Треба більше?
Придбайте пакети на 100 сторінок за 150 грн.
Придбайте пакет на 500 сторінок за 650 грн.
Придбайте безлімітний річний пакет за 5000 грн.
+38 073 304 58 11
[email protected]
Після оплати буде надано "код реєстрації" розширюючий вікно вводу у 25 разів. Окрім швидкості та ще більшої якості це забезпечить узгодженість термінології. Ще в платні пакети входять необмеженні консультації з приводу налаштуваня АІ для перекладу та інших питань компʼютерної лінгвістики.
В платній версії, також, можливий переклад файлів pdf, jpg, docx, xlsx, tmx, sdxliff та інтеграція з CAT.
Досягнення
Цей текст з тегами форматування Memsource:
https://openrouter.ai/docs/guides/
overview/multimodal/overview
GPT зробив 7 помилок. Наприклад переклав як: Використовуйте тип content video_url, загубив теги форматування
Наш AI не припустився помилок.
Порівнювати зручно на: https://diffcheck.ai/ та інших
Також перевірено з турецької на українську 42 сторінки технічної тематики - 0 помилок.
З української на німецьку 5 сторінок, юридичний текст- 0 помилок.
Юридичний, 10 сторінок з аглійської на україську - 0 помилок.
Дослідження тривають.
Доєднуйтесь, пишіть про свій досвід користування: t.me/translationindustryua
...
Якість перекладу
Наш MTQE перекладач забезпечує майже бездоганний переклад завдяки використанню передових технологій машинного навчання та нейронних мереж. Приблизно в 10-20 разів менше помилок, ніж у DeepL та GPT, тобто співставно з рівнем помилок людини-перекладача. Система постійно вдосконалюється, аналізуючи контекст та семантику тексту, що гарантує точність, природність та відповідність культурним особливостям цільової мови. Кожен переклад проходить багатоступеневу перевірку для забезпечення найвищої якості результату.
MTQE (Machine Translation Quality Estimation) — це напрям у машинному перекладі, що автоматично оцінює якість перекладу без наявності еталонного (людського) перекладу, для кожного речення або сегмента, прогнозуючи метрики на кшталт HTER чи score якості, і використовується для фільтрації MT-виходу, маршрутизації на постредагування, вибору моделі, контролю якості та зниження витрат у CAT-системах і LSP-процесах.
Порівняльний аналіз систем машинного перекладу
КОРОТКИЙ ВИСНОВОК
Порівняльний аналіз систем машинного перекладу медичного наукового тексту засвідчив істотну різницю між універсальними та спеціалізованими рішеннями. Найвищу термінологічну та концептуальну точність продемонструвала система MTQE allintranslate; GPT-Chat показав високий рівень розуміння контексту, але допустив одну критичну помилку; DeepL мав кілька термінологічних неточностей; Google Translate не забезпечив науково прийнятної якості.
ОПИС ДОСЛІДЖЕННЯ
Об’єктом порівняння була сторінка медичного тексту наукового рівня, присвячена цитологічним методам дослідження та використанню вбудованого AI-сканування в мікроскопічних системах. Текст містив вузькоспеціалізовані терміни, відмінності між процесами «сканування», «аналіз», «метод» і «апаратура», а також вимагав високої смислової точності.
КОНТЕКСТ ОЦІНЮВАННЯ
Оцінювання здійснювалось у форматі робочого обговорення між розробником системи перекладу та керівником напряму української медичної лабораторії. Аналіз проводився з позиції реального використання перекладу для сайту, публікацій у професійних каналах та зовнішньої медичної комунікації.
МЕТОДОЛОГІЯ ОЦІНЮВАННЯ
Якість перекладу оцінювалась за такими критеріями:
термінологічна точність медичних і технологічних понять;
концептуальна коректність опису процесів;
збереження наукового змісту без спрощень;
придатність тексту до публікації без критичного постредагування.
РЕЗУЛЬТАТИ ПОРІВНЯННЯ
GOOGLE TRANSLATE
Система продемонструвала низьку придатність для науково-медичного перекладу. Спостерігалось розмивання змісту, втрата ключових відмінностей між процесами та загальна неточність формулювань. За оцінкою експертів, інструмент орієнтований на масове використання і не підходить для відповідального медичного контенту.
DEEPL
Переклад характеризувався прийнятною стилістичною плавністю, однак містив кілька термінологічних помилок. Система не завжди коректно відтворювала вузькоспеціалізовані поняття цитології та AI-інструментів. Переклад потребував обов’язкового професійного редагування.
GPT-CHAT
GPT-Chat показав високий рівень контекстного розуміння та загальної адекватності перекладу. Суттєвим недоліком стала концептуальна помилка: термін AI-scan було перекладено як AI-analysis. У медичному контексті це є критичним, оскільки сканування є функцією апаратури, тоді як аналіз — медичним висновком. Навіть одинична така помилка знижує придатність тексту для публікації.
MTQE ALLINTRANSLATE
Система продемонструвала найвищу якість перекладу. Було коректно збережено всі ключові термінологічні та концептуальні відмінності, зокрема між AI-скануванням як функцією мікроскопа та медичним аналізом. Смисл тексту повністю відповідав оригіналу і був визнаний професійно коректним без необхідності змістових правок.
ЗАГАЛЬНИЙ ВИСНОВОК
Результати порівняння свідчать, що для перекладу наукових медичних текстів універсальні системи машинного перекладу не забезпечують достатнього рівня точності. Найбільш придатною для професійного використання виявилась спеціалізована MTQE-орієнтована система allintranslate. GPT-Chat може бути використаний як допоміжний інструмент, однак потребує обов’язкової експертної перевірки. DeepL і Google Translate не рекомендуються для публікації медичних наукових матеріалів без глибокого постредагування.
ХТО Є ЕКСПЕРТОМ
Експертами виступили практикуючі фахівці медичної лабораторії України: керівник торгово-медичного напряму лабораторії, який відповідає за публічні матеріали та комерційні комунікації, а також спеціаліст із розробки та впровадження систем перекладу. Оцінка базувалась на професійному досвіді роботи з медичними публікаціями, цитологічними методами та відповідальністю за коректність медичної інформації.
Шекспіра переклали цим MTQE перекладачем!
Коло казана — колом, колом!Вкинь нутрощі отруйні — в чорне лоно.
Ропухо, що під каменем студеним
Тридцять одну ніч і день одним-єдиним
Піт-яд збирала, в сні його ковтала, —
Ти перша в чарівнім горщику скипала!
Двічі-двічі — труд і зло;
Вогонь пали — щоб вариво росло!
Філе змії болотяної — в жар,
У казані й вари, й припікай — то дар.
Око тритона — кидай до води,
Палець жаби — для темної біди;
Вовна кажана — клубком у млу,
Язик собаки — щоб різав імлу;
Вила гадюки — в вир, у злам,
Жало веретільниці — гострим ножам;
Нога ящірки, крило сича —
Щоб тьма підіймалась і ніч не мовчала.
На чари клопоту, на присмак злий —
Кипи та клекочи, пекельний настій!
Двічі-двічі — труд і зло;
Вогонь пали — щоб вариво росло!
Луска дракона й вовче ікло,
Мумія відьми — все в зілля пішло;
Паща й провалля акули солоної,
Корінь болиголова з пітьми забороненої,
Печінка блюзніра-юдея — в огонь,
Козяча жовч — хай жалить, як полон;
Пагінці тиса, що в місячнім зломі
Посріблились, мов леза у громі;
Ніс турка, губи татар —
Щоб хрипом зійшовся проклятий пожар;
Палець немовляти, в родах задушений,
У рові повією світові викинутий, —
Згущуй цю юшку, зроби її тяглу,
Додай тигрові тельбухи — на чорну принаду.
Двічі-двічі — труд і зло;
Вогонь пали — щоб вариво росло!
Відьомський наспів
(c) Вільям Шекспир переклад Роман Черваньов