Qualitätsrahmen
espell kontaktieren
Beschreibung der Dienstleistung
Sie wollen wissen, wofür Sie Ihr Geld ausgeben, und die Leistung Ihrer Anbieter bewerten. Sie wollen die beste MT-Engine oder den besten Übersetzungsablauf für Ihre Inhalte und Zielsprachen finden. Sie wollen den Umfang bei der Nachbearbeitung maschineller Übersetzungen definieren, die Qualität überwachen und mit den vereinbarten Servicelevels vergleichen.
Es gibt verschiedene Methoden, um die Qualität maschineller Übersetzungen zu beurteilen – von automatisierten Verfahren bis hin zur manuellen linguistischen Qualitätsprüfung. Die Ergebnisse lassen sich allerdings nicht immer direkt vergleichen. Ein von espell erstellter Qualitätsrahmen basierend auf klar definierten Fehlertypen kann die Evaluierung objektiver machen. Die Bewertung lässt sich dann mit der Editierdistanz und ‑dauer kombinieren, um vergleichbare aggregierte Metriken zu erhalten.
Warum espell?
espell verwendet einen umfassenden, auf verschiedene Anwendungsgebiete abgestimmten Evaluierungsrahmen. Dabei kommen immer dieselben Fehlerkategorien zum Einsatz; wir passen ihre Gewichtung jedoch je nach Inhaltstyp anhand spezifischer Kriterien an.
Wir haben unsere Erfahrung beim Beurteilen und Optimieren von Transkreationen in eine QS-Matrix umgelegt, die auf Aspekte wie die kreative Adaption, Tonfall, Textfluss, Kultur usw. eingeht.
Für das Post-Editing maschineller Übersetzungen (MTPE) haben wir basierend auf anerkannten Fehlerkategorien mehrere Servicelevels definiert, um den gewünschten Nachbearbeitungsumfang zu bestimmen und den MTPE-Aufwand auf die wichtigsten Qualitätskriterien zu beschränken.
Sie erhalten ein maßgeschneidertes Angebot für Ihre Bedürfnisse.
„Bei der Maschinenübersetzung gibt es viele verschiedene Umsetzungsmöglichkeiten. Einer der 50 führenden SaaS-Anbieter der Welt beauftragte espell damit, eine End-to-End-Lösung zur Lokalisierung seiner Hilfedokumentation zu entwickeln. Daraufhin schuf unser für Technologie- und Sprachlösungen zuständiges Team nicht nur einen komplett automatisierten Prozess, der auf der Infrastruktur des Kunden aufbaute, sondern auch eine kostengünstige angepasste MT-Lösung mit mehreren Übersetzungs-Engines. Ein besonderer Schwerpunkt lag dabei auf der Content-spezifischen Konfiguration, der Auswahl der Engines und der aktiven Terminologieunterstützung. Der Kunde profitiert nun von einer schnellen und nahtlosen kontinuierlichen Lokalisierung mit sprachlich optimiertem MT-Output.“
Andrea Téry
head of technology and language solutions
