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La traduction personnalisée Azure AI Foundry, anciennement custom Translator, permet aux entreprises, aux développeurs d’applications et aux fournisseurs de services linguistiques de créer des systèmes de traduction automatique neuronale (NMT) personnalisés. Intégré au service Azure AI Translator , il permet aux utilisateurs d’adapter les traductions en fonction des exigences et des contextes spécifiques. La fonctionnalité de traduction personnalisée fournit des solutions de traduction qui s’intègrent facilement à vos applications, flux de travail et sites web actuels.
La traduction personnalisée Azure AI Foundry repose sur l’API de traduction de texte Translator Text robuste et basée sur le cloud, la même plateforme sécurisée et performante qui alimente des milliards de traductions quotidiennes. La traduction personnalisée vous permet d’affiner et de déployer des systèmes de traduction vers et depuis l’anglais. Il prend en charge plus de 100 langues, correspondant directement aux capacités NMT étendues disponibles dans le service. Pour obtenir la liste complète des langues prises en charge, consultez le support des langues dans Translator.
La traduction personnalisée facilite la création et le déploiement d’un système de traduction personnalisé, même si vous n’avez aucune expérience de programmation. Son interface utilisateur intuitive vous permet de charger en toute transparence des données, d’entraîner et de tester vos modèles, et de les déployer en toute sécurité dans un environnement de production. Selon la taille de vos données d’apprentissage, votre système de traduction peut être opérationnel à grande échelle dans quelques heures.
Si vous préférez un contrôle programmatique, une API dédiée est disponible. Cette API vous permet de gérer la création et les mises à jour de modèles directement à partir de vos propres applications ou services web, en intégrant des fonctionnalités de traduction personnalisées dans vos flux de travail existants.
Fonctionnalités
La traduction personnalisée fournit différentes fonctionnalités pour créer un système de traduction personnalisé.
| Caractéristique | Descriptif |
|---|---|
| Appliquer la technologie de traduction automatique neuronale | Améliorez votre traduction en appliquant la traduction automatique neuronale (TAN) fournie par Custom Translator. |
| Créer des systèmes qui connaissent la terminologie de votre activité | Personnalisez et créez des systèmes de traduction en utilisant des documents parallèles qui comprennent la terminologie utilisée dans votre entreprise et votre secteur d’activité. |
| Utiliser un dictionnaire pour générer vos modèles | Si vous n’avez pas de jeu de données d’entraînement, vous pouvez entraîner un modèle avec uniquement des données de dictionnaire. |
| Accéder à votre modèle de traduction personnalisé | Vous pouvez accéder à votre modèle de traduction personnalisé à tout moment à l’aide de vos applications/ programmes existants via l’API de traduction de texte Azure AI Translator Text V3. |
Obtenir de meilleures traductions
Azure AI Translator a publié la traduction automatique neuronale (NMT) en 2016. Le service NMT a présenté une avancée majeure en termes de qualité de traduction par rapport à la technologie standard de traduction automatique statistique (SMT). Dans la mesure où le service NMT saisit mieux le contexte des phrases dans leur ensemble avant de les traduire, il offre de meilleures traductions dans un style plus naturel et plus fluide. La traduction personnalisée fournit l’outil NMT pour vos modèles personnalisés, ce qui améliore la qualité de la traduction.
La traduction personnalisée accepte également les données parallèles au niveau du document pour rendre la collecte et la préparation des données plus efficaces. Si les utilisateurs ont accès aux versions du même contenu dans plusieurs langues, mais dans des documents distincts, la traduction personnalisée est en mesure de faire correspondre automatiquement les phrases entre les documents. Pour obtenir la liste des formats de document pris en charge, consultez les formats de documents de traduction personnalisés et la convention d’affectation de noms.
Si le type et la quantité appropriés de données d’apprentissage sont fournis, il n’est pas rare de voir BLEU les gains de score compris entre 5 et 10 points à l’aide de la traduction personnalisée.
Générer et traduire avec des modèles personnalisés
Vous créez un modèle de traduction personnalisé en personnalisant un modèle de base Azure AI Translator avec vos propres données et terminologie.
Cet article est une vue d’ensemble de l’utilisation du réglage précis pour créer un modèle de traduction personnalisé pour vos applications dans toutes les langues prises en charge.
Les étapes de création d’un modèle personnalisé sont les suivantes :
Créez un projet. Un projet est un domaine de travail pour la composition et la création de votre système de traduction personnalisé. Un projet peut contenir plusieurs paires de langages, modèles et documents. Tout le travail que vous effectuez dans la traduction personnalisée est effectué à l’intérieur d’un projet spécifique.
Créez une paire de langues. Une paire de langages est un wrapper pour les modèles, les documents et les tests. Chaque paire de langues inclut tous les documents chargés dans ce projet avec la paire de langues appropriée. Par exemple, si vous disposez à la fois d’une paire d’anglais à espagnol et d’une paire de langues espagnol-anglais, les mêmes documents sont inclus dans les deux paires de langues.
Chargez des documents parallèles. Les documents parallèles sont des paires de textes où un document est la langue d’origine et l’autre est sa traduction humaine. Chaque phrase du document d’origine correspond à une phrase traduite dans le document associé. Il est important de noter que les désignations « source » et « cible » sont interchangeables : une paire unique peut être utilisée pour entraîner un système de traduction dans les deux sens.
Entraîner un modèle. Un modèle est le système de traduction conçu pour une paire de langues spécifique, et une session d’entraînement réussie entraîne un modèle entièrement fonctionnel. Pour entraîner un modèle, vous devez fournir trois ensembles distincts et mutuellement exclusifs de documents : l’entraînement, le réglage et les données de test. Si vous fournissez uniquement des données d’entraînement lors de la mise en file d’attente d’une session d’entraînement, la traduction personnalisée extrait automatiquement un sous-ensemble aléatoire de phrases de vos documents d’apprentissage pour servir de données de réglage et de test, ce qui garantit que ces phrases ne sont pas utilisées pendant l’entraînement réel.
Remarque
Un minimum de 10 000 phrases parallèles est nécessaire pour entraîner efficacement un modèle.
Testez un modèle. L'ensemble de test est utilisé pour calculer le score BLEU. Ce score indique la qualité de votre système de traduction.
Déployer un modèle. Votre modèle personnalisé est disponible pour les demandes de traduction runtime dans les régions que vous sélectionnez.
Traduisez du texte. Utilisez l’API de traduction de texte Azure AI Translator Text basée sur le cloud, sécurisée et hautement évolutive pour effectuer des demandes de traduction.