ost-editing della traduzione automatica

Perché sono necessari i post-editor?

Le traduzioni NMT spesso suonano meno naturali perché talvolta faticano a comprendere e generare un testo contestualmente appropriato. Questa è una debolezza significativa dei modelli NMT avanzati come Google, Yandex e DeepL.

Di conseguenza, il loro output può includere informazioni errate o inventate che un traduttore umano non produrrebbe normalmente. Questa limitazione può essere particolarmente problematica in applicazioni critiche dove il tono di voce è fondamentale.

Possiamo addestrare un modello NMT?

Sì, possiamo addestrare un modello NMT per ottenere traduzioni sensibili al contesto e accurate. Tuttavia, ciò richiede di fornire al modello NMT dati bilingue in formati allineati come corpora paralleli, file di memoria di traduzione (TMX), formati di file bilingue (SDLXLIFF) o file di valori separati da virgola/da tabulazione (file CSV o TSV).

Per progetti di grandi dimensioni, è essenziale iniziare con una traduzione umana per creare dati di addestramento di alta qualità per il modello NMT.

Hai davvero bisogno di noi?

Sì, esistono già modelli NMT addestrati e la loro performance varia in base al dominio e alle coppie di lingue. Abbiamo l'esperienza per identificare il miglior motore NMT per i tuoi progetti.