MT Optimize

MT Optimize 是由 Phrase 开发的生成式 AI 能力。

MT Optimize 使用生成式 AI 来改善和转化翻译文档。MT Optimize 能恢复流畅性和一致性，改善语法，并确保品牌术语的准确使用。客户可以通过指定应用于文档的正式程度来转化目标文本，以满足其品牌声音和受众要求。

基于与 OpenAI 多种最新模型的交互，MT Optimize 检索源文本和目标文本、项目术语库、正式程度要求和内容要求，并快速转化内容。当术语库分配给项目时，MT Optimize 会遵循术语库中定义的首选和禁止术语，以指导生成的输出。MT Optimize 目前不使用其他术语库信息。

MT Optimize 可以作为 Orchestrator 中的一个操作使用，并可以通过Orchestrator 工作流编辑器进行配置。带人工审校的 MT Optimize 工作流模板提供了一个可能的使用场景示例。

MT Optimize 操作消耗AI 单位 (AIU)。客户不需要自己的 OpenAI 凭据即可开始使用。

由于文件过大，不支持 .IDML (Adobe InDesign) 文件。

使用场景示例

自动化译后编辑

MT Optimize 精炼翻译，以生成流畅、一致的文本，遵循品牌术语，并在文档的每个句段中使用适合特定受众的正确语体。它可以同时处理多个句段，利用上下文确保一致性。 MT Optimize 使客户能够通过提高机器翻译 (MT) 的翻译质量来降低译后编辑成本。

在 Orchestrator 工作流中配置 MT Optimize 时，用户可以控制是否将已锁定段落包含在 AI 处理中。

在 MT Optimize 操作的参数部分，将将已锁定段落作为 AI 上下文包含在内设置为：

必须重新发布现有工作流，更改才能生效。

Phrase 质量评估分数 (QPS)

Phrase QPS 是衡量 MT Optimize 影响的有效指标，尽管并不完美。 Phrase QPS 能够捕捉 MT Optimize 提供的翻译质量的整体改善，但有以下限制：
- MT Optimize 在句段之间恢复一致性，而 Phrase QPS 在单个句段级别评估翻译。
- MT Optimize 使用术语库来修正术语遵循中的错误。Phrase QPS 不识别术语。
- MT Optimize 可以调整正式程度以满足用例规范，而如果这些需求没有在源文本中编码，则 Phrase QPS 不会了解特定的风格需求。
基于参考译文的指标

基于参考译文的指标，如 BLEU、COMET 和 ChrF3，可以在一定程度上评估 MT Optimize 的输出，方法是将其与一个或多个参考翻译进行比较，以捕捉词汇和语义的改进。

这些度量可以检测 MT Optimize 在句段级别的语言变化和准确性改进，但仅适用于优化后的译文更接近参考译文的情况。如果参考文档未反映文档级一致性、术语遵循情况或正式程度，BLEU、COMET 和 ChrF 将无法识别这些因素的优化。

尽管 MT Optimize 可支持多种语言组合，但我们已确定了一些推荐的语言对，以遵循 Phrase 的高质量标准：

打开经 MT Optimize 处理的工作时，CAT Web Editor 会显示 MT 已优化通知提示。

MT Optimize 译后编辑可能会产生以下输出：

已编辑译文

句段文本已由 MT Optimize 修改。这由 MT Optimize 指示以及 CAT 面板分数/来源列中的 MT optimized 工具提示标明。
预估译文

句段质量由 MT Optimize 进行预估，新的分数会连同 MT optimized 指示一起显示在 CAT 面板的分数/来源列中。