Solutions de traduction NMT et services de post-édition

Pourquoi les post-éditeurs sont-ils nécessaires ?

Les traductions NMT (traduction automatique neuronale) paraissent souvent moins naturelles car elles ont parfois du mal à comprendre et à générer un texte contextuellement approprié. C'est une faiblesse majeure des modèles NMT avancés tels que Google, Yandex et DeepL.

En conséquence, leur production peut inclure des informations incorrectes ou fabriquées qu'un traducteur humain ne produirait généralement pas. Cette limitation peut être particulièrement problématique dans les applications critiques où le ton de la voix est primordial.

Pouvons-nous entraîner un modèle NMT?

Oui, nous pouvons entraîner un modèle NMT pour obtenir des traductions précises et sensibles au contexte. Cependant, cela nécessite d'alimenter le modèle NMT avec des données bilingues dans des formats alignés tels que les corpus parallèles, les fichiers de mémoire de traduction (TMX), les formats de fichiers bilingues (SDLXLIFF) ou les fichiers de valeurs séparées par des virgules/onglets (fichiers CSV ou TSV).

Pour les grands projets, il est essentiel de commencer par une traduction humaine pour créer des données de formation de haute qualité pour le modèle NMT.

Avez-vous vraiment besoin de nous? 

Oui, il existe déjà des modèles NMT entraînés, et leurs performances varient selon le domaine et les paires de langues. Nous avons l'expertise pour identifier le meilleur moteur NMT pour vos projets.