9/14/2018 1:45:00 PM
機(jī)器翻譯質(zhì)量的評估體系
運(yùn)行基于人員的質(zhì)量得分是一項重大任務(wù)，即使只有一家NMT供應(yīng)商也是如此。它需要多達(dá)4000名審閱者處理數(shù)千個項目。
這個過程與每個NMT供應(yīng)商都有關(guān)，他們想知道他們系統(tǒng)的真實(shí)價值，并獲得真實(shí)的人類對其翻譯產(chǎn)生的反饋。
當(dāng)然，主要的挑戰(zhàn)在于發(fā)現(xiàn)，測試，篩選，培訓(xùn)和監(jiān)控數(shù)千名來自不同國家和語言的評論員 - 在他們同時處理數(shù)萬個項目的同時監(jiān)控他們的工作。
更好的行業(yè)級質(zhì)量得分
考慮更大的好處，真正需要的是行業(yè)使用的標(biāo)準(zhǔn)化NMT質(zhì)量分?jǐn)?shù)，使用相同的基準(zhǔn)，字符串和評審員測量所有各種系統(tǒng)，以便比較類似的性能。由于NMT系統(tǒng)的性能在不同類型的材料和語言之間可能會有很大差異，所以使用同一組語言學(xué)家和相同的源材料進(jìn)行真正的基于人的比較是產(chǎn)生真實(shí)比較結(jié)果的唯一方法。對于單個NMT供應(yīng)商或用戶，以及最終用戶或LSP試圖決定使用哪個引擎，這樣的分?jǐn)?shù)都是有用的。
在行業(yè)相關(guān)的層面上進(jìn)行相同的測試是一項更大的任務(wù)。使用10個NMT引擎，10種類型的材料，10個語言對和40個審閱者，項目參數(shù)可概括如下：
假設(shè)評估前10個語言對，即EN> ES，F(xiàn)R，DE，PT-BR，AR，RU，CN，JP，IT和KR;
10種類型的材料 - 一般，法律，市場營銷，金融，游戲，軟件，醫(yī)療，技術(shù)，科學(xué)和旅游;
谷歌，微軟（Bing），亞馬遜，DeepL，Systran，百度，Promt，IBM Watson，Globalese和Yandex等10個領(lǐng)先的（基于網(wǎng)絡(luò)的）引擎;
40名評論者對每個項目進(jìn)行評分
每個測試30個字符串;和
每個字符串平均12個字
這涉及總計40,000個單獨(dú)的測試（10個語言對×10種材料×10個NMT引擎×40個評論者），每個測試都至少有30個字符串，即1,200,000個字符串，每個12個字，導(dǎo)致約1440萬話。需要進(jìn)行此評估才能創(chuàng)建一個真實(shí)的，比較性的，基于人的NMT質(zhì)量指標(biāo)的實(shí)例（！）。
挑戰(zhàn)是顯而易見的：為了只產(chǎn)生一個真實(shí)可行且有用的NMT分?jǐn)?shù)的實(shí)例，4000名語言學(xué)家需要評估1,200,000個字符串，等同于超過1400萬字！
該項目的規(guī)模，參與人數(shù)以及招聘，培訓(xùn)和監(jiān)督所有審核人員的要求，以及確保他們正確地做好工作，這些工作顯然是艱巨的任務(wù)，即使是大型NMT玩家，當(dāng)然還有傳統(tǒng)的翻譯公司。
在合理的時間內(nèi)（例如少于一天）完成整個過程，以便結(jié)果“新鮮”并且相關(guān)更加困難。
有很多翻譯機(jī)構(gòu)沒有能力，技術(shù)和運(yùn)營能力來定期開展這么大規(guī)模的項目。
這就是One Hour Translation（OHT）所擅長的。我們用超過50種語言招募，培訓(xùn)和測試了數(shù)千名語言專家，并且已經(jīng)為我們的客戶運(yùn)行了超過1,000,000個NMT評級和測試項目。到2018年4月底，我們將發(fā)布首個以人為本的NMT質(zhì)量指數(shù)（最初涵蓋多個引擎和領(lǐng)域，后來擴(kuò)大），目標(biāo)是促進(jìn)整個行業(yè)使用NMT。
OHT是NMT開拓者，也是為數(shù)不多的需要部署“混合”模式的翻譯機(jī)構(gòu)之一，將NMT和人員后期編輯相結(jié)合，以減少提供高質(zhì)量商業(yè)翻譯所需的成本和時間。傳統(tǒng)人類翻譯領(lǐng)域的革命已經(jīng)發(fā)生，創(chuàng)建NMT指數(shù)是OHT展示我們對NMT現(xiàn)象的承諾和體驗的方式。
關(guān)于未來的一句話
未來，可以使用相同技術(shù)構(gòu)建更好的NMT質(zhì)量指數(shù)NMT，即深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建神經(jīng)質(zhì)量系統(tǒng)就像構(gòu)建NMT系統(tǒng)一樣。所需的成分是高質(zhì)量的翻譯，高容量和質(zhì)量評價/反饋。
有了這些成分，就有可能建立一個深度學(xué)習(xí)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)將讀取翻譯并像人一樣對其進(jìn)行評分。一旦NMT系統(tǒng)工作順利，開發(fā)出可靠的，基于人的質(zhì)量評分/反饋，下一步就是創(chuàng)建一個神經(jīng)質(zhì)量評分。
一旦獲得了神經(jīng)質(zhì)量評分，就有可能讓引擎相互改進(jìn)，并通過將神經(jīng)質(zhì)量評分與NMT聯(lián)系起來創(chuàng)建一個自學(xué)習(xí)和自我完善的翻譯系統(tǒng)（顯然，它沒有任何意義一個閉環(huán)系統(tǒng)，因為如果沒有額外的外部數(shù)據(jù)它就無法改進(jìn)）。
——選自：樂文翻譯
樂文翻譯目前是國內(nèi)專業(yè)的翻譯機(jī)構(gòu)之一，公司秉承“誠信 專業(yè)”的服務(wù)理念，為國內(nèi)外客戶提供一流服務(wù)。了解更多信息：請發(fā)郵箱：abc@lewene.com或直接致電：400-895-6679咨詢。