At opnå menneskelig kvalitetsoversættelse til en brøkdel af prisen.

Det uopfyldte løfte om MTPE

Lokaliseringsprofessionelle er ikke fremmede for at bruge teknologi til at strømline oversættelsesprocessen. Det er for eksempel standardpraksis for oversættere at bruge software til at opdele en tekst i håndterbare segmenter, anvende tidligere oversættelser og udføre kvalitetssikringstjek. Derudover har både oversættere og virksomheder været afhængige af maskinoversættelse (MT) til at generere grove oversættelser i årevis. Forbedringer i MT har også ført til øget interesse for MTPE (eller maskinoversættelse efter redigering) - det vil sige MT-output redigeret af et menneske.

Alligevel mener mange, at MTPE giver ringere resultater sammenlignet med at få et menneske til at oversætte et stykke indhold og et andet redigere det. Som følge heraf har virksomheder, der er følsomme over for kvalitet, været tilbageholdende med at omfavne MT og MTPE. Selvom den er dyrere, har den traditionelle menneskedrevne tilgang traditionelt været foretrukket, især af virksomheder i stærkt regulerede industrier såsom lægemidler, biovidenskab, jura og finans.

Kort sagt, der har ikke været en generelt accepteret erstatning for en menneskedrevet oversættelsesarbejdsgang - indtil nu.

Der er et tektonisk skift i gang i oversættelses- og lokaliseringsindustrien. Modningen af neural maskinoversættelse (NMT), fremskridt inden for kunstig generel intelligens (AI) og indførelsen af store sprogmodeller (LLM'er) har gjort ting, der engang var utænkelige, mulige.

Revolutionér dit oversættelsesmix: AI-drevet menneskelig oversættelse

AI-Powered Human Translation (AIHT) løser kvalitetsgabet mellem MTPE og menneskelig oversættelse. Vores AIHT-løsning leverer en bemærkelsesværdig MQM-score på 98+, svarende til mennesker, mens den reducerer omkostningerne pr. ord med op til 50 % og halverer leveringstiden sammenlignet med traditionel menneskelig oversættelse.

AIHT integrerer problemfrit styrkerne ved AI, Large Language Models (LLM'er), maskinoversættelse og menneskelig ekspertise i en samlet arbejdsgang, hvilket forbedrer hvert trin med AI-drevet effektivitet.

Desuden gør fremskridt inden for kunstig intelligens også det muligt for maskinoversættelse at producere fremragende kvalitetsresultater på op til MQM 93 for en brøkdel af en krone pr. ordpris!

At lægge fundamentet

Traditionelt begynder arbejdsgangen med anvendelsen af oversættelseshukommelse, en gemt registrering af alle dine tidligere oversættelser. Nyt indhold sammenlignes med denne rekord, og hvor der er et match på et vist konfidensniveau, bruges den gemte oversættelse i stedet for at skulle oversætte fra bunden. Oversættelseshukommelse kan spare virksomheder alt fra 30-70 % på omkostningerne pr. ord.

Forskellen med Smartling er at bruge AI til at udvide dækningen af din oversættelseshukommelse for at forbedre omkostningsbesparelser ved at forbedre matchninger med lavere konfidens for at gøre dem mere nøjagtige. Vi udfører en proces kaldet "fuzzy match repair" ved hjælp af vores interne Smartling MT-motorer for at forbedre pasformen af disse mindre konfidenskampe.

Indhold, som oversættelseshukommelsen ikke kunne adressere, sendes til vores AI-oversættelsestrin. Vores maskinlæringskvalitetsevalueringsværktøj vurderer output fra flere maskinoversættelsesmotorer og vælger den højeste kvalitet, der skal bruges.

Efterbehandling

Med de første oversættelser klar, er det tid til efterbehandling, et kritisk skridt for at sikre klar til brug og brand-kompatible oversættelser. Vi begynder med anvendelsen af MT- og LLM-optimerede ordlister (din liste over vigtige termer og hvordan de skal oversættes), hvilket går ud over substitution. Forskellen ligger i at sikre, at disse substitutioner passer til strengens kontekst og er grammatisk korrekte, snarere end blot at erstatte udtrykket.

Vi automatiserer også oprydning af indhold og formater og løser problemer såsom mellemrum, manglende eller ekstra tags og pladsholdere. Dette formateringstrin er vigtigt, fordi nogle gange ændrer MT-motorer formateringen, hvilket forårsager fejl, når strenge genindtages i platformen eller påvirker renheden af oversættelseshukommelsen.

In-Context sproglig gennemgang

Til sidst gennemgås oversættelsen i kontekst af en ekspert lingvist, der er håndplukket til projektet. Det er det, vi kalder human-in-the-loop-validering.

Vores teknologi har allerede gjort det tunge løft – den oversatte teksten og sikrede grammatisk nøjagtighed, mens den foretog justeringer for at tilpasse sig brandretningslinjerne. Og det frigør den professionelle lingvist til at fokusere på validering og polering på et højere niveau.

Alt arbejde udføres inden for Smartling platformen. Så hver ændring spores og gemmes i realtid, hvilket eliminerer versionskontrolforvirring. Hvis der opstår spørgsmål, kan sprogforskeren kommunikere direkte med dig i Smartling.

Menneskelig kvalitet til den halve pris

Alt dette lyder godt, men det virker kun, hvis menneskelig kvalitet virkelig kan leveres.

I vores seneste rapport delte vi vores tilgang til måling af oversættelseskvalitet og de resultater, vi opnåede på tværs af arbejdsgange. Smartlings strenge proces inkluderer tilfældig stikprøve på tværs af flere sprog hver måned og en grundig gennemgang i henhold til Multidimensional Quality Metrics (MQM)-rammeværket - industristandarden for kvalitetsevaluering.

Vores forskning viste, at alle Smartlings oversættelsesarbejdsgange konsekvent opnår høje MQM-scores, inklusive AIHT.

Industriens benchmarks for menneskelig oversættelse varierer mellem 95 % og 97 %. Med en gennemsnitlig MQM-score på 98 overgår AI-Powered Human Translation faktisk traditionelle menneskelige oversættelsesoutput fra mange sprogtjenesteudbydere. Og det gør det, samtidig med at det reducerer pris pr. ord med 50 % og forbedrer tiden til markedet med 2x.

AIHT har en enorm indflydelse på vores kunder.

For eksempel revolutionerede en større virksomhed med en årlig oversættelsesvolumen på over 20 millioner ord deres lokaliseringsstrategi ved hjælp af Smartlings AI-Powered Human Translation. Denne banebrydende tilgang leverede betydelige omkostningsbesparelser, fremskyndede ekspeditionstider og opretholdt enestående menneskelig oversættelseskvalitet. Før de skiftede til Smartling, blev deres oversættelsesbehov opfyldt gennem traditionelle menneskelige oversættelsestjenester.

Vil du vide mere om, hvordan AI-Powered Human Translation kan forbedre dit lokaliseringsprogram? Tag kontakt.