Waarom menselijke post-editing essentieel is voor nauwkeurige machinevertalingen

Hebben machinevertalingen hetzelfde niveau als mensen bereikt? Nog niet—wat een menselijke aanpak essentieel maakt. De nauwkeurigheid en doeltreffendheid van automatische vertalingen hangt af van talrijke factoren, zoals taalcombinatie, inhoudsdomein, complexiteit en technisch niveau, of de inhoud prozaïsch of creatief is, hoe goed geschreven de broninhoud is, inputformaat, en meer.

Vanwege deze oneindige variaties zijn automatische vertalingen niet in staat om elke taalkundige nuance bloot te leggen en in al deze gevallen een correcte vertaling te produceren. In de meeste gevallen is menselijke nabewerking noodzakelijk om bij machinevertaling een zeer betrouwbare vertaling te garanderen. Bovendien, als u een Custom Neural Machine Translation Engine (CMTE) gebruikt, is feedback van een menselijke taalkundige nodig voor omscholingsdoeleinden om de prestaties te verbeteren.

Bij Trusted Translations hebben we deskundige taalkundigen die speciaal zijn opgeleid om door machines gegenereerde vertalingen na te bewerken. Als onderdeel van het nabewerkingsproces van een machinevertaling omvat het project een vertaalgeheugen (TM).

Met de juiste technologische hulpmiddelen verbetert het nabewerkingsproces de kwaliteit van de output van een lopend vertaalproject, waardoor u die kwaliteitsgegevens kunt opslaan in uw vertaalgeheugen (TM) en ook de efficiëntie en nauwkeurigheid van de machinevertaalcomputer voor toekomstige projecten kunt verbeteren.

Vertalen en het Nabewerkingsproces

De processen van vertaling en nabewerking van machine gegenereerde inhoud zijn zeer verschillend; voor iedere stap in het proces zijn verschillende vaardigheden en opleiding vereist. Niet alle vertalers voelen zich op hun gemak bij nabewerking; zelfs als ze zich aanmelden voor nabewerking, hebben ze vaak training nodig.

Vrij recent is de academische wereld begonnen met het ontwikkelen van curricula om tegemoet te komen aan de groeiende vraag naar menselijke post-editors. Deze opleiding begint met het mentale proces dat wordt gebruikt bij het herzien van tweetalige inhoud. Wanneer vertalers inhoud vanaf nul vertalen en geconfronteerd worden met een “doel” (de beoogde vertaling) dat een leeg canvas is, doen ze dat normaal gesproken als volgt:

• De broninhoud aandachtig lezen.
• De vertaling intern formuleren (bijv. in hun gedachten).
• En ten slotte hun versie in de doeltaal (vertaling) typen in een softwareprogramma of interface.

Afhankelijk van de inhoud en het project kan de vertaler de tekst onmiddellijk bewerken, aanvullend onderzoek doen of er later op terugkomen wanneer de hele tekst is vertaald.

Bij het nabewerken van machine vertaalde inhoud is het proces echter heel anders, en het wordt doorgaans uitgevoerd met behulp van een computerondersteund vertaalprogramma (CATT):

• Eerst leest de post-editor (taalkundige) een zin, of segment, van de MT-uitvoer (het proces begint dus bij het doel).
• De MT-uitvoer wordt met de brontekst vergeleken.
• De post-editor oordeelt ter plekke over de kwaliteit van de MT-uitvoer, op basis van taalkundige kennis en expliciete instructies.
• Als de MT-uitvoer acceptabel is, blijven ze werken aan het verbeteren van de tekst.
• Als de MT-uitvoer van slechte kwaliteit is, verwijderen ze alles wat MT aanbiedt en vertalen ze het helemaal opnieuw (zoals in het hierboven vermelde vertaalproces).

Als onderdeel van het nabewerkingsproces van een machinevertaling zal het project vaak een vertaalgeheugen (TM) omvatten dat vertaalsegmenten bevat van eerdere vertaalopdrachten van soortgelijk/gerelateerd materiaal, meestal van klanten of andere soortgelijke projecten. Deze eerder vertaalde segmenten in het TM kunnen een vage (een benadering) of een volledige overeenkomst zijn met het huidige bronsegment. Kijkend naar wat het TM biedt, kan de post-editor deze eerdere vertaalsegmenten in hun geheel gebruiken of de nodige aanpassingen aanbrengen.