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亚马逊希望进一步自动化字幕翻译中的质量检查

作者:瑞科翻译 时间:2023-08-16 15:53:38 来源:瑞科翻译官网 标签:



为了降低生产成本,在数字娱乐领域经营的公司提出了一些有趣的创新。配音是他们关注的领域之一,潜力巨大,可以改进Netflix、HBO和Amazon 流媒体平台如Prime的市场份额。 在这些创新中,Synthesia的口型同步配音技术和Papercup的合成配音工具在最近的记忆中脱颖而出。当然也有字幕——这是亚马逊研究人员于2021年4月1日发表的论文的用例。 Prabhakar Gupta,Ridha Juneja,Anil Nelakanti和Tamojit Chatterjeee写的“检测翻译过度/翻译不足[OT / UT]确定人类翻译的适当性的错误”在翻译字幕质量评估过程中,提出了一种新的标记错误的方法。 该小组的研究不仅限于机器翻译(MT)输出还专门针对具有翻译字幕的专业翻译实例。他们说:“我们系统的目标是从人工翻译的视频字幕中识别OT / UT错误,查全率高。” 另外,根据作者的说法,他们的模型可以“无需访问参考翻译”人类翻译中的OT可以检测到 / UT,也就是说,他们在合成数据上训练了这个模型。研究人员补充说,这种情况“错误的综合介绍”数据集表现良好,“在8种语言的高质量人工注释评估数据中,其准确性达到89.3%”。 研究人员将翻译质量定义为“捕获了翻译的流利性和相对来源的充分性”,还提出了通过尽快发现错误来降低生产成本的可能性。 他们写道:“翻译后的字幕通常需要人工质量检查,其成本与获取翻译一样昂贵[...]在输入翻译时,我们可以用QE作为护栏来标记错误,以降低后期编辑质量检查的成本。” 他们将该系统与动态标记拼写或语法错误的应用程序进行了比较。当然,作者描述的翻译技术并不新鲜(请参考:通过Lilt进行预测/自适应机器翻译)。但并非所有的MT质量检验都是一样的,比如翻译的营销副本对字幕来说可能是不可接受的。 作者指出:“视频字幕[…],语言上的翻译可能是不完整的,在以后的编辑中是可以接受的。” “这是因为事实要求字幕必须遵循一系列的技术限制,从而限制翻译中单词的选择和数量。” 他们举了一个例子(“公园里有一棵绿树”被翻译成“公园里绿树”),通过质量检查,因为观众会理解上下文。 亚马逊研究人员得出结论,他们仍计划通过“通过与人类翻译者的紧密结合,改进错误模式”,并将错误限制在句子中的标记上,而不是标记整个句子,以便继续研究模型。

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