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游戏领域一站式机器翻译解决方案从实时UGC内容到游戏内文本.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718940 2025-06-22 39页 6.25MB

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本文主要探讨了游戏领域的一站式机器翻译解决方案,介绍了机器翻译算法的演变,以及大型语言模型(LLM)在游戏翻译中的应用。关键点如下: 1. 机器翻译算法演变:从基于短语的翻译(2003年),到神经机器翻译(2015年),再到基于大型语言模型的翻译(2023年)。 2. 游戏翻译挑战与机遇:游戏特定内容和上下文、术语和行话的翻译存在困难,但通过扩大模型规模和训练数据,可以提升翻译质量。 3. LLM在游戏翻译中的应用:通过RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术,结合游戏特定知识库和术语数据库,优化翻译效果。 4. 翻译效果评估:经过微调的开放源代码模型在部分语言对上的表现优于商业模型,如Claude和Gemini。 5. 应用案例:游戏UI翻译、营销内容翻译、实时游戏内聊天翻译等,实现了成本降低和效率提升。 6. 未来升级:AI翻译代理将持续学习新数据,提高翻译评估和纠错能力;结合文本、语音、图像等多模态,拓展翻译应用场景。 核心数据:通过AI-LQA和人工审查,翻译质量差距在5%以内;在部分语言对上,经过微调的模型表现优于商业模型,平均准确率达到90.09%;截至2024年,已翻译超过1亿个单词,覆盖13款游戏。
"游戏翻译的AI进展如何?" "如何提升游戏语境下的翻译质量?" "游戏术语翻译的难点在哪?"
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