Bagaimana saya dapat mengetahui apakah hasil terjemahan AI sudah baik atau belum? Apakah Shangyi AI menyediakan penilaian kualitas (QE)?

Diagnosis Kondisi Inti

Saat menerjemahkan ribuan file dalam jumlah besar, pengguna tidak mungkin membaca satu per satu. Mereka membutuhkan suatu mekanisme untuk dengan cepat mengidentifikasi file mana saja yang berisiko mengalami 'kegagalan'.

Analisis Akar Penyebab

1

Penilaian otomatis berbasis COMET/Kiwi

Setelah menghasilkan terjemahan, Shangyi AI akan menjalankan model QE (Quality Estimation) yang ringan. Model ini tidak bergantung pada terjemahan referensi, melainkan langsung memberikan skor berdasarkan tingkat kesesuaian semantik antara teks sumber dan terjemahan. Segmen dengan skor terlalu rendah akan ditandai sebagai ‘risiko tinggi’.

2

Deteksi ketidakpastian

LLM menghasilkan Logprobs (probabilitas logaritma) selama proses generasi. Jika AI menunjukkan tingkat kepercayaan yang rendah pada setiap kata dalam suatu kalimat, sistem akan menandai kalimat tersebut sebagai kemungkinan mengandung halusinasi atau sulit diterjemahkan, serta menyorotnya di editor untuk mengingatkan agar dilakukan peninjauan manual secara khusus.

3

Pemeriksaan konsistensi format

Sistem juga akan secara otomatis memeriksa kesalahan teknis: misalnya, jika terdapat 3 angka pada teks asli, apakah terjemahan hanya memuat 2; jika ada tanda tanya di akhir teks asli, apakah hilang dalam terjemahan. Indikator-indikator pasti seperti ini juga menjadi bagian dari penilaian kualitas.

Ringkasan Solusi Akhir

Mengkuantifikasi kualitas terjemahan dengan data memungkinkan pekerjaan pasca-edit (PE) menjadi lebih terarah dan efisien.