试想一下 , 针对工作中常见的将合同数据录入到电子表格的场景 , 如果单单使用RPA技术 , 那么合同就需要有非常结构化的数据 , 在实际应用中是不太可能的 , 而如果结合图像文字识别技术 , 对于合同扫描件进行文字识别 , 找到对应信息的话 , 这样应用场景将大为扩展 。
再举一个技术翻译的场景 , 作为一个在技术翻译领域从业多年的老兵 , 个人觉得目前的翻译辅助软件也应用了类似于RPA的技术 , 当我们将需要翻译的文件导入到软件中时 , 软件将按照既定的算法 , 将每一句句子与翻译数据库中既有的句子进行对比 , 完全匹配的就自动引用数据库中的翻译结果 , 这样大大提升了技术翻译的效率 。
【翻译|聊聊RPA技术 (1):RPA是如何成为智能化技术强粘合剂的?】其实目前也存在机器翻译技术 , 并且其翻译精度和准确度将会随着技术发展而水涨船高 , 大家思考一下 , 如果再加入自然语义识别技术和RPA技术 , 对翻译文本和语言进行相应的智能化改造 , 是不是可以更大幅度提升翻译效率和质量呢?
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