Перевод с использованием больших данных (Big Data)

big_data_translation

Покупатели переводческих услуг желают иметь возможность объективно оценивать качество перевода, получать понятные отчеты о прогрессе выполнения работ и вникать в процесс для его усовершенствования. Тем не менее, контроль качества все еще осуществляется человеком, даже при поддержке технологии QA. Возможен ли другой подход к проверке качества?

Американская компания Smartling – поставщик технологий и услуг в области перевода, разработала инновационный подход к переводу, основанный на показателе степени уверенности в качестве (QCS), который прогнозирует вероятность того, что рецензент будет рассматривать перевод как качественный. Это позволяет компании представить радикальный подход к принятию решений по проектам.

Кунал Сарда, вице-президент отделения языковых услуг в Smartling, заявляет, что они запустили QCS 3,5 года назад в качестве отработки автоматизации процесса маркировки контента недостаточно высокого качества для отправки заказчику. В итоге, клиенты попросили запустить его в качестве API. “Год назад мы сделали это, чтобы помочь заказчикам в управлении решениями в зависимости от их содержания”. Этот подход к проектным решениям, основанный на данных, представляет собой значительный шаг вперед для индустрии языковых услуг, выходящий за рамки других попыток объединения данных для управления качеством.

• Как Smartling удалось этого добиться? Компания рассмотрела более 100 показателей, которые она отслеживала на своей платформе перевода, например, количество этапов в процессе, наличие визуального контекста или время, которое переводчик затрачивает на определенный сегмент. Она определила, влияет ли каждый из факторов на итоговое качество, используя для измерений TAUS DQF. Система Smartling включила в свой алгоритм примерно 75 факторов. Алгоритм устанавливает значение по умолчанию для приемлемой степени удовлетворенности качеством на уровне 95%, но поскольку качество определяется клиентом, пользователи могут изменить значение QCS, чтобы подчеркнуть определенные факторы или снизить порог для определенных типов работ с низким уровнем риска.
• Является ли оценка по QCS надежной? Преимущество Smartling заключалось в том, что в распоряжении компании было огромное количество данных: она построила свой алгоритм на исследовании семи миллиардов слов контента, обработанного с использованием облачной системы компании, что дало гораздо больше данных для текстового сегмента, чем у большинства LSP. Алгоритм включал в себя работы, выполненные как Smartling, так и ее партнерами – поставщиками переводческих услуг.
• Как QCS может помочь клиентам? Smartling использует QCS для отслеживания первопричины высоких и низких показателей качества, что служит основой дискуссии с партнерами, поставщиками переводческих услуг и клиентами. При низких показателях качества заказчику отправляется запрос о предоставлении визуального контекста, дополнении памяти переводов или разработке хорошего руководства по стилю. С другой стороны, высокие показатели качества могут указывать на то, что клиент может пропустить шаг контроля качества для контента с низким уровнем риска определенного типа и специфики, например, информация, расположенная в глубине веб-сайта. Тем не менее, Smarting не рекомендует пропускать шаги – независимо от оценки QCS – на критически важном контенте, таком как художественный текст, требующий адаптации.
Со временем Smartling намеревается опубликовать информацию о передовых методах работы с качеством, основанных на данных, где будут противопоставляться такие переменные, как двухступенчатый или трехступенчатый перевод, наличие или отсутствие визуального контекста при переводе или процесс работы с юридическими или медицинскими текстами. Клиенты ожидают от поставщиков переводческих услуг грамотности в вопросах данных, так что все поставщики переводческих услуг в конечном итоге должны будут предоставить такие данные.

По ожиданиям CSA Research, другие поставщики технологических услуг смогут использовать данные проекта в ходе обучения клиентов улучшению результатов перевода и эффективному сокращению затрат. Даже компании с системами, включающими меньшее количество информации, должны создавать похожие модели и улучшать их с течением времени. Помимо систем управления переводом, технологий памяти переводов, качества перевода и инструментов контекстного анализа, многие организации, занимающиеся закупками и поставками, имеют множество данных, которые могут принести выгоду, благодаря интеллектуальной аналитике, и практическим советам, полученным с ее помощью.

Согласно утверждению CSA Research, эта разработка открывает путь в будущее поставщикам языковых услуг и предприятиям, которые смогут использовать Big Data для поддержки решений, проверки и опровержения теорий качества и, соответственно, внесения необходимых улучшений. Как и при использовании искусственного интеллекта в управлении проектами и при переходе к ассистированному переводу, интеллектуальное использование данных становится решающим отличием для поставщков услуг, нацеленных на технологическое и бизнес-развитие. В конечном счете, компании, которые не используют Big Data, останутся за бортом.

Анастасия Карпова (TR Publish)

По материалам commonsenseadvisory.com

Корпорация Haier является одним из ведущих производителей бытовой техники в мире. Продукция под брендом Haier успешно продается более чем в 160 странах. По данным EUROMONITOR2009 Haier занимает первое место в мире по объемам производства бытовой техники. Компания ООО ТК «Хайер…

ООО ТК «Хайер Рус» все рекомендации клиентов

Благодарим Вас за
оплату заказа!

Закрыть

Введите Ваш номер телефона

Закрыть

Спасибо! Наш менеджер свяжется с вами, как
только расчёт заказа будет произведён.

Закрыть
Не устраивает качество машинного перевода? Обратитесь к живым переводчикам!

Спасибо! Наш менеджер свяжется с вами, в ближайшее время.

Закрыть

Спасибо за Ваш вопрос!

Закрыть