이제 일반적으로 사용할 수 있는 사용자 지정 변환기를 사용 하 여 번역의 품질을 대폭 향상 시켜 자신만의 사전 번역 된 콘텐츠로 조정 된 자신만의 사용자 지정 신경망 번역 모델을 만들 수도 있습니다. 사용자 지정 번역기를 사용 하면 원하는 방식으로 제품 이름 및 업계 전문 용어를 번역할 수 있습니다.

사용자 지정 변환기를 사용 하면 마이크로 소프트 번역기 텍스트 API, 부분을 인지 서비스 Azure의 제품 모음자신의 비즈니스 및 업계에서 사용 되는 용어를 이해 하는 신경 번역 모델을 빌드할 수 있습니다. 그러면 사용자 지정 된 번역 모델이 기존 응용 프로그램, 워크플로 및 웹 사이트에 원활 하 게 통합 됩니다.

사용자 지정 번역기를 사용 하 여 텍스트를 번역 할 때 마이크로 소프트 번역기의 고급 신경 기계 번역에 사용할 수 있습니다 마이크로 소프트 번역기 텍스트 API 및 음성 번역을 사용 하 여 Azure 코그 너 티브 서비스 음성 서비스.

사용자 정의 번역기의 미리 보기 고객은 이미 번역 품질에 대 한 개선 및 사용 가능한 사전 번역, 이중 언어 콘텐츠의 양에 관계 없이 유용성을 지적 했다.

알렉스 야 니 쉬 프 스키, 선도적인 언어 서비스 제공 업체인 welocalize의 기계 번역 수석 관리자, "사용자 지정 변환기를 사용 하 여, 우리는 다른 엔진과 비교 하 여 아주 좋은 품질을 보았다 언급. 그것은 매우 유연 합니다. 데이터가 충분 하지 않은 경우 사전을 기반으로 엔진을 만들 수 있으며 충분 한 데이터가 있는 경우 데이터와 사전을 기반으로 엔진을 만들 수 있습니다. 사용자 정의의 관점에서 보면 유연성이 매우 중요 합니다. "

작동 원리

사용자 지정 번역기는 사용 하기 쉬우며 변환기 서비스에 대 한 호출이 앱의 코드에 올바르게 설정 된 후에는 개발자가 필요 하지 않습니다. 사용자 지정 변환기는 모델을 사용자 지정 하는 4 단계 프로세스를 안내 하는 간단 하 고 직관적인 웹 앱을 제공 합니다.

1. 데이터 업로드
2. 모델 학습
3. 모델 테스트
4. 앱에서 사용할 새 사용자 지정 모델 배포

아래 이미지에서 프로세스를 봅니다.

고급 사용을 위해, 또한 사용자 지정 변환기 API (미리 보기) 를 통해 워크플로에 사용자 지정을 자동화할 수 있습니다.

번역가와 함께 사용자 지정 nmt를 빌드하고 사용 하는 것은 빠르고 쉬우며 비용 효율적입니다. 교육이 수행 되는 방식과 변환기 런타임에서 사용자 지정 교육을 통합 하는 방법을 최적화 하 여 새로운 신경망을 교육 하는 데 드는 비용의 1% 미만인 교육 비용으로 변환기 nmt 모델을 사용자 지정 하는 솔루션을 제공할 수 있었습니다. 처음부터 번역 모델. 이를 통해 Microsoft는 사용자에 게 비용 효율적이 고 간단한 가격 책정 모델을 제공할 수 있습니다.

일반 공급 가격은 2 월 1 일, 2019에 적용 됩니다.

지금 시작 하기

1. 번역기 텍스트 API 키가 있는지 확인 하십시오.
   당신은 이미 열쇠가 없는 경우에, 가입 방법 알아보기.
2. 사용자 지정 변환기 포털에 로그인 합니다.
   Microsoft 계정 또는 회사 전자 메일을 사용 하 여 포털.
3. 를 시청 방법 비디오 를 읽고 설명서.
4. 질문?
   스택 오버플로를 요청 합니다. 우리는 매일이 모니터링!