Aangepast ontwikkelingsproces voor machinevertaling
Elke omgeving is anders. Onze eerste stap is om de inhoud en doelen van de klant te begrijpen. Wat zijn de specifieke behoeften van uw inhoud? Welk type werkproces is goed voor uw inhoud en uw organisatie? Heeft u beveiligings- en/of IT-vereisten waar we rekening mee moeten houden? De antwoorden op dit soort vragen helpen niet alleen bij het bepalen van de juiste technologie die moet worden gebruikt, maar ook bij het bepalen van de relevante proces- en succescriteria voor het project.
Aangepast ontwikkelingsproces voor machinevertaling
Elke omgeving is anders. Onze eerste stap is om de inhoud en doelen van de klant te begrijpen. Wat zijn de specifieke behoeften van uw inhoud? Welk type werkproces is goed voor uw inhoud en uw organisatie? Heeft u beveiligings- en/of IT-vereisten waar we rekening mee moeten houden? De antwoorden op dit soort vragen helpen niet alleen bij het bepalen van de juiste technologie die moet worden gebruikt, maar ook bij het bepalen van de relevante proces- en succescriteria voor het project.
Inhoud gerelateerd aan menselijke vertalingen
Home » Diensten » Machinevertaling »
Een beginsysteem selecteren
Dit beginsysteem is het fundament waarop we het project zullen bouwen. Er zijn verschillende aanbiedingen op de markt, zoals Google, Microsoft, Amazon en zelfs Apple, samen met andere kleinere maar effectieve spelers in de sector. Samen met de klant bepalen we welk systeem het beste bij zijn behoeften past. Hiertoe bieden we een meervoudige API evenals een geautomatiseerd testsysteem waarmee we het juiste systeem voor uw inhoud kunnen selecteren, afhankelijk van uw vereisten.
Gegevensselectie en corpus voorbereiding
Het ideale startpunt voor een aangepaste automatische vertaling is het vinden en gebruiken van eerder vertaald materiaal met inhoud die zoveel mogelijk lijkt op wat er vertaald moet worden. Hoe meer eerder vertaald materiaal beschikbaar is, hoe sneller en kostenbesparender het proces zal zijn. Als bron en doel nog niet aan elkaar zijn gekoppeld als vertaalgeheugen eenheden, kan een aansluiting worden uitgevoerd om de tweetalige inhoud te krijgen die nodig is om de prestaties van de engine te verbeteren.
Volgende stap: Eentalige (doel) inhoud
Indien er voldoende hoeveelheden van de beoogde doelreferentie-inhoud bestaan, is het mogelijk om zowel stijl als terminologie te benutten door die aan de mix toe te voegen.
Laatste stap: Gespecialiseerd corpus uit aanvullende bronnen
We zullen op het web zoeken naar materiaal dat zo goed mogelijk aansluit bij de inhoud die dwars door het systeem zal lopen. Tijd investeren in het zoeken naar de beste kwaliteit corpora loont altijd. Hetzelfde geldt voor tweetalige data die op datamarktplaatsen te verkrijgen zijn.
Bijwerken: Nieuwe CNMTE’s verbeteren met menselijke nabewerking
Een gebruikelijke configuratie is om menselijke nabewerking in het proces op te nemen, teneinde de resultaten te verbeteren. In dit werkproces wordt het resultaat van de Custom Neural Machine Translation Engine bewerkt door onze deskundige linguïsten om de kwaliteit te verbeteren en om het systeem te updaten voor toekomstige vertalingen. Naarmate de recensent de output aanpast, wordt het systeem intelligenter met behulp van een dynamisch adaptief model. Naarmate er bovendien meer vertalingen door het systeem stromen, wordt deze na verloop van tijd nog intelligenter. Met andere woorden, de kwaliteitskloof tussen volledige menselijke vertaling en deze oplossing wordt drastisch kleiner, terwijl de doorlooptijd en de kosten aanzienlijk worden verminderd. Naar onze mening zullen deze systemen een aanwinst en een onderscheidende factor zijn voor elke klant met terugkerende behoeften.
