Translation Error Rate (TER)

Il tasso di errore di traduzione (TER) è una metrica utilizzata per valutare l'accuratezza della traduzione automatica calcolando il numero di modifiche (inserimenti, cancellazioni, sostituzioni e spostamenti) necessarie per far corrispondere un testo tradotto a una traduzione umana di riferimento. Un TER inferiore significa una qualità di traduzione più elevata.

Perché è importante:

• Aiuta a confrontare i modelli di traduzione automatica per migliorare la precisione
• Identifica gli errori nelle traduzioni generate dall'IA
• Supporta i flussi di lavoro di post-editing misurando lo sforzo necessario per correggere le traduzioni
• Migliora il controllo della qualità della traduzione nei progetti di localizzazione

Esempio concreto:

• Esegue le traduzioni attraverso il modello e le confronta con il testo tradotto dall'uomo
• Utilizza TER per misurare quanta modifica è necessaria per corrispondere alla versione umana
• Regola il modello per ridurre il TER e migliorare l'accuratezza della traduzione

Questo articolo tratta di:

• Definizione:
  Il TER (Translation Error Rate) misura il numero di modifiche necessarie per correggere una traduzione automatica
• Rilevanza nel settore:
  Utilizzato nella traduzione IA, nella localizzazione e nella valutazione della qualità per migliorare i modelli di apprendimento automatico
• Caso d'uso:
  Le aziende tecnologiche utilizzano il TER per perfezionare gli strumenti di traduzione basati sull'intelligenza artificiale e migliorarne l'accuratezza

Monitorando il TER, aziende e ricercatori ottimizzano le prestazioni della traduzione automatica e migliorano la comunicazione multilingue.