Создание сообщества переводчиков¶
Следование этим рекомендациям способствует созданию полноценного многоязычного инструмента постредактирования. Хороший перевод определяется через системно-функциональную модель Хауса, которая нацелена на контекстуально правильный перевод. Напишите своё собственное руководство по постредактированию и измените эти рекомендации в соответствии с вашими собственными определениями. В большинстве случаев в качестве инструмента корректуры полезен плагин для браузеров languageTool.
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 Просмотрщик репозитория 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 Адрес для сообщения об ошибке в исходной строке.
Диагностика компонента¶
Руководство отображается на вкладке Диагностика каждого компонента. Эти предупреждения можно скрыть, и они указывают на конфигурацию или документацию, необходимые для упрощения процесса локализации для переводчиков сообщества.
Управление терминологией¶
Постредактирование перевода с определением терминологии влияет на каждый уровень процесса перевода. Систему машинного перевода можно адаптировать к конкретному словарному запасу и стилю посредством непрерывного обучения или «нейронного нечеткого восстановления». Импортируйте вашу существующую память переводов в Weblate или создайте начальную область действия с вашей базовой терминологией. В конце концов, лектор должен быть проинструктирован о дополнительных терминологических документах, чтобы гарантировать хорошие знания и результаты в этой области.
Машинный перевод¶
Качество автоматического перевода (часто измеряемое с помощью измерения BLEU) коррелирует со временем редактирования [1]. Выберите серверную часть для машинного перевода, которая поддерживает необходимые языки и домены. Поясните, как функционирует серверная часть перевода и какое качество перевода должен ожидать постредактор.
Рецензирование переводов¶
После постредактирования переводы должны быть проверены вторым лицом. При наличии беспристрастного и компетентного рецензента правило двух человек позволяет сократить количество ошибок и повысить качество и согласованность содержания. Предоставление рецензентам превью или альфа-версий переводов будет способствовать лучшему рецензированию. Снимки экрана, пояснения также помогают рассмотреть строки в контексте.
Структурированный отзыв¶
В Weblate существует множество Проверки и исправления, которые обеспечивают структурированную обратную связь о качестве перевода. Они также предоставляют визуальную обратную связь во время перевода. Это предотвращает повторение ошибок и помогает переводчикам понять, как работает код.
Определение перевода¶
В дополнение к менталистическим и основанным на воздействии определениям, которые обеспечивают сильную редукцию, текстовый лингвистический подход лучше всего сочетается с реализованными методами перевода. Хорошо сформулированной теорией оценки перевода является системно-функциональная модель Хауса, которая фокусируется на отношениях между оригиналом и переводом. Модель предполагает, что перевод – это попытка сохранить семантическое, прагматическое и текстовое значение эквивалента текста при переходе из одного языкового кода в другой.
Качество перевода основывается на степени эквивалентности, соответствии профиля текста и функции текста. Поскольку его нельзя рассчитать автоматически, необходимо собрать достаточно информации, чтобы обеспечить единообразную человеческую оценку. Двумя основными параметрами согласия в соответствующей модели являются макроконтекст, т. е. встраивание в более широкий социальный и литературный контекст, и микроконтекст, состоящий из поля, содержания и способа.
Источники¶
Марина Санчес-Торрон и Филипп Кён в книге «Качество машинного перевода и производительность пост-редактора», рисунок 1: https://www.cs.jhu.edu/~phi/publications/machine-translation-quality.pdf
Joanna Best und Sylvia Kalina. Übersetzen und Dolmetschen: eine Orientierungshilfe. A. Francke Verlag Tübingen und Base, 2002. Möglichkeiten der Übersetzungskritik, начиная со страницы 101
нейронное нечеткое восстановление, Брэм Булте и Арда Тезкан в книге «Нейронное нечеткое восстановление: интеграция нечетких совпадений в Neural Machine Translation», 2019 https://aclanthology.org/P19-1175.pdf