Dilbilimsel kalite güvencesi: Kalite kontrolünü büyük ölçekte kolayca otomatikleştirin

Küçük bir yerelleştirme ekibiyseniz, dil kalite güvencesi (LQA) genellikle geçici olarak yapılır. Ancak, yerelleştirme çalışmalarınızı genişletmeye başladığınızda, daha resmi bir süreç oluşturmanız gerekir. Dünyanın dört bir yanından onlarca veya yüzlerce çevirmen ve düzeltmenle çalışıyor olabilirsiniz. Kimlerin iyi iş çıkardığını ve kimlerin çıkarmadığını nasıl takip edebilirsiniz?

Bu makalede, LQA'nın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve büyük ölçekli şirketler için neden zorlu olduğunu inceleyeceğiz. Ayrıca, çok boyutlu kalite ölçütleri (MQM) çerçevesini ve süreci nasıl otomatikleştirebileceğinizi de ele alacağız.

LQA, kaynak metni ve çevirisini müşteri standartlarına uygunluğunu sağlamak için gözden geçirme sürecidir. Amaçları, yazım/gramer hatalarını kontrol etmek, terminoloji kullanımını düzeltmek, anlamın doğru aktarılmasını sağlamak, stil doğruluğunu kontrol etmek, kültürel uyumu sağlamak, formatın doğruluğunu kontrol etmek vb.dir.

Önemli olan, LQA'nın sadece bir tarafın dahil olduğu bir süreç olmamasıdır:

• Alıcılar, metni çeviri sağlayıcısına göndermeden önce kaynak metnin son halini aldığından emin olmalıdır.

• LSP'ler kaynak materyali incelemelidir.

• Çevirmenler talimatları dikkatlice okumalı ve ellerinden gelen en iyi şekilde çeviri yapmalıdır.

Dilbilimsel kalite güvencesi üç faaliyete ayrılabilir:

• kaynak metin incelemesi,

• makine tarafından tespit edilebilen hataların otomatik kontrolü,

• ve ana dili İngilizce olan bir kişi tarafından yapılan son kontrol.

Kısalık adına, sadece son ikisini ele alacağız.

Otomatik dil kalitesi güvencesi, çevirideki yazım hatalarını ve hataları tespit etmek için çeşitli yazılım araçlarının kullanılmasını içerir. Örneğin Smartcat, yazım hatalarını, sayı uyuşmazlıklarını ve biçimlendirme hatalarını otomatik olarak kontrol edebilir. Ayrıca, yazım hatalarını hızlı bir şekilde tespit etmek için kullanılabilen yerleşik bir yazım denetleyicisi de vardır.

LQA, çeviri platformunda hataları bildirmek için kullanılan standart bir yöntemdir. Herkes tarafından kolayca anlaşılabilir ve takip edilebilir bir yöntemdir.

Ancak, otomatik LQA ne kadar cazip olursa olsun, manuel incelemenin yerini tutamaz. Otomatik kontroller yalnızca belirli türdeki hataları tespit edebilir ve yanlış pozitif sonuçlara yol açabilir. Ayrıca, hiçbir otomatik araç anlam doğruluğunu, stil hatalarını veya kültürel uygunluğu kontrol edemez.

Manuel LQA, otomatik araçlarla tespit edilemeyen hataları çevirilerde gözden geçirme sürecidir. Bu süreçte, bir gözden geçiren metni inceler ve doğruluk, stil, kültürel uygunluk vb. tüm kalite kriterlerini karşıladığından emin olur.

Ancak, "kalite" doğası gereği çok öznel bir kavramdır. Bir çevirmen iyi bir çeviri olarak değerlendirebileceği bir çeviriyi, başka bir çevirmen kalitesiz bulabilir. Bu nedenle, iyi tanımlanmış ve üzerinde mutabık kalınmış bir kalite kriterleri setine, hataları kaydetmek için bir sürece ve bunları raporlamak ve analiz etmek için bir araca sahip olmak önemlidir.

Smartcat, çeviri kalitesini değerlendirmek için Çok Boyutlu Kalite Ölçütleri (MQM) çerçevesini kullanır. Şimdi bunu daha yakından inceleyelim.

MQM, World Wide Web Consortium (W3C) tarafından geliştirilen çevirilerin kalitesini ölçmek ve değerlendirmek için kullanılan bir çerçevedir. Kısaca, kaliteyi birkaç kategoriye ayırır: terminoloji, doğruluk, dilbilimsel kurallar, stil, yerel kurallar ve tasarım ve işaretleme (bunlar hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz).

Örneğin, terminoloji hatası "otomobil" yerine "araba" kelimesinin kullanılması olabilir, doğruluk sorunu bir cümlenin yanlış çevrilmesi olabilir, stil sorunları (kuruluşun stil kılavuzuna bağlı olarak) çok resmi veya çok günlük dil kullanılması olabilir ve tasarım ve işaretleme hataları UI öğe etiketlerinin çok uzun veya çok kısa olması olabilir.

Her kategorinin kendi ağırlığı vardır ve bu ağırlık standartlaştırılmamıştır; karar verme yetkisi kuruluşa bırakılmıştır. Her hataya ayrıca, ağırlıklandırma için de kullanılan, Küçük (1) ile Kritik (25) arasında bir ciddiyet seviyesi atanır.

Elbette, sadece bazı ölçütler belirlemek, çevirilerinizin kalitesini sihirli bir şekilde iyileştirmeyecektir. Bu ölçütleri gerçekten kullanmak için bir süreç oluşturmanız gerekir.

Bu süreçlerden biri, MQM çerçevesiyle paralel olarak yürütülen Çeviri Kalitesi Değerlendirmesi (TQE) sürecidir.

Özetle, TQE aşağıdaki adımları içeren bir iş akışıdır:

1. Ön aşama, burada ölçütler tanımlanır ve değerlendirme kriterleri belirlenir.

2. Açıklama aşaması, burada bir insan gözden geçiren çeviriyi inceler ve MQM kategorilerine göre hataları işaretler.

3. Hesaplama aşaması, burada bir çeviri yönetim sistemi veya bir elektronik tablo tüm hataların bir "puan kartını" derler ve bunu proje yöneticisine teslim ederler.

Çok boyutlu kalite ölçütleri çerçevesi, birçok nedenden dolayı sektör standardıdır. İlk olarak, sürece dahil olan herkes için ortak bir dil sağlar — proje yöneticisi, gözden geçirenler ve çevirmenler. Ayrıca, açık bir kategori ve ciddiyet seviyesi seti ile değerlendirme sürecini standartlaştırır.

Aynı zamanda, MQM esnektir: kuruluşlar, kendi özel bağlamları için hangi kategorilerin ve ciddiyet düzeylerinin en önemli olduğuna karar verebilirler. Son olarak, gözden geçirenlerin keyfi kararlar alma olasılığını azaltan açık bir kurallar dizisiyle, kalite güvencesinde insan faktörünü azaltır.

MQM çerçevesi, büyük ölçekli yerelleştirme projelerinde kaliteyi sağlamak için harika bir yol olsa da, süreci otomatikleştirip daha verimli hale getirmenin yolları da vardır. Bunlardan biri, MQM iş akışını çeşitli düzeylerde otomatikleştiren Smartcat gibi bir araç kullanmaktır:

• Endüstri standardı MQM MQM Core ve MQM-DQF çerçevelerini içeren önceden tanımlanmış şablonlardan LQA profilleri oluşturabilirsiniz:

Yeni profil oluşturun

• Gerekirse, kuruluşunuzun ihtiyaçlarına daha iyi uyacak şekilde profilleri özelleştirebilirsiniz:

Kategorileri özelleştirin ve ağırlıklarını, yani ne kadar önemli olduklarını seçin.

• İnceleme yapan kişi, Smartcat arayüzünden doğrudan belirli MQM kategorileri ve önem düzeyleri ile yorumlar ekleyebilir:

• Sonuçlar otomatik olarak LQA raporlarına derlenir ve genel kalite puanı, hataların kategori ve ciddiyet düzeyine göre dağılımı ve hatta hataların bulunduğu belirli bölümlerin referansları ile birlikte sunulur:

Bu şekilde, büyük ölçekli dilsel kalite güvencesi için MQM'nin tüm avantajlarından yararlanabilir ve bu süreçte kafanızı yormazsınız.

Smartcat'te sizin için Dil Kalitesi Değerlendirme sürecini ayarlayın.