MT Optimize

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

MT Optimize ist eine von Phrase entwickelte generative KI-Funktion.

MT Optimize nutzt generative KI, um ein übersetztes Dokument zu verbessern und zu transformieren. Es stellt die Flüssigkeit und Konsistenz wieder her, verbessert die Grammatik und stellt sicher, dass die Markenterminologie korrekt verwendet wird. Kunden können den Zieltext transformieren, um ihrer Markenstimme und den Anforderungen des Publikums gerecht zu werden, indem sie das anzuwendende Formalitätsniveau für ein Dokument angeben.

Angetrieben durch eine Interaktion mit den neuesten Modellen von OpenAI, ruft MT Optimize Quell- und Zieltext, die Termbank, Formalitätsanforderungen und Inhaltsanforderungen ab und transformiert Inhalte mit Geschwindigkeit. Wenn eine Termbank dem Projekt zugewiesen ist, berücksichtigt MT Optimize bevorzugte und unzulässige<4> Begriffe, die in der Termbank definiert sind, um den generierten Output zu steuern. Andere Informationen aus der Termbank werden derzeit nicht von MT Optimize verwendet.

MT Optimize ist als Aktion im Orchestrator verfügbar und kann über den Workflow-Editor des Orchestrators konfiguriert werden. MT Optimize mit der Human Review Workflow-Vorlage bietet ein Beispiel für einen möglichen Anwendungsfall.

Die MT Optimize-Aktion verbraucht KI-Einheiten (AIUs). Kunden benötigen keine eigenen OpenAI-Anmeldeinformationen, um es zu verwenden.

Aufgrund sehr großer Dateigrößen werden .IDML (Adobe InDesign)-Dateien nicht unterstützt.

Anwendungsfälle

Automatisierung von Post-Editing

MT Optimize verfeinert Übersetzungen, um flüssigen, konsistenten Text zu produzieren, der der Markenterminologie entspricht und den richtigen Tonfall für ein bestimmtes Publikum in jedem Segment eines Dokuments verwendet. Es funktioniert über mehrere Segmente hinweg gleichzeitig und verwendet Kontext, um Konsistenz sicherzustellen. MT Optimize ermöglicht es Kunden, die Kosten für Post-Editing zu senken, indem die Übersetzungsqualität der maschinellen Übersetzung (MT) gesteigert wird.

Gesperrte Segmente ausschließen

Beim Konfigurieren<1> von MT Optimize in einem Orchestrator-Workflow können Benutzer steuern, ob gesperrte Segmente in die KI-Verarbeitung einbezogen werden.

Legen Sie im Abschnitt Parameter der MT Optimize-Aktion Gesperrte Segmente als KI-Kontext einbeziehen fest auf:

Ja<1> (Standard)

Gesperrte Segmente werden als Kontext einbezogen und verbrauchen KI-Einheiten (AIUs). Das Einbeziehen gesperrter Segmente bietet mehr Kontext und kann die Output-Qualität verbessern.
Nein

Gesperrte Segmente werden ausgeschlossen und verbrauchen keine AIUs. Das Ausschließen gesperrter Segmente kann die Output-Qualität verringern.

Diese Option ist nützlich für Aufträge mit einem hohen Anteil an gesperrten Segmenten, die bei der Optimierung nicht berücksichtigt werden müssen.

Bestehende Workflows müssen erneut veröffentlicht werden, damit die Änderung wirksam wird.

Interaktion mit Metriken zur Übersetzungsqualität

Phrase Qualitäts-Leistungskennzahl (QPS)

Die Phrase QPS ist ein effektives, aber nicht perfektes Maß für die Auswirkungen von MT Optimize. Es erfasst die allgemeine Verbesserung der Übersetzungsqualität, die MT Optimize bietet, mit den folgenden Einschränkungen:
- MT Optimize stellt die Konsistenz zwischen Segmenten wieder her, während Phrase QPS Übersetzungen auf der Ebene des einzelnen Segment bewertet.
- MT Optimize verwendet ein Termbank, um Fehler bei der Einhaltung der Terminologie zu beheben. Phrase QPS berücksichtigt keine Terminologie.
- MT Optimize kann den Grad der Formalität anpassen, um den Spezifikationen des Anwendungsfalls zu entsprechen, während Phrase QPS keine spezifischen Stilanforderungen kennt, sofern diese nicht im Ausgangssprache-Text selbst kodiert sind.
Referenz-basierte Kennzahlen

Referenz-basierte Kennzahlen wie BLEU, COMET und ChrF3 können den Output von MT Optimize bis zu einem gewissen Grad bewerten, indem sie ihn mit einer oder mehreren Referenz-Übersetzungen vergleichen, um lexikalische und semantische Verbesserungen zu erfassen.

Diese Kennzahlen können die sprachlichen Änderungen auf Segment-Ebene und die von MT Optimize vorgenommenen Genauigkeitsverbesserungen erkennen, jedoch nur, wenn die optimierte Übersetzung stärker mit der Referenz übereinstimmt. Wenn die Referenz keine Konsistenz auf Dokument-Ebene, keine Einhaltung der Terminologie oder keinen Grad der Formalität widerspiegelt, werden BLEU, COMET und ChrF die Optimierung dieser Faktoren nicht erfassen.

Sprachunterstützung

Obwohl MT Optimize viele Sprachkombinationen unterstützen mag, haben wir eine Reihe empfohlener Sprachpaare festgelegt, die ausgewählt wurden, um den hohen Qualitätsstandards von Phrase zu entsprechen:

Englisch
Französisch
Italienisch
Spanisch
Portugiesisch
Deutsch
Niederländisch
Schwedisch
Dänisch
Norwegisch (Bokmål)
Norwegisch (Nynorsk)
Finnisch
Ungarisch
Estnisch
Tschechisch
Russisch
Polnisch
Bulgarisch
Griechisch
Lettisch
Chinesisch Vereinfacht
Traditionelles Chinesisch
Japanisch
Koreanisch
Thailändisch
Vietnamesisch
Indonesisch
Arabisch
Türkisch
Hindi

MT Optimize im CAT Web Editor

Beim Öffnen eines Jobs, der von MT Optimize verarbeitet wurde, zeigt der CAT Web Editor die MT optimized-Benachrichtigung an.

MT Optimize Post-Editing kann zu den folgenden Outputs führen:

Bearbeitete Zielsprache

Der Segment-Text wurde von MT Optimize geändert. Dies wird durch die MT Optimize-Anzeige und den MT optimized-Tooltip in der Spalte für Kennzahl/Ursprung des CAT-Bereichs angezeigt.
Geschätzte Zielsprache

Die Segment-Qualität wurde von MT Optimize geschätzt und die neue Kennzahl wird in der Spalte für Kennzahl/Ursprung des CAT-Bereichs mit der MT optimized-Anzeige dargestellt.