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Hoy en día, los sistemas de traducción neuronal se basan en redes neuronales y aprendizaje profundo para lograr un modelo automatizado de aprendizaje continuo y unos resultados de muy alta calidad.
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Para traducir correctamente el discurso "fuente" de un idioma a otro idioma "concentrate on", el sistema pasa por un proceso de cuatro pasos.
Este tipo de traducción automatizada permite que las empresas puedan traducir cada vez más contenido sin tener que sumar recursos para poder administrar los procesos de traducción.
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Las herramientas de análisis profundo pueden utilizar borradores que proporcionan a los traductores automáticos frases y conceptos utilizados anteriormente, aprovechando una “memoria de traducción” que se puede personalizar para cada usuario específico.