Ценность человеческого постредактирования машинного перевода

Машинный перевод автоматически переносит контент между двумя языками с помощью различных моделей, включая:

Машинный перевод на основе правил (РМП), который создает переведенный текст путем создания наборов правил грамматики как для исходного, так и для целевого языков.

Статистический машинный перевод (SMT), который использует статистические модели исходного и целевого языков для создания переводов.

Гибридный машинный перевод (HMT), который основывается на подходах RBMT и SMT для создания переводов.

Нейронный машинный перевод (NMT), который опирается на большую искусственную нейронную сеть для расчета вероятности последовательности слов для создания переводов, которые являются контекстно точными.


Хотя машинный перевод имеет явные преимущества по цене и скорости, добавление человеческого постредактирования вносит критически важный компонент в процесс перевода. На этом этапе редактор или переводчик тщательно просматривает машинно-переведенный контент, чтобы убедиться, что текст хорошо подходит и точен для определенных культур, регионов, языков или специальностей.

Существует три категории постредактирования человеком. Легкое постредактирование, когда переводчик занимается тем, чтобы убедиться, что контент читабелен на целевом языке. Полное постредактирование, которое фокусируется на том, чтобы контент был точным и понятным. Постредактирование на уровне человека, которое создает контент, который читается так, как будто он был изначально написан на целевом языке. В практике нашего бюро переводов клиенты не заказывают первые два варианта постредактирования. Всем нужно, чтобы перевод был "абсолютно" верен, но гугл-перевод не подходит. Такова сейчас реальность.