Smartcat+Globalese: пример интеграции от Saylon

Saylon, одна из ведущих переводческих компаний Турции, специализируется на переводах в области медицины, фармацевтики и биологических наук, а также на локализации маркетинговых материалов, веб-сайтов и электронных учебных курсов на турецкий язык.

Гордясь своим техническим продвинутостью и стремлением к качеству, команда Saylon всегда ищет лучшие решения, которые помогут им сделать управление переводческими проектами максимально удобным и эффективным. Прошло почти шесть месяцев с тех пор, как Saylon выбрала Smartcat в качестве своей основной платформы для перевода и стала нашим партнером в Турции. В недавнем интервью с Smartcat генеральный директор Saylon Кюршат Озел сказал, что технологии автоматизации перевода Smartcat могут помочь компании «выйти за рамки текущих технологических тенденций» в переводческой индустрии, помогая лучше управлять поставщиками, экономить время и повышать качество. Поскольку команда Saylon продолжает внедрять в свои процессы самые передовые идеи, чуть более месяца назад они добавили в свой арсенал мощный инструмент для повышения продуктивности. Разработанная с учетом особых потребностей поставщиков языковых услуг и владельцев контента, Globalese — это простая в использовании платформа для создания нейронных механизмов машинного перевода. Но для Saylon самым важным было то, что Globalese можно легко интегрировать с Smartcat.

Поскольку Saylon реализовала множество проектов, помогая международным фармацевтическим компаниям локализовать их контент на турецкий язык, у них накопился обширный массив текстовых данных на английском и турецком языках, связанных с регистрацией лекарственных средств и процедурами получения разрешений на их продажу. По словам Оркуна Генчоглу, менеджера проектов в Saylon, они пробовали использовать Google и Microsoft NMT для своих текущих проектов в этой области. Оба движка доступны прямо в Smartcat, но процесс постредактирования требовал слишком много времени. «Нам нужно было более продвинутое решение, и Globalese подошло как нельзя лучше, учитывая, что у нас в переводческих памятях хранится огромное количество контента, и его объем продолжает расти. Встроенные движки не могут использовать этот контент, а также не позволяют выбрать конкретную терминологию для области перевода. Создав движок специально для наших проектов, связанных с фармацевтикой, а именно для файлов в формате CTD (Common Technical Document), мы получили возможность перенести наши специализированные ТМ в этот движок. Таким образом, нам удалось обучить движок переводить наш контент более эффективно, чем это было бы возможно с помощью любого из общедоступных движков машинного перевода», — говорит Оркун.

По словам Сэйлона, с помощью Globalese серию документов, на перевод которой обычно уходила неделя, можно перевести за два дня, включая постредактирование, что очень экономично и дает гибкость в отношении сроков. Однако пока Сэйлон будет использовать Globalese только для документов, содержащих более тысячи слов. Для небольших проектов проще переводить непосредственно в Smartcat (в некоторых случаях с использованием встроенных МТ-движков), так как это занимает столько же времени.

«В среднем наши переводчики способны переводить 2500–3500 слов в день. После интеграции Smartcat с Globalese наши показатели выросли до 5000–6000 слов в день, и мы работаем над тем, чтобы еще больше повысить эффективность наших переводчиков, обновляя движок с помощью большего количества данных, переведенных людьми. Это было бы невозможно без интеграции Smartcat и Globalese, которая была выполнена легко и не стоила нам ни копейки».

Оркун Генчоглу, менеджер проектов в Saylon

Кроме того, Smartcat можно использовать для предварительного перевода сегментов со 100% совпадениями, а также сегментов, содержащих только цифры. Механизм машинного перевода не повлияет на эти сегменты, поэтому вам не придется их редактировать, так как они уже готовы. Оркун говорит, что Saylon использует эту технику в своем рабочем процессе, а остальные сегменты потребуют постобработки; однако благодаря использованию усовершенствованного CAT-редактора Smartcat с механизмом контроля качества в режиме реального времени, функцией глоссария и другими замечательными возможностями процесс постобработки не только упрощается, но и становится гораздо менее подверженным ошибкам».

Интеграция Smartcat с Globalese не требовала никаких технических навыков — Saylon понадобился только API-ключ, чтобы запустить интеграцию. Службы поддержки обеих компаний были готовы помочь Saylon в решении любых возможных проблем. Вот как это работает: переводчик подключается к серверу Smartcat через Globalese и сразу видит проекты, созданные менеджерами проектов в Smartcat. Оттуда переводчик может выбрать файлы и использовать настроенный движок для их перевода. Как только движок завершает свою работу, переводы сразу становятся доступны в Smartcat. Через несколько недель Saylon начнет обучать своих переводчиков использованию этого нового инструмента.

Габор Бессеньи является генеральным директором компании MorphoLogic Localisation, разработавшей Globalese. Отвечая на вопрос о машинном переводе, он отмечает, что сейчас как раз самое время для поставщиков языковых услуг использовать его в своей повседневной работе. Он признает, что экономия времени и средств будет различаться в зависимости от пользователя и проекта, добавляя, что Globalese наиболее эффективен при работе над повторяющимися проектами и в таких случаях может даже удвоить производительность переводчиков.

«Отрасль только вступает в начальную стадию развития нейронного машинного перевода, и его потенциал огромен. Я считаю, что нейронные сети и машинное обучение сегодня — это то же самое, что в прошлом были паровые двигатели, электричество и двигатели внутреннего сгорания. Они откроют новые возможности, о которых мы раньше и представить себе не могли».

Габор Бессеньей, генеральный директор MorphoLogic Localisation

Нейронный машинный перевод открыл возможность машинного перевода на большее количество языков и значительно повысил качество переводов на такие языки, как японский или турецкий, по сравнению со временем статистического машинного перевода. С другой стороны, в некоторых случаях SMT-движки могут по-прежнему работать лучше, поэтому ситуация не является однозначной. «Тем не менее, для меня совершенно очевидно, что в долгосрочной перспективе NMT вытеснит SMT», — утверждает Габор.

Globalese и Saylon начали свое сотрудничество традиционным образом, как поставщик МТ с поставщиком языковых услуг. Smartcat также сыграл важную роль, так как его можно удобно использовать для постредактирования результатов МТ. Но вскоре они решили расширить свое сотрудничество. «Мы были очень рады услышать, что Saylon достиг хороших результатов, поскольку турецкий язык всегда был одним из самых слабо представленных языков в мире МТ», — говорит он. «Мы рады, что теперь Saylon является нашим партнером по перепродаже в Турции. Команда Saylon стремилась наладить контакты с другими LSP, которые работают над повышением ценности для своих клиентов, а не просто передают работу фрилансерам, и нам эта идея очень понравилась».

Что касается будущего перевода в свете последних достижений в области машинного перевода, Габор предполагает, что в скором времени изменится подход к работе переводчиков. «Подобно тому, как в авиации пилоты больше не управляют самолетами вручную, переводчики будут меньше печатать и больше заниматься управлением данными, обеспечивая качество результатов машинного перевода», — поясняет он.

Работа с терминологией, очистка языковых данных, постредактирование и предоставление квалифицированных лингвистических комментариев по результатам машинного перевода — все эти задачи в конечном итоге преобразят переводческую деятельность, какой мы ее знаем сегодня. Однако эти грядущие изменения не представляют угрозы для профессии переводчика.

Вместо этого, технологии автоматизации, такие как те, что доступны в Smartcat, и машинные переводчики нового поколения, такие как Globalese, возьмут на себя рутинную, повторяющуюся работу, сделав творческую часть перевода более увлекательной и менее стрессовой. Это означает, что переводчики по-прежнему будут нужны, хотя их работа будет больше заключаться в том, чтобы наблюдать за происходящим, будучи готовыми направить процесс в нужное русло.