Best practice per il post-editing della traduzione automatica

Il volume dei contenuti da tradurre sta crescendo a una rapidità impossibile da gestire con i mezzi convenzionali. Il nostro mondo basato sui contenuti richiede rapidità e agilità e il post-editing della traduzione automatica (MTPE) si è dimostrato il modo più efficace per soddisfare le odierne esigenze di localizzazione, sia in termini di volume che di qualità. Con l'avvento della traduzione automatica neurale (NMT), l'MTPE sembra essere destinato a crescere ancora. 

Scaricate questo white paper per scoprire le best practice per questi aspetti chiave dell'MTPE: 

1. Valutazione dei contenuti: individuazione del contenuto che può essere elaborato utilizzando l'MTPE 
2. Creazione del modello: mettere a punto la soluzione di traduzione automatica ottimale e garantire il ROI 
3. Valutazione dei contenuti tradotti automaticamente: verificare che il prodotto della traduzione automatica sia adatto per il post-editing 
4. Post-editing della traduzione automatica: processi per un post-editing efficace 
5. Controllo della qualità: migliorare la qualità attraverso il feedback 
6. Traduzione automatica neurale: utilizzare la tecnologia di traduzione automatica più potente