Hvordan ved jeg, om AI-oversættelsen er god? Tilbyder Shangyi AI en kvalitetsscore (QE)?

Diagnose af nuværende kernesituation

Når der oversættes tusindvis af filer på én gang, er det ikke muligt for brugerne at gennemlæse dem alle enkeltvist. De har brug for en mekanisme, der hurtigt kan identificere, hvilke filer der potentielt kan fejle.

Analyse af grundlæggende årsag

1

Automatisk scoring baseret på COMET/Kiwi

Efter at Shangyi AI har genereret en oversættelse, kører systemet en letvægts QE (Quality Estimation)-model. Modellen er ikke afhængig af referenceoversættelser, men vurderer direkte den semantiske overensstemmelse mellem kilde- og måltekst. Afsnit med for lav score bliver markeret som ‘høj risiko’.

2

Usikkerhedsdetektion

LLM genererer Logprobs (logaritmiske sandsynligheder) under genereringen. Hvis AI’en har lav tillid til hvert ord i en sætning, vurderer systemet, at sætningen muligvis indeholder hallucinationer eller kan være svær at oversætte, og fremhæver den i editoren for at gøre opmærksom på behovet for grundig manuel gennemgang.

3

Kontrol af formatkonsistens

Systemet kontrollerer også automatisk for tekniske fejl: For eksempel hvis originalteksten indeholder 3 tal, men oversættelsen kun 2, eller hvis der er et spørgsmålstegn i slutningen af originalen, men det mangler i oversættelsen. Disse objektive indikatorer indgår også i den samlede kvalitetsvurdering.

Endelig løsningssammenfatning

Ved at kvantificere oversættelseskvaliteten med data kan efterredigeringsarbejdet (PE) målrettes, så effektiviteten øges markant.