企业如何实现语言质量保证自动化？

企业为何需要实现语言质量保证自动化

手动LQA无法扩展。一个本地化团队每年要翻译数百万字，涉及数十种语言对，他们不可能通过人工审核足够的内容来获得具有统计意义的质量数据，更不用说跟上需要纠正的错误数量了。结果是，质量控制程序依赖于不足的数据：样本量小、审查频率低，而且采取的是被动应对的态度，即在产品发货后而不是发货前发现问题。

自动化改变了这种局面。通过自动化抽样规则和自动化质量检查，企业无需增加人手即可对其所有语言组合进行持续的质量测量，并能及早发现错误模式，以便在错误累积之前予以纠正。

LQA自动化的目标不是消除质量评估中的人为判断。这样做是为了让人类的判断更加重要，将其集中在真正需要判断的错误和决策上，而自动化系统则处理大量基于规则的工作。

自动化 LQA 涵盖哪些内容

自动质量检查

自动质量检查是基于规则的检查，在 AI 翻译完成后、内容提交人工审核之前立即运行。它们可以识别出客观上可识别的机械错误类型：术语表术语违规、占位符不匹配、HTML 标签错误、标点符号不一致、数字格式错误和长度限制错误。

这些检查在每个片段上以全容量运行，无需审核人员参与。它们确保人工审核员不会花费时间纠正规则可以自动发现的机械错误。对于大量项目而言，这大大减轻了语言学家的编辑负担，并加快了审校周期。

Smartling 的 AI 后期编辑代理不仅能标记错误，还能在内容进入人工审核阶段之前，自动修复检测到的问题，包括术语表合规性错误、格式问题和语法更正。

自动化LQA采样

自动抽样会根据可配置的时间表，选择具有代表性的翻译内容子集进行结构化语言质量评估。抽样规则无需团队成员手动选择和提交内容进行审核，而是自动定义评估的数量、频率和范围。

例如，抽样规则可以按季度评估每个目标地区的 10,000 个单词，或者每当新供应商完成的工作超过定义的字数阈值时触发抽样。然后根据 MQM 模式对内容进行评估，生成质量分数，这些分数可以跨语言对、内容类型和时间段进行比较。

MQM评分和仪表盘报告

内容经过抽样和评估后，MQM 评分会将错误计数和严重性权重汇总成一个有意义、可比较且可操作的质量分数。错误按准确性、流畅性、术语、风格和语言习惯等维度进行分类，严重程度反映了每种错误类型的实际影响。

专门的 LQA 仪表板可在程序级别显示这些分数，跟踪质量趋势随时间的变化，并按语言对、内容类型或工作流程显示错误率最高的地方。这为本地化负责人提供了所需的数据，以便他们能够就流程改进、供应商管理或语言资产开发方面的投资做出明智的决策。

LQA自动化无法取代什么？

自动化 LQA 可处理体积、一致性和机械精度。它不能取代人类对那些需要文化知识、语境解释或创造性评价的问题的判断。

质量检查可以验证是否使用了术语表中的术语。它无法评估译文是否能为特定市场传达正确的情感表达。MQM评分可以量化错误频率。它无法评估广告标题是否能引起目标受众的共鸣。自动抽样可以识别出错误率最高的地方。经验丰富的LQA评估员会找出原因。

最有效的企业级语言质量保证 (LQA) 程序利用自动化来处理数量和一致性层面的问题，从而使人工评估人员能够专注于自动化无法复制的语言和文化判断。

自动化学习质量保证 (LQA) 在生产企业工作流程中的运作方式

以下是自动化本地化质量保证 (LQA) 如何集成到生产本地化工作流程中：

当自动化 LQA 并非当务之急时

企业自动化LQA能力评估清单

使用以下问题来评估翻译平台的语言质量保证自动化是否满足企业要求。

自动质量检查

• 该平台支持哪些自动质量检查类型：术语表合规性、占位符验证、格式、标点符号、长度限制和数值准确性？
• 该平台是否包含人工智能后期编辑代理，能够在人工审核之前自动修复检测到的错误，而不仅仅是标记错误？
• 质量检查规则能否按内容类型、语言对或工作流程进行配置，而不是统一应用于所有内容？
• 工作流程中如何处理质量检查失败：内容会自动屏蔽，还是会转交给人工处理？

自动化LQA采样

• 该平台是否支持自动抽样规则，以便在无需手动启动的情况下，按照可配置的时间表触发 LQA 评估？
• 能否按数量（字数）、频率（计划）、语言环境、内容类型、供应商或工作流程配置抽样规则？
• 抽样过程是否完全自动化，包括样本选择、作业创建和结果汇总，还是仍然需要人工步骤？
• 能否针对不同的语言对或内容类型同时运行多个抽样规则？

MQM评分和报告

• 该平台是否使用 MQM 框架进行质量评分？错误类别和严重性权重是否可以配置以匹配贵组织的质量标准？
• 是否有专门的语言质量保证 (LQA) 控制面板，可以按语言对、内容类型和工作流程跟踪一段时间内的质量趋势？
• 能否对不同供应商、语言服务提供商或工作流程配置之间的质量评分进行比较，以进行性能基准测试？
• LQA报告能否导出用于高管报告、供应商审查或监管文件？

Smartling 如何实现语言质量保证自动化

Smartling 的 LQA 套件将自动质量检查、自动抽样、MQM 评分和仪表板报告集成到一个平台中，消除了人工操作，从而避免了 LQA 在大批量项目中成为瓶颈。

在预审阶段，Smartling 的自动质量检查会扫描每个翻译片段，查找基于规则的错误：术语表违规、占位符不匹配、格式问题、标点符号错误等等。AI 后期编辑代理会在内容提交人工审核之前自动修复检测到的问题，从而减少编辑时间，并确保语言学家专注于语言判断而不是机械纠正。

在 LQA 层，Smartling 的自动抽样规则会按照可配置的时间表选择具有代表性的内容进行 MQM 评估。采样规则可以按数量、频率、语言区域、内容类型和工作流程进行配置，无需手动创建作业即可同时跨多个语言对运行。内容会根据 MQM 模式进行评估，错误类别和严重性权重可配置。

Smartling 的 LQA 仪表板会显示 MQM 分数，并按语言对、内容类型和时间段进行细分，同时还会跟踪趋势，以显示整个程序的质量是在提高、保持稳定还是下降。本地化负责人可以在一个视图中监控整个项目的质量状况，而无需从多个来源收集数据。

Smartling 的 AIHT 始终能达到 98 分或以上的 MQM 分数，超过了大多数语言服务提供商传统人工翻译 95 到 97 分的行业基准。Smartling 连续 20 个季度被 G2 评为排名第一的企业翻译管理系统。

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