Глоссарий переводческих терминов

AI-оркестрация — управляющий слой, который решает, какая модель или сервис обрабатывает конкретный запрос, добавляет нужный контекст и направляет результат через проверки, вместо того чтобы отправлять всё через одну и ту же модель по одному и тому же пути.

BLEU — старейшая широко используемая метрика оценки машинного перевода: она считает, насколько перевод совпадает с эталонным по словам и словосочетаниям.

Программное обеспечение, помогающее переводчикам работать эффективнее благодаря памяти переводов, управлению терминологией и контролю качества.

COMET — обученная на человеческих оценках нейросетевая модель, которая оценивает качество перевода точнее классических метрик вроде BLEU, в том числе без эталонного перевода.

Data localization — законодательное требование хранить или первично записывать определённые категории данных внутри страны, а передачу за её пределы вести по установленной процедуре.

Data residency — физическое или географическое место, где данные хранятся в покое; это утверждение об инфраструктуре, а не о том, кто имеет к данным доступ.

Data sovereignty — принцип, по которому данные подчиняются праву юрисдикции, имеющей над ними власть, а она не всегда совпадает с юрисдикцией места хранения.

GEMBA — способ оценивать перевод, задавая большой языковой модели вопрос о его качестве напрямую, без специально обученной под эту задачу метрики.

ISO 11669 — стандарт, который перечисляет параметры проекта перевода, требующие явной фиксации до начала работы: аудиторию, назначение перевода, требования к терминологии и формату сдачи.

ISO 18587 — стандарт, задающий требования к процессу постредактирования машинного перевода: что считается полным, а что лёгким постредактированием, и какими компетенциями должен обладать постредактор.

ISO 5060:2024 — международный стандарт, описывающий процесс оценки качества перевода: подготовку к оценке, саму оценку и действия после неё, с типологией ошибок, гармонизированной с MQM.

LLM-as-a-judge — метод оценки, при котором большая языковая модель оценивает чужой вывод по написанному словами критерию, а не сравнением с эталонным ответом.

LQA — этап проверки перевода лингвистом-редактором, на котором готовый текст сверяют с оригиналом и с требованиями к стилю, терминологии и локальным нормам.

Компания, предоставляющая профессиональные услуги перевода, локализации, устного перевода и связанные лингвистические услуги клиентам из различных отраслей.

MQM — отраслевой стандарт оценки качества перевода, который классифицирует ошибки по типу (точность, беглость, терминология, стиль) и критичности (критические, серьёзные, незначительные).

MQM Core — обновлённая версия классификации ошибок перевода, объединившая MQM и DQF в единую таксономию, согласованную со стандартом ISO 5060.

Процесс проверки и исправления машинного перевода человеком-переводчиком для достижения публикационного качества.

MTQE — это оценка качества машинного перевода моделью, которая смотрит на пару «исходник — перевод» и не требует готового эталонного перевода для сравнения.

NMT — машинный перевод на основе нейронных сетей, которые обучаются переводить целыми предложениями, а не собирать перевод из отдельных фраз, как более старые статистические системы.

QE (Quality Estimation) — общее название для автоматической оценки качества перевода моделью, включая оценку с эталонным переводом и без него.

RAG — это когда модель перед тем, как ответить, ищет релевантные фрагменты во внешней базе данных и добавляет их в свой контекст, вместо того чтобы полагаться только на то, что запомнила при обучении.

Открытый XML-стандарт для обмена данными памяти переводов между различными CAT-системами и системами управления переводами.

Систематический процесс оценки качества перевода с использованием стандартизированных метрик, фреймворков и категоризации ошибок.

Формат на основе XML, стандартизированный OASIS для обмена локализуемыми данными и их переводами между инструментами в процессе локализации.

Агентный перевод — это когда перевод документа выполняет не один вызов модели, а несколько специализированных агентов, отвечающих каждый за свою часть задачи: тон, терминологию, культурную адаптацию, проверку.

Исходный язык — это оригинальный язык переводимого контента, целевой язык — язык, на который контент переводится.

Совпадение в памяти переводов, где исходный текст похож, но не идентичен сохранённому сегменту, обычно измеряется в процентах сходства.

База данных, хранящая ранее переведённые сегменты для повторного использования, обеспечивая согласованность и снижая затраты на перевод.

Дискретная единица текста, которая переводится как единое целое, обычно предложение или абзац, составляющая базовый элемент памяти переводов.

Систематический процесс выявления, хранения и управления специализированными терминами и их переводами для обеспечения согласованности во всём контенте.