Construirea unei comunități de traducători

Urmarea acestor recomandări sprijină crearea unui instrument de post-editare complet și multilingv. Traducerile bune sunt definite prin intermediul modelului sistemic-funcțional al Casei, care vizează o traducere corectă din punct de vedere contextual. Scrieți-vă propriul ghid de post-editare și modificați aceste recomandări pentru a le adapta la propriile definiții. În majoritatea cazurilor, browser-plugin-ul languageTool este util ca instrument de corectare.

Lista de verificare a localizării comunitare

Nou în versiunea 3.9.

Lista de verificare a localizării comunitare, care poate fi găsită în meniul fiecărei componente, vă poate oferi îndrumări pentru a face procesul de localizare mai ușor pentru traducătorii din comunitate.

Managementul terminologiei

Post-editarea MT cu atribuirea terminologiei influențează fiecare nivel al procesului de traducere. Sistemul de traducere automată poate fi adaptat la vocabularul și stilul specific cu ajutorul unei formări continue sau a reparării fuzzy neuronale. Importați memoria dvs. de traducere existentă în weblate sau creați un domeniu inițial cu terminologia dvs. de bază. În final, lectorul ar trebui să fie instruit cu documente terminologice suplimentare pentru a garanta o bună cunoaștere și randament în domeniu.

Traducere automată

Calitatea traducerii automate (adesea măsurată cu scorul BLEU) este corelată cu timpul de editare [1]. Alegeți un backend de mașină care acceptă limbile și domeniile necesare. Explicați clar cum funcționează backend-ul de traducere și la ce calitate trebuie să se aștepte post-editorul.

Revizuirea traducerilor

Traducerile ar trebui să fie revizuite de o a doua persoană după post-editare. Cu un revizor imparțial și competent, regula celor două persoane reduce erorile și îmbunătățește calitatea și coerența conținutului.

Feedback structurat

Există multe Verificări și reparații în Weblate care oferă un feedback structurat asupra calității traducerilor.

Definiția traducerii

Pe lângă definițiile mentaliste și cele bazate pe impact, care realizează o reducere puternică, abordarea lingvistică bazată pe text se potrivește cel mai bine cu metodele de traducere implementate. O teorie bine formulată pentru evaluarea traducerilor este modelul sistemic-funcțional al lui House, care se concentrează pe relația dintre original și traducere. Modelul pornește de la premisa că traducerea este o încercare de a păstra echivalentul semantic, pragmatic și textual al unui text la trecerea de la un cod lingvistic la altul.

Gradul de calitate al unei traduceri se bazează pe gradul de echivalență, pe corespondența dintre profilul textului și funcția textului. Deoarece acesta nu poate fi calculat automat, ar trebui să se colecteze suficiente informații pentru a permite o evaluare umană uniformă. Cei doi parametri principali de concordanță într-un model corespunzător sunt macrocontextul - adică încadrarea într-un context social și literar mai larg - și microcontextul format din domeniu, tenor și mod.

Surse

Marina Sanchez-Torron și Philipp Koehn în Machine Translation Quality and Post-Editor Productivity, Figura 1: https://www.cs.jhu.edu/~phi/publications/machine-translation-quality.pdf
Joanna Best și Sylvia Kalina.Translating and Interpreting: an Orientation Guide. A. Francke Verlag Tübingen und Base, 2002. Posibilități de critică a traducerii începând cu pagina numărul 101
Neural Fuzzy Repair, Bram Bulté și Arda Tezcan în Neural Fuzzy Repair: Integrating Fuzzy Matches into Neural MachineTranslation, 2019 https://aclanthology.org/P19-1175.pdf