Projektmanagement

Schwellenwert-Optimizer für Translation Memorys (TMS)

Inhalte werden von Phrase Language AI maschinell aus dem Englischen übersetzt.

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  • Team-, Professional-, Business- und Enterprise-Pläne

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Um optimale TM-Schwellenwerte festzulegen und Bearbeitungszeit zu sparen, werden den Usern empfohlene TM-Schwellenwerte angeboten.

Der empfohlene TM-Schwellenwert gibt das TM-Match an, ab dem vom TM vorübersetzte Segmente schneller bearbeitet werden können als durch MT vorübersetzte Segmente (kürzere Bearbeitungszeit).

Hinweis

Aufgrund der kontinuierlichen Verbesserungen ist die User-Oberfläche möglicherweise nicht dieselbe wie im Video.

Sichtbarkeit des TM-Schwellwerts

TM-Schwellenwertempfehlungen werden für Organisationen gegeben, die die folgenden Kriterien erfüllen (gemeinsam):

  • Sie haben in den letzten 6 Monaten Jobs abgeschlossen.

  • Sie haben mindestens 1000 Segmente durch MT vorübersetzt.

  • Sie haben mindestens einen Fuzzy-Match-Bucket (70-74 %, 75-79 %, 80-84 %, 85-89 %, 90-94 %, 95-99 %) mit 300 oder mehr vom TM vorübersetzten Segmenten.

Für Organisationen, die die oben genannten Kriterien nicht erfüllen, ist der empfohlene TM-Schwellenwert ein Durchschnittswert, der aus allen in Phrase TMS anonymisierten Daten aggregiert wird.

Orte in Phrase TMS, an denen TM-Schwellenwerte angezeigt werden:

Wo

Kundeneinstellungen

Empfohlener TM-Schwellenwert

Organisationseinstellungen

Auf der Grundlage des Standard-TM-Schwellenwerts

Neuer vorgeschlagener TM-Schwellenwert, der im Feld „Bearbeiten“ vordefiniert ist; Kann von User geändert und auf einen gewünschten Wert festgelegt werden

Organisationseinstellungen

Manuell konfigurierter TM-Schwellenwert, der niedriger als der empfohlene Wert ist

Existierender Schwellenwert bleibt unverändert im Feld „Bearbeiten“; Empfohlener neuer Schwellenwert wird im untenstehenden Frame vorgeschlagen

Organisationseinstellungen

TM-Schwellenwert, der gleich oder höher als der empfohlene Wert ist

Kein Vorschlag angezeigt

Projekteinstellungen

TM-Schwellenwert,der unter dem empfohlenen Wert liegt

Existierender Schwellenwert bleibt unverändert im Feld „Bearbeiten“; Empfohlener neuer Schwellenwert wird im untenstehenden Frame vorgeschlagen

Projekteinstellungen

TM-Schwellenwert, der gleich oder höher als der empfohlene Wert ist

Kein Vorschlag angezeigt

Die zur Berechnung der empfohlenen TM-Schwellenwerte verwendeten Daten werden in Phrase Analytics angezeigt.

TM-Schwellenwertberechnung

Beispielrechnung:

MT-Segmente

Durchschnittliche Bearbeitungszeit (s)

4350

7,801

  1. Sammle Daten der letzten 6 Monate.

    TM-Fuzzy-Match-Bucket

    TM-Segmente

    Durchschnittliche Bearbeitungszeit (s)

    0-69 %

    2543

    9,36

    70-74 %

    375

    9,23

    75-79 %

    376

    8,96

    80-84 %

    423

    8,39

    85-89 %

    383

    8,56

    90-94 %

    155

    8,55

    95-99 %

    2057

    7,799

    100-101 %

    9416

    1,98

  2. Entferne nicht empfohlene Fuzzy-Kennzahlen (unter 70, über 100).

    TM-Fuzzy-Match-Bucket

    TM-Segmente

    Durchschnittliche Bearbeitungszeit (s)

    70-74 %

    375

    9,23

    75-79 %

    376

    8,96

    80-84 %

    423

    8,39

    85-89 %

    383

    8,56

    90-94 %

    155

    8,55

    95-99 %

    2057

    7,799

  3. Entferne Datenpunkte, an denen nicht genügend Segmente vorhanden sind (1000 für MT, 300 für TM).

    TM-Fuzzy-Match-Bucket

    TM-Segmente

    Durchschnittliche Bearbeitungszeit (s)

    70-74 %

    375

    9,23

    75-79 %

    376

    8,96

    80-84 %

    423

    8,39

    85-89 %

    383

    8,56

    95-99 %

    2057

    7,799

  4. Entferne Fuzzy-Kennzahlen, die eine geringere Bearbeitungszeit als MT haben.

    TM-Fuzzy-Match-Bucket

    TM-Segmente

    Durchschnittliche Bearbeitungszeit (s)

    70-74 %

    375

    9,23

    75-79 %

    376

    8,96

    80-84 %

    423

    8,39

    85-89 %

    383

    8,56

  5. Wähle die höchste aus Schritt 4 verbleibende Fuzzy-Kennzahl aus (85-89 %) und lege sie als empfohlenen Schwellenwert fest (87 %).

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