La post-édition de traduction automatique neuronale (NMTPE) ignore votre base de connaissances et vos préférences, et les traducteurs la détestent. Notre traduction contextuelle (CS) améliore la productivité, intègre votre base de connaissances et obtient plus de commentaires positifs de la part des traducteurs.
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Nous avons analysé 4,3 millions de segments traduits pour mesurer comment notre approche contextuelle se compare à la NMT. Ce que nous avons constaté, c'est une augmentation de la productivité de 39 %. Consultez nos recherches ici et voyez par vous-même !
Notre traduction contextuelle est comme un mélangeur intelligent pour les traductions, combinant des mémoires de traduction, des traductions automatiques et des glossaires en un seul flux intelligent qui apprend avec vous et de vous.
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Les traducteurs n’ont pas besoin d’apporter les mêmes modifications à plusieurs reprises. Chaque interaction de segment informe la suivante avec les suggestions précédentes en termes de termes, de ton, et plus encore. Cela signifie que le traducteur façonne la sortie du moteur au fur et à mesure.
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Intégrez les mémoires de traduction, les traductions automatiques et les glossaires dans un flux unifié, intelligent et contextualisé qui tente au mieux d'apprendre de vous.
Proofread effectue une meilleure tentative pour corriger les erreurs potentielles tout en respectant le choix des mots et la structure globale de la phrase.
Traduction Smells est un analyseur sémantique. Il examine une traduction donnée à la recherche de déviations potentielles de sens, d’omissions et d’une grande variété d’erreurs. Bien que l'absence d'odeurs ne signifie pas qu'une traduction est exempte d'erreurs, la présence d'odeurs est une indication probable d'erreurs qui méritent d'être examinées.
La suggestion alternative fournit une alternative façon d'exprimer la même traduction. De plus, il explique également la raison d’être du choix des mots.
Notre évaluation de révision effectue une meilleure tentative de catégorisation de la nature des modifications apportées à un segment de traduction en utilisant votre schéma de catégorisation. Il essaie également de décrire le changement et comment il rend la version modifiée meilleure ou pire.
Learning Terms extrait les termes et leurs traductions respectives dans le cadre du produit de traduction. Les termes sont ajoutés en tant que termes d’apprentissage et peuvent ensuite être mis à niveau vers des termes de glossaire complets par les utilisateurs disposant du bon niveau d’autorisation.
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Notre POS Classifier effectue une meilleure tentative d'identifier les POS corrects pour tout terme donné ajouté à votre terminologie.
Fix Tags fait de son mieux pour s’assurer que le texte traduit conserve la même structure de balises que le texte source d’origine
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Il n'y a jamais assez d'attention sur la cyber-sécurité. Notre certification SOC2 Type II est un petit témoignage de notre engagement envers les meilleures pratiques de sécurité de l'information. Du chiffrement à l'authentification multifactorielle (AMF) et du stockage au transfert de données, la sécurité est au cœur de nos priorités.
Nous prenons en charge des dizaines de types de fichiers grâce à une approche unique de l'analyse et de la segmentation des fichiers. Tous les formats sont pris en charge, des fichiers structurés complexes tels que XML et YAML aux simples fichiers Microsoft Word et PowerPoint. Notre plateforme garantit que notre approche du contenu permet aux traducteurs de se concentrer sur ce qu'ils doivent traduire et les empêche d'apporter des modifications indésirables au code, aux variables et aux structures des fichiers.
Nos connecteurs sont basés sur des planifications et des routines qui permettent à votre programme de fonctionner sans que personne ait à cliquer sur un bouton. Nous nous concentrons sur la création et l'élaboration de règles opérationnelles qui garantissent que ces connecteurs circulent de manière transparente vers et depuis la traduction, avec un minimum d'intervention humaine.
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