Traduction automatique
La traduction automatique est passée d'une curiosité à un outil pratique que la plupart des équipes de localisation utilisent désormais quotidiennement. Language Monster s'intègre avec Amazon Web Services (AWS) et Microsoft Azure, vous donnant accès à deux des moteurs de traduction automatique neuronale les plus performants disponibles. Ce choix permet aux équipes de sélectionner le moteur qui fonctionne le mieux pour leurs paires de langues et types de contenu spécifiques.
L'utilisation la plus efficace de la traduction automatique dans la localisation de logiciels n'est pas le remplacement en masse des traducteurs humains — c'est le pré-remplissage intelligent. Lorsque de nouvelles chaînes sont ajoutées à un projet, la traduction automatique peut générer immédiatement une traduction préliminaire. Les traducteurs révisent, corrigent et approuvent plutôt que de partir d'une page blanche, ce qui réduit considérablement le temps et le coût pour obtenir une traduction complète et de qualité.
Language Monster applique la traduction automatique au niveau de la clé, ce qui signifie que chaque chaîne est traitée individuellement plutôt que traduite en bloc. C'est important pour les contenus logiciels, où les chaînes sont souvent courtes, dépendantes du contexte et structurellement variées. Cela garantit également que les espaces réservés et les variables dans vos chaînes sont correctement préservés.
La traduction automatique fonctionne mieux lorsqu'elle est guidée par les autres données de votre projet. Lorsque Language Monster applique la traduction automatique, il prend en compte votre Glossaire existant, de sorte que les termes de marque et le vocabulaire approuvé sont respectés même dans les brouillons automatisés. La Mémoire de Traduction est vérifiée en premier.
Le résultat pratique est un flux de traduction qui avance plus vite sans sacrifier les contrôles qualité. La traduction automatique gère le travail à volume élevé et faible complexité ; la révision humaine détecte les cas où le moteur est insuffisant.
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