Le valutazioni automatizzate sono fornite per ogni modello MT. Fare clic sul nome di un modello o sui puntini di sospensione nella colonna per visualizzarli.
Phrase Custom IA offre dati ricchi e un supporto visivo avanzato progettato per fornire una comprensione più profonda della qualità del modello NextMT Personalizzato:
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La scheda fornisce un riepilogo dei risultati della valutazione, con visualizzazioni intuitive e metadati sul modello MT.
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La tabella confronta le prestazioni dei modelli NextMT generici rispetto a quelli Personalizzati attraverso quattro metriche di qualità MT. La tabella ha due sezioni principali:
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Mostra i punteggi di qualità MT automatizzati per Phrase NextMT e un modello NextMT Personalizzato senza sfruttamento TM.
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Mostra i punteggi di qualità MT automatizzati in cui le corrispondenze fuzzy TM vengono sfruttate per adattare l'output MT.
La colonna evidenzia il modello con le prestazioni più elevate per ogni metrica.
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Il pannello fornisce informazioni essenziali sul modello NextMT Personalizzato valutato.
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La scheda fornisce una rappresentazione grafica dei risultati della valutazione MT tramite grafici a ciambella, offrendo una suddivisione dei segmenti di traduzione valutati per categoria di qualità.
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Selezionare la metrica di qualità MT desiderata dal menu a discesa in alto per confrontare il modello NextMT Personalizzato rispetto al modello Phrase NextMT generico.
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Passare il mouse su ogni categoria del/i grafico/i a ciambella per visualizzare la percentuale e il numero di segmenti interessati per quella categoria.
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La scheda presenta un'anteprima del campione di segmento dal set di valutazione, visualizzando un elenco di segmenti di origine con i relativi punteggi di prestazione baseline e RAG.
Quando un segmento viene selezionato, il pannello destro visualizza:
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Punteggi specifici del segmento e indicatori del livello di qualità per le prestazioni baseline e RAG.
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Un confronto dell'output di traduzione generato dai modelli NextMT Personalizzato e generico rispetto alla traduzione di riferimento dal dataset. Selezionare per evidenziare le differenze rispetto alla traduzione di riferimento.
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