natgillin/translations-raw huggingface dataset:
already known to be good - can be immediately and accurately output.
Jotkin kehittyneemmistä järjestel­mistä pystyvät oppimaan omista virheistään.
More sophisticated systems can identify blocks of text that are close, but not exact matches of known blocks: the system highlights the differences between the new block and the old, and offers a suggested translation, or requests human intervention.
Muokattu teksti syö­tetään takaisin koneeseen niin, että kone voi vertailla omaa aiempaa käännöstään ihmisen muokkaa­maan versioon. Erojen perusteella se pystyy luomaan syntaktisia ja se­manttisia sääntöjä, joiden avulla se pystyy parempaan suoritukseen seuraavalla kerralla.
The Translator's Workbench: Translators work with source and target texts simultaneously; they have to be able to look up words, to customize glossaries, to record revisions, and to produce documents using a range of character sets.
Kääntäjän työkalut: Kääntäjät työskentelevät samanai­kaisesti lähde­ja kohdekielisen teks­tin kanssa. Heidän on voitava tarkas­taa sanoja, mukauttaa sanastoja, tallentaa muutoksia ja tuottaa asia­kirjoja monia eri merkistöjä käyt­täen.
Their work can be greatly facilitated by providing an integrated environment offering multilingual word processing facilities and keyboards, online dictionaries, terminology management software, and desktop publishing facilities, as well as translation memories.
Työtä voidaan helpottaa huo­mattavasti tarjoamalla heidän käyttöönsä integroitu ympäristö, jos­sa on monikieliset tekstinkäsittely­mahdollisuudet ja näppäimistöt, suorakäyttöiset sanakirjat, terminologian hallintaohjelmisto, taittomahdollisuudet ja käännös­muisti.
In such an environment, the translator can work more productively.
Tällaisessa ympäristössä kään­täjä voi työskennellä tuottavasti.
But note that, while there are extensive computer aids, the translation itself is not automated.
On kuitenkin huomattava, että laajoja tietokonepohjaisia apuvälineitä käy­tettäessäkään käännöstyö ei ole automaattista.
In fact, most serious commercial users who intend to publish their material carry out both pre- and post-translation editing to ensure that the output is semantically and syntactically correct. For them, the machine is an aid to the human translator, not a substitute.
Koska Euroopan yhteisöllä on omat vaatimuksensa kääntämisen ja tulk­kauksen suhteen, yhteisö huomasi jo varhaisessa vaiheessa tarvitsevan­sa automatisoidun ratkaisun, joka ei tyydyttäisi ainoastaan sen omia tarpeita vaan tarjoaisi myös kaupal­lisesti hyödynnettäviä työkaluja laa­jentuville kansainvälisille markki­noille.
It is clear, however, that only large organizations are able to achieve the economies of scale needed to benefit from such an arrangement: smaller organizations and organ­izations that do not have a fairly constant requirement for trans­lation could not afford the costs.
Systranista Eurotranin kautta neljännen puiteohjelman yhteydes­sä aloitettuihin hankkeisiin EU jou­tuu kohtaamaan kielellisen moni­muotoisuuden asettaman haasteen kehittämällä laajan valikoiman kieliteknologisia työkaluja.
Such systems have particular relevance for two kinds of publisher: those who publish several editions of a document, each of which updates the information in the preceding edition; and those who publish a number of different documents, each of which contains common elements.
Komissio ajanmukaistaa käännöspro­sessejaan käyttämällä paikallisesti ja kaupallisesti saatavissa olevia käännöstyökaluja, joiden lisäksi voi­daan käyttää keskitettyjä työväli­neitä.
An example of the former is a software manufacturer, whose manuals have to reflect the operation of the software through several releases.
Tämän kehitystyön lopputu­loksena viime vuosina erillisinä hankkeina toteutettujen ohjelmien tulokset yhdistetään ja annetaan kääntäjien käyttöön yhteisen käyttö­liittymän kautta.
An example of the latter is a car manufacturer, who has to produce a different manual for each model in the range.
Kielellisten resurs­sien tietokantaan kuuluvat käännös­muistit, fraasi­ja
Some of the more advanced systems today are able to learn from their mistakes.
Kaikkein menestyksekkäin nyky­ajan sovelluksista on käännösmuis­ti.
The edited output is fed back in to the system, so that it can compare its first attempt at translation with the version finally accepted by the human editor.
Tietokone tallentaa suuren määrän sanoja, lauseita, virkkeitä ja jopa kokonaisia kappaleita sisäl­tävän tietokannan lähde­ja kohde­kielisessä muodossaan.
From the differences, it can establish rules -both syntactic and semantic - that enable it to do better the next time.
Uutta teks­tiä vertaillaan tämän jälkeen vanhoihin alkuperäisversioihin.
Such systems improve over time, and, particularly when they operate within restricted app­lication domains, can eventually produce very acceptable output.
Jos jokin osa tekstistä on samanlaista, voidaan lähdekielinen kohta kor­vata kohdekielisellä, jo aiemmin hyväksi todetulla käännöksellä.
The Commission is modernizing its translation proccesses using local and commercially available translation support tools, which will be complemented by central tools.
Kehittyneemmät järjestelmät tun­nistavat toisiaan lähellä olevat vaik­kakaan ei aivan toisiaan vastaavat tekstijaksot.
Under this development, much of the work carried out in recent years under separate projects will be integrated and made available to translation staff using a common user interface.
Järjestelmä korostaa uuden ja vanhan jakson väliset erot ja ehdottaa sopivaa käännöstä.
A powerful search engine will provide access in batch mode to all the resources necessary to prepare texts for translation.
Kone voi myös pyytää ihmisen ,ιριι,ι.
Because of its own requirement for translation and interpretation, the European Community recognized at a very early stage the need for an automated solution which would not only meet its own demands, but also provide commercially viable tools for the expanding transnational internal market.
terminologiasanakirjat ja muut ling­vistisen tiedon kokoelmat, kuten ni­mikkeistöt ja käännössanakirjat.
From Systran through Eurotra to the projects started under the Fourth Framework Programme, the EU is confronting the challenge of linguistic diversity by developing a wide range of language technology tools.
Tehokas hakujärjestelmä tarjoaa pää­syn kaikkiin resursseihin, joita tarvi­taan tekstien valmisteluun kääntä­mistä varten.
IMPACT [1990-1994] Programme aiming to promote the understanding and growth of the information market in Europe.
IMPACT (1990—1994) Ohjelma, jonka tavoitteena on lisätä tietomarkkinoiden tuntemusta ja kasvua Euroopassa.
Language Research and Engineering (LRE) in the Third Framework Programme (1991-1994)
Language Research and engineering (LRE) eli kielen tutkimus ja teknologia kolmannessa puiteohjelmassa (1991—1994)
There are a number of application areas in which speech synthesis or speech recognition (or both) offer commercial and social benefits.
Puheentunnistuksesta ja puhesynteesistä on kaupallista ja sosiaalista hyötyä useilla eri sovellusalueilla.
They enable greatly enhanced access to information and facilities, they enable more users to avail of information and other services, and they enable service providers to serve their customer base more cost-effectively.
Ne tarjoavat huomattavasti tehokkaammin tietoa ja resursseja, niiden ansiosta entistä useammat käyttäjät pääsevät hyötymään tieto- ja muista palveluista ja ne antavat palvelujen tarjoajille mahdollisuuden palvella asiakaskuntaansa tehokkaammin.
The LRE programme was launched under the Third Framework Programme of Community Science and Technology funding.
LRE-ohjelma aloitettiin yhteisön tiede- ja teknologiarahoituksen turvin osana kolmatta puiteohjelmaa.
Three areas for action were specified, with the emphasis on developing a theoretical basis for language technology:
Ohjelmaa varten määriteltiin kolme toiminta-aluetta, joilla korostettiin kieliteknologian teoreettisen pohjan kehittämisen merkitystä:
• General research, to tackle the many remaining research problems and foster progress to more sophisticated language understanding technologies also consider the difficulties involved in understanding the different accents in the spoken English of, say, Wales, North America, Jamaica and New Zealand, the problems of automating the process become more apparent.
— yleinen tutkimus, joka ratkoo monia jäljellä olevia tutkimuksen ongelmia ja tukee kehittyneempien kielen ymmärtämisteknologioiden kehittämistä mistä eri alueilla käytettävien korostusten (esimerkiksi Walesissa, Pohjois-Amerikassa, Jamaikalla ja Uudessa-Seelannissa puhutun englannin) ymmärtämisen vaikeus.
A further complication involves distinguishing between speech and nonspeech.
Seuraava ongelma on puheen erottaminen muista äänistä.
The ability to filter out wanted sounds from unwanted environmental ones (noise) is one of the less understood aspects of perception, and causes considerable problems for anyone attempting to automate the process.
Kyky suodattaa pois tarpeettomat äänet on aistien toiminnan heikoimmin ymmärrettyjä alueita ja aiheuttaa suuria ongelmia kenelle tahansa, joka yrittää automatisoida prosessia.
Even within speech, there are often non-linguistic elements, such as coughs, hesitations, partially completed words, and other vocal noises.
Jopa puheen sisällä on usein ei-kielellisiä elementtejä, kuten yskäisyjä, epäröintiä, puoliksi lausuttuja sanoja ja muita ääniä.
Individual speakers may also have
Yksittäisillä puhujilla voi myös olla puhetapoja tai puhevikoja, jotka tekevät puheentunnistuksen erityisen vaikeaksi.
• Common resources, tools and methods to build over time a comprehensive infrastructure
— yhteiset voimavarat, työkalut ja menetelmät, joilla ajan myötä raken netaan kattava infrastruktuuri
• Pilot applications, to demonstrate the integration of language engineering technologies and components within information and communication systems.
— kokeilusovellukset, joilla osoitetaan kieliteollisuuden teknologian ja komponenttien liittäminen tieto- ja viestintäjärjestelmiin.
Some attempts at mechanically reproducing the human voice were made as early as the 18th century.
Jo 1700-luvulla tehtiin joitakin kokeiluja ihmisäänen tuottamiseksi mekaanisesti.
Modern techniques - and particularly the ability to generate sound waves electronically and to choose the correct sound by means of computer - have enabled speech to be synthesized reasonably effectively, and many commercial applications are already in place.
Modernit tekniikat, erityisesti mahdollisuus tuottaa ääniaaltoja sähköisesti ja valita oikea ääni tietokoneen avulla, ovat mahdollistaneet suhteellisen tehokkaan puheen syntetisoinnin, ja tarjolla on jo useita kaupallisia sovelluksia.
In some cases, the synthesis is so good that it is impossible to tell whether a machine or a human being is talking.
Joissakin tapauksissa synteesi onnistuu niin hyvin, että on mahdotonta erottaa, onko puhuja kone vai ihminen.
Success of this kind, however, is usually limited to selected topics in which the machine has been carefully trained or programmed.
Tämänkaltainen menestys rajoittuu kuitenkin yleensä harvoihin aihepiireihin, joita varten kone on huolellisesti "koulutettu" tai ohjelmoitu.
In general, the problems of producing recognizable words have been over come; the problems of producing continuous speech with normal intonation and rhythm remain.
Tunnistettavien sanojen tuottamisessa ilmenevät ongelmat on yleensä ratkaistu. Jatkuvan puheen tuottaminen tavanomaista intonaatiota ja rytmiä jäljitellen ei kuitenkaan vielä onnistu.
Tape recorder: In 1899, a Danish inventor, Valdemar Poulsen, recorded messages on a moving magnetized steel tape, but his 'Telegraphone' needed electric amplifiers to make it practicable.
Kasettinauhuri: Vuonna 1899 tanskalainen keksijä Valdemar Poulsen tallensi viestejä liikkuvalle, magnetoldulle teräsnauhalle. Tämä "telegrafonl" tarvitsi kuitenkin sähköisiä vahvistimia toimiakseen.
The steel tape was replaced by plastic tape coated with magnetic material, and by the late 1920s German motion picture sound tracks were being recorded with the new device.
Teräsnauhan korvasi magneettisella aineella päällystetty muovinauha, ja 1920-luvun loppupuolella saksalaisten elokuvien ääniraitoja äänitettiin tällä uudella laitteella.
Most of the pioneering work on tape recording took place in Germany, and the American industry began to exploit their innovations only after the war.
Suurin osa ka settinauhurin kehittelytyöstä tapahtui Saksassa, ja amerikkalainen teollisuus ryhtyi hyödyntämään keksintöä vasta sodan jälkeen.
Database search agents: With the proliferation of information available on public domain databases, and even in privatelyheld databases, tools are needed to search through the data and locate information of particular interest to the user.
Tietokantojen hakuohjelmat: Kun yleisesti käytettävissä olevissa ja jopa yksityisissä tietokannoissa on yhä enemmän tietoa, tarvitaan työkaluja käyttäjää kiinnostavan tiedon löytämiseksi.
Such software agents may work in the background, monitoring changes in many databases around the world, and presenting the filtered data to the user, either in summary or in full.
Tällaiset hakuohjelmat voi vat toimia taustalla ja tarkkailla monissa eri puolilla maailmaa sijaitsevissa tietokannoissa tapahtuvia muutoksia. Ne voivat esittää suodatetun tiedon käyttäjälle joko yhteenvetona tai kokonaisuudessaan.
The better systems learn from the usage pattern of the presented data, and further refine their search criteria automatically.
Paremmat järjestelmät oppivat esi tetyn tiedon käyttötavasta ja tekevät sen mukaan automaattisesti tarkennuksia hakuperusteisiinsa.
The user can typically express their interests in natural language, and gradually refine the criteria used to find information so that they are presented only with items of relevance and interest.
Käyttäjä voi tavallisesti ilmoittaa kiinnostuksen kohteensa luonnollisella kielellä ja tarkentaa vähitellen tiedon hakuun käytettäviä perusteita siten, et tä ohjelma esittää käyttäjälle ainoastaan hänen kannaltansa tärkeää ja kiinnostavaa tietoa.
Search agents will become increasingly important with the growth of the Internet and online information.
Hakuohjelmista tulee entistä tärkeämpiä Internetin ja saatavissa olevan on-line-tiedon määrän kasvaessa.
The problems associated with automatic speech recognition are more difficult: first, the same word may be pronounced in different ways even by a single speaker.
Automaattiseen puheentunnistukseen liittyvät ongelmat ovat hankalampia: ensinnäkin sama puhuja voi lausua sanan eri tavoin eri tilanteissa.
The pronunciation may vary depending on the person's mood, the person they are addressing, the syntactic role of the word in the sentence, even the time of day.
Ääntämys voi vaihdella sen mukaan, millä tuulella puhuja on, kenelle hän puhuu, mikä sanan syn taktinen tehtävä lauseessa on ja jopa kellonajasta riippuen.
The faster throughput of the new machines, and their increased reliability, open up realistic opportunities for the numerical processing of real-time speech.
Uusien koneiden nopeampi suorituskykyjä lisääntynyt luotettavuus avaavat todellisia mahdollisuuksia reaaliaikaisen puheen di gitaaliselle käsittelylle.
· mannerisms or impediments that make automated recognition particularly difficult.
Sananvaihto tapahtuu yleensä tietyn kaavan mukaan ja koneen ohjauksessa, mistä seuraa, että käyttäjän tarvitsema sanasto on rajoitettua ja ennalta arvattavaa.
The linguistic understanding in the program can, for example, distinguish between homophones such as 'to', 'too' and 'two' by analysing the context of the text in real time.
Vaikka useimmat tämänhetkiset puhelintiedustelujärjestelmät perustuvat käyttäjän näppäilemällä syöttämään tietoon, on olemassa myös vuorovaikutteisia puhepalvelimia, jotka tarjoavat asiakkaalle mahdollisuuden tehdä tiedusteluja ja hoitaa liiketoimintaa ilman ihmisen väliintuloa luonnollista kieltä netyyppejä sekä tarjoamalla tieto koneelle tietoa sitä käyttävien henkilöiden äänen ominaisuuksista.
input from the user, there are interactive voice servers available that allow customers make enquiries and transact business using natural language without the need for human intervention.
puhesynteesiä käytetään lentoyhtiöiden tiedotusjärjestelmissä, joissa soittajille annetaan puhelimen valintanäppäinten avulla tehtyjen va lintojen mukaisesti ajankohtaisia tietoja saapuvista ja lähtevistä lennoista.
The dialogue is generally struc tured and directed by the system: as a result, the vocabulary used by the user is restricted and predictable.
Tieto välittyy nopeasti ja tarkasti ilman puhelunvälittäjän väliintuloa.
Voice systems have also been developed for specific business uses, such as order entry, and for medical systems, where hands-free control is necessary.
Samoin eräät pankit tarjoavat mahdollisuuden tarkastaa tili-ja tapahtumatietoja puhelimitse, jolloin käyttäjä antaa ohjeet puhelimen valintanäppäimillä ja vastaukset annetaan puhesynteesin avulla.
While most of today's telephone enquiry systems depend on keyed
On huomattava, että näissä sovelluksissa tarvitaan erittäin suppeaa sanavalikoimaa ja keinotekoinen, robottimainen ääni on hyväksyttävissä. syttävissä.
Speech Analysis and Synthesis If you have ever tried to transcribe a limiting the vocabulary and types of structures to be used and by providing the machine with information about the voice characteristics of the people who will use it.
Puheanalyysi ja synteesi Jos olet joskus yrittänyt purkaa ääni nauhaa tekstiksi, ymmärrät puheen au tomaattisen analysoinnin ja tulkitsemisen vaikeuksia.
Despite these difficulties, both technologies have already been successfully applied.
Ihmisen puhe on täynnä kesken jääneitä lauseita, toistoa, korjauksia, "ää"-ja "öö"-äännähdyksiä ja muita merkityksettömiä sanontoja.
Speech synthesis is used, for example, in airline information systems, where telephone callers are given up-to-the-minute information on arrivals and departures, based on their input on the telephone keypad. This is provided quickly and accurately, without operator intervention.
Tavallisesti olemme täysin tyytyväisiä tähän sekavaan kommunikointityyliimme, jossa luotetaan kielen ulkopuolisiin ja paralingvlstisiin tekijöihin, kuten kontekstiin (esim. puhelu jonkun tutun kanssa) sekä eleisiin ja ilmeisiin, jotka antavat kuulijalle lisätietoa, jota hän mahdollisesti tarvitsee ymmärtääkseen puheen.
Similarly, some banks offer facilities for account enquiry and transactions over the phone, in which instructions are given using the telephone keypad, and responses are delivered using speech synthesis.
Puheentunnistusteknologiaa käytetään laajasti niin kutsutuissa "hands-free"-sovelluksissa esimerkiksi lentokoneissa.
Note that the speech required for these applications deals with a limited domain, and is acceptable in an artificial 'robot-like' tone.
Tällöin laite "opetetaan" tunnistamaan rajallinen määrä tietyn käyttäjän lausumia komentosanoja.
tape recording, you appreciate the difficulties in analysing and interpreting speech automatically.
Tällä rajallisella alueella ne ovat erittäin luotettavia.
Human conversation is full of incomplete sentences, repetitions, selfcorrections, 'urn's, 'eh's, Mike's, and 'you know's.
Viime aikoina teknologiaa on laajennettu, ja siihen kuuluu nykyään lingvistinen ymmärrys, jonka ansiosta tietokoneita voidaan ohjata tehokkaasti pelkällä äänellä.
In general, we are content to speak in this disjointed manner, relying on extralinguistic and paralinguistic factors, such as context (e.g. talking to someone who knows us), gesture and facial expression, to supply the additional information the listener may require for better comprehension.
Käyttäjä voi antaa tietokoneelle ohjeita ja käyttää erilaisia ohjelmia, kuten tekstinkäsittelyä tai henkilökohtaisia kalenteriohjelmia viestien ja muistiinpanojen tallentamiseen, lähettää postia, hakea tietoa tai luoda asiakirjoja.
But even if we were to utter complete, grammatical sentences, automatic analysis would still have some hurdles to overcome.
Vaikka lausuisimme ainoastaan koko naisia, kieliopillisesti virheettömiä lauseita, automaattisen analyysin tiellä on vieläkin esteitä.
It would have to break down a continuous stream of speech sounds into units recognizable as discrete words.
Sen olisi jaettava keskeytyksetön sanavirta yksittäisiksi sa noiksi.
It would have to allow for variation in pronunciation - we all have problems understanding unfamiliar accents or speech defects.
Sen olisi ymmärrettävä ääntämyksen eroja — kaikillahan on joskus vaikeuksia ymmärtää vierasta korostusta tai puhevikaisen puhetta.
It might have to take intonation into account - any sentence may be a statement or a question, depending on the intonation.
Analyysissa olisi ehkä otettava huo mioon intonaatio: lause voi olla toteamus tai kysymys intonaatiosta riippuen.
Producing speech automatically also has problems: the machine's output has to be as comprehensible and as humansounding as possible.
Myös puheen automaattisessa tuottamisessa on omat ongelmansa: koneen tuottaman puheen on oltava ymmärrettävää ja muistutettava mahdollisimman paljon ihmisen ääntä.
If a speech synthesis system is working on written input, it faces the same difficulties any human doeswhen asked to read aloud - either the word is already part of your (spoken) vocabulary (which, for the machine, means having a large database to search through) or it is new to you, which means having to work out how to pronounce it by analogy with familiar forms.
Kun kone laite taan käsittelemään kirjoitettua tekstiä, se kohtaa samat ongelmat kuin kuka tahansa Ihminen, jonka on luettava ääneen. Sana voi olla osa puhekielen sanavarastoasi (mikä tietokoneen ta pauksessa merkitsee laajaa tietokantaa, josta tieto on haettava), tai se voi olla sinulle uusi, jolloin sinun on pääteltävä sen äänneasu aiempiin kokemuksMsi perustuen.
For example, the word 'copacetic': should it be pronounced 'cop' or 'cope', 'set', 'ceet', 'seat' or 'cheat'?
Tulisiko nimi lausua "siten, kuinka se kirjoitetaan" vai siten, kuinka se vieraassa kielessä lausuttaisiin.
We can ask for assistance, look up the dictionary (if we have one) or mumble over the word and hope noone notices -the machine does not have these options.
Voimme kysyä neuvoa, etsiä sanan sanakirjasta (jos meillä sellainen on) tai mutista sanan toivoen, että kukaan ei huomaa — tietokoneella ei ole näitä mahdollisuuksia.
Speech recognition systems have over come some of these problems by
Ohjelman lingvistinen ymmärrys saattaa esimerkiksi kyetä erottelemaan samalta kuulostavat sanat, kuten "tule", "tulee" ja "tuulee" analysoimalla tekstin asiayhteyden reaaliajassa.
These work by 'training' the system to recognize a limited range of command words as spoken by a particular operator, and, within this limited range, are extremely reliable.
Puheentunnistusjärjestelmät ovat voittaneet eräät näistä ongelmista rajoittamalla käytettävää sanastoa ja raken-
• SPANISH
TANSKA
The Applications for Language Technology information technology ­ and in particular language technology ­could provides ways of overcoming their difficulties.
MLAP (Multilingual Action Pian eli monikielinen toimintasuunnitelma) (1994—1995) lingvistisesti kuin maantieteellisestikin, tietotekniikka ja erityisesti kieliteknologia saattaa tarjota välineitä selviytymiseen.
MLAP [Multilingual Action Plan] (1994­1995) Since 1977, a number of MLAPs have been initiated, with the objective of lowering language barriers within Europe.
Vuodesta 1977 on aloitettu useita MLAP-ohjelmia. Tavoitteena on ollut madaltaa kielimuureja Euroopassa.
They were focused primarily on the needs of the Commission.
Ohjelmat kohdistuivat lähinnä ko mission tarpeisiin.
A number of tools were developed, notably the EC version of the Systran machine translation system: in 1995, this translated 165,000 pages of text, using 16 language pairs.
Useita erilaisia työkaluja kehitettiin, muun muassa EY:n versio Systran-konekäännösjärjestel-mästä. Vuonna 1995 järjestelmä käänsi 165 000 sivua tekstiä 16 kieliparin välillä.