机器翻译在本地化策略中的限制

当您急于进入市场时，机器翻译的局限性可能会被忽视。 MT 可能是一个有用的工具，但它并不是一个完整的解决方案。 只要您准备好将其用作本地化辅助工具而不是完整的解决方案，您就可以享受它的好处，同时保持高标准。机器翻译和人工翻译并不相互排斥。 MT 是一种生产力工具。 它可以帮助翻译人员更快地工作并获得更高质量的结果。 在某些情况下，甚至可以使用专业创建的系统来自动化产品的重要部分。 然而，它很少是一个独立的本地化解决方案，这就是为什么了解它的局限性是明智的。

在机器翻译的范围内享受自动化

机器翻译的局限性通常与有限的数据密切相关。 MT 经过训练，可以使用数据为翻译人员提供建议。 要创建一个有效的机器翻译程序，您至少需要一百万字的高质量人工翻译内容。

这是大多数公司遇到的最大问题，因为他们无法访问这些训练数据，也称为语料库或文本语料库。即使他们确实有数据来训练这些引擎，它通常也非常特定于主题，就像技术文档一样。 该简明信息非常真实，可以通过使用和遵循模式来自动翻译许多内容。

这就是为什么在材料价值非常低的情况下，使用 MT 通常是最好的，因为它不经常被查看，也没有被设计为具有太多的“个性”。最重要的是，大多数人将 MT 视为一种自动化翻译的方法，这样做是因为他们想省钱。 然而，要训练机器翻译，他们必须在内容创作和数据挖掘上投入大量资金，以有效地构建系统，这将消耗项目的任何投资回报率。

预算是许多机器翻译项目失败的地方，因为他们发现创建系统比让人工翻译管理更昂贵。最后，机器翻译最显著的限制之一来自人工翻译员自身。 当 MT 首次问世时，最初有很多人反对使用 MT，因为“什么是‘足够好’”的概念。 翻译人员被告知他们只需“调整”MT内容以使其更好，但通常没有给出什么算作好的基准。 除此之外，这些工具降低了他们的工资率并提高了他们的生产力目标。 因此，每当您使用MT并通过后期编辑进行补充时，您将需要为最佳内容设定明确的标准和准则。

机器翻译的质量分级

机器翻译的另一个限制是缺乏确定质量的标准化。 双语评估替补（BLEU）是最普遍接受的基准，但存在一些致命的缺陷。 由于它使用固定的参考标准，因此与其说是衡量质量的提高，不如说是坚持刚性结构。 在这种情况下，BLEU 分数永远不应该是确定翻译成功的唯一标准。成功的翻译标准应来自客观的、以人为本的标准，例如：

• 在使用MT内容后，收入是下降了还是上升了？
• 用户的投诉是否减少了？
• 用户是否更好地浏览了软件并进一步推进？
• 从机器翻译到人工编辑再到成功内容的编辑距离——所需时间是否减少了？

了解机器翻译限制的最佳指标是用户驱动的。 当投诉减少时，收入会上升，人们会更深入地使用软件。 在这种情况下，很容易看出他们理解了内容并参与其中。 此外，随着材料的构建，您将获得更多数据访问权限，这将改善该计划的培训。 只要这个系统是一种工具，而不是最终的解决方案，尽管存在局限性，但大多数 MT 工作都是值得投资的。