Google Translate Jerman Indonesia Dan Sebaliknya

Google Translate Jerman Indonesia Dan Sebaliknya – Sebagai salah satu aplikasi populer untuk layanan terjemahan bahasa, Google Translate banyak digunakan di seluruh dunia. Dirilis oleh Google pada tahun 2006, aplikasi tersebut terus mengembangkan fitur untuk layanan tersebut sehingga Google Translate tidak hanya dapat menerjemahkan teks, tetapi juga media lain seperti audio, kamera, dan tulisan. Jumlah bahasa yang ditawarkan juga semakin banyak. Mulai April 2020, aplikasi ini mendukung 109 bahasa.

Fungsionalitas dan pembaruan dalam berbagai bahasa, serta akurasi hasil terjemahan bahasa yang menjadi fitur utama aplikasi ini menjadi prioritas yang perlu terus ditingkatkan. Jika Anda pernah mencoba menerjemahkan sebuah kalimat dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia menggunakan Google Translate 10 tahun yang lalu, Anda akan mendapatkan hasil yang “aneh” dan tidak dapat dipahami karena kalimat tersebut tidak ada artinya. Saat Anda mengetik lebih banyak kata, hasil terjemahan terkadang menjadi lebih “tidak relevan” dan rawan “kesalahan”. Namun, jika Anda mencoba menerjemahkan kalimat itu lagi sekarang, hasilnya akan jauh lebih akurat, terutama dari segi gramatikal. Alih-alih hanya beberapa kalimat, salah satu produk kami kini dapat menerjemahkan dokumen dan seluruh halaman web dengan cepat.

Google Translate Jerman Indonesia Dan Sebaliknya

Jadi bagaimana tepatnya Google Terjemahan dapat menerjemahkan dan terus meningkatkan kinerja hasil terjemahan dari waktu ke waktu?

Aplikasi Penerjemah Bahasa Inggris Paling Direkomendasikan

Di kelas bahasa asing, guru mungkin mulai dengan mengajarkan beberapa kosa kata dan kemudian mengajarkan aturan tata bahasa tentang cara memasukkan kata-kata ini ke dalam kalimat. Namun, dengan memasukkan kamus yang berbeda ke dalam database dan menyediakan algoritme untuk aturan tata bahasa, dapatkah aplikasi penerjemah berfungsi dengan kinerja yang baik?

Ternyata cara ini tidak berlaku. Bahasa memiliki aturan yang sangat kompleks. Misalnya, di kelas bahasa Inggris saat belajar

, guru akan menjelaskan pola verba yang digunakan dalam kalimat dalam konteks past tense. Ini adalah bentuk kedua dari kata kerja, yang merupakan kata kerja dasar yang biasanya diakhiri dengan ‘ed’. Namun, banyak kata lain yang sering

Verba bentuk kedua memiliki beberapa variasi, seperti kata ‘pergi’ menjadi ‘pergi’ pada bentuk kedua. Dalam setiap pola tata bahasa, bahkan pengecualian terhadap pengecualian, masih sangat banyak kasus pengecualian. Jika cara ini diterapkan pada aplikasi penerjemah, kualitas hasil terjemahannya akan buruk. Jadi Google mengambil pendekatan lain yang jauh lebih efektif: implementasi.

Layanan Terjemahan Bahasa Inggris Indonesia Paling Akurat

Cara untuk memungkinkan program belajar sendiri dari data. Metode ini memungkinkan program menganalisis pola yang sudah ada dalam data untuk mencapai tujuan tertentu, dalam hal ini bahasa terjemahan. Data yang digunakan Google Terjemahan adalah dokumen yang telah diterjemahkan orang ke berbagai bahasa, mulai dari buku, organisasi, dan situs web hingga dokumen dan catatan dari Perserikatan Bangsa-Bangsa dan Parlemen Eropa. Proses analisis data untuk mempelajari pola bahasa dalam dokumen adalah

Komputer tidak dapat langsung membaca pola dari data dalam dokumen untuk mengenali pola. Pertama-tama harus diterjemahkan ke dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh komputer. Ini dia

LSTM-RNNs dapat secara berurutan mengubah kumpulan kata atau kalimat menjadi vektor dan sebaliknya. Dari vektor ini, komputer dapat mengenali pola dalam bahasa lain dalam dokumen terjemahan.

Dengan kata lain, komputer belajar dari banyak dokumen yang diterjemahkan manusia dari bahasa yang ingin diterjemahkan ke dalam bahasa target dengan memeriksa struktur kata dari kalimat dan kemudian memprediksi urutan kata dalam output. masukan pengguna.

Cara Menggunakan Google Translate Di Whatsapp Versi Android

RNN menerima input berurutan, seperti kata-kata dalam kalimat. Kelima modul RNN di atas sebenarnya hanya menggambarkan satu modul RNN yang memproses kata demi kata secara berurutan. Item atau kata pertama (k

Oleh karena itu, diagram di atas sering disebut sebagai arsitektur encoder-decoder. Singkatnya, LSTM-RNNs dapat digunakan untuk mengonversi kata-kata dalam kalimat dalam bahasa yang ingin Anda terjemahkan ke dalam bentuk vektor, mengenali pola dalam vektor tersebut, dan mengembalikan vektor tersebut ke bahasa target, sehingga komputer dapat mengenalinya. .

(BLEU)—salah satu algoritma yang digunakan oleh mesin terjemahan untuk mengevaluasi teks yang diterjemahkan dari bahasa lain——performa hasil terjemahan menggunakan arsitektur encoder-decoder untuk setiap panjang kata diperoleh sebagai berikut.

Terlihat bahwa akurasi terjemahan kalimat paling tinggi ketika jumlah kata yang diproses sekitar 15-20 kata. Jadi, bagaimana Google Terjemahan dapat meningkatkan akurasi saat menerjemahkan kalimat dengan lebih banyak kata di luar rentang tersebut?

Apakah Terjemahan Di Google Translate Selalu Benar?

Pada visualisasi ini terlihat bahwa proses translasi dengan LSTM-RNN hanya terjadi satu arah. Dengan kata lain, mesin terjemahan memperkirakan arti suatu kata dengan melihat kata-kata sebelumnya dalam dokumen. Arti sebuah kata dalam sebuah kalimat seringkali bergantung pada kata yang mengikutinya. Karena itu,

Jika Anda menerjemahkan sebuah kalimat, bacalah dari kata pertama hingga kata terakhir, lalu baca kembali untuk lebih memahami detail kalimat tersebut. seperti komputer. Bayangkan sebuah mesin mencoba menerjemahkan 10 kata. Untuk memprediksi kata ke-5, lebih baik menganalisis 4 kata sebelum dan 4 kata setelah kata daripada hanya mengandalkan 4 kata pertama. Ini adalah konsep yang diterapkan pada LSTM-RNN dua arah.

Saya mencoba menjadi ‘pintar’ mungkin untuk membuatnya fungsional. Bentuk vektor pola bahasa yang dikenali komputer hanyalah vektor dengan panjang tetap. Ini membatasi keakuratan penerjemah. Untuk tujuan ini, yang disebut teknologi digunakan.

Ini berfungsi untuk memfokuskan terjemahan setiap kata dalam dua bahasa, mengingat kata mana yang memiliki peluang untuk memiliki hubungan dengan kata itu. Untuk lebih jelasnya, lihat dulu visualisasi berikut ini.

Pilihan Aplikasi Penerjemah Selain Google Translate

Sumbu k berisi kata yang ingin Anda terjemahkan (contoh bahasa Inggris di atas) dan sumbu y berisi kata yang diterjemahkan (contoh bahasa Prancis di atas). Kotak berwarna, dari hitam (0) hingga putih (1), adalah ukuran seberapa besar kemungkinan sebuah kata dikaitkan. Misalnya, kata ‘ete’ dalam bahasa Prancis terkait dengan kata ‘vas’ dan ‘signed’ dalam bahasa Inggris, dengan kemungkinan hubungan berwarna abu-abu dengan penjelasan lainnya. Semakin cerah warnanya (mendekati putih), semakin tinggi probabilitasnya. dengan

Mesin terjemahan dapat fokus pada prediksi kata berdasarkan kata-kata dalam kalimat yang terkait atau mungkin memengaruhi kata tersebut. Hal ini dapat meningkatkan kinerja hasil terjemahan terutama dari segi semantik dan tata bahasa serta konsistensi kalimat yang diberikan.

Skor BLEU versus panjang kalimat untuk terjemahan yang dihasilkan dari set tes

Seperti terlihat pada gambar, kinerja hasil terjemahan yang diberikan untuk kalimat dengan jumlah kata lebih dari 15-20 kata meningkat secara signifikan dibandingkan dengan metode sebelumnya (RNN).

Perlu Dicoba Website Translate Sunda Indonesia Rekomendasi January 2023

Ini adalah konsep kunci dalam terjemahan mesin saraf (NMT), yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi penerjemah bahasa, termasuk Google Terjemahan. Namun, Google Translate menggunakan 8 lapisan untuk mendapatkan performa terbaik.

Dalam arsitektur program. Ini bertujuan untuk memecahkan masalah yang jauh lebih kompleks seperti kata-kata langka, mempercepat terjemahan teks yang lebih besar (misalnya situs web dan dokumen), dan meningkatkan kualitas bahasa sebagai hasil dari aturan tata bahasa dan semantik. Di bawah ini adalah ikhtisar arsitektur 8 tingkat yang digunakan oleh Google Terjemahan.

Dua arah, 7 encoder searah dan 8 decoder searah. Dalam contoh bahasa Inggris, teks yang akan diterjemahkan diproses kata demi kata oleh encoder 8-lapisan, menghasilkan satu set vektor yang mewakili kata-kata tersebut. teks yang tadi

Dalam contoh bahasa Jerman, Anda memutuskan kata bahasa Inggris mana yang akan difokuskan saat mencantumkan kata dalam bahasa yang ingin Anda terjemahkan. Kata-kata terakhir –

Aplikasi Google Translate Inggris Indonesia

Beginilah cara Google Terjemahan menerjemahkan kata demi kata apa yang kita ketik ke dalam bahasa target pilihan kita. Bayangkan setiap kali Anda menggunakan Google Terjemahan, Anda memiliki banyak dokumen yang dianalisis terlebih dahulu untuk mendapatkan hasil terjemahan terbaik. Setiap kali Google melanjutkan

Karena dokumen asli diterjemahkan oleh manusia ke bahasa lain, pola dalam kamus yang dipelajari mesin untuk penerjemah akan lebih beragam. Tidak heran juga mengapa produk AI ini bisa menjadi “lebih pintar” dari waktu ke waktu.

Terjemahan Mesin Neural Menggunakan Pembelajaran Kolaboratif untuk Penyelarasan dan Terjemahan – Terjemahan Mesin Neural Mila adalah pendekatan terjemahan mesin yang baru-baru ini diusulkan. Tidak seperti statistik tradisional … Salam Terbaik, Quebec

Sistem Terjemahan Mesin Neural Google: Menjembatani Kesenjangan Antara Terjemahan Manusia dan Mesin Terjemahan Mesin Neural (NMT) adalah pendekatan pembelajaran end-to-end untuk terjemahan otomatis yang berpotensi untuk: arkiv.org

Deepl Translator Kini Mendukung Bahasa Indonesia

Pengantar Recurrent Neural Networks (RNNs) – Bagian 1 Recurrent neural network (RNN) adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan. piksel | 480 × 480 piksel | 768 × 768 piksel | 1.024 × 1.024 piksel | 2.048 × 2.048 piksel.

Berkas ini diarsipkan di Wikimedia Commons dan dapat digunakan di proyek lain. Deskripsi Deskripsi halaman adalah sebagai berikut.

Gambar ini hanya terdiri dari bentuk dan/atau teks datar sederhana. Gambar ini telah dirilis ke domain publik karena tidak memenuhi persyaratan orisinalitas untuk perlindungan hak cipta. Tidak ada batasan hak cipta, namun masih ada batasan lain pada gambar ini. Lihat domain publik atau halaman diskusi template tipografi ini untuk detail lebih lanjut.

File ini berisi materi yang mungkin dilindungi oleh undang-undang merek dagang di satu yurisdiksi atau lebih. Sebelum menggunakan file ini, harap pastikan bahwa Anda memiliki izin untuk menggunakan file ini sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku dalam rangka penggunaan. Anda bertanggung jawab untuk memastikan bahwa Anda tidak melanggar undang-undang merek dagang. Lihat pemberitahuan umum. Penggunaan merek dagang ini tidak menyiratkan pengesahan oleh Wikimedia Commons atau Wikimedia Foundation dan sebaliknya.