於2021年1月1日由Alice Chan發佈 1. 自動化項目管理 AI系統使翻譯流程走向智能化，提升效率，簡化整個翻譯製作。AI系統會從龐大的數據庫進行自動搜索，有助尋找合適的參考資料並製作優質的翻譯。對於像譯谷這樣的AI翻譯工具，AI系統不僅可以自動執行翻譯和校對數字的任務，還可以自動化為用戶構建量身訂制的翻譯記憶庫。工作流程自動化將提升產量，同時減輕現有勞動力資源的工作量。 2. 質量保證與控制 AI翻譯系統已完善發展，可實現優質的翻譯。質量保證是譯谷對於每個項目的長期使命，通過加強翻譯對的配對和使用可靠的財經數據更新數據庫，譯谷提供準確和流暢的翻譯。此外，譯谷的專業語言團隊不斷評估翻譯質量，並向研究團隊不時提供反饋意見，以優化AI系統。譯谷的另一焦點是質量控制，即避免在翻譯過程中可能出現的錯誤而作出實時行動。警告信息將顯示特定的錯誤和原因，因此用戶可在AI系統的協助下與其互動，從而全面掌控翻譯項目。 3. 高效和動態的工作流程 AI翻譯系統全天候運作從不間斷，而人力卻可能會受到時間安排和生產能力等限制。AI系統可減少連續進行招股書和年度報告等大規模生產所耗用的時間，從而通過涵蓋所有初稿翻譯和定稿時校對數字的工作來減輕翻譯人員的工作量。AI系統同時兼顧多項任務的極致能力不但可確保生產效率得以提升，而且能以較低的成本進行優化來實現最大的生產力。 4. 安全性與保密性 用戶經常憂慮與其他用戶共用數據而招致資料泄露的風險。譯谷非常重視其語料庫的數據保護，並堅持僅使用來自聯交所「披露易」網站或其他知名機構的已發布信息，以構建共用翻譯記憶庫、培訓AI系統或創建機譯。客戶數據只限數據擁有人才能使用。

於2020年9月26日由Alice Chan發佈 翻譯記憶庫（TM）是由各種資料來源彙編而成的語料庫。譯谷專注於特定的金融領域，整理和整合大量來自股票市場的公開資源作為所有客戶的共用翻譯記憶庫，再通過神經機器翻譯（NMT）進行翻譯。 譯谷非常重視其語料庫的數據保護，以避免資料泄露的風險。我們堅持僅使用來自聯交所「披露易」網站或其他知名機構的已發布信息，以構建共用翻譯記憶庫、培訓AI系統或創建機譯。客戶數據只限數據擁有人才能使用，且不會用作數據培訓或共用翻譯記憶庫的一部分。

於2020年9月11日由Alice Chan發佈 BERT用作Google增強搜索引擎的工具。 Bidirectional Encoder Representations from Transformers （BERT）是Google創建的自然語言處理（NLP）技術，有助其搜索引擎更理解網頁內容。與單向語言模型相比，這種開源語言模型經過雙向訓練，對語言的上文下理和流暢度有更透徹的瞭解。BERT對不同的單語工作顯示更出色的表現，例如問答系統和語言推理。 BERT不適用於翻譯本身，但適用於預先培訓。 南韓互聯網公司NAVER在2019年9月撰寫的論文中總結，BERT編碼的訊息雖然有用，但本身不足以應付翻譯工作。然而，論文指出，如果BERT可為一種源文語言進行訓練，並進一步在數個配對翻譯中重用，則「BERT預先訓練可為NMT模型提供更佳的初始化點」。1 多種技術有助提高NMT的表現。 譯谷涵蓋特定的金融領域，採用多種技術執行神經機器翻譯（NMT）。根據從股票市場所得的大量資料，譯谷的人工智慧系統運用金融世界的專業術語建構句子。透過應用名稱和實體識別，譯谷甚至可在上市公司的財務報告中列出具體的董事和附屬公司名單。譯谷團隊不僅能為您構建翻譯記憶，並可為您的翻譯記憶提供量身定製的訓練，務求切合您的需要。 https://www.aclweb.org/anthology/D19-5611.pdf

於2020年8月10日由Alice Chan發佈 1. 識別源文的文本類型，選擇專注於匹配領域的翻譯工具 一般機譯的用戶一直面臨機譯用詞不當和語氣欠自然等主要問題。在應用一般機譯前，您必須先接受句子、短語或單詞容易被一般機譯應用程式誤解的事實，尤其在頻繁使用AP(申請版本)、EBITA(息稅折舊攤銷前利潤)和ESG(環境、社會及企業管治)等行內術語的專業和專門領域中情況更甚。因此，選擇合適並專注於匹配領域的機譯工具至關重要，可通過應用更準確和專業的詞匯和風格呈現最貼近源文的形態。同時，運用自然語言處理過程(NLP)分析大量自然語言數據，以提升客戶體驗。 譯谷專為翻譯財經文件而設計，尤其是針對香港聯合交易所要求的財經文件。我們的數據庫包括大量與金融相關的資料，尤其是來自香港聯合交易所和圍繞股票市場其他方面的資料。由於譯谷系統採用「深度學習」,對財經資料進行反復計算，因此能識別有關專門領域的句子、短語和單詞之間的重復模式，達致比其他一般翻譯工具準確度更高的財經翻譯。以財務報告的標題“董事長報告書”為例，我們的中譯英譯文為”Chairman’ Statement”，而其他機譯服務則沒有翻譯並保留了中文標題，或出現”director’s report”的錯誤翻譯。 2. 使用具備翻譯記憶(TM)的機譯工具 從機譯中獲得最佳翻譯質量的更有效方法，莫過於使用翻譯記憶技術。翻譯記憶作為翻譯系統的質量控制工具，可通過存儲並在將來重用已經人手編輯的譯文，有助檢查完整性、格式和詞匯。在校閱過程中進行的微調將取代相關詞句的機譯版本。換句話說，今後所有相同句子、短語和單詞的機譯都可被視為已經人手編輯。然而，公司要為所有過去的財務報告構建自己的翻譯記憶，可能需時較長。 譯谷的人工智慧專家和語言學家可為您構建翻譯記憶，並為您的翻譯記憶提供量身定製的訓練，務求切合您的需要。我們的翻譯記憶服務可為您節省大量翻譯和後期編輯所需的時間和金錢。譯谷擁有包括但不限於數據安全和格式保存的出色功能，提供高效安全的AI翻譯服務。 3. 選用前先瞭解機譯工具的原理和應用 坊間很多翻譯工具開始從規則式機譯的翻譯系統轉化為神經機譯系統，以提升翻譯質量。後者需要專家和語言學家添加句法和語法規則，處理過程耗時費力，導致系統非常復雜，數據量亦不多。 深入瞭解人工智慧技術對翻譯的重要性，譯谷自成立之初就採用強大而專業的「深度學習」。我們的人工智慧系統基於預測詞序建構句子，而這個過程是由大型人工神經網路根據從股票市場所得的大量資料進行處理。這可使我們的翻譯更貼近金融界的實際語言。

於2020年5月29日由Alice Chan發佈 電腦輔助翻譯是增強而非取代傳統翻譯的有效工具，有助用家快捷執行本地化管理和獲取語言解決方案。時至今日，機器翻譯無疑已成為企業業務往來和人們日常生活中的重要一環，以節省成本和時間見稱。 早期，規則式機器翻譯（RBMT）按語法規則的基礎工作，在形態水平上產生更多語法正確的輸出，但語義選擇相對不如理想。 我們比同業優勝之處是，譯谷專注於深度學習，主要應用神經機器翻譯（NMT），依賴神經網路（類似人腦的生物神經網路）來開發用作翻譯的統計模型，透過不停「學習」和「訓練」提升翻譯技術。同時，譯谷亦融合統計機器翻譯(SMT)，創建翻譯記憶確保質量。 譯谷為閣下的年報、年度業績、招股書等財務文件或香港聯交所規定的任何類別須予披露文件的中文╱英文譯本提供優質、快捷及具成本效益的AI翻譯平台。我們的管理團隊包括兩名專業人士，一名來自香港大學的電腦科學教授，以及瞭解行業及閣下文件要求的資深財經印刷專家。 我們的平台支持Microsoft Word、PowerPoint及PDF格式。閣下現時毋須立即購買，可以先免費試用。如需開設試用賬戶，請隨時聯絡我或我的銷售團隊。