujitsu evaluará la eficacia de estos dispositivos de traducción recientemente desarrollados en situaciones sanitarias como parte de un ensayo clínico multilingüe de traducción del habla que se está llevando a cabo conjuntamente con Fujitsu Limited, el Hospital de la Universidad de Tokio y NICT, con los nuevos dispositivos desplegados en noviembre de 2017.
Auriculares de traducción en tiempo real
La empresa TimeKettle ha diseñado un auricular que traduce del chino hablado al inglés y viceversa en tiempo casi real. Habiendo creado un prototipo funcional (no es vaporware) el fabricante se dirige ahora a Kickstarter para recaudar el dinero para su primera tirada del gadget.
El dispositivo, o más bien los dispositivos, son bastante infalibles: abres la caja, te pones un auricular en el oído y le das el otro a la persona con la que quieres hablar. Se sincronizan automáticamente con una aplicación para teléfonos inteligentes y, a continuación, detectan qué idioma habla cada persona y la traducen a medida que hablan.
En pruebas, funcionó bastante bien – hay un retraso notable, pero el equipo está en proceso de optimización. Pero eso es prácticamente imposible de evitar en el estado actual de la traducción automática. Y en realidad, el problema es que puedes simplemente poner el dispositivo en tu oído y luego hacer contacto visual con tu pareja y chatear más o menos de forma normal. Eso es preferible a que los dos miren el teléfono juntos.
En este momento, el sistema es compatible con el chino y el inglés, pero nuevos idiomas pueden ser añadidos a través de una aplicación complementaria.
Se peude ver un vídeo del funcionamiento.
DeepL instruye a otros traductores en línea con aprendizaje automático inteligente
Los gigantes tecnológicos Google, Microsoft y Facebook están aplicando las lecciones de aprendizaje automático (machine learning) a la traducción, pero una pequeña empresa llamada DeepL las ha superado a todas y ha elevado el listón en este campo. Su herramienta de traducción es tan rápida como la competencia, pero más precisa y matizada que cualquiera de las que se conocen.
Mientras que Google Translate a menudo busca una traducción muy literal que no tiene en cuenta algunos matices y expresiones idiomáticas (o que la traducción de estas expresiones idiomáticas es un error), DeepL a menudo proporciona una traducción más natural que se acerca más a la de un traductor capacitado.
Algunas pruebas de mi propia experiencia con alguna literatura francesa que conozco lo suficientemente bien como para juzgar que DeepL gana habitualmente. Menos errores de tensión, intención y concordancia, además de una mejor comprensión y despliegue del lenguaje hacen que la traducción sea mucho más legible. Nosotros pensamos que sí, y también los traductores en las pruebas ciegas de DeepL.
Si bien es cierto que el significado puede transmitirse con éxito a pesar de los errores, como lo demuestra la utilidad que todos hemos encontrado en las traducciones automáticas más pobres, está lejos de garantizar que cualquier traducción valga.
Linguee evolucionado
DeepL nació de Linguee, una herramienta de traducción que existe desde hace años y, aunque popular, nunca llegó a alcanzar el nivel de Google Translate, esta última tiene una enorme ventaja en marca y posición. El cofundador de Linguee, Gereon Frahling, solía trabajar para Google Research, pero en 2007 abandonó la empresa para dedicarse a esta nueva empresa.
El equipo ha estado trabajando con el aprendizaje automático durante años, para tareas adyacentes a la traducción principal, pero fue sólo el año pasado que comenzaron a trabajar en serio en un sistema y una empresa completamente nuevos, que llevarían el nombre de DeepL.
Frahling dijo que había llegado el momento:»Hemos construido una red de traducción neuronal que incorpora la mayoría de los últimos desarrollos, a los que hemos añadido nuestras propias ideas».
Una enorme base de datos de más de mil millones de traducciones y consultas, además de un método de traducción mediante la búsqueda de fragmentos similares en la web, sirvió para una base sólida en el entrenamiento del nuevo modelo. También armaron lo que dicen que es el 23º superordenador más poderoso del mundo, convenientemente ubicado en Islandia.
Los desarrollos publicados por universidades, agencias de investigación y competidores de Lingueee demostraron que las redes neuronales convolucionales eran el camino a seguir, en lugar de las redes neuronales recurrentes que la empresa había estado utilizando anteriormente. Este no es realmente el lugar para entrar en las diferencias entre las CNNs y las RNNs, por lo que debe ser suficiente decir que para una traducción precisa de largas y complejas cadenas de palabras relacionadas, la primera es una mejor opción siempre y cuando se pueda controlar sus debilidades.
Por ejemplo, de una CNN podría se puede decir que aborda una palabra de la oración a la vez. Esto se convierte en un problema cuando, por ejemplo, como sucede comúnmente, una palabra al final de la oración determina cómo debe formarse una palabra al principio de la oración. Es un desperdicio repasar toda la oración sólo para encontrar que la primera palabra que la red escogida está equivocada, y luego empezar de nuevo con ese conocimiento, así que DeepL y otros en el campo de aprendizaje automático aplican «mecanismos de atención» que monitorean esos posibles tropiezos y los resuelven antes de que la CNN pase a la siguiente palabra o frase.
Hay otras técnicas secretas en juego, por supuesto, y su resultado es una herramienta de traducción que personalmente usaré por fefecto. Espero con impaciencia ver a los demás mejorar su juego.
Google Translate traduce texto de imágenes al instante
Google Translate acaba de lanzar una actualización, la cual añade una función muy interesante, ya que a partir de ahora los usuarios podrán traducir imágenes en tiempo real utilizando la cámara de su teléfono. Bastará con actualizar la aplicación y posteriormente seleccionar la opción de la cámara, apuntamos al texto que queremos traducir y lo hará automáticamente
DocTranslator traductor en línea gratuito
DocTranslator es una interesante aplicación web de uso gratuito, que no requiere registro, con la que podemos traducir a más de 50 idiomas diversos formatos de documentos y archivos.
Este servicio, basado en la tecnología de Google Translate, tiene dos características muy interesantes: que no hay limitación para el tamaño de los documentos y que, una vez realizada la translación, el nuevo documento resultante preserva la apariencia y diseño del original.
Aunque se trata de una utilidad web que realiza el trabajo en la nube, sin exigirnos descargar ninguna aplicación, si que requiere que nuestro equipo tenga soporte para la tecnología Java. Los formatos soportados por el momento, ya que el número va en aumento, son los siguientes: doc, rtf, xml, docx, odp, odt, ods, xls, xlsx, pdf, pptx, ppt, txt, srt (subtítulos), etc.
Fuente: Juan Luis Bermúdez
Google Translate ahora traduce todos tus documentos
Google Translate ha añadido la opción de traducir nuestros documentos, no los que tenemos alojados en Google Docs sino los que se encuentran en nuestro ordenador. Ahora si podemos decir que verdaderamente se trata de un servicio completo.
Todo lo que hay que hacer es dirigirse hacia el sitio web de Google Translate, en el cual vemos las opciones de toda la vida, pero por sobre la caja de texto tenemos una oración que dice “Introduce texto o la URL de una página web o sube un documento”.
Al hacer click en la opción de sube un elemento se nos abrirá una opción como la de la imagen que acompaña el post, en la cual podremos ineicarle a Google Translate cuales documentos traducir. Pueden ser DOC, PDF, HTML, de PowerPoint o archivos de texto. Todos se convierten a HTML, por lo tanto en muchos casos se puede perder formato, pero la conveniencia y velocidad de todo esto lo compensa con creces.
Via Google Operating System
Sitio Web: Google Translate
Fuente: VISUAL BETA
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Enlaces relacionados:
Google dispone de la mejor tecnología de traducción automática
En abril os hablábamos de la recién presentada tecnología de traducción automática de Google, que había conseguido ‘entrenarse’ con miles de documentos provenientes de Naciones Unidas, para poder traducir entre varios idiomas con muy buenos resultados.
Estos días se ha celebrado el ‘NIST 2006 Machine Translation Evaluation‘, evento organizado por un organismo público de EEUU para apoyar las tecnologías de traducción automática, evaluando los diferentes desarrollos surgidos en todo el mundo.
En total han sido unos 40 los sistemas de traducción tenidos en cuenta, creados en su mayoría por centros de investigación y Universidades de todo el planeta (entre las que se encontraba la ‘Universitat Politecnica de Catalunya’). Se realizaron 36 pruebas, consistentes en traducir al inglés varios textos de medios de comunicación en árabe y chino, y en todas menos en una la tecnología de Google fue la más precisa, estimándose esta precisión como la mayor coincidencia del texto traducido con el trabajo realizado por un traductor humano.
Según informa nature.com, la mejor puntuación lograda en alguna de las pruebas por Google (un 50%), es casi idéntica (un 60%) a la que consiguiría otro traductor humano.
El secreto del éxito, se asegura, es el hecho de haber reunido dentro de un mismo equipo de trabajo a varios de los mayores expertos del mundo en traducción automática, Procesamiento del Lenguaje Natural e Inteligencia Artificial. Como os hemos comentado en alguna ocasión, la siguiente generación de buscadores será aquella que aprenda de los documentos rastreados y sea capaz de ofrecer al usuario respuestas a preguntas, sin que sea necesaria la concordancia de las palabras buscadas dentro de los textos.
Fuente: http://google.dirson.com
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