MTPE 与增强翻译：提升翻译效率的比较

在当今快节奏的翻译世界中，使用技术已成为优化效率的关键。 Gabriel Fairman 深入讨论了机器翻译后编辑 (MTPE)和增强翻译，这两项关键技术可以从财务角度塑造翻译服务的未来。

什么是机器翻译译后编辑（MTPE）？

机器翻译 （MT） 是指使用软件自动翻译文本，无需任何人工干预。 可以使用各种类型的引擎，从统计和基于规则的引擎到神经网络，例如 Google、Microsoft 或 AWS。

然而，正如 Gabriel Fairman 所解释的那样，MTPE 涉及人工干预以改进和纠正机器的输出：

“译后编辑是指任何人参与的过程，以确保他们正在阅读机器翻译命题，并根据需要进行调整以确保它们是可行的翻译。”

MTPE 的复杂性差异很大，在某些情况下，它可能与从头开始翻译一样困难。 Gabriel 警告说，译后编辑并不总是保证效率：

“这通常非常具有误导性，非常复杂，而且比实际从头开始翻译要痛苦得多。”

MTPE 的挑战

尽管 MTPE 有望加快翻译流程，但它并不总是能按预期交付。 Gabriel强调的一些关键问题包括:

• 质量不可预测： 机器翻译可能不一致，有时会产生完美的句子，而有时则充满错误。
• 隐藏的错误： 错误可能隐藏在文本中，例如文化挪用、直译，甚至是令人尴尬的错误。
• 主题多样： 性能因领域而异。 例如，MTPE 可能适用于财务，但不适用于营销。

Fairman 总结了 MTPE 的局限性：

“机器翻译的基本好处是它实现了提高效率的承诺，但挑战在于 MTPE 是无法控制的。”

输入增强翻译

增强翻译引入了一种处理机器生成内容的新方法。 该技术专注于上下文相关翻译，确保译员的编辑内容持续集成到系统中，随着时间的推移提高翻译质量。

根据 Gabriel 的说法，增强翻译的主要优势在于它的对话性质：

‍“上下文相关翻译的美妙之处在于，虽然它表面上看起来与 MTPE 非常相似，但它的运作模式却截然不同。 它从你的选择中学习，它变得越来越好，并且更符合你的风格、措辞、语气和句法。

关键差异：MTPE与增强翻译

• 持续学习: 增强翻译系统根据译员的输入进行调整，从而改进对未来翻译的建议。
• 语义验证： 这些系统可以发现传统QA工具经常忽略的细微差别，包括性别偏见、文化误用和不当语气。
• 提高效率： 通过减少重复错误的数量并结合实时学习，增强翻译减少了认知努力并提高了译者的满意度。

财务考虑

从财务角度来看，与 MTPE 相比，增强翻译可以提供更稳定和可预测的结果。 虽然 MTPE 会导致质量和工作量的高度可变性，但增强翻译通过根据用户输入不断优化翻译来简化流程。

Fairman 指出，虽然增强翻译中的编辑距离可以成为衡量努力的有用指标，但真正的挑战在于将其与认知努力和整体质量联系起来。 他指出：

“将编辑距离与实际认知工作联系起来仍然具有挑战性，将认知工作与翻译质量联系起来更是困难。”

结论

总之，虽然 MTPE 在效率方面有很大的前景，但增强翻译被证明是一种更复杂、更可靠的替代方案。 它不仅减少了重复编辑所花费的时间，还为翻译人员提供了更有机、更充实的体验。

Gabriel 最后强烈建议尝试增强翻译：

“它的不同之处在于它明显更好、更复杂、对话式、不断发展，而且它只是感觉有机和生动。”