突破性的人工智能正在改变翻译记忆库清理工作

本地化行业的变化从未像现在这样深刻和突然。 即使在AI 驱动的翻译和本地化领域出现各种新组成部分的时代，翻译记忆库也被应用于流程中，并且它们确实会随着时间的推移而退化。 因此，它们可能会变得不一致、充满错误和效率低下。

真正的挑战在于查找一种方法来清理和优化这些记忆，而不至于花费过多。 这就是一个关键区别发挥作用的地方：句法分析和语义分析之间的区别——两种截然不同的语言验证方法。 Bureau Works 的 TMill 提供了一种尖端的解决方案，展示了当您通过语义验证专注于意义时会发生什么。

为什么句法分析还不够

句法分析侧重于语言的结构 — 检查语法、拼写和格式等内容。 它非常擅长捕捉表面问题。 例如，它可以查找拼写错误、捕捉格式不一致或发现语法错误。 虽然这些当然很重要，但它们只是触及了表面。

句法分析的最大缺点是什么？它没有涉及意义。 翻译可能在语法上完美，但仍然传达了错误的信息。 句法工具并不是为识别这个而设计的。 他们也不会标记翻译是否使用错误的语言或含义是否随着时间的推移而发生变化，从而使翻译不准确。随着 TM 的发展，尤其是在多种语言和文化背景下，这些更深层次的问题不容忽视。 句法分析很难捕捉语气、文化适当性和一致性的细微差别。 这些微妙之处对于确保高质量的翻译至关重要。

为什么语义分析很重要

与句法分析不同，语义分析挖掘得更深入。 这一切都关乎意义。 核心问题是： 翻译是否真的反映了预期的信息？这就是语义分析真正闪耀的地方。 它可以捕捉到句法分析根本无法捕捉到的关键问题，例如：

语言不匹配： 例如，当标记为葡萄牙语的翻译实际上是韩语时。

不正确的翻译： 当翻译的意义偏离时，可能会影响未来项目的一致性。

文化或语气不匹配： 确保翻译不仅正确，而且在文化上也合适——比如确保在需要时语气正式。

从历史上看，语义分析成本高昂且难以扩展，这就是为什么许多组织仅依赖句法检查的原因。 但随着 AI 和自然语言处理（NLP）的进步，语义分析现在比以往任何时候都更容易获得和有效。

Bureau Works 的 TMill 如何改变 TM 清理

Bureau Works 的 TMill 在翻译记忆库优化方面代表了一个重大飞跃。 通过整合高级语义验证，TMill 不仅可以修复表面问题，还可以修复随着时间推移影响 TM 质量以及翻译的更深层次问题。

以下是 TMill 的流程：

第一阶段： 准备资产

在分析翻译记忆库 (TMX) 文件之前，TMill 确保一切都井然有序——确保文件结构完整，没有语言之间的差异、缺失的翻译或其他减缓过程的问题。

第 2 阶段： 初步分析

接下来，TMill 深入研究每个翻译背后的含义，进行彻底的语义分析。 它突出显示了关键问题，如翻译错误或语言不匹配，并生成按严重程度分类的详细报告。

第 3 阶段： 制定策略

分析之后，Bureau Works 与客户密切合作，制定量身定制的方法。 一些错误，如重大误译或文化不准确，可能需要完全删除，而另一些则可以更容易地纠正。

第 4 阶段： 应用 Fixes

TMill 会重新摄取 TM 数据并应用必要的更正。 利用其先进的语义功能，它可以进行精确的调整，无论是修复术语不一致还是确保文化适当性。

第 5 阶段： 交付

清理完成后，TM 将以结构化、有序的方式重新组装和交付，以备将来使用。 您将获得一个不仅准确而且针对最大效率进行了优化的翻译记忆库。

语义验证的优势

Bureau Works 的 TMill 的与众不同之处在于它能够利用语义验证，提供句法分析根本无法比拟的彻底性。 虽然句法工具有助于修正小的表面错误，但语义分析确保翻译准确、有意义且具有文化相关性。 TMill 使用 GPT-3.5 和 GPT-4 等先进的 AI 模型以前所未有的速度和规模实现这一目标。

对于管理全球项目中大型翻译记忆库的组织来说，进行深度语义清理的能力是一个改变游戏规则的因素。 它可以防止错误在翻译中传播，保留 TM 的价值，并有助于确保它是您可以信赖的一致性工具，从而提高整个翻译过程的效率和成本效益。

随着翻译记忆库的大小和复杂性不断增长，在本地化流程中与 AI 协作、有效清理和优化变得比以往任何时候都更加重要。 虽然句法分析发挥着重要作用，但它还不足以应对意义和上下文的更深层次挑战。 Bureau Works 的 TMill 改变了游戏规则，将最先进的语义验证与先进的机器学习和 NLP 技术相结合。

通过优先考虑意义而不是形式，TMill 帮助组织保持其 TM 的准确性、文化上的适当性，并准备好应对全球化世界的需求。 简而言之：使用 TMill，您不仅可以获得干净的 TM，还可以获得长期资产。