Hur databerikning förbättrar översättningsprocessen

Översikt

• Få din data att arbeta för din översättningsprocess
• Förbättra dina översättningssemantiska modeller
• Fördelar med dataförbättring i översättningsprocessen

Dataförbättring är, i korta ordalag, en process som Lägg till mer detaljerad och effektiv information till befintlig data. Det är ett värdefullt verktyg för att optimera arbetsutrymmet, inklusive översättningstjänster. 

Men hur förbättrar dataförädling översättningsprocessen? Låt oss kolla in några insikter om ämnet. 

Få din data att arbeta för din översättningsprocess

Data är information, rätt? Därför genererar den kontinuerliga översättningsprocessen i sig flera nya datadelar, särskilt när man använder en Generativ Language Engine (GLE) – såsom vår Bureau Works AI. 

Med en GLE är det möjligt att integrera översättningsminnen, maskinöversättningar och ordlistor i ett intelligent och kontextualiserat gränssnitt.

Ju mer du engagerar dig i en översättningsplattform, desto mer förstår den ditt arbete! Med databerikning ökar du denna förståelse och använder teknik för att få dina data att arbeta för dig och fördubbla produktiviteten.

Förbättra dina semantiska översättningsmodeller

Välgjorda översättningar bygger på några faktorer: ett robust ordförråd, sociokulturell medvetenhet och, naturligtvis, uppmärksamhet på detaljer.

När det kommer till uppmärksamhet på detaljer är det naturligt att nyanser i betydelse undgår det mänskliga ögat. Vi kan lätt bli avbrutna av trötthet eller distraktion. Att använda databerikning är ett alternativ till att minska betydelsefel genom att förbättra dina semantiska modeller och översättningsstil.

Kom ihåg att data är till nytta för maskininlärning. Så ju mer du berikar dina data, desto effektivare och mer exakt blir maskininlärning.

Fördelar med dataförädling i översättningsprocessen

Förbättrad översättningskvalitet

Kvalitet är relaterad till noggrannhet i dina översättningar och respekt för det ursprungliga innehållet. Är också relativt att vara i överensstämmelse med din målgrupp. 

Detta innebär att leverera inte bara tekniskt korrekt Innehåll utan också troget mot kontexten. Databerikning hjälper till att träna din automatiska granskare och redigerare (filtret kommer att vara mycket mer noggrant).

Stärk lingvistisk mångfald

Ju större den lingvistiska och kulturella mångfalden i data är, desto bättre är systemets förmåga att hantera nyanser, regionalismer och idiomatiska uttryck. Det liknar en lokaliseringsprocess vilket säkerställer att kommunikationen når din publik som om den producerades av en lokal.

På samma sätt, om ditt mål är att skapa mer opartiska eller tekniska översättningar, är en mångsidig och bred databas (samlade från olika källor och sammanhang) hjälpsam för att minska lingvistisk och kulturell partiskhet i översättningar, vilket gör innehållet tydligare.

Mer effektivitet i produktivitetsflödet

Effektivitet handlar om att automatisera processer, men i rätt mängd. Kombinationen av maskinöversättning, hjälpt av lärande och maskinminne, hanterar de tekniska aspekterna av arbetet. Den identifierar ord- och kontextuella fel, jämför dem med tidigare översättningar och filtrerar alla avvikelser.

Så, är hemligheten till en bra översättning enbart i Automatisering? Nej, det är verkligen inte där jobbet slutar. Den här datahygienprocessen är dock särskilt intressant eftersom den ger utrymme för kreativitet. 

Det gör att du kan ägna tid och energi åt att implementera nyanserade aspekter av arbetet som kräver mer mänsklig beröring i språket, vilket ger mer stil och finess till översättningen. Och det är den punkten du vill nå, rätt?

Databerikning är en inledande process. Du rengör data, sedan berikar (Uppdatera) du den med mer relevant data. Men den slutliga processen kräver alltid en mänsklig granskning, där man ser på texten ur läsarens perspektiv.

Hjälper till att skapa specialiserade modeller

Föreställ dig att översätta innehåll från ett vetenskapligt område, såsom medicinska, juridiska eller miljövetenskapliga böcker? Det finns gott om tekniska och juridiska termer, artnamn, patologier etc. som skulle vara en enorm uppgift att översätta en efter en. 

Genom att berika data med specifika termer underlättar du denna process avsevärt. Tekniska dokument representerar betydande krav inom översättningsområdet, så detta kan vara en betydande fördel och kostnadsbesparing. 

Slutsats

I huvudsak bidrar dataförbättring till att öka relevansen och den övergripande Kvaliteten på översättningar (eller åtminstone en del av den automatiserade översättningsprocessen). Resultatet är mer användbart och pålitligt innehåll som förbättrar slutanvändarens upplevelse.