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Memsourceは初めてですか?

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これらの一般的なMTにおける障害を避ける必要があります

一般的な機械翻訳の課題

機械翻訳の使用量は増加していますが、新しいテクノロジの使用に伴い、認識して回避するべき新たな課題が生じます。一般的な機械翻訳の落とし穴を克服するためにMemsourceがどのように役立つかについて理解するために読んでください。

まだMTを実装していませんか?心配しないでください - 私たちはあなたのために機械翻訳をうまく実装するためのステップをレイアウトしました。

そうでなければ、MemsourceでMTを最大限に活用していることを読み、理解し、安心してください。

予測不可能な品質

機械翻訳の品質は向上し続けており、リンギスト(翻訳者)が機械翻訳結果の校正(ポストエディット)を行うケースはますます一般的になりつつあります。しかし、MT出力の品質は依然としてかなり様々です。リンギスト(翻訳者)は、低品質の多くのMTに目を通す必要があります。時には少しの編集しか必要としない、またはまったく必要ないものに遭遇することもあります。また、ニューラルMTの出力は大幅に改善されているため、経験豊富なポストエディタであっても、発見するのが非常に難しい小さなエラーしかない場合があります。

Memsourceの最新の人工知能(AI)搭載機能であるMTQEを使用すると、ポストエディットが行われる前にMTの品質スコアを確認でき、MTによる当て推量がなくなり、ポストエディットプロセスの効率が向上します。

あなたが休暇に行くとき、あなたはレビューを読んだりホテルの評価を確認しないでホテルを予約しますか?そうだとすれば、あなたはたいていの人よりも勇気があります。そして、私たちはあなたが最終的には望むホテルよりも良くない場所にたどり着いてしまうだろうと考えてしまいます。そうでない場合、あなたはなぜMTQEが重要な機能であるのかを理解するでしょう。MTQEを使用すると、MTがコンテンツに最適なアプローチであるかどうかを判断し、ポストエディットの労力と必要な時間をより正確に見積もり、さまざまなMTエンジンの品質を評価できます。それは、最高のホテルを選ぶ前にホテルのレビューを読むのと似ています。

MT戦略を最適化するために他の人がMTQEをどのように使用しているのかを知りたいですか。 このウェビナーをチェックしてください。

MemsourceがMT出力の品質を向上させるもう1つの方法は、言語ペアごとに異なるMTエンジンを選択できるようにすることです。複数の言語ペアを持つプロジェクトに取り組むとき、あなたが必要とするすべての組み合わせを満たす1つのMTエンジンを見つけることは必ずしも可能ではありません。特定の言語ペア用に特定のエンジンを選択することによって、そしてエンジンをテストすることによって(MTQEを使って実行可能)、各言語の組み合わせに対して必ず最良の出力を行うようにすることができます。

MTの使用状況の監視

MTがどのように機能しているかを把握することは、特に複数のエンジンを使用している場合には困難になる可能性があります。Memsourceを使用して、各MTプロバイダから個別にデータにアクセスするのではなく、すべての情報を一箇所で取得できます。ダッシュボードを使用すると、翻訳メモリ(TM)の活用と比較したMTの活用を表示し、MTの節約を経済的価値として確認し、さまざまなエンジンのパフォーマンスを監視できます。

また、「MemsourceでMTを管理」 を使用して、過去30日間のMT文字列の使用状況の概要を一目で確認できます。また、Memsourceプラットフォームを離れることなく、アカウントに設定された各エンジンの残り文字数を確認できます。

ポストエディターへの支払い

MTを初めて統合するときは、MTのポストエディットを考慮し、MTの統合から必ず最大限の価値を引き出すことができるようにする支払いモデルを決定することが重要です。従来は、翻訳プロジェクトの開始時に行われた分析、いわゆるデフォルト分析、つまりTMと(数字などのような翻訳が必要ないもの)翻訳不可能なもの (翻訳不要個所(NT))からの一致を識別するだけで見積もりを計算していました。その後、それらの結果の品質に基づいて加重スコアを適用することがありました。Memsourceではネットレート体系と呼ばれる加重スコアを使用すると、価格表に基づいて見積もりを自動的に計算できます。TMおよび翻訳不要個所(NT)出力の品質に応じて、ポストエディットの料金に割引を適用できます。

MTを実装したら、MTの品質もこれらの支払い計算に含める必要があります。

Memsourceでこれを簡単に行う方法は2つあります。

機械翻訳品質評価(MTQE)  

MTQEを使用すると、上記と同じデフォルト分析を実行して、MT品質スコア(85〜100%)とTMおよび翻訳不要個所(NT)品質の内訳を確認できます。この分析にネットレート体系を適用して、ポストエディットの見積もりをより正確に計算できます。

ポストエディティング解析

初期のデフォルト分析と同様に、ジョブが完了したらポストエディット解析を実行する必要があります。それにより編集距離に基づいたポストエディット作業の概要が明確に示されます。たとえば、MTの提案がそれ以上編集されずに受け入れられた場合(リンギストが全くそれを変更する必要がなかった)、それは解析において100%一致という結果になるでしょう。一方、変更を加えると、一致率は必要な編集レベルに応じて、低いパーセンテージのカテゴリの1つに表示されます。ポストエディットの分析には、TMおよび翻訳不要個所(NT)出力の編集距離の結果も含まれます。デフォルト分析と同様に、それからポストエディットの作業に対する正確な支払いを計算するために、ネットレート体系を適用します。

機械翻訳品質評価

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