En hybrid översättningsmetod: Machine Translation Post Editing (MTPE)

MTPE – eller maskinöversättning efter redigering – har snabbt fått en framträdande plats som ett sätt att få översättningar av högre kvalitet till en lägre kostnad än det traditionella arbetsflödet för endast mänskliga översättningar.

Artificiell intelligens (AI) har överladdat de traditionella MT- och MTPE-arbetsflödena och gett ett ännu bättre sätt att få översättningar av högre kvalitet för mindre. Smartling-kunder kan utnyttja Smartlings AI-drivna MT-arbetsflöde för att göra det mesta av de tunga lyften. Och det betyder att de kan reservera sin användning av mänsklig efterredigering av expertlingvister för sina högst prioriterade översättningar.

Vad är maskinöversättning efter redigering (MTPE)?

Maskinöversättning efter redigering (MTPE) kombinerar noggrannheten hos mänskliga översättare med hastigheten på maskinöversättning. På Smartling innebär det en översättningsprocess där professionella redaktörer granskar maskinöversatta utdata och översättningsminnesmatchningar för att säkerställa högkvalitativt arbete.

Hela översättningsprocessen ser ut så här:

• Maskinöversättningsmotorer översätter källtext till målspråket.
  
• Smartlings programvara tillämpar föredragen terminologi från språkliga tillgångar och redigeringar för stavnings- eller grammatikfel.
  
• Professionella översättare granskar sedan den översatta texten och utför lätta inlägg-redigera efter behov för att säkerställa konsekvens i röst, flyt och noggrannhet.

Maskinöversättning kanske inte är en ersättning för människor ännu, men det kan vara ett viktigt första steg för företag som börjar sinalokaliseringsinsatser eller expanderar till nya marknader. Anta att du är ute efter skicka korrekta översättningar för programvara eller webbsidor snabbt eller bara behöver stödja ett eller två språk. I så fall kan maskinöversättning vara ett utmärkt val, speciellt om du lägger till efterredigeringstjänster av en professionell översättare i mixen för ett extra lager av kvalitetssäkring för översatt text.

Är maskinöversättning efter redigering rätt för mig?

När du överväger vilka översättningstjänster du ska använda är det viktigt att fråga dig själv: Vilken kvalitetsnivå är acceptabel för den typ av innehåll jag översätter? På Smartling har vi funnit att det finns en optimal lösning för varje översättningsfall, men det kan se olika ut för varje företag.

Låt oss komma igång genom att jämföra MTPE med andra populära översättningsalternativ.

MT vs. MTPE

Neural maskinöversättning erbjuder ett av de snabbaste och mest kostnadseffektiva sätten att översätta text till olika språk. De flesta maskinöversättningsverktyg levererar resultat på minuter eller sekunder automatiskt, levererar konsekventa utdata och stöder en mängd olika språk. Slutligen, allt eftersom MT har utvecklats och motorer för neural maskinöversättning (NMT) har mognat, har den råa MT-utgången blivit merexakt.

I huvudsak ger maskinöversättningsmotorer en bra grundöversättning. Därför är MT ett utmärkt val för när en basöversättning är allt som behövs. Till exempel rekommenderar vi ofta arbetsflöden endast för MT för innehåll som har kort hållbarhet, är tidsbegränsateller som inte kräver en stark personlighet i den översatta texten. Supportbiljetter, tekniska manualer och kundrecensioner kan falla i denna kategori. Det är också ett utmärkt verktyg för sekundära översättningsinsatser som omöversättning (redigera ett eller två ord istället för att skicka in ett helt stycke) eller föröversättning (att få en känsla av hur textexpansion kommer att påverka din användarupplevelse).

Traditionell MTPE kompletterar fördelarna med MT genom att lägga till QA gjord av en professionell översättare. Det gör att du kan njuta av lite tid och kostnadsbesparingar samtidigt som du ökar kvaliteten på resultatet.

MTPE har vanligtvis två former, beroende på dina behov: fullständig efterredigering (FPE) eller lätt efterredigering (LPE). Lätt efterredigering sveper dokumentet efter uppenbara problem, som stora grammatiska fel, stavfel eller felaktiga ord. Det ger dig en snabbare vändning men är inte samma djup som FPE, grundlig, detaljerad mänsklig redigering för stil, varumärkesröst och konsekvens. Ditt val av FPE eller LPE beror på kvaliteten på den initiala MT-utgången och ditt användningsfall.

MTPE vs mänsklig översättning

Neurala maskinöversättningsmotorer kan leverera relativt exakta, konsekventa basöversättningar direkt och för mycket mindre pengar. Och professionella översättare kan erbjuda kulturell erfarenhet och medvetenhet som hjälper till att förbättra dessa översättningar. Så varför inte använda MTPE till allt?

Även om det är sant att efterredigering kan öka kvaliteten på dina maskinöversatta utdata, är det inte alltid en ersättning för ett mänskligt översättningsarbetsflöde. Vissa innehållstyper, som högprofilerat marknadsföringsinnehåll och översättningar som kräver mycket kreativitet och kulturell känslighet, kräver en mänsklig touch.

I huvudsak skapar en professionell lingvist en slutprodukt som känns som om den är skriven på ditt målspråk med din specifika lokala målgrupp i åtanke. Detta är inget som en mjukvara kan fånga. Vad mer är, en MT-genererad översättning ger inte alltid en bra utgångspunkt för många av de typer av innehåll som du skulle vilja ha ett arbetsflöde för endast människor.

Ju mer komplext, detaljerat eller känsligt ditt innehåll är, desto mer sannolikt kommer du att behöva professionella översättningstjänster. Av den anledningen arbetar Smartlingmed ett nätverk av professionella översättare runt om i världen som inte bara är specialiserade på att se till att dina översättningar är korrekta utan också att de överensstämmer med dina meddelanden och låter som om de ursprungligen skrevs på det målspråket.

AI-drivna översättningsarbetsflöden

De senaste framstegen inom AI har introducerat nya sätt att arbeta. De som använder AI i översättning tycker att de har utrymme i sina budgetar för att översätta mer innehåll än någonsin tidigare. De gör det också snabbare och utan att ge avkall på kvaliteten.

Smartlings AI Translation-arbetsflöde använder AI för att förbättra den traditionella processen för maskinöversättning efter redigering. Först använder vi AI fuzzy match repair för att applicera ditt översättningsminne och reparera höga fuzzy matcher. Sedan skickas dina strängar till flera MT-motorer och AI används för att välja den bästa råöversättningen. Slutligen, ett AI-drivet efterredigeringssteg tillämpar föredragen terminologi från språkliga tillgångar och korrigerar grammatik, syntax, stil och formalitet.

Översättningarna levereras till dig omedelbart. Dessutom är de av samma kvalitet som du skulle få från traditionell MTPE - för halva kostnaden.

Smartling-kunder har funnit att AI-översättningsprocessen ger tillräcklig kvalitet för många användningsfall där de skulle ha använt MTPE tidigare. Det inkluderar användarguider och avtal, vitböcker, fallstudier och artiklar om kunskapsbas och hjälpcenter.

Ännu bättre, de har funnit att detta arbetsflöde ger en utmärkt basöversättning för innehåll med högre profil som deras marknadsföringswebbplats och produktförpackningar. Där de en gång skulle ha använt ett arbetsflöde endast för människor, anlitar de nu ofta professionella översättare och lingvister som endast lätta efterredigerare – och uppnår samma kvalitetsnivå. Översättning endast för människor kan därför reserveras för projekt som kräver en mycket kulturellt anpassad och kreativ touch.

5 bästa metoder för maskinöversättning efter redigering

Att ta en hybrid inställning till dina översättningsbehov genom att blanda maskinöversättning med ett mänskligt efterredigeringssteg kräver att du följer några bästa praxis för att säkerställa goda resultat. Om du väljer att lägga en del av ditt innehåll genom en traditionell MTPE, här är några saker att tänka på.

1. Se till att din källtext är så ren som möjligt

Det är lätt att klaga på MT-noggrannhet, men ofta är den skyldige inte programvaran; det är originaltexten! Otympliga meningar, grammatiska fel, skiljetecken och inkonsekvent terminologi i källtexten kan överföras till den maskinöversatta utdatan.

En brist på konsekvens kan skapa förvirring för dina mänskliga redaktörer - och därför resultera i en dålig översättning. Så det är viktigt att någon korrekturläser din källtext före översättning och se till att den är så korrekt och felfri som möjligt.

Detta är särskilt viktigt för mer specialiserade branscher som finans eller medicin eller mer utarbetade innehållstyper som transkription och undertextning.

2. Välj rätt TMS för dina behov

Det finns gott om neurala maskinöversättningsmotorer där ute, inklusive Google Translate, DeepL och Microsoft Translator. Men det du vill ha är en programvara för översättningshantering (TMS) som Smartling som kan hantera hela lokaliseringsprocessen i ett gränssnitt — oavsett om du beställer maskinöversättning eller MTPE eller behöver ett mer personligt tillvägagångssätt genom andra översättningstjänster.

Smartlings System för översättningshantering (TMS) är ett arkiv för ditt innehåll och en kraftfull administrativ svit för att kontrollera allt relaterat till lokalisering:

• Se översättningens framsteg i realtid för webbplatser, mobilappar, e-postmeddelanden med mera i en enda ögonblicksbild.
  
• Konfigurera Smartling så att innehåll automatiskt skickas för översättning baserat på en uppsättning förutbestämda villkor, t.ex. budget, arbetsflödeskrav och tidsschema.
  
• Ställ in mängder av kvalitetssäkringsalternativ för att uppnå konsekventa översättningar av allt innehåll utan att behöva kontrollera allt själv.
  
  

Rätt TMS kommer också att innehållat.ex CAT-verktyg för att hjälpa lingvisterna att leverera tjänster efter redigering, som översättningsminne, ordlista och stilguider för hela ditt översättningsteam. Dessa verktyg har visat sig förbättra noggrannheten i slutliga översättningar.

3. Sätt tydliga redaktionella riktlinjer

Varje gång du har ett team av översättare som redigerar ditt innehåll måste du ha en plats för att hitta all information de behöver. Dokumentera allt i ditt språkliga tillgångspaket. Detta bör inkludera din föredragna terminologi och ditt varumärkes stil (använder du Oxford-komma?) till styckelängd, föredragen ton, varumärkesröst och formalitet.

Det beror på att det som kan vara lämpligt för ditt källspråk inte fungerar för ditt målspråk. Tänk på märken som gillar att använda humor, som Netflix eller Taco Bell. De måste noggrant kalibrera hur det kommer att översätta text (eller inte) på andra språk eftersom det som är roligt på engelska kan falla platt på målspråket - eller ännu värre, förolämpa sin publik.

Bygga a samarbetsprocess efter redigering där du arbetar direkt med din postredigerare gör dig redo för framgång (och gör det enklare när du är redo att anlita professionella översättningstjänster).

På Smartling kommer du att lära känna dina översättare via meddelandeverktyg som Slack — inte bara så att du kan ge feedback mer effektivt utan också så att de lär känna ditt varumärke och meddelanden. Ju mer bekanta de är med dina produkter och tjänster, desto bättre blir de redigerade översättningarna.

4. Perfekt är det godas fiende

Målet med MTPE är att leverera snabba, exakta översättningar med snäva handläggningstider – betoning på snabba.

Det innebär att automatisera manuellt arbete så mycket som möjligt. Språkdatanätverkk TAUS understryker att MTPE bör vara för ett "tillräckligt bra" tillvägagångssätt, som dedefinierar som "förståeligt (dvs. du kan förstå huvudinnehållet i meddelandet) och korrekt (dvs det kommunicerar samma betydelse som källtexten)."

Förutom att bygga redaktionella riktlinjer, ställ förväntningar kring vilka typer av fel som ska redigeras och hur mycket redaktörer och översättare behöver röra den översatta utdata. TAUS rekommenderar att man först och främst strävar efter semantiskt korrekta översättningar och tar bort eventuella kulturellt stötande fel, men att man använder den råa maskinöversättningen så mycket som möjligt och att man undviker att göra stilistiska ändringar eller redigera för meningsflödet.

5. Utvärdera kontinuerligt prestandan

Var noga med att utvärdera din prestation när du fortsätter att använda MTPE. Det inkluderar att mäta MT-kvalitet genom att bedöma hur mycket redigering dina mänskliga lingvister gör för varje projekt och det övergripande resultatet för dina sidor, inklusive engagemang och generering av potentiella kunder.

För dem som har eller vill sätta upp LQA-arbetsflöden för sina översättningar, erbjuder Smartling kunder ett enkelt sätt att hantera kvalitet direkt från vårt TMS. Medan användare kan utföra LQA direkt i ett översättningsproduktionsprojekt, kan de också använda vår LQA Suite att inrätta ett separat, dedikerat projekt för LQA. Att skapa exempel är enkelt: användare kan skapa "ögonblicksbilder" av översättningar från sina befintliga projekt. Sedan kan redaktörer granska översättningarna och logga fel. Slutligen kan de redigerade översättningarna sömlöst skjutas tillbaka till produktionsmiljön för att säkerställa noggrannheten i den slutliga produktionen.

Få MTPE-kvalitet för halva kostnaden med Smartling

Traditionella MTPE-arbetsflöden ger ofta bättre resultat än MT-arbetsflöden och är kostnadseffektiva jämfört med traditionella arbetsflöden för mänsklig översättning. Det finns dock en ännu bättre – och billigare – väg framåt. 

Smartlings AI-drivna översättningslösningar kan hjälpa dig att översätta mer med mindre. Mer specifikt, med Smartlings AI-översättningsarbetsflöde kan företag få MTPE-kvalitet för halva kostnaden. Översättningarna är klara omedelbart och kvaliteten garanteras.

Är du redo att förstärka dina översättningsinsatser med AI och utöka ditt språkstöd? Prova Smartlings AI-drivna översättningslösningar idag.

Taggar: Maskinöversättning (MT) Mänsklig översättning Optimera