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Lavorando in team, si possono ridurre i tempi di consegna e migliorare la qualità finale. È inoltre evidente che BLEU non sarà in grado di fornire un giudizio sulla qualità di testi nuovi, perché ha bisogno di un contesto di prova con un testo di riferimento tradotto da un essere umano. Pertanto, BLEU non può essere utilizzato per misurare la qualità di traduzioni automatiche che non hanno un corrispettivo umano, fattore che lo rende inadatto all’uso predittivo. Grazie alla crescente maturazione della tecnologia la traduzione automatica (MT) è sempre più popolare e sofisticata. Al contempo, aumentano anche le aspettative in materia di qualità. Scopri i diversi approcci per valutare la qualità della traduzione automatica e stabilire se rispondono alle tue esigenze di traduzione e localizzazione. Se stai lavorando con il giusto fornitore fin dall'inizio, è probabile che tu possa determinare cosa di più entrambi potete fare per rafforzare i tuoi progressi nella localizzazione. E per quanto riguarda il futuro della stima della qualità della traduzione automatica? Un grande passo avanti sarà la creazione di algoritmi che considerino la fonte e il target. Idealmente, saranno in grado di ponderare correttamente i punteggi per tenere conto di fattori come l'ambiguità e la complessità dell'argomento. O, almeno, migliorare il processo di segnalazione dei problemi che potrebbero avere un impatto negativo sull'obiettivo.
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