機械翻訳

MTPEは機械翻訳ポストエディットの略で、すべてのセグメントが事前に翻訳されていることを意味します。翻訳メモリ（TM）の一致が最初に適用され、TMに一致しないセグメントが機械翻訳されます。次に人間のリンギストが一括翻訳されたすべてのセグメントを確認し、必要に応じて修正します。人力翻訳（HT）では、セグメントは事前に入力されませんが、リンギストはサイドパネルでTMとMTにアクセスできます。

Google Translate、Microsoft Translate、Amazon Translateなどの汎用MTエンジンは、特定のドメインやトピックのデータではトレーニングされません。そのため、一般的な翻訳に向いています。

カスタムMTエンジンは、特定のドメインのデータでトレーニングされています。その結果、法律やメディカルといった種類のコンテンツに対して、より正確なMT出力が得られます。
カスタマイズ可能なエンジンは、1人の顧客の特定の翻訳メモリデータを使用してトレーニングされます。これは最高レベルのカスタマイズであり、MTエンジンは過去に行われた人間の翻訳から、トーンや専門用語を学習します。

人工知能(AI)は、学習、推論、問題解決を通じて機械が人間の知能を再現できるようにすることに重点を置いた幅広い分野です。これには、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理(NLP)などの分野が含まれます。

一方、機械翻訳(MT)は、言語間のテキスト翻訳を自動化するAIの特定のアプリケーションです。ニューラル機械翻訳(NMT)などの高度なMTシステムは、AIを活用して、コンテキスト、文法、文の構造をより正確に解釈することで翻訳の品質を向上させます。

機械翻訳からより良い結果を得るには、次の戦略をお試しください。

• MT自動選択の活用：Phrase Language AI は、各翻訳タスクに最適なエンジンを自動的に選択します。
• プリエディットとポストエディット：明確で構造化された原文から始めて、人間のレビュワーが翻訳を洗練します。
• カスタムAIモデルの使用：Phrase NextMTに独自のデータを学習させて精度を向上させ、よりカスタマイズされた翻訳を実現します。
• 用語集と翻訳メモリ(TM)の使用：用語ベースとTMをワークフローに統合して、用語の一貫性を維持します。