Building a translators community¶
Following these recommendations supports the creation of a full, multilingual post-editing tool. Good translations are defined through the systemic-functional model of House which aims at a contextual correct translation. Write your own post-editing guide and alter these recommendations to fit your own definitions. In most cases the browser-plugin of languageTool is useful as a proof-reading tool.
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 Navegador do repositório field on your Weblate component, for translators to propose their changes to the upstream repository. You can also receive translator comments if you setup Endereço para reportar erros na cadeia fonte.
Lista de verificação de localização da comunidade¶
O Checklist de localização comunitária, que encontra-se no menu de cada componente, pode fornecer orientações para facilitar o processo de localização para os tradutores da comunidade.
Gestão de terminologia¶
A pós-edição de MT com atribuição de terminologia influencia cada nível do processo de tradução. O sistema de tradução automática pode ser adaptado ao vocabulário e estilo específicos com um treino contínuo ou conserto fuzzy neural <https://aclanthology.org/P19-1175.pdf>>x id=»269»></x>. `Importar a sua memória de tradução existente ao Weblate ou criar um escopo inicial com a sua terminologia básica. No final, o leitor deve ser instruído com documentos terminológicos adicionais para garantir um bom conhecimento e uma boa produção na área.
Tradução automática¶
A qualidade da tradução automática (frequentemente medida com a pontuação BLEU) correlaciona com o tempo de edição [1]. Escolha um backend de máquina que suporte os idiomas e domínios necessários. Clarifique como o backend de tradução funciona e qual a qualidade que o pós-editor deve esperar.
Revisar traduções¶
The translations should be reviewed by a second person after the post-editing. With an impartial and competent reviewer, the two people rule reduces the errors and improves the quality and consistency of the content. Providing reviewers with previews or alpha translations will make for the best review. Screenshots, explanations also help to review the strings in context.
Feedback estruturado¶
There are many Verificações e correções in Weblate that provide structured feedback on the quality of the translations. They also give visual feedback during translation. This prevents recurring mistakes, and helps translators to understand how the code works.
Definição de tradução¶
Para além das definições mentalistas e baseadas no impacto que fazem uma forte redução, a abordagem linguística baseada em texto encaixa melhor com os métodos de tradução implementados. Uma teoria bem formulada para a avaliação de tradução é o modelo sistémico-funcional de House, que se concentra na relação entre o original e a tradução. O modelo assume que a tradução é uma tentativa de manter o significado semântico, pragmático e textual de um texto equivalente quando passa de um código linguístico para outro.
O grau de qualidade de uma tradução é à base do grau de equivalência, na correspondência entre o perfil do texto e a função do texto. Como não pode ser calculado automaticamente, informações suficientes para permitir uma avaliação humana uniforme devem ser recolhidas. Os dois principais parâmetros de concordância num modelo correspondente são o macro-contexto - ou seja, a incorporação num contexto social e literário mais amplo - e o micro-contexto composto por campo, teor e modo.
Fontes¶
Marina Sanchez-Torron e Philipp Koehn em Machine Translation Quality and Post-Editor Productivity, Imagem 1: https://www.cs.jhu.edu/~phi/publications/machine-translation-quality.pdf
Joanna Best e Sylvia Kalina.Übersetzen und Dolmetschen: eine Orientierungs-hilfe. Editora A. Francke Tübingen und Base, 2002. Möglichkeiten der Übersetzungskritik a partir da página número 101
conserto neural nebuloso, Bram Bulté e Arda Tezcan em Neural Fuzzy Repair: Integrating Fuzzy Matches into Neural Machine Translation, 2019 https://aclanthology.org/P19-1175.pdf