번역자 커뮤니티 구축¶
이 권장 사항을 따르면 완전한 다국어 사후 편집 도구를 만드는 데 도움이 됩니다. 좋은 번역은 맥락적으로 정확한 번역을 목표로 하는 House의 체계-기능 모델을 통해 정의됩니다. 자체 사후 편집 가이드 를 작성하고 자체 정의에 맞게 이 권장 사항을 수정하세요. 대부분의 경우 languageTool의 브라우저 플러그인 이 교정 도구로 유용합니다.
Many times translators will find problems with the source strings. Make sure it is easy for them to report such problems. To gather this feedback, you can set up the 저장소 탐색기 field on your Weblate component, for translators to propose their changes to the upstream repository. You can also receive translator comments if you set up 원문 문자열 버그 보고 주소.
구성요소 진단¶
안내는 각 구성요소의 진단 탭에 표시됩니다. 이 경고들은 해제할 수 있으며, 커뮤니티 번역자가 현지화 프로세스를 더 쉽게 수행하는 데 필요한 구성이나 문서를 가리킵니다.
전문용어 관리¶
전문용어 할당을 통한 MT의 사후 편집은 번역 프로세스의 각 수준에 영향을 미칩니다. 기계 번역 시스템은 지속적인 훈련 또는 신경 퍼지 보수 를 통해 특정 어휘와 스타일에 맞게 조정할 수 있습니다. 기존 번역 메모리를 Weblate로 ` 가져오기 <https://docs.weblate.org/en/latest/admin/memory.html#imported-translation-memory>`_하거나 기본 전문용어로 초기 범위를 만드세요. 최종적으로 교정자는 해당 분야에서 충분한 지식과 출력을 보장하기 위해 추가 전문용어 문서를 참조해야 합니다.
기계 번역¶
자동 번역의 품질 (BLEU 점수로 측정되는 경우가 많음)은 편집 시간과 상관관계가 있습니다 [1]. 필요한 언어와 도메인을 지원하는 기계 백엔드를 선택하세요. 번역 백엔드가 어떻게 작동하는지, 사후 편집자가 어떤 품질을 기대해야 하는지 명확히 하세요.
번역 검토¶
번역은 사후 편집 후 다른 사람이 검토해야 합니다. 공정하고 유능한 검토자가 함께 작업하면 이중 검토 원칙이 오류를 줄이고 콘텐츠의 품질과 일관성을 향상시킵니다. 검토자에게 미리보기나 알파 번역을 제공하면 최상의 검토가 가능합니다. 스크린샷과 설명도 문자열을 맥락에 맞춰 검토하는 데 도움이 됩니다.
구조화된 피드백¶
Weblate에는 번역의 품질에 대한 구조화된 피드백을 제공하는 많은 검사 및 수정 가 있습니다. 또한 번역 중 시각적 피드백을 제공합니다. 이를 통해 반복적인 실수를 방지하고 번역자가 코드가 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
번역 정의¶
강한 축약을 이루는 정신주의 및 영향 기반 정의 외에도 텍스트 기반 언어학적 접근이 구현된 번역 방법에 가장 적합합니다. 번역 평가를 위한 잘 정립된 이론은 원문과 번역 간의 관계에 초점을 맞추는 House의 체계-기능 모델입니다. 이 모델은 번역이 하나의 언어 코드에서 다른 언어 코드로 넘어갈 때 텍스트의 의미론적, 화용론적및 텍스트적 의미를 동등하게 유지하려는 시도라고 가정합니다.
번역의 품질 수준은 동등성의 수준, 텍스트 프로필과 텍스트 기능 간의 대응에 기반합니다. 자동으로 계산할 수 없으므로 균일한 인간 평가를 가능하게 하려면 충분한 정보를 수집해야 합니다. 대응 모델에서 합의의 두 가지 주요 매개변수는 거대 맥락 – 즉, 더 큰 사회적 및 문학적 맥락에서의 임베딩 – 과 분야, 어조 및 방식으로 구성되는 미시 맥락입니다.
출처¶
Marina Sanchez-Torron 및 Philipp Koehn, Machine Translation Quality and Post-Editor Productivity, Figure 1: https://www.cs.jhu.edu/~phi/publications/machine-translation-quality.pdf
Joanna Best 및 Sylvia Kalina. Übersetzen und Dolmetschen: eine Orientierungshilfe. A. Francke Verlag Tübingen 및 Base, 2002. Möglichkeiten der Übersetzungskritik 101쪽부터
neural fuzzy repair, Bram Bulté 및 Arda Tezcan, Neural Fuzzy Repair: Integrating Fuzzy Matches into Neural Machine Translation, 2019 https://aclanthology.org/P19-1175.pdf