Topshop

TranslateMedia 如何使用自适应神经网络机器翻译帮助 Topshop 永久降低成本,同时保持质量和一致性。

状况

Topshop 是领先的全球时装零售商,在 58 个国家/地区拥有 500 多家门店,并拥有巨大的电子商务影响力。 TranslateMedia 与 Topshop 的合作已超过 6 年,为品牌信息、专题、文章、博客帖子和产品描述提供高质量的人工翻译。 翻译需要尽可能提高质量,以提高转化率。

通过提供语言支持并开发技术,以便对 Topshop 的电子商务平台与 TranslateMedia 的翻译工作流程管理平台 STREAM 进行集成,TranslateMedia 已成为 Topshop 品牌积极的全球扩张战略中不可或缺的合作伙伴。

Topshop 由此能提高效率,加快上市速度,并利用翻译记忆库及本地化内容的自动交付与检索的优点。

Topshop 拥有庞大的目录,每天都在推出新产品,因此对翻译的需求越来越大。 凭借自适应神经网络机器翻译的最新进展,TranslateMedia 能够设计和实施解决方案,以帮助 Topshop 持续提高产品更新频率,同时以低得多的成本保持质量和一致性。

解决方案

团队构建了专属的定制神经网络机器翻译模型,并针对将 Topshop 的产品描述翻译成法语和德语的特定目的进行了配置。

随后,会使用之前已翻译、审查并评为出众质量的内容的大型数据集来构建人工神经网络,并使系统为接受新的源语言内容和生成翻译做好准备。

在 Topshop 制作新内容后,将由该模型对这些内容进行翻译,并由曾参与该项目且熟悉该品牌产品范围及表述口吻的同一批语言工作者和审查人员对输出内容进行审查。 语言工作者根据一系列标准(包括流畅性、准确性、可理解性、语法正确性以及特定领域术语的确认能力等)对翻译进行评级。

将语言工作者对机器翻译的修订馈送到系统中,使系统进入学习和改进的持续循环,以便每次迭代都能提供更高质量的翻译。

结果

在进行几个月的测试、收集反馈和进一步训练之后,神经网络机器翻译模型在提供产品描述翻译的质量方面与人工翻译非常接近,经过编辑后,质量与人工翻译没有区别。 该模型随后投入生产,使 Topshop 经历了从旧工艺到新工艺的无缝过渡。

现在,该神经网络翻译模型用作准备内容以供编辑的工具,在许多情况下,语言工作者只需阅读内容,以确保其准确并符合 Topshop 的独特风格与表述口吻即可,因此将翻译内容的时间从几小时缩短到某些情况下的几分钟。

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