然而，Bureau Works 的新 Context Sensitivity 功能正在改变这种情况。 通过将 AI 与实时情境学习相结合，该工具正在将 MTPE 从一个重复、令人沮丧的过程转变为一个更快、更准确和动态的过程，使翻译人员能够充分利用他们的专业知识。
传统 MTPE 的问题
多年来，MTPE 的过程一直非常静态。 译者收到一份完全由机器翻译的文档，然后他们必须编辑该文档，纠正机器翻译、翻译记忆库 (TM) 和术语数据库 (TB) 之间的错误和不一致之处。 问题在于，这种设置迫使翻译人员进入被动模式——不断重复识别相同类型的错误，而机器无法实时从他们的修复中学习。
此外，这些预翻译的文件不会演变。 一旦机器进行了尝试，文档就会被冻结在原地，让人工清理。 虽然翻译模型确实会随着时间的推移而学习，但通常是在处理大批量文档并反馈到系统之后，而不是以一种帮助翻译人员在工作时的方式。
在这种环境中，翻译人员经常觉得他们陷入了一个循环，逐字逐句地修复相同的错误。 他们的角色感觉沦为“发现错误者”，翻译的创造性和智力方面被剥夺了。 最重要的是，MTPE 工作的报酬通常较低，这只会增加挫败感。
进入 Context Sensitivity
Bureau Works 的 Context Sensitivity 完全重新构想了 MTPE 工作流程。 译员现在拥有一个动态系统，可以从他们的输入中实时学习，而不是使用僵化的预翻译文档。
Context Sensitivity 的工作原理是主动搜索项目的翻译记忆库、词汇表和机器翻译以提供与文本的特定上下文一致的建议。 但让它脱颖而出的是它在翻译工作时学习的能力。 随着编辑的进行，系统会立即适应，将更新的知识反馈到工作流程中，这样翻译人员就不会反复纠正相同的问题。
该系统还负责处理耗时的较低级别任务，例如：
确保翻译与翻译记忆库
一致，确保术语与项目词汇表匹配
将模糊匹配升级为更精确的匹配
结果是，翻译人员可以专注于真正重要的高层次工作——使语气、风格和声音恰到好处——而不必被基本的一致性检查所困扰。
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翻译味道： 伸出援助之手
为了让事情变得更简单，Bureau Works 推出了 Translation Smells，这是一种旨在标记翻译工作时潜在问题的工具。 此功能就像第二双眼睛，实时扫描翻译以查找语义问题，例如：
添加或遗漏
翻译不正确或尴尬
性别偏见
主谓一致问题
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句子结构不自然
通过及早发现这些问题，Translation Smells 使翻译人员能够更高效、更自信地工作。 系统无需花时间寻找错误，而是帮助指出错误，让翻译人员有更多时间专注于翻译的整体质量。
更重要的是，系统的学习是持续的。 每次翻译人员确认句段时，系统都会自动优化其知识库，提取新术语并即时调整翻译。 这消除了对耗时的正式培训课程的需求，使平台能够在使用过程中进行改进。
对于希望优化现有翻译记忆库的用户Bureau Works还提供TMill，这是一种使用语义分析清理和优化翻译记忆库的工具。 这可确保过去的工作仍然有用，并有助于提高未来翻译的质量。
真实世界的结果
Bureau Works 最近进行了一项研究，以比较传统神经 MTPE 与新的上下文敏感功能的性能。 结果不言自明。
关键查找:
生产力提升： 使用 Context Sensitivity 的翻译人员的效率提高了 22%。 翻译错误率（TER）从 0.162 下降到 0.128，这意味着他们必须对初始机器输出进行更少的编辑。
地区差异很重要： 通用西班牙语翻译的 TER 为 0.151，而特定地区（西班牙和拉丁美洲）的西班牙语表现要好得多，TER 得分分别为 0.055 和 0.062。 这表明系统的上下文感知可以很好地适应区域细微差别。
跨语言的一致性： 虽然传统的神经 MTPE 在不同语言中显示出不同的结果，但上下文敏感度更加一致。 例如，丹麦语显示的结果最好，而简体中文更具挑战性，但两者都仍然受益于系统的方法。
译员作为作者，而非编辑
通过上下文敏感性，译员可以重新获得作为真正语言专家的角色。 他们不仅可以简单地修复机器错误，还可以从一开始就制作有意义、准确的翻译。 该技术负责处理重复的低级任务，使翻译人员能够专注于需要他们的创造力和专业知识的工作部分。
翻译的新发展方向
Bureau Works 的语境敏感性正在改变我们对翻译的看法。 通过将机器翻译的速度与人类洞察力的细微差别相结合，它为翻译人员创造了一个更加动态、高效和有益的工作流程。
翻译人员不再被困在重复、静态的流程中，而是在一个能够实时向他们学习、适应他们偏好，并通过智能工具如Translation Smells支持他们的系统中工作。 结果是更高质量的翻译、更快的周转时间和更满意的翻译人员。 随着技术的不断发展，很明显，这只是翻译新时代的开始。
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