ネアンデルタールから最先端の用語管理へ進化する方法

翻訳メモリと用語ベースは、驚くべきブレークスルーでした。1970年代の話です。 それは50年近く前のことですが、私たちはまだ同じ古い技術を使って働いています。 もちろん、マッチングアルゴリズムを洗練し、適応型機械翻訳を導入しましたが、基本的なパラダイムは変わっていません。

翻訳したい場合、主に2つのツールがあります: 翻訳メモリと用語集です。 他の業種を混乱させている既存の技術と比べると、私たちは狩猟採集ネアンデルタール人のスタイルで翻訳しています。TMsやTBs自体には本質的に問題はありません。 それらは素晴らしいツールです。

課題は、それらがファイルの静的ダンプであり、言語ワークフローの動的な性質を適切に考慮していないことです。次に例を示します。 翻訳者は用語を用語集に追加すべきだと考えています。 彼らは、使用しているCATツールに用語を提案したり、共有スプレッドシートに追加したり、プロジェクトマネージャーに伝えたりすることができます。 それらすべては、学期の完全な旅を完了するには至りません。

ここでは、4つの簡単なステップをご紹介します。 誕生、翻訳、承認、出版。

用語は、統計マイニングまたはAIマイニングから生まれる必要があり、編集者がコンテキストと関連性を評価する必要があります。 用語として価値があると判断されたら、次に翻訳が必要です。 ただの翻訳ではなく、文脈を考慮した重要な用語のための十分に調査された思慮深い翻訳。

これらの翻訳は、その用語の特定の翻訳を承認する必要がある専門の編集者に伝達される必要があります。 その作業が完了すると、用語が公開されます。その用語が今後のすべての翻訳に対して公開された今、その用語が用語集レベルに昇格する前に管理されていた全体の言語コーパスをどのように処理しますか。 「ペン」を「stylograph」に翻訳したとしましょう。 翻訳メモリのすべてを更新する必要があり、文字列は再公開される可能性があり、これらすべてが手動で時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスです。

私たちは、タームベースは動的なエンティティであり、時間の経過とともに変更可能であり、変更され、実際に変更されるべきであると考えています。 人々が用語ベースを静的な存在として扱う主な理由の1つは、翻訳メモリや作業全体に対する変更の波及効果を管理するのが非常に複雑だからです。

そのため、技術的な制限により、私たちは怠惰で自己満足になります。 何十もの言語で何百もの用語を継続的に更新するのは悪夢のようなシナリオです。 もうその必要はありません。

私たちの用語管理ツールは、用語を時間とともに変化する生きた適応可能な存在として扱います。 私たちの技術は、これらのワークフローを追跡し、正しい人々が正しいレベルで用語の提案、翻訳、承認に関与することを保証することに重点を置いています。

また、複数のTMにわたってグローバルな変更をこれまでよりも簡単に行えるようにツールを提供しています。しかし、本当のビジョンは、用語集が翻訳メモリ全体で動的に相互参照し、不一致を特定して修正し、スムーズな言語コーパスを確保することです。

それは、知識管理がいかに弱く、翻訳者管理で本当に輝くことを妨げているかのほんの小さな例です。 文字列管理、翻訳メモリ、用語管理に関しては、技術が50年前の時代遅れの機能セットを改善するだけでなく、人々が実際にどのように作業しているかに基づいてユースケースを解決することに焦点を当てれば、はるかに多くのことができるでしょう。

ガブリエル・フェアマンによって書かれました

ガブリエルはBureau Worksの創設者兼CEOです。 彼は変化を愛し、草を食べるのが大好きです。