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过去的十年中,机器翻译(MT) 已经发展成为一项令人印象深刻的技术,能够满足并常常超出用户的质量期望。尽管如此,错误仍然会发生,对于许多人来说,机器翻译偶尔不可预测的质量似乎难以管理。 幸运的是,Phrase 通过其MT 质量评估功能解决了这个难题。Phrase 人工智能研发经理 Aleš Tamchyna 在2021 年 MT 峰会上介绍了 动态使用过去的性能数据来即时预测 MT 输出质量的功能。 基于该回顾,本次深入研究将揭示 MT 质量评估功能背后的原因,并让您了解为什么预测质量不仅与机器翻译有关,还与使用它的人类译后编辑有关。 概述 什么是 MT 质量估计? MT 质量估计的用例 发展的挑战:不仅仅是一个学术问题 什么会影响 MT 质量评估分数? 机器翻译质量评估中的人为因素 什么是 MT 质量估计? 每当在 Phrase 中使用机器翻译翻译某个句段时,我们的 MT 质量评估算法都会为其分配以下四个分数之一: 100 = 完美 99 = 接近完美 75 = 高品质 0 = 低质量 分数是使用过去的表现数据生成的。人工智能算法会查看可比片段所需的机器翻译译后编辑,并生成其认为需要多少译后编辑的估计。

这些分数在  工具中的各个部分旁边可见

并且对于项目经理来说是累积的,不仅有助于指导后期编辑,还有助于指导总体项目规划。 MT 质量估计的用例 MT 质量评估可以用来做什么? 在手动翻译之前预测机器翻译的总体节省。您可以在文档上运行它来估计编辑人员需要付出多少努力。这可以  委内瑞拉 WhatsApp 号码列表    帮助企业预测翻译成本,并帮助语言服务提供商提供更可靠的价格估算。 使用编辑器中显示的乐  谱加快后期编辑速度。语言学家可以使用它们来决定是从头开始还是有选择地对输出进行后期编辑。 避免后期编辑,高质量MT。如果认为质量足够好,则可以将翻译工作流程设置为自动跳过手动后期编辑步骤。在某些情况下,它可以直接进行审查,而在其他情况下,它可以直接向客户展示。 计算语言学家报酬。机器翻译质量评估可用于创建后期编辑定价模型,反映机器翻译后期编辑所需的实际工作量。尽管许多 Phrase 客户成功地利用 MT 质量估计来创建定价模型,但这仍然是每个企业都必须仔细考虑的开放话题。

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发展的挑战:不仅仅是一个学术问题  年推出时

质量估计仅支持有限数量的语言对,在预测质量方面还有很大的改进空间。如今,该算法每月评估大约 1000 万个译后编辑片段。得益于人工智能技术,这些细分领域中的每一个都有助于提  EF 引线   高未来预测的质量。它还有助于提供对更多语言对的支持,目前已超过 130 对。 学术界有很多关于质量评估指标的讨论。对于我们的人工智能团队来说,面临的挑战是吸收所有的学术见解并将其改编成可供客户使用的模型。弥合学术界和企业之间的差距可能是一个充满挑战的过程。 挑战是值得注意的:在像 Phrase 这样的企业级 TMS 中,翻译的绝对数量和处理的领域的多样性超出了更仔细定义的学术研究中考虑的任何内容。此外,期望的结果可能会有所不同。在许多研究中,目标通常是实现尽可能最好的翻译。在现实世界中,一些客户对准确、及时的翻译感到满意,尽管翻译并不总是优雅。

 

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