БлогПоказатели и процессы оценки качества перевода с клиентами

Показатели и процессы оценки качества перевода с клиентами

Требования к качеству перевода различаются в зависимости от клиента и типа работы. Это краткое руководство поможет вам согласовать оптимальные показатели и процессы.

Jean-Luc SaillardSmartcat
5 мин чтения
Копировать

Попробуйте Smartcat

Узнайте, как ваша команда может переводить всё на все языки, на которых говорят ваши клиенты.

Заказать демо

Начать бесплатный пробный период

Без кредитной карты — 15-дневный пробный период

Перевод по своей сути является субъективным процессом, а это означает, что по умолчанию качество переведенного контента также является субъективным. Это создает проблему для поставщиков языковых услуг, которые стремятся гарантировать своим клиентам стандарт качества услуг.

Поставщик языковых услуг не может просто сказать: «Мы предоставляем качественные переводы», потому что что это на самом деле означает? У вас и вашего клиента могут быть совершенно разные представления об этом.

Есть компоненты, которые ближе к объективности, чем другие: передает ли это переведенное предложение тот же смысл, что и исходное предложение? Есть ли грамматические ошибки? Но, как объясняет Web-Translations,

«То, что перевод точно передает смысл исходного текста, не обязательно означает, что он является качественным — качественный перевод — это не только сохранение смысла, он должен соответствовать заданным требованиям и быть пригодным для использования».

Эта дилемма не нова. С самого начала развития отрасли поставщики и покупатели переводческих услуг должны были договариваться о том, какие критерии они будут использовать для оценки качества своей работы. Но растущее доминирование машинного перевода еще больше усложняет этот процесс.

Контент, переведенный с помощью машинного перевода без редактирования человеком, может служить быстрым и дешевым средством перевода контента, который ранее был бы недоступен для бюджета клиента. Поскольку становится возможным переводить новые и более объемные материалы, мы переходим к более гибкому спектру стандартов качества. Хотя клиент является окончательным арбитром качества, LSP часто может направлять эти требования и поощрять конкретные процессы оценки качества.

Установление ожиданий с вашими клиентами

Обсудите, какой показатель использовать

Существует множество моделей, предназначенных для оценки качества перевода, большинство из которых основаны на типологии ошибок и в значительной степени игнорируют стиль. Конкретные модели популярны в определенных отраслях или для определенных типов контента. Например, метрика SAE J2450 была разработана Обществомавтомобильных инженеров (SAE), а метрика LISA QA была создана специально для отраслей производства аппаратного и программного обеспечения. Многомерные метрики качества представляют собой структуру, которая помогает в структурировании и применении оценки качества. MQM не является метрикой, «а скорее представляет собой исчерпывающий каталог типов проблем качества со стандартизированными названиями и определениями, который можно использовать для описания конкретных метрик для определенных задач».

Аналогичным образом, TAUS Dynamic Quality Framework (DQF) была специально разработана для обработки нескольких уровней стандартов качества для процессов машинного перевода.

Для некоторых проектов может быть более полезно оценивать качество на основе контекста, а не ошибок в переводе. Михаил Влад, вице-президентрешений машинного обучения компании SDL, предлагает несколько ситуативных альтернатив:

  • Качество для постредактирования измеряется по повышению производительности переводчика.

  • Качество для многоязычного eDiscovery измеряется по точности идентификации нужных документов.

  • Качество многоязычного анализа текста измеряется эффективностью аналитика в выявлении релевантной информации.

  • Качество многоязычного чата измеряется рейтингом обратной связи конечного клиента.

LSP могут обучать своих клиентов способам оценки качества, которые могут принести им дополнительную выгоду, например, снижение затрат или повышение уровня удовлетворенности конечных пользователей.

Согласовать процессы внутреннего и внешнего контроля

В рамках внутренних оценок по проектам редакторы проверяют и оценивают переводчиков в ходе редактирования/корректуры проекта. Они могут использовать систему оценивания, созданную ими самостоятельно, или основанную на существующей модели. Руководители проектов могут отслеживать и устанавливать стандарты на основе средней оценки переводчика.

Некоторые CAT-инструменты и переводческие памяти имеют один илинесколько интегрированных в них метрик, которые можно использовать для оценки качества перевода. Клиенты также могут проводить собственные оценки на основе конкретных проектов. Во многих случаях клиенты безоговорочно доверяют поставщику языковых услуг, основываясь на его рекомендациях и репутации. Однако крупные компании могут использовать местных дистрибьюторов, таких как местные реселлеры или члены команды в местном филиале, или нанимать сторонних рецензентов для проверки качества работы LSP.

При работе с внешними рецензентами важно, чтобы согласованные ожидания между поставщиком языковых услуг и его клиентом распространялись и на них. Существует две распространенные проблемы, которые могут возникнуть, когда рецензенты не находятся на одной волне. Во-первых, я видел, как местные дистрибьюторы вносили ошибки в перевод, потому что они не являются языковыми экспертами. Во-вторых, особенно при постредактировании контента с низким приоритетом, LSP и его клиент могут договориться о более низком стандарте перевода, но не проинформировать об этом рецензента. Это может вызвать проблемы, даже если LSP предоставляет услуги, запрошенные клиентом.

Согласовывайте стандарты для каждого проекта в зависимости от типа контента и цены.

Не весь контент необходимо переводить и редактировать, чтобы он соответствовал самым высоким стандартам качества. С помощью машинного перевода можно переводить огромные объемы контента быстрее, чем когда-либо прежде, но качество таких переводов может быть разным.

Другими словами, это может быть достаточно хорошо, когда контент с низким приоритетом, такой как комментарии на веб-сайте или сообщения на форуме, понятен без редактирования с точки зрения беглости и грамматики.

Особенно когда вы используете машинный перевод с различными уровнями постредактирования, вы можете работать с несколькими типами контента для одного и того же клиента, используя разные уровни цен и ожидания по качеству.

Другие внутренние оценки качества

Хотя оценки на основе проектов являются предметом переговоров между LSP и их клиентами, другие типы оценок также важны для поддержания высокого качества услуг.

Первоначальные оценки

При найме нового переводчика поставщики языковых услуг требуют пробный перевод, чтобы оценить общий уровень компетенции переводчика. Компании могут использовать простой порог «прошел/не прошел» или создать более сложную скользящую шкалу, чтобы выделить предпочтительных поставщиков. Оценка проводится с использованием внутренней или отраслевой стандартной метрики. Может быть полезно использовать одну из тех же метрик, которые вы используете при работе с клиентами.

В предыдущей статье о машинном переводе и постредактировании мы обсудили, как измерить качество механизма машинного перевода, что является еще одним типом оценки, не связанной с конкретным проектом.

Случайные оценки

Может быть полезно периодически отправлять образцы готовых переводов для оценки внешнему редактору или другой редакционной команде. Если вы постоянно работаете с одними и теми же редакторами, а ваши клиенты не проверяют вашу работу, у вас нет ориентира, по которому можно оценить качество вашей работы. Поставщики языковых услуг могут использовать случайные проверки, чтобы дополнительно контролировать работу редакторов и переводчиков и обеспечить постоянное соблюдение ваших стандартов качества.

Таким образом, отношение отрасли к качеству развивается вместе с совершенствованием технологий и изменением потребностей клиентов. Как сообщает Common Sense Advisory,

«Универсальные модели качества не способны удовлетворить разнообразные потребности, с которыми сталкиваются компании сегодня. Гибкая модель позволит вам настраивать процессы без необходимости их постоянной перенастройки».

💌

Подписывайтесь на нашу новостную рассылку

Электронная почта *

Kacie Saxer-Taulbee
Редактор
Kacie Saxer-Taulbee

Kacie Saxer-Taulbee is a data-informed content leader with a background in high-scale B2B SaaS, legal tech, and insurtech. Currently the Director of Content and Strategic Brand at Smartcat, she leads the company's global storytelling efforts, harmonizing thought leadership with AI-powered localization and multilingual communication. Her work has been featured or quoted in Business Insider, ABC News, Yahoo Finance, The Seattle Times, Property Casualty 360, The Balance, FinTech Global, and Insurance Business America. She prioritizes rigorous research and analysis to provide enterprise corporations with the best information to address their agentic AI and global content needs

Узнайте о наших редакционных принципах

Nicole DiNicola
Проверено
Nicole DiNicola

Nicole DiNicola is a high-performing and empathetic global marketing leader with over 15 years of experience in the fast-paced B2B tech industry. Currently the Global VP of Marketing at Smartcat, she leads a full-stack global team focused on building awareness, driving growth, and enabling internal and external customers throughout the customer journey. Nicole is a “Scale Up” marketing expert with deep expertise in GTM strategy, product marketing, and account-based initiatives. She has held leadership roles at Qualtrics, Smartsheet, Citrix, and SOCi—where she most recently led the launch of the world’s first CoMarketing Cloud, an AI-powered local marketing platform. She is known for creating scalable marketing organizations that align cross-functional teams around common goals, maximizing resources and results. As a customer-first innovator, she leverages data and insights to shape clear and compelling messaging in complex, competitive markets. Nicole is also a passionate advocate for new moms in the workplace and women in tech. Outside of work, she’s a runner, reader, and imaginative mom to two young children.

Узнайте о наших редакционных принципах

Редакционные стандарты

Почему Smartcat заслуживает доверия

Каждое руководство пишет наша команда по локализации, редакторы с опытом технического письма улучшают ясность текста, а перед публикацией материал проверяет инженер по решениям Smartcat. Мы обновляем каждый материал по мере развития платформы и практики.

  • Материалы пишут практики, а не только ИИ
  • Факты проверяются по последним спецификациям Apple и ICU
  • Обновляем материалы при изменении SDK, правил магазинов и рабочих процессов
Ознакомьтесь с нашими редакционными стандартами
100+отзывов на 5 звезд
★★★★★ G2 · 4.6 / 5
«Это была одна из наших первых инвестиций в ИИ. То, что раньше занимало недели, теперь занимает минуты — перевод идёт параллельно со всеми остальными процессами, а маркетинговая команда управляет им целиком.»
OS
Ollie Scheers

CTO в Huel

Читайте дальше

Все статьи →

Почему управление контентом становится новым рубежом в сфере корпоративного ИИ

Claire Foster

Лучшие инструменты для перевода веб-сайтов в 2026 году

Maksym Ostapenko

Как Dynamic SCORM устраняет общие препятствия в сфере электронного обучения

Catherine Cohen

Узнайте больше о Smartcat

Переводите всё на все языки, на которых говорят ваши клиенты.

Единая платформа для ИИ-перевода, работы с лингвистами и интеграции с вашими контент-системами. Закажите демо или создайте бесплатное рабочее пространство.

Заказать демо

Начать бесплатный пробный период