翻译质量控制是评估和管理翻译质量的过程，以确保内容符合语言、品牌和合规标准。

在 AI 和机器翻译工作流中，质量控制对于降低风险、保护品牌完整性和实现自动化至关重要。可靠的质量评估使公司能够在保持一致标准的同时扩展多语言内容生产。

机器翻译质量评估测评机器翻译内容的准确性、流畅性和适用性。

它确定内容是否可以自动发布，或者是否需要 AI 或人工译后编辑。有效的机器翻译质量评估能够安全地实现自动化，减少人工审核，并支持企业级的本地化。

Phrase 质量评估分数（QPS）是基于 MQM 2.0 框架的，在Phrase Platform 中的自动化翻译质量指标。

QPS 生成即时质量得分，支持 AI 翻译质量控制和自动化工作流路由。通过设置可定制的质量阈值，公司可以自动锁定高分句段，并将低分内容路由至审核流程，从而提高效率、透明度和管控水平。

AI 翻译质量控制将自动化质量评分与可自定义的阈值和 AI 检查相结合。
通过这种方法：

• 高质量的内容可以自动批准并交付。
• 低质量的机器翻译内容可以触发 AI 或人工译后编辑。

这种智能路由减少了不必要的译后编辑，增加了直通处理，并降低了本地化的成本，同时保持质量标准。

是的。Phrase 允许公司根据其业务需求定制翻译质量评估。
团队可以：

• 定义自定的质量阈值
• 按领域或语言配置基于 AI 的质量检查。
• 将评估与品牌声音和术语要求对齐

这确保了质量控制反映真实的商业风险，而不是通用基准。

MQM（多维质量指标）是一个标准化框架，用于分类和加权翻译错误。

现代翻译质量评估系统使用基于 MQM 的方法论，生成结构化、透明的分数，可以集成到自动化工作流程中。Phrase QPS 基于 MQM 框架构建。

自动化质量评估识别哪些句段符合预定义的质量阈值。
这使公司能够：

• 无需审核即可批准高质量内容
• 仅将标记的句段路由进行编辑
• 将译员的精力集中在高风险材料上

结果是降低了译后编辑的工作量，并更有效地分配资源。

基于规则的 QA（质量保证）自动检测翻译内容中预定义的错误。
在 Phrase中，TMS CAT Editor 中的内置 QA 检查帮助译员识别以下问题：

• 使用术语库检查术语不一致性
• 拼写错误
• 不正确或缺失的标签

基于规则的 QA 通过在交付前捕捉客观错误来加强翻译质量控制。

软件本地化 QA 确保翻译的用户界面内容符合技术和品牌要求。
在 Phrase 字符串中，QA 检查有助于：

• 标记损坏或缺失的占位符
• 检测超出最大字符长度的翻译
• 识别不符合已核准术语库的术语

这可以防止用户界面问题，保护句法，并确保本地化软件体验的一致性。