Некоторые методы машинного перевода для бизнес-коммуникации:

• Алгоритмы, основанные на правилах. 1 Опираются на лингвистические правила и двуязычные словари. 1 Такой подход хорош для языков с чёткой структурой, но может оказаться недостаточно гибким при встрече с исключениями или необычными фразами. 1
• Статистические алгоритмы. 1 Обрабатывают множество пар текстов на языке оригинала и перевода. 1 Они анализируют, как слова и фразы обычно переводятся. 1 На основе этого создаются модели для перевода новых текстов. 1 Система выбирает соответствие, которое встречается чаще всего в похожих ситуациях. 1
• Нейронные алгоритмы. 15 Обучаются на основе обширных наборов данных, имитируя то, как мозг обрабатывает язык. 1 Чем выше качество и количество данных, тем эффективнее обучается машина. 1 В отличие от традиционных статистических методов, нейронный перевод способен учитывать контекст всего предложения, что позволяет получать более естественные и точные переводы. 5
• Гибридный вид машинного перевода. 1 Представляет собой смесь алгоритмов статистического и нейронного. 1 То есть машина, проанализировав языковые пары и найдя закономерности, в последующем использует эти данные для своего обучения. 1

Оптимальным решением считается комбинированный подход, где машинный перевод используется для первичной обработки текста, а человек-эксперт выполняет финальную доработку и адаптацию. 1