고객 사례

SYSTRAN은 Lexcelera가 다국지화된 디지털화를 위한 기계 및 인간 번역 우승 듀오를 만드는 데 어떻게 도움을 주었습니다​.

주요 수치

60

국가

100

언어

200

직원 수

1992

렉셀레라 창조의 해

사례 연구

렉셀레라 당면 과제

렉셀레라와 같은 LSP는 다른 도전에 직면해 있다. 고객의 산업에 대한 정확한 지식이 필요합니다 그들의 용어를 익히다 특정 전문 분야​에서

게다가, 언어 산업은 디지털화와 AI의 도입으로 큰 변혁을 겪고 있다. 렉셀레라 팀은 더 이상 단어를 생산하지 않지만 기계 번역 및 포스트 에디션을 훈련하기 위해 데이터 준비로 기술이 발전했다​.

그 이후 기계와 인간 번역기는 상호 보완적입니다, 언어 기술은 의미 분석, 특정 비즈니스 영역의 기술 번역을 숙달뿐만 아니라 훨씬 더 중요합니다 ...​.

SYSTRAN으로 번역 워크플로우 최적화

Solution

시스트란 번역 서버 (Server)

Lexcelera는 10년 이상 SYSTRAN 기계 번역 기술을 사용하고 있습니다. Lexcelera는 이제 SYSTRAN 번역 서버에 액세스할 수 있습니다. SYSTRAN Model Studio를 통해 기계 번역 출력을 개선하고 특정 도메인, 언어 또는 고객에 대한 자체 번역 모델을 쉽게 교육할 수 있습니다.
여러 대기업 고객의 요구에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있는 MT가 필요했습니다.
SYSTRAN x MemoQ 커넥터 덕분에 CAT 도구(MemoQ)에서 직접 사전 번역에 SYSTRAN을 사용합니다.

이익

다음을 통해 품질 향상 번역 모델 자체 ​ 훈련

렉셀레라는 2008년부터 MT를 사용하고 있다. Lexcelera는 고객 중 한 명이 시간을 절약하고 비용을 절감하기 위해 온라인 솔루션을 찾도록 요청하자 MT에 대한 조사를 시작했습니다. ​​몇 가지 솔루션을 벤치마킹한 후 SYSTRAN은 그 당시 그들이 찾고 있던 언어 (프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 스페인어)에 가장 적합한 것으로 나타났습니다. ​중요한 것​은 MT 덕분에 고객에게 매우 좋은 번역 품질을 제공하는 동안 시간과 돈을 벌 수 있다는 것입니다. ​

​SYSTRAN Model Studio를 도입한 이후, MT 모델을 완전한 자율성으로 교육할 수 있게 되었으며, 언어적 전문성과 품질 데이터는 결과적으로 모델을 보다 정확하게 만들어 사후 편집이 용이하도록 하는 데 핵심입니다​.

SYSTRAN으로 번역 비용 절감

About 렉셀레라

렉셀레라는 30년 이상 언어 업계에서 언어 서비스 제공업체입니다. 그들은 파리에 본사를 두고 영국과 캐나다에 사무소를 두고 전 세계 모든 시간대에 영업하고 있다. 그들은 콘텐츠 제작, 번역, 통역, 비디오, 자막, 그리고 의료 및 에너지 산업을 포함한 대규모 고객을 위한 기술 콘텐츠와 다국어 커뮤니케이션으로 고객을 지원합니다. ​

렉셀레라는 최초의 ISO 9001 언어 회사로 60개 국가와 100개 이상의 언어를 망라하는 가장 큰 언어 전문가 네트워크 중 하나를 설립했습니다​.

자세한 내용은 다음을 참조하십시오. www.lexcelera.com

BENEFITS

  • SYSTRAN은 일관된 품질을 제공합니다. 렉셀레라가 정기적으로 수행하는 벤치마크를 정기적으로 우승한다.
  • 렉셀레라는 그들 자신의 모델을 훈련하는데 있어서 자율적 사용자 친화적인 자체 교육 솔루션인 SYSTRAN Model Studio를 통해 특정 도메인에서 번역의 품질과 정확성을 향상시킬 수 있습니다​.
  • 기계 번역 모델 교육 많은 양의 데이터가 필요하지 않음 공연하는 데 며칠밖에 걸리지 않습니다​.
  • 다음을 수행할 수 있는 능력 사용자 및 정규화 사전을 추가하여 클라이언트의 용어에 대한 출력을 향상시킵니다​.
  • 10에서 15 BLEU 포인트 증가 각 교육의 품질 향상을 위해. 렉셀레라의 팀이 제공한 고품질 데이터는 기계 번역 엔진에 출력을 크게 향상시킵니다.

Laurence Roguet

Lexcelera 상무 이사

우리는 작년에 독일어 도구로 벤치마크를 했습니다. 우리는 두 개의 파일럿 프로젝트를 실행하여 독일어와 프랑스어로 출력을 비교하여 조직 내에서 어떤 도구가 가장 적합한지 비교했습니다. SYSTRAN이 두 언어 모두에서 이겼다.

탐색

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