自動ポストエディットサービス

翻訳を大きなスケールで管理・公開する新しい方法

あなたのコンテンツが流暢さのレビューを必要としているかご存知ですか?自動化されたワークフローには、カスタムGenAI以上に適したものはありません。コストと時間を90%削減できます。

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Pangeanic に信頼を寄せていただいている組織

Spanish news agency EFE uses Pangeanic's machine translation to translate incoming news and pre-draft journalistic content Pangeanic has supplied training material to Amazon to create its Amazon Translate European Commission (EU R&D and projects that need machine translation support) microsoft has used Pangeanic datasets for Bing Translator IATA has been a client of Pangeanic services DeepL has used Pangeanic for testing of some of its models FIFA Medical is a long-standing client of Pangeanic-which optimizes processes with custom machine translation omron has been a client of Pangeanic document machine translation services SUBARU uses Pangeanic's machine translation technologies via associates Daitec world council of churches Healthcare company Zoll uses Pangeanic's machine translation and human translation services

なぜ自動ポストエディットサービスを利用するのか?

機械翻訳(ニューラル、LLM翻訳)は長年にわたり信頼性が向上してきました。しかし、品質を保証するためには依然として人間によるレビューが必要でした。これにより、以前の翻訳(100%マッチ)がロックされ、翻訳者が各セグメントをレビューし、エラーをポストエディットし、人間によるレビューを翻訳メモリに追加するというセグメントレベルの考え方が生まれました。

MTQE(機械翻訳品質評価)の登場により状況は改善しました。一定の品質に達した機械翻訳セグメントは、人間の翻訳者によるレビューやポストエディットに送られなくなりました。それでも、私たちはセグメントレベルで作業を行っていました。

多くの翻訳者とクライアントは、ロックされたセグメントを文脈に応じて修正できないプロセスに縛られていると感じていました。ワークフローは若干改善されたものの、依然として翻訳を発注し、翻訳メモリを実行し、翻訳をレビューし、クライアントに送信する必要がありました。

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AIとディープ・アダプティブAI翻訳の登場により、専門用語、スタイル、過去の翻訳を考慮した自動ポストエディットが実現

AIに過去の翻訳と用語集を活用させ、あなたの専門用語とスタイルに適応した結果を得る

当社のディープ・アダプティブAI翻訳技術は、機械翻訳における大きな進歩を表しています。クライアントの既存の翻訳資料や特定の用語集を使用することで、クライアント固有のニーズに適応するよう設計されており、高度にカスタマイズされた正確な翻訳を提供します。

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自動ポストエディットワークフロー

AIに重労働を任せ、深く適応したAI翻訳で原文のスタイルと内容を維持しながら、あなたはビジネスに集中できます。

ステップ1:自動ポスト編集のための既存の参考資料の活用

既存の参照資料の活用

このシステムは様々な形式の参照資料を使用できます。

  1. TMX(Translation Memory eXchange):翻訳メモリを保存するための XML ベース形式です。
  2. CSV(Comma-Separated Values):表形式のデータを保存するためのシンプルなテキスト形式です。
  3. TSV(Tab-Separated Values):CSVに似ていますが、区切り文字としてタブを使用します。
step 2: 自動ポスト編集のための検索機能付き生成(RAG)

AI駆動の適応プロセス:検索拡張生成(RAG)

  1. RAGは、情報検索とテキスト生成を組み合わせた技術です。
  2. この文脈では、クライアントの既存の翻訳から関連する例を検索します。
  3. これらの例を通じて、AIは好ましい用語法やライティングスタイルを学習します。
ステップ3:自動ポスト編集プロセスの品質評価

品質評価

このステップでは、生成された翻訳の品質を評価します。翻訳品質を評価するよう訓練された機械学習モデルを使用します。これにより、高品質の翻訳のみがプロセスの次の段階に進むことが保証されます。「過剰なポストエディット」は人間によるレビューのためにフラグが立てられます。通常、エラーと過剰なポストエディットは出力の10%未満です。

step 4: AI検証エージェントは、用語やその他のポイントが正しく適用されているかをチェックする。

AI検証エージェント

これらは特定のタスク向けに訓練された専門のAIモデルまたはアルゴリズムです。自動ポストエディットにおいて、翻訳の最終チェックを行い、専門用語、正確性(翻訳の正確さ)、流暢さ(目標言語でどれだけ自然に聞こえるか)、そしてスタイルガイドの特定のポイントなど、必要な特別な特徴を検証します。

 

AIで翻訳の品質を飛躍的に向上させる

経験

自動編集後の品質を保証する最先端のプロセス

規模に応じた品質

人間の翻訳者は、価値の高いコンテンツ、文化的な適応、最終的な検証など、本当に必要な場合にのみ価値を付加します。

Custom automatic post-editing engines for each client

各クライアントは、独自の適応を持つ特定の翻訳エンジンを持っています。tmx、csv、tsvで新しいコンテンツを追加して、さらに適応させ、改善する。

自動ポストエディットは、数十年の経験を持つNLPの専門家チームによって作られた人工知能プロセスを使用しています

当社の最先端の自動ポストエディット(APE)技術は、人工知能の力と人間の専門知識を組み合わせた翻訳改良の頂点を表しています。この革新的なアプローチにより、お客様の翻訳が単に正確であるだけでなく、完璧に洗練されることを保証します。

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