Neuronale maschinelle Übersetzung Post-Editing (NMTPE) ignoriert Ihre Wissensbasis und Präferenzen, und Übersetzer hassen es. Unser Context Sensitive (CS) Translate verbessert die Produktivität, bezieht Ihre Wissensdatenbank mit ein und erhält mehr positives Feedback von Übersetzern.
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Wir analysierten 4,3 Millionen übersetzte Segmente, um zu messen, wie unser kontextsensitiver Ansatz im Vergleich zu NMT abschneidet. Was wir herausfanden, war eine Produktivitätssteigerung von 39 %. Schauen Sie sich hier unsere Forschung an und überzeugen Sie sich selbst!
Unser Context Sensitive Translate ist wie ein intelligenter Mixer für Übersetzungen, der Translation Memorys, maschinelle Übersetzungen und Glossare in einem einzigen, intelligenten Feed kombiniert, der mit Ihnen und von Ihnen lernt.
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Übersetzer müssen die gleichen Änderungen nicht wiederholt vornehmen. Jede Segmentinteraktion informiert die nächste mit vorherigen Vorschlägen in Bezug auf Begriffe, Ton und mehr. Das bedeutet, dass der Übersetzer die Ausgabe der Engine nach und nach gestaltet.
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Integrieren Sie Translation Memorys, maschinelle Übersetzungen und Glossare in einen vereinheitlichten, intelligenten und kontextbewussten Feed, der sein Bestes tut, um von Ihnen zu lernen.
Das Korrekturlesen unternimmt den besten Versuch, mögliche Fehler zu korrigieren und dabei die Wortwahl und die allgemeine Satzstruktur zu berücksichtigen.
Translation Smells ist ein semantischer Analysator. Es untersucht eine gegebene Übersetzung auf mögliche Bedeutungsabweichungen, Auslassungen und eine Vielzahl von Fehlern. Während das Fehlen von Gerüchen nicht bedeutet, dass eine Übersetzung fehlerfrei ist, ist das Vorhandensein von Gerüchen ein wahrscheinlicher Hinweis auf Fehler, die es wert sind, untersucht zu werden.
Der Alternativvorschlag bietet eine alternative Möglichkeit, dieselbe Übersetzung auszudrücken. Darüber hinaus wird auch die Begründung für die Wortauswahl erklärt.
Unsere Review-Bewertung versucht am besten, die Art der Änderungen zu kategorisieren, die an einem Übersetzungssegment unter Verwendung Ihres Kategorisierungsschemas vorgenommen wurden. Es wird auch versucht, die Änderung zu beschreiben und wie sie die bearbeitete Version besser oder schlechter macht.
Learning Terms extrahiert Begriffe und ihre jeweiligen Übersetzungen als Teil des Übersetzungsprodukts. Begriffe werden als Lernbegriffe hinzugefügt und können später von Benutzern mit der richtigen Berechtigungsstufe zu vollständigen Glossarbegriffen aktualisiert werden.
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Unser POS-Klassifikator führt einen besten Versuch durch, die richtigen POS für jeden bestimmten Begriff zu identifizieren, der zu Ihrer Terminologie hinzugefügt wurde.
"Fix Tags" versucht nach besten Kräften, sicherzustellen, dass der übersetzte Text die gleiche Tag-Struktur wie der ursprüngliche Ausgangstext beibehält.
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Es gibt nie genug Fokus auf Cyber-Sicherheit. Unsere SOC2 Type II-Zertifizierung ist ein kleines Zeichen, das unser Engagement für Best Practices in der Informationssicherheit verdeutlicht. Von der Verschlüsselung über MFA und Datenspeicherung bis zum Transfer haben wir Sicherheit als einen Schlüsselschwerpunkt.
Wir unterstützen zahlreiche Dateitypen mit einem einzigartigen Dateiparsing- und Segmentierungsansatz. Von komplex strukturierten Dateien wie XML und YAML bis hin zu einfachen Microsoft Word- und PowerPoint-Dateien wird alles unterstützt. Unsere Plattform zeigt den Inhalt so an, dass sich die Übersetzer auf den Text konzentrieren können und verhindert, dass sie ungewolltt Änderungen an Code, Variablen und Dateistrukturen vornehmen.
Unsere Connectors basieren auf Ablaufplänen und Routinen, mit denen Ihr Programm arbeiten kann, ohne dass irgendjemand einen Knopf drücken muss. Wir konzentrieren uns darauf, Business-Regeln zu erstellen und abzubilden, die sicherstellen, dass diese Connectors nahtlos und mit minimalen menschlichen Eingriffen in die Übersetzung ein- und ausgehen.
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