Anand Chakravarty is een SDET op de machine translation team voor de afgelopen 2,5 jaar, is bij Microsoft voor 8 jaar, en was het eerste product tester op de MT-team (en "nog steeds plezier met het testen van MT:-)").  De huidige gast blog gaat over het testen van vertaalkwaliteit. 

—————————————————————————————————————

Een van de eerste punten die opkomt, wanneer we het hebben over het verifiëren van de kwaliteit van een vertaalsysteem, is hoe meet je de kwaliteit, of om precies te zijn, de nauwkeurigheid van de vertaling? Vertalen tussen menselijke talen met behulp van computers is een gebied dat is bijna een halve eeuw oud. Het gebied is uitdagend genoeg dat zelfs de beste momenteel beschikbare machine translation systemen zijn niet dicht bij het verkrijgen van taalkundige kwaliteit die zou volledig bevredigend.

Een deel van de uitdaging is de vele verschillende data-Points die mensen verwerken om de betekenis van gesproken/geschreven tekst te begrijpen. Er is de syntaxis, het parseren, de semantiek, de context, het ondubbelzinnig maken, de herordenen, die allemaal, en meer, gaan in het begrijpen van een zin. En dit is slechts de zin in 1 taal. Nu overwegen de toepassing van alles om de zin te herbouwen in een andere taal en maken het even zinvol.

Sommige voorbeelden kunnen helpen om dit punt duidelijker te maken. De term ' Olympics 2008 ' is tamelijk eenduidig. Evenzo zou men kunnen verwachten dat de term "verkiezingen 2008" de presidentsverkiezingen in de VS betekent. Echter, als de gebruiker uit, zeg, Canada, zou het meer waarschijnlijk verwijzen naar de lokale verkiezingen daar.

Een meer algemene, en dus meer gemeenschappelijke, voorbeeld is een zin als ' de nota was verkeerd '. Is het woord ' Opmerking ' een verwijzing naar een informatieve boodschap of naar een muzikale term? De juiste vertaling hangt af van de context. Gebruik meer context, en uw kansen op het krijgen van een meer accurate vertaling te verbeteren. Dit komt echter op een kostprijs: hoe meer context het systeem probeert te verkrijgen, hoe langzamer de prestaties. Smart Shipping beslissingen zijn het maken van de juiste balans tussen het verbeteren van de nauwkeurigheid van de vertaling en het leveren van een werkbaar Vertaal resultaat aan gebruikers. Natuurlijk, beide zijn belangrijk. De sleutel is om te begrijpen waar je directe inspanningen op verbetering, afhankelijk van hoe nuttig het eindresultaat is voor de gebruiker.

Dit wordt bijzonder interessant wanneer het vertalen van documenten of Web-pagina's, in plaats van enkel individuele zinnen. Laten we zeggen een vertaling verzoek is ontvangen voor een Web-pagina met 100 zinnen. Afhankelijk van de architectuur van het vertaalsysteem kunnen deze zinnen allemaal naar één proces gaan of verspreid worden over meerdere processen/machines. Hoe dan ook, het is duidelijk dat de tijd genomen om deze pagina te vertalen in zijn geheel is evenredig met de maximale tijd genomen om een zin te vertalen. Hoe lang besteden we het vertalen van een zin voordat die geïnvesteerde tijd wordt schadelijk voor de tijd van de gebruiker? In de uitoefening van de beste vertaling, kunnen we uiteindelijk het blokkeren van de gebruiker van het krijgen van iets informatief in reactie op hun vertaling verzoek. Het nut van het systeem wordt dus geregeld door beslissingen die worden genomen om de kwaliteit van de taal en de toepassing prestaties evenwicht.

Met de Microsoft Translator product, is er de extra functie van onze tweetalige kijker, iets unieks onder publiekelijk beschikbare vertaalproducten. Het ondersteunt parallelle tekstmarkering, gesynchroniseerd scrollen en presenteert de pagina (s) met progressieve rendering. Dit voegt een andere laag aan wat onze gebruikers zien, en dus een andere laag te polijsten en te voltooien.

In de komende weken, hopen we u meer details van specifieke gebieden die werden en worden getest om een top-kwaliteit vertaling systeem schip. Voel je vrij om alle vragen die je hebt over dit onderwerp, iets wat je altijd al wilde vragen:-), in de comments sectie post.