La traducción basada en la Inteligencia Artificial es ya una categoría más. De hecho, Google, Facebook y Microsoft o Amazon entre otras ya trabajan en sus propios sistemas de interpretación de datos. Pero la tecnología aún no es compatible con las traducciones humanas y los resultados generados por la máquina son imprecisos. En este sentido, Flitto proporciona a otras compañías datos de lenguaje que necesitan para entrenar a sus programas de traducción automática.
El reto de la traducción automática es sin duda interpretar el lenguaje igual que los humanos. Existen múltiples aplicaciones capaces de aprender y lanzar conceptos pero el problema siempres es el mismo: falta de precisión.
En este contexto, Flitto es una aplicación que ayuda a los sistemas de traducción automática a ser más concretos. Compañías como Google, Microsoft, Amazon y Facebook tienen sus propios sistemas de traducción basados en Inteligencia Artificial, pero no es suficiente. Aún necesitan muchos datos para entrenarse.
Las traducciones realizadas mediante la tecnología no son comparables a las realizadas por la mente humana. En este sentido, Flitto es un sistema de traducción que proporciona a otras compañías datos del lenguaje para entrenar a sus programas de traducción automática.
Venta de datos
Esta aplicación nació en 2012 como una plataforma de crowdsourcing de traducción. Desde sus inicios se ha dedicado a ofrecer sistemas de traducción que van desde la aplicación del móvil hasta traductores profesionales.
Ahora, parte de su negocio tambien se basa en la venta de de datos de lenguaje, lo que ellos llaman 'corpus', a clientes como Baidu, Microsoft, Tencent, NTT DoCoMo y el Instituto de Investigación de Electrónica y Telecomunicaciones del gobierno surcoreano. Esta aplicación trabaja con 1,2 millones de traductores humanos a los que se les paga si el solicitante selecciona su traducción.
El 'corpus' de Flitto incluye conjuntos de oraciones traducidas por humanos. Estas interpretaciones están basadas en las referencias de la cultura popular así como en los dialectos, cosa que la traducción automática no puede detectar.
No hay duda de que la traducción automática aún necesita de la ayuda humana.
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