Vad bör jag se upp för när jag migrerar från en TMS till en annan?

Om du överväger att byta TMS(hanteringssystem för översättning) och någon sa till dig att "det är enkelt! Ladda bara ner dina TMX- och TBX-filer och ladda upp dem på din nya TMS!” - chansen är stor att du är ute på en åktur. Att byta TMS, även om det till synes är enkelt, öppnar upp en pandoras ask av smärta.

Men i den här artikeln kommer vi att fokusera på min favoritorsak till smärta i skräck när det gäller TMS-migrering stress: översättningsminne utnyttjande och adoption.

Det största problemet ligger i Översättningsminne Leveraging. Detta är branschjargong som hänvisar till hur meningarna som lagras i din kunskapsbas jämförs med nyligen bearbetat Innehåll. Översättningsminnen genererar enorma besparingar och tidseffektivitet. Det är en av anledningarna till varför klienter är villiga att investera optimistiskt i företagklassade TMS:er. Om du översatte "The CAT is on the couch." och nu har nytt Innehåll som också har "The CAT is on the couch." kommer ditt TMS att känna igen att denna mening är en perfekt matchning och kanske förbekräfta eller till och med låsa det Innehållet så att du aldrig behöver röra det igen.

Utmaningen är att TMS:er lagrar mycket mer information än bara de ord du ser. Även en enkel DOCX-fil har sin egen kodning och bäddar in kod för formatering, stilar och andra saker som är osynliga för blotta ögat. Så meningen "Den där CAT är på soffan." kan lagras som "{1}The CAT {1} är på {2}soffan{2}." Om så är fallet och du bearbetar om "The CAT is on the couch." kommer du inte att ha en perfekt matchning, men kanske en 95 till 99% matchning.

Och även om det kan verka acceptabelt om du har en stor Innehållsbas som fungerar på flera språk, kan denna förändring i utnyttjandebeteende leda till att hundratusentals segment behöver bearbetas om på dussintals språk, vilket kommer att leda till ett negativt resultat för den person som får betala notan. Så vad ska man göra med tanke på detta? Med tanke på detta, innan du migrerar, se till att du har testat översättningsminne omfattande över ett brett spektrum av dina innehållsarkiv och filtyper för att fastställa en grundläggande förväntning för användning. Detta gör att du kan åtgärda eventuella problem innan du har åtagit dig att genomföra migreringen fullt ut och inte längre kan vända tillbaka.

Vad ska jag göra om min baslinje inte fungerar som förväntat?

Om baslinjen inte fungerar som förväntat är det första steget att leta efter grundorsaken till den här förlusten av hävstångseffekt. Det kommer antingen att finnas i ditt Översättningsminne som innehåller avtrycket av din äldre TMS-parsing och segmenteringsstrategi eller din nya TMS:s parsing och segmenteringsstrategi.

Innan vi går vidare, låt oss definiera parsning och segmentering.

Att tolka

parsa är hur ett givet system bryter upp data som matas in i det. Att tolka talat språk är till exempel hur våra öron kan skilja mellan ljud för att förstå separata ord, till exempel. Parsing i lokalisering avser de regler som en TMS följer för att bryta ner källinnehållet till översättningsbart innehåll. Detta inkluderar till exempel: hur TMS registrerar formatering, hur det registrerar variabler, och hur det separerar kod från översättningsbart innehåll.

Segmentering

Segmentering avser enbart vad som utgör en mening. Definieras en mening av ett visst skiljetecken? Kommer radbrytningar att resultera i en ny mening? Dessa olika regler kommer också att möjliggöra olika hävstångseffekter. Om du översatte en PPTX-fil i ditt äldre TMS där flera av dina meningar bryts runt textrutan och ditt TMS tolkade dessa radbrytningar som meningsbrytningar och ditt nya TMS bortser från radbrytningen som en meningsbrytning, kommer du att förlora hävstångseffekt för den specifika meningen. Radbrytningens förlust kan till exempel vara ännu mer dramatisk än tolkningsförlust eftersom meningen kan bli helt oigenkännlig. Vad kan du göra åt detta?

Som tur är kan du hantera dessa problem på flera olika sätt:

Brute-force-metoden

I den här metoden tar du tjuren vid hornen och accepterar att TMS-migreringar är röriga och att vissa förluster är att förvänta. Du accepterar helt enkelt förlusten av hävstångseffekten och förstår att det i början kommer att bli dyrare och mer tidskrävande att översätta, men att det snart kommer att jämna ut sig och återgå till tidigare nivåer när din Innehållsbas mestadels har anpassats till din nya verklighet. Denna metod fungerar särskilt bra för små program (Programstorlek = Innehållsbasstorlek x Språk) men det kommer att skapa några allvarliga budgetproblem om du arbetar med större program.

Översättningsminne-metoden

I denna metod kan du låta TMS-ingenjörer analysera kodningsmönster i ditt Översättningsminne och leta efter möjligheter att tillämpa regelbaserade skript som kommer att omvandla dessa mönster till mönster som är mer kompatibla med dina framtida TMS-standarder. Så låt oss säga till exempel att din TM har “{1} The CAT {1} är på {2}soffan{2}.” men din nya TMS ignorerar taggen {2} och bara registrerar det som “{1} The CAT {1} är soffan.”. Genom att adressera översättningsminnet skulle du köra ett skript som förstår under vilka omständigheter {2}-taggen introducerades och om du är säker på att du kan ta bort den {2} utan ytterligare konsekvenser, kör du det skriptet. Du kan arbeta iterativt och testa tills du når en punkt där du ser avtagande marginalavkastning och det inte längre är ekonomiskt vettigt att fortsätta med Översättningsminne-optimeringsinsatserna. Detta tillvägagångssätt fungerar bra för program av alla storlekar, men det introducerar möjligheten att i grunden förändra TM på oväntade sätt som kan resultera i oönskade och viktigast av allt, oförutsägbara konsekvenser.

Den nya strategin för tolkning och segmentering

I denna strategi kan du hantera hur din framtida TMS tolkar och segmenterar Innehåll och justera dessa regler så att de mer liknar ditt Översättningsminne. Så i samma exempel som ovan, istället för att rensa TM från taggen {2} skulle du säkerställa att din framtida TMS också introducerar taggen {2} i en given kodningssituation för att maximera hävstångseffekten.

Denna metod är den mest dynamiska eftersom du lämnar Översättningsminnet orört och kan ha en skräddarsydd metod för varje innehållstyp. Så du kan till exempel ha olika parsningsstrategier för YAML vs DOCX-filer som ger dig maximal flexibilitet och förutsägbarhet framöver. Utmaningen med den här metoden är att den vanligtvis är mer komplex att implementera och att inte alla TMS:er erbjuder dig den flexibilitet som krävs när det gäller parsnings- och segmenteringsstrategier.

Slutsats

Att migrera TMS är ingen dans på rosor. Det är mer som en komplex vandring genom den peruanska Amazonas uppför Anderna. Det är viktigt att flagga och ta itu med potentiella komplikationer i ett tidigt skede, och precis som med allt annat inom lokalisering växer saker och blir exponentiella väldigt snabbt. Se till att du verkligen stresstestar din TMS så att du vet exakt vad du ger dig in på och Skapa optimeringsstrategier från början.