RWS ने लेखन के समय अनुवाद प्रयास की भविष्यवाणी करने वाली AI के लिए US पेटेंट हासिल किया

पेटेंट उद्यमों को सामग्री निर्माण के समय लागत, प्रयास और पुन: उपयोग क्षमता की भविष्यवाणी करने में मदद करता है – अनुवाद का अनुरोध किए जाने से पहले ही

MAIDENHEAD, England–(BUSINESS WIRE)–RWS (RWS.L), एक वैश्विक AI समाधान कंपनी, को एक AI-संचालित प्रणाली के लिए US पेटेंट नंबर 12,505,297 से सम्मानित किया गया है जो संगठनों को उनकी सामग्री के लेखन के समय ही उसकी अनुवाद क्षमता को समझने में सक्षम बनाती है – अनुवाद परियोजना के दायरे या शुरू होने से बहुत पहले।

2026 में Trados ग्राहकों के लिए आ रही यह पेटेंट तकनीक – Document Translation Feasibility Analysis Systems and Methods – एक स्रोत दस्तावेज़ का विश्लेषण करती है यह पहचानने के लिए कि पिछले अनुवादों से कितनी सामग्री का पुन: उपयोग किया जा सकता है, जिसमें वे मामले भी शामिल हैं जहाँ शब्दावली बदल गई है लेकिन अर्थ वही रहा है। अनुवाद वर्कफ़्लो के भीतर काम करने के बजाय लेखन चरण में काम करके, यह प्रणाली सामग्री लेखकों और परियोजना प्रबंधकों को अपेक्षित प्रयास, लागत और पुन: उपयोग की प्रारंभिक दृश्यता देती है – व्यवहार्यता निर्णयों को ऊपर की ओर स्थानांतरित करती है जहाँ उनका सबसे बड़ा प्रभाव होता है।

"यह पेटेंट उद्यमों द्वारा बहुभाषी सामग्री के प्रबंधन में एक महत्वपूर्ण अंतर को संबोधित करता है," Rares Vasilescu, RWS में उत्पाद विकास के VP ने कहा। "निर्माण के समय अनुवाद बुद्धिमत्ता को सामने लाकर, टीमें लागत, प्रयास और पुन: उपयोग के बारे में सूचित निर्णय ले सकती हैं इससे पहले कि एक भी अनुवाद अनुरोध उठाया जाए – बाद में नहीं।"

वाक्य-स्तर की मिलान से आगे बढ़ना

पारंपरिक अनुवाद उपकरण बड़े पैमाने पर सटीक या लगभग सटीक पाठ मिलान पर निर्भर करते हैं। RWS की नई तकनीक AI का उपयोग करके सिमेंटिक हस्ताक्षर उत्पन्न करके – पाठ के अर्थ-आधारित प्रतिनिधित्व – और उन्हें पहले से अनुवादित सामग्री के बड़े भंडार के साथ तुलना करके आगे जाती है।

व्यवहार में, यह उद्यमों को यह देखने की अनुमति देता है कि दस्तावेज़ के कौन से भाग पहले से मौजूद भाषाई संपत्तियों द्वारा कवर किए गए हैं और वास्तव में नए अनुवाद कार्य की आवश्यकता कहाँ है – परियोजनाओं के दायरे या बजट प्रतिबद्ध होने से पहले।

पेटेंट दृष्टिकोण कई भाषाओं, बाजारों और नियामक वातावरणों में जटिल सामग्री संपदाओं का प्रबंधन करने वाले उद्यमों के लिए डिज़ाइन किया गया है। प्रारंभिक चरण में पुन: उपयोग क्षमता और व्यवहार्यता अंतर्दृष्टि को सामने लाकर, यह संगठनों को तेजी से स्थानीयकरण निर्णय लेने और ऐसी सामग्री की पहचान करने में सक्षम बनाता है जो अनुवाद से लाभान्वित हो सकती है – जिसमें वह सामग्री भी शामिल है जिसे पारंपरिक स्थानीयकरण वर्कफ़्लो के भीतर आकलन करने के लिए नजरअंदाज या अव्यावहारिक माना गया होता। मानव निगरानी के साथ संयुक्त, यह AI-संचालित विश्लेषण अधिक पूर्वानुमानित योजना, मौजूदा भाषाई संपत्तियों के बेहतर पुन: उपयोग और बड़े पैमाने पर सुसंगत गुणवत्ता का समर्थन करता है।

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