Vertaling van menselijke kwaliteit tegen een fractie van de prijs.

De onvervulde belofte van MTPE

Lokalisatieprofessionals zijn geen onbekenden in het gebruik van technologie om het vertaalproces te stroomlijnen. Het is bijvoorbeeld gebruikelijk dat vertalers software gebruiken om een tekst op te splitsen in beheersbare segmenten, eerdere vertalingen toe te passen en kwaliteitscontroles uit te voeren. Bovendien vertrouwen zowel vertalers als bedrijven al jaren op machinevertaling (MT) om ruwe vertalingen te genereren. Verbeteringen in MT hebben ook geleid tot een grotere interesse in MTPE (of machinevertaling post-editing) - dat wil zeggen, MT-output die door een mens is bewerkt.

Toch zijn velen van mening dat MTPE inferieure resultaten oplevert in vergelijking met het feit dat een mens een stuk inhoud vertaalt en een ander het bewerkt. Als gevolg hiervan zijn bedrijven die gevoelig zijn voor kwaliteit terughoudend geweest om MT en MTPE te omarmen. Hoewel duurder, heeft de traditionele, door mensen aangestuurde aanpak van oudsher de voorkeur, vooral door bedrijven in sterk gereguleerde sectoren zoals farmaceutica, biowetenschappen, juridische zaken en financiën.

Kortom, er was tot nu toe geen algemeen aanvaarde vervanging voor een door mensen gestuurde vertaalworkflow.

Er is een tektonische verschuiving aan de gang in de vertaal- en lokalisatie-industrie. De volwassenwording van neurale machinevertaling (NMT), de vooruitgang in kunstmatige algemene intelligentie (AI) en de introductie van grote taalmodellen (LLM's) hebben dingen mogelijk gemaakt die ooit ondenkbaar waren.

Verander uw vertaalmix: AI-gestuurde menselijke vertaling

AI-Powered Human Translation (AIHT) lost de kwaliteitskloof tussen MTPE en menselijke vertaling op. Onze AIHT-oplossing levert een opmerkelijke MQM-score van 98+, gelijk aan mensen, terwijl de kosten per woord tot 50% worden verlaagd en de levertijd wordt gehalveerd in vergelijking met traditionele menselijke vertaling.

AIHT integreert naadloos de sterke punten van AI, Large Language Models (LLM's), machinevertaling en menselijke expertise in een uniforme workflow, waardoor elke stap wordt verbeterd met AI-gestuurde efficiëntie.

Bovendien kan Machine Translation dankzij de vooruitgang in AI uitstekende kwaliteitsscores produceren tot MQM 93 voor een fractie van een cent per woord!

Het fundament leggen

Traditioneel begint de workflow met het gebruik van een vertaalgeheugen, een opgeslagen overzicht van al uw eerdere vertalingen. Nieuwe inhoud wordt vergeleken met dit record en, wanneer er een match is van een bepaald betrouwbaarheidsniveau, wordt de opgeslagen vertaling gebruikt in plaats van helemaal opnieuw te moeten vertalen. Vertaalgeheugen kan bedrijven 30-70% besparen op de kosten per woord.

Het verschil met Smartling is het gebruik van AI om de dekking van uw vertaalgeheugen uit te breiden om kostenbesparingen te verbeteren door overeenkomsten met een lagere betrouwbaarheid te verbeteren en ze nauwkeuriger te maken. We voeren een proces uit dat "fuzzy match repair" wordt genoemd met behulp van onze interne Smartling MT-engines om de pasvorm van deze matches met een lager zelfvertrouwen te verbeteren.

Inhoud die het vertaalgeheugen niet kan adresseren, wordt naar onze AI-vertaalstap gestuurd. Onze tool voor de evaluatie van de kwaliteit van machine learning beoordeelt de output van meerdere machinevertalingen en selecteert de optie van de hoogste kwaliteit die moet worden gebruikt.

Nabewerking

Nu de eerste vertalingen klaar zijn, is het tijd voor nabewerking, een cruciale stap om te zorgen voor kant-en-klare en merkconforme vertalingen. We beginnen met de toepassing van MT- en LLM-geoptimaliseerde woordenlijsten (uw lijst met belangrijke termen en hoe ze moeten worden vertaald), die verder gaat dan substitutie. Het verschil ligt in het ervoor zorgen dat deze vervangingen passen in de context van de tekenreeks en grammaticaal correct zijn, in plaats van simpelweg de term te vervangen.

We automatiseren ook het opschonen van inhoud en indeling, waarbij we problemen zoals spaties, ontbrekende of extra tags en tijdelijke aanduidingen aanpakken. Deze formatteringsstap is belangrijk omdat MT-engines soms de opmaak wijzigen, waardoor fouten ontstaan wanneer tekenreeksen opnieuw in het platform worden opgenomen of waardoor de netheid van het vertaalgeheugen wordt beïnvloed.

Taalkundige beoordeling in de context

Ten slotte wordt de vertaling in de context beoordeeld door een deskundige taalkundige die speciaal voor het project is uitgekozen. Dit noemen we human-in-the-loop validatie.

Onze technologie heeft het zware werk al gedaan - het vertaalde de tekst en zorgde voor grammaticale nauwkeurigheid terwijl het aanpassingen maakte om aan te sluiten bij de merkrichtlijnen. En dat geeft de professionele taalkundige de vrijheid om zich te concentreren op validatie en polijsten op een hoger niveau.

Al het werk wordt uitgevoerd binnen het Smartling-platform. Elke wijziging wordt dus in realtime bijgehouden en opgeslagen, waardoor er geen verwarring meer is over versiebeheer. Als er vragen zijn, kan de linguïst rechtstreeks met u communiceren in Smartling.

Menselijke kwaliteit voor de helft van de kosten

Dit klinkt allemaal goed, maar het werkt alleen als menselijke kwaliteit echt kan worden geleverd.

In ons laatste rapport deelden we onze aanpak voor het meten van vertaalkwaliteit en de resultaten die we hebben behaald in verschillende workflows. Het rigoureuze proces van Smartling omvat elke maand willekeurige steekproeven in meerdere talen en een grondige beoordeling volgens het Multidimensional Quality Metrics (MQM)-raamwerk - de industriestandaard voor kwaliteitsevaluatie.

Uit ons onderzoek is gebleken dat alle vertaalworkflows van Smartling consequent hoge MQM-scores behalen, inclusief AIHT.

De benchmarks voor menselijke vertaling variëren van 95% tot 97%. Met een gemiddelde MQM-score van 98 overtreft AI-Powered Human Translation zelfs de traditionele menselijke vertaaloutput van veel taaldienstverleners. En het doet dit terwijl de kosten per woord met 50% worden verlaagd en de time-to-market met 2x wordt verbeterd.

AIHT heeft een enorme impact op onze klanten.

Een grote onderneming bijvoorbeeld, met een jaarlijks vertaalvolume van meer dan 20 miljoen woorden, heeft een revolutie teweeggebracht in hun lokalisatiestrategie met behulp van Smartling's AI-Powered Human Translation. Deze geavanceerde aanpak leverde aanzienlijke kostenbesparingen op, versnelde doorlooptijden en behield een uitzonderlijke menselijke vertaalkwaliteit. Voordat ze overstapten op Smartling, werd aan hun vertaalbehoeften voldaan door middel van traditionele menselijke vertaaldiensten.

Wilt u meer weten over hoe AI-Powered Human Translation uw lokalisatieprogramma kan verbeteren? Neem contact met ons op.