Mer effektiv MT med rankning som visar hur enkelt det är att maskinöversätta olika språk

I dag upplever företag sig mer och mer pressade att översätta mer innehåll snabbare. Då har maskinöversättning (MT) visat sig vara en viktig del av lösningen. Det är väl värt mödan att jämföra prestanda hos stora MT-motorer – Google NMT, Bing NMT, Amazon, DeepL och Yandex – för att se vilken motor som bäst kan tillgodose dina behov. Vi analyserar faktiskt MT-motorers prestanda varje månad via MT Tracker. Lionbridges bedömningsverktyg för maskinöversättning har använts under lång tid för att mäta resultaten från stora MT-motorer. Däremot är det viktigt att göra ytterligare utvärderingar, särskilt som vår analys pekar på att motorerna för närvarande har likartad prestanda. 

För att få ut mesta möjliga av MT bör du även fundera över hur enkelt det är för olika MT-motorer att översätta vissa språkkombinationer och ta hänsyn till olika språks översättningsbarhet. För att du enklare ska kunna jämföra språk har vi tagit fram en lista med de 28 vanligaste målspråken från engelska. I tabell 1 kan du se hur lätta de är att maskinöversätta.

Hur beräknas ett språks maskinöversättningsbarhet?

Det är inte helt enkelt att ta reda på hur lätt det är att maskinöversätta språk. Det finns en rad olika utmaningar som skiljer sig åt mellan språk. Och det som betraktas som ett bra resultat för ett språk anses otillräckligt för ett annat. Vi kan dock använda vissa mått för att göra en bedömning. 

Till exempel kan redigeringsavstånd användas. Det är ett mått för hur många ändringar en efterredigerare gör för att se till att den färdiga texten håller lika hög kvalitet som efter manuell översättning. Det kan ge oss en uppfattning om hur komplext språket är, så att vi enklare kan avgöra hur svårt det är att maskinöversätta olika språkkombinationer – även om måttet vanligtvis inte används för att jämföra språk. 

Lionbridges rankningslista: Hur enkelt är det att maskinöversätta olika språk och varför?

Lionbridge har rankat hur lätt det är att maskinöversätta 28 målspråk från engelska, baserat på vår behandling av miljontals meningar. 

Resultaten visar att det finns ett samband mellan hur komplex maskinöversättningen är och vilken familj språket tillhör.  

Romanska språk

De flesta romanska språk, som portugisiska, spanska, franska och italienska, kräver färre ändringar för att uppnå hög kvalitet vid översättning från engelska. Vi har fastställt att de här målspråken är enklast för maskiner att hantera, och de knep de fyra första platserna i vår lista över språk som är lättast att maskinöversätta till. 

Det är värt att notera att rumänska, det femte språket på listan som tillhör den romanska språkfamiljen, hamnar längre ner på rankningslistan, nämligen på plats tio. Det här resultatet, för det romanska språk som översätts minst, beror förmodligen på att det finns ett mindre förråd av tvåspråkiga träningsdata som används för att träna MT-motorer. En annan förklaring är att rumänska har en komplicerad grammatik som delar vissa likheter med latin.   

Förenklad kinesiska

Förenklad kinesiska – ett språk som skiljer sig avsevärt från engelska – hamnar på femte plats på vår lista, direkt efter de fyra romanska språken i topp. Vi tillskriver den här höga placeringen återkommande uppdateringar och förbättringar av MT för den här språkkombinationen de senaste fem åren, något vi har kunnat se i vår kontinuerliga MT-spårning under den här tiden. MT-företag investerar mer i den här språkkombinationen för att uppnå bättre prestanda, eftersom det finns så starka affärsintressen här. 

Komplexa språk

Ungerska och finska – två uraliska språk – är mer komplicerade. De hamnade sist på vår lista med plats 27 respektive 28. Estniska, ett komplext språk i samma familj, hamnar på 24:e plats på listan. 

Koreanska rankades nästan lägst och ligger på 25:e plats på vår lista.