Post-editing automatico

In primo luogo, il modello di traduzione automatica neurale auto-adattiva fornisce traduzioni accurate ed efficienti su vasta scala.

Impara continuamente da input esterni, come i dati della memoria di traduzione, i dizionari bilingue e il feedback del post-editing in tempo reale, perfezionando i risultati nel tempo attraverso un ciclo di feedback integrato.

Successivamente, il modello MTQE (stima della qualità della traduzione automatica) utilizza dati annotati ed etichettati da esperti per valutare automaticamente ogni frase tradotta.  

Il modello replica il processo decisionale del nostro specialista linguistico categorizzando la traduzione come buona, adeguata o scarsa. La possibilità di contrassegnare traduzioni di qualità inferiore migliora direttamente i contenuti in modo efficiente.   

Dopo aver applicato il MTQE, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) privato esegue il post-editing automatico dei segmenti che richiedono ulteriori modifiche. Questo modello di intelligenza artificiale generativa migliora l'accuratezza e la fluidità delle traduzioni, riducendo la necessità di interventi umani. 

Automatizzando questa fase cruciale, offre traduzioni di qualità più elevata in modo rapido ed efficiente, contribuendo a un notevole risparmio sui costi e a un maggiore time-to-market. 

I nostri modelli di traduzione automatica neurale si adattano e imparano continuamente attraverso un ciclo di feedback integrato, che incorpora i risultati della valutazione della qualità e l'output dell'intelligenza artificiale generativa.  

Questo processo di apprendimento adattivo garantisce che le traduzioni diventino sempre più accurate e perfezionate nel tempo, rispondendo ai crescenti requisiti di traduzione.