Apa itu terjemahan mesin?

Terjemahan mesin adalah proses penggunaan kecerdasan buatan untuk menerjemahkan teks secara otomatis dari satu bahasa ke bahasa lain tanpa melibatkan manusia. Terjemahan mesin modern lebih dari sekadar terjemahan kata ke kata sederhana untuk mengomunikasikan makna keseluruhan dari teks bahasa asli dalam bahasa target. Terjemahan mesin menganalisis semua elemen teks dan mengenali bagaimana kata-kata memengaruhi satu sama lain.

Apa saja manfaat terjemahan mesin?

Penerjemah manusia menggunakan layanan terjemahan mesin untuk menerjemahkan dengan lebih cepat dan lebih efisien. Di bawah ini adalah beberapa manfaat dari terjemahan mesin:

Bantuan terjemahan otomatis

Terjemahan mesin memberikan titik awal yang baik bagi penerjemah manusia profesional. Banyak sistem manajemen terjemahan yang mengintegrasikan satu atau beberapa model terjemahan mesin ke dalam alur kerjanya. Sistem tersebut memiliki pengaturan untuk menjalankan penerjemahan secara otomatis, lalu mengirimkannya ke penerjemah manusia untuk proses pasca-editing.

Kecepatan dan volume

Terjemahan mesin bekerja sangat cepat, menerjemahkan jutaan kata hampir secara instan. Terjemahan mesin dapat menerjemahkan data dalam jumlah besar, seperti obrolan langsung atau kasus hukum berskala besar. Terjemahan mesin juga dapat memproses dokumen dalam bahasa asing, mencari istilah yang relevan, dan mengingat istilah tersebut untuk diterapkan di masa mendatang.

Pilihan bahasa yang banyak

Banyak penyedia terjemahan mesin utama menawarkan dukungan untuk 50-100+ bahasa. Penerjemahan beberapa bahasa juga terjadi secara bersamaan, yang berguna untuk peluncuran produk global dan pembaruan dokumentasi.

Terjemahan hemat biaya

Terjemahan mesin meningkatkan produktivitas dan kemampuan untuk memberikan hasil terjemahan dengan lebih cepat, sehingga mengurangi waktu untuk keperluan pemasaran. Ada sedikit keterlibatan manusia dalam proses tersebut karena terjemahan mesin memberikan terjemahan dasar tetapi bermakna, dan hal ini bisa mengurangi biaya dan waktu pengiriman hasil terjemahan. Misalnya, dalam proyek dengan volume besar, Anda dapat mengintegrasikan terjemahan mesin dengan sistem manajemen konten untuk menandai dan mengatur konten secara otomatis sebelum menerjemahkannya ke bahasa yang berbeda.

Episode 1: Pengantar Amazon Translate dan Terjemahan Mesin Neural

Apa saja kasus penggunaan dari terjemahan mesin?

Beberapa kasus penggunaan terjemahan mesin bisa dilihat di bawah ini:

Komunikasi internal

Untuk perusahaan yang beroperasi di berbagai negara di seluruh dunia, komunikasi bisa jadi hal yang sulit untuk dikelola. Keterampilan bahasa antara satu karyawan dengan karyawan lainnya bisa berbeda, dan beberapa dari mereka mungkin tidak memahami bahasa resmi perusahaan dengan cukup baik. Terjemahan mesin membantu mengurangi atau menghilangkan hambatan bahasa dalam komunikasi. Individu dengan cepat mendapatkan terjemahan teks dan memahami pesan inti konten. Anda dapat menggunakannya untuk menerjemahkan presentasi, buletin perusahaan, dan komunikasi umum lainnya.

Komunikasi eksternal

Perusahaan menggunakan terjemahan mesin untuk berkomunikasi secara lebih efisien dengan pemangku kepentingan dan pelanggan eksternal. Misalnya, Anda dapat menerjemahkan dokumen penting ke berbagai bahasa untuk partner dan pelanggan global. Jika toko online beroperasi di banyak negara berbeda, terjemahan mesin dapat menerjemahkan ulasan produk sehingga pelanggan dapat membacanya dalam bahasa mereka sendiri.

Analisis data

Beberapa tipe terjemahan mesin dapat memproses jutaan komentar yang dibuat pengguna dan memberikan hasil yang sangat akurat dalam jangka waktu yang singkat. Perusahaan menerjemahkan sejumlah besar konten yang diposting di media sosial dan situs web setiap hari, dan menerjemahkannya untuk analitik. Misalnya, mereka dapat secara otomatis menganalisis pendapat pelanggan yang ditulis dalam berbagai bahasa.

Layanan pelanggan online

Dengan terjemahan mesin, merek dapat berinteraksi dengan pelanggan di seluruh dunia, apa pun bahasa yang digunakan. Misalnya, pelanggan dapat menggunakan terjemahan mesin untuk:

  • Menerjemahkan permintaan dari pelanggan di seluruh dunia secara akurat
  • Meningkatkan skala obrolan langsung dan mengotomatiskan email layanan pelanggan
  • Meningkatkan pengalaman pelanggan tanpa mempekerjakan lebih banyak karyawan

Kementerian hukum menggunakan terjemahan mesin untuk menyiapkan dokumen hukum di berbagai negara. Dengan terjemahan mesin, sejumlah besar konten tersedia untuk analisis yang bisa jadi sulit untuk diproses dalam bahasa yang berbeda.

Bagaimana sejarah terjemahan mesin?

Ide menggunakan komputer untuk menerjemahkan bahasa manusia secara otomatis pertama kali muncul pada awal 1950-an. Namun, pada saat itu, kompleksitas terjemahan jauh lebih tinggi daripada perkiraan awal para ilmuwan komputer. Terjemahan ini membutuhkan daya pemrosesan dan penyimpanan data yang sangat besar, yang berada di luar kemampuan mesin pada saat itu.

Pada awal 2000-an, perangkat lunak, data, dan perangkat keras komputer mampu melakukan terjemahan mesin dasar. Developer awal menggunakan basis data statistik bahasa untuk melatih komputer menerjemahkan teks. Proses ini melibatkan banyak waktu dan tenaga kerja manual. Setiap bahasa yang ditambahkan mengharuskan mereka untuk memulai kembali pengembangan bahasa tersebut. Sejak saat itu, terjemahan mesin telah berkembang dalam hal kecepatan dan akurasi, serta beberapa strategi terjemahan mesin yang berbeda telah bermunculan.

Apa saja pendekatan yang berbeda untuk terjemahan mesin?

Dalam terjemahan mesin, teks atau bahasa asli disebut bahasa sumber, dan bahasa yang ingin Anda terjemahkan disebut bahasa target. Terjemahan mesin bekerja dengan mengikuti proses dua langkah dasar:

  1. Menafsirkan makna bahasa sumber dari teks asli
  2. Mengodekan makna ke dalam bahasa target

Kami memberikan beberapa pendekatan umum mengenai cara teknologi terjemahan bahasa mengimplementasikan proses terjemahan mesin ini.

Terjemahan mesin berbasis aturan

Pakar bahasa mengembangkan aturan linguistik dan kamus dwibahasa bawaan untuk industri atau topik tertentu. Terjemahan mesin berbasis aturan menggunakan kamus ini untuk menerjemahkan konten tertentu secara akurat. Langkah-langkah dalam proses tersebut adalah:

  1. Perangkat lunak terjemahan mesin mengurai teks input dan membuat representasi transisi
  2. Perangkat lunak ini mengubah representasi menjadi bahasa target menggunakan aturan tata bahasa dan kamus sebagai referensi

Pro dan kontra

Terjemahan mesin berbasis aturan dapat disesuaikan dengan industri atau topik tertentu. Terjemahan mesin berbasis aturan dapat diprediksi dan memberikan terjemahan berkualitas. Namun, terjemahan mesin berbasis aturan ini mengeluarkan hasil yang buruk jika teks sumber memiliki kesalahan atau menggunakan kata-kata yang tidak ada dalam kamus bawaan. Satu-satunya cara untuk memperbaikinya adalah dengan memperbarui kamus secara manual secara teratur.

Terjemahan mesin statistik

Alih-alih mengandalkan aturan linguistik, terjemahan mesin statistik menggunakan machine learning untuk menerjemahkan teks. Algoritme machine learning menganalisis sejumlah besar terjemahan manusia yang sudah ada dan mencari pola statistik. Perangkat lunak tersebut kemudian membuat tebakan cerdas saat diminta untuk menerjemahkan teks sumber yang baru. Perangkat lunak tersebut membuat prediksi berdasarkan kemungkinan statistik bahwa kata atau frasa tertentu akan bersama dengan kata atau frasa lain dalam bahasa target.

Terjemahan mesin berbasis sintaksis

Terjemahan mesin berbasis sintaksis adalah subkategori terjemahan mesin statistik. Terjemahan mesin berbasis sintaksis menggunakan aturan tata bahasa untuk menerjemahkan unit sintaksis. Terjemahan mesin ini menganalisis kalimat untuk memasukkan aturan sintaksis ke dalam model terjemahan statistik.

Pro dan kontra

Metode statistik memerlukan latihan yang melibatkan jutaan kata untuk setiap pasangan bahasa. Namun, dengan data yang cukup, terjemahan mesin menjadi akurat.

Terjemahan mesin neural

Terjemahan mesin neural menggunakan kecerdasan buatan untuk mempelajari bahasa dan terus meningkatkan pengetahuan menggunakan metode machine learning khusus yang disebut jaringan neural. Terjemahan mesin ini sering dikombinasikan dengan metode terjemahan statistik.

Jaringan neural

Jaringan neural adalah kumpulan simpul yang saling berhubungan dan terinspirasi dari otak manusia. Ini adalah sistem informasi tempat data input melewati beberapa simpul yang saling berhubungan untuk menghasilkan output. Perangkat lunak terjemahan mesin neural menggunakan jaringan neural untuk bekerja sama dengan set data yang sangat besar. Setiap simpul membuat satu perubahan atribut dari teks sumber ke teks target hingga simpul output memberikan hasil akhirnya.

Terjemahan mesin neural vs metode terjemahan lainnya

Jaringan neural mempertimbangkan seluruh kalimat input pada setiap langkah saat menghasilkan kalimat output. Model terjemahan mesin lainnya memecah kalimat input menjadi kumpulan kata dan frasa, memetakannya ke kata atau kalimat dalam bahasa target. Sistem terjemahan mesin neural dapat mengatasi banyak keterbatasan dari metode lain dan seringkali menghasilkan terjemahan dengan kualitas yang lebih baik.

Terjemahan mesin hibrida

Alat terjemahan mesin hibrida menggunakan dua atau beberapa model terjemahan mesin pada satu perangkat lunak. Anda dapat menggunakan pendekatan hibrida untuk meningkatkan efektivitas model terjemahan tunggal. Proses terjemahan mesin ini umumnya menggunakan subsistem terjemahan mesin berbasis aturan dan statistik. Output terjemahan akhir merupakan kombinasi dari output semua subsistem.

Pro dan kontra

Model terjemahan mesin hibrida berhasil meningkatkan kualitas terjemahan dengan mengatasi masalah yang terkait dengan metode terjemahan tunggal.

Apa itu alat terjemahan berbantuan komputer?

Alat terjemahan berbantuan komputer (CAT) bekerja bersama perangkat lunak terjemahan mesin untuk mendukung terjemahan teks. Alat CAT mengotomatiskan tugas terkait terjemahan seperti mengedit, mengelola, dan menyimpan terjemahan. Teks dimasukkan ke dalam perangkat lunak CAT dan dibagi menjadi beberapa segmen, seperti frasa, kalimat, atau paragraf. Perangkat lunak ini menyimpan setiap segmen dan terjemahannya dalam basis data, mempercepat proses terjemahan dan menjamin konsistensi dengan terjemahan sebelumnya.
 
Banyak perusahaan global menggunakan perangkat lunak CAT untuk mengotomatiskan proyek yang memerlukan terjemahan.

Terjemahan otomatis

Terjemahan otomatis mengacu pada setiap otomatisasi yang dibangun ke dalam alat CAT untuk melakukan tugas terkait terjemahan berulang. Terjemahan otomatis bekerja dengan pemicu yang disematkan dalam teks yang memberi tahu sistem untuk menggunakan otomatisasi. Misalnya, Anda dapat menggunakannya untuk menyisipkan teks yang biasa digunakan ke dalam dokumen dari basis data.

Teknologi terjemahan mesin apa yang paling akurat?

Terjemahan mesin neural diterima secara universal sebagai pendekatan terjemahan mesin yang paling akurat, serbaguna, dan lancar. Sejak penemuannya pada pertengahan 2010-an, terjemahan mesin neural telah menjadi teknologi terjemahan mesin paling canggih. Terjemahan mesin ini lebih akurat dibandingkan terjemahan mesin statistik, dari segi kelancaran hingga generalisasi. Terjemahan mesin neural saat ini dianggap sebagai standar dalam pengembangan terjemahan mesin.

Performa mesin penerjemah bergantung pada beberapa faktor, antara lain:

  • Mesin atau teknologi terjemahan mesin
  • Pasangan bahasa
  • Data pelatihan yang tersedia
  • Tipe teks untuk terjemahan. Karena perangkat lunak melakukan lebih banyak penerjemahan untuk bahasa atau domain tertentu, perangkat lunak tersebut akan menghasilkan output berkualitas lebih tinggi. Setelah dilatih, terjemahan mesin neural menjadi lebih akurat, cepat, dan mudah dalam menambahkan bahasa

Apakah terjemahan mesin dapat menggantikan terjemahan manusia?

Terjemahan mesin dapat menggantikan terjemahan manusia dalam beberapa instans yang masuk akal dan diperlukan dalam volume tinggi. Misalnya, banyak perusahaan terkait layanan menggunakan terjemahan mesin untuk membantu pelanggan melalui fitur obrolan instan atau respons cepat ke email. Namun, jika Anda menerjemahkan konten yang lebih mendalam, seperti halaman web atau aplikasi seluler, terjemahannya mungkin tidak akurat. Penting untuk meminta penerjemah manusia mengedit konten tersebut sebelum digunakan.

Teknologi terjemahan mesin apa yang paling akurat?

Amazon Translate adalah layanan terjemahan mesin neural yang menghadirkan penerjemahan bahasa yang cepat, berkualitas tinggi, terjangkau, dan dapat disesuaikan. Anda dapat melokalkan konten seperti situs web dan aplikasi untuk berbagai pengguna, dengan mudah menerjemahkan volume teks yang besar untuk analisis, dan memungkinkan komunikasi lintas bahasa antarpengguna yang efisien. Dengan Amazon Translate, Anda dapat:

  • Mengintegrasikan dengan mudah ke dalam aplikasi Anda dengan panggilan API sederhana
  • Menyesuaikan output yang diterjemahkan mesin Anda dengan terminologi kustom untuk menentukan cara menerjemahkan nama merek, nama model Anda, dan istilah unik lainnya.
  • Menskalakan untuk memenuhi kebutuhan terjemahan Anda dengan penerjemahan yang cepat dan andal

Untuk memulai Amazon Translate, buat akun AWS sekarang.

Langkah berikutnya terjemahan mesin AWS

Standard Product Icons (Features) Squid Ink
Lihat sumber daya tambahan terkait produk
Pelajari Amazon Translate selengkapnya 
Sign up for a free account
Lihat AWS Tingkat Gratis

Dapatkan akses langsung ke layanan gratis dengan AWS Tingkat Gratis.

Lihat AWS Tingkat Gratis 
Standard Product Icons (Start Building) Squid Ink
Mulai membangun di konsol

Mulai membangun dengan SageMaker di Konsol Manajemen AWS.

Daftar