Iedereen heeft het over NMT en de resultaten van Neural Machine Translation Engines zijn inderdaad verbazingwekkend. Neural Machine Translation Engines leren steeds sneller en verwerken steeds complexere content. Desondanks heeft de inzet van deze technologie nog steeds zijn beperkingen. Technische redacteuren en content managers kunnen bij het schrijven van bronteksten zelf een grote bijdrage leveren om de output van NMT kwalitatief aanzienlijk te verbeteren. NMT is gebaseerd op 3 basiselementen: eenvoud, consistentie en nauwkeurigheid.
Hiervan kunnen enkele nuttige regels worden afgeleid, ook al moet altijd rekening worden gehouden met de brontaal. Niet iedere taal kan immers in dezelfde mate vereenvoudigd worden, omdat de betekenis dan verloren kan gaan.
In principe moet er voor korte zinnen worden gekozen. Bij voorkeur voor eenvoudige hoofdzinnen, die geen voegwoorden vereisen.
In een taal als het Duits wordt in non-fictie- en vakteksten bijvoorbeeld veel gebruikgemaakt van passieve constructies. Omdat veel NMT Engines nog steeds moeite hebben met de juiste toewijzing van de agens, zouden bij voorkeur actieve zinnen moeten worden gebruikt.
Daarnaast zou men zeer zuinig moeten zijn met het gebruik van gezegden of zelfs van spreektaal, omdat de meeste NMT Engines hier amper op getraind zijn en dit al snel tot dubbelzinnigheden en dus verkeerde interpretaties kan leiden.
Indien mogelijk zou ook moeten worden afgezien van het gebruik van synoniemen. Wees niet bang voor herhalingen: een “kameel” is en blijft een kameel en hoeft in de volgende zin niet als schip der woestijn te worden beschreven.
En last but not least is het gebruik van de spellingcontrole zeer aan te raden. Het grote verschil tussen het menselijk brein en een NMT Engine ligt in het vermogen van het menselijk brein om te kunnen anticiperen. Terwijl de mens de betekenis van een zin ondanks typefouten of een ontbrekende interpunctie kan begrijpen, kunnen eventuele spelfouten, maar ook grammaticale fouten het resultaat van de NMT Engine aanzienlijk verslechteren.
Bij Skrivanek zijn wij druk bezig met de verbetering van NMT en wij bieden post editing in talloze talen aan.
Neem gerust contact met ons op als u meer over dit onderwerp wilt weten.