De slimme manier om te lokaliseren met vertaalgeheugensoftware

Je team zou niet week na week dezelfde vertalingen moeten herhalen. Niet als er een betere manier is.

Vertaalgeheugensoftware maakt een einde aan dit tijdverlies door goedgekeurde vertalingen automatisch opnieuw te gebruiken. Deze software wordt bij elk project slimmer, verlaagt de kosten en houdt de stem van je merk consistent.

In deze gids leest u hoe vertaalgeheugensystemen de lokalisatieworkflows versnellen en hoe u de beste kunt kiezen en gebruiken voor uw bedrijf.

Inhoudsopgave

1. Wat is vertaalgeheugensoftware en hoe werkt het?
2. Hoe vertaalgeheugens echte lokalisatieworkflows ondersteunen
3. Waarom vertaalgeheugens belangrijk zijn voor bedrijfsteams
4. De juiste TM-tool kiezen: alles wat u nodig hebt (en meer)
5. Hoe u meer uit uw TM-systeem kunt halen in 3 snelle stappen
6. Spotlight: geavanceerde TM in XTM Cloud
7. Maak van toekomstige vertalingen een fluitje van een cent

Wat is vertaalgeheugensoftware en hoe werkt het?

Vertaalgeheugensoftware (of TM-software) helpt vertalers tijd te besparen door eerder vertaalde woorden, zinnen of zinnen op te slaan die ze opnieuw kunnen gebruiken. Als het kan voorkomen dat u het werk moet herhalen, dan doet het dat.

Het is in wezen een intelligent archiefsysteem voor vertalingen. De vertaalde tekstfragmenten in het geheugen staan bekend als segmenten of vertaaleenheden.

Terwijl automatische vertaalmachines (MT) elke keer zelfstandig gloednieuwe versies creëren, hergebruiken TM-systemen tekst die echte mensen al hebben beoordeeld en goedgekeurd.

Bijvoorbeeld:

• Met behulp van MT vertaalt uw team 'Neem contact met ons op voor een gratis consult' in het Duits (de doeltaal) voor uw website.
• Het geheugen van de vertaler slaat beide versies op (de brontaal en 'Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Beratung').
• Later komt de exacte zin voor in een brochureproject, in het Engels
• Het systeem stelt onmiddellijk dezelfde Duitse vertaling voor, zodat de vertaler deze met vertrouwen kan toepassen en snel verder kan gaan

De meeste TM-software koppelt opgeslagen woorden, zinnen, woordgroepen of gewoon tekstreeksen met notities over waar ze vandaan komen en hoe goed ze zijn (metadata).

Vervolgens evalueren ze hoe goed de nieuwe tekst overeenkomt met de opgeslagen segmenten. Dit zijn de belangrijkste soorten overeenkomsten:

Naarmate je vertaalgeheugendatabase groeit met deze precieze kennis, kunnen gebruikers sneller werken. De kosten gaan omlaag terwijl de kwaliteit en consistentie omhoog schieten, wat resulteert in veel tevredener stakeholders.

Ondertussen helpt TM alignment u bij het opbouwen van databases van eerdere vertaalprojecten. Het systeem scant bestaande vertaalde documenten en zoekt uit welke zinnen overeenkomen tussen versies.

In het XTM Cloud-platform heet TM alignment Memory Builder en de supergemakkelijke installatie ziet er als volgt uit:

Bron: XTM

Je hoeft alleen de vereiste informatie in te vullen en je bestanden bij te voegen. Klik vervolgens op "Uitlijnen" en zie hoe XTM Cloud u maanden bespaart.

Hoe vertaalgeheugens echte lokalisatieworkflows ondersteunen

Tools voor vertaalgeheugens werken naast de andere systemen die professionele vertalers dagelijks gebruiken.

CAT-tools (Computer Assisted Translation) geven hen een plek om te werken, terwijl vertaalbeheersystemen (TMS) grotere projecten met meerdere mensen bijhouden en organiseren.

In onze suite is XTM Workbench de CAT-tool. Het is ingebouwd in het XTM Cloud TMS en ziet er als volgt uit:

Bron: XTM

Vertaalgeheugensoftware voert goedgekeurde vertalingen in deze workflow in, zodat iedereen dezelfde termen gebruikt.

Door een automatische vertaalsoftware (MT) toe te voegen, wordt de workflow nog slimmer en sneller.

Het systeem zoekt naar exacte overeenkomsten met eerder vertaalde content. MT wordt het startpunt als er niets relevant in het geheugen zit. Linguïsten controleren en polijsten vervolgens de output van de MT om elke keer vertalingen van hoge kwaliteit te garanderen.

Hoe meer machinevertalingen de linguïsten goedkeuren, hoe sterker het geheugen wordt. De database wordt steeds waardevoller en stroomlijnt elk nieuw lokalisatieproject om het goedkoper en beter te maken dan het vorige.

Een biowetenschappelijk bedrijf kan TM bijvoorbeeld gebruiken om documentatie over klinische proeven te beheren.

Segmenten als 'adverse event reporting' of 'patiënttoestemmingsformulier' komen in alle materialen voor. Wanneer een vertaler een nieuw onderzoek lokaliseert, haalt het systeem goedgekeurde versies van deze veelgebruikte zinnen op. Dit bespaart tijd en zorgt voor consistente terminologie in alle documenten. Win-win.

Waarom vertaalgeheugens belangrijk zijn voor bedrijfsteams

TM-software heeft een directe invloed op de prestaties van uw bedrijf op internationale markten. Het is meer dan alleen een tijdsbesparing.

Dit is wat we bedoelen:

Stel dat je het lokalisatieproces van een cloudgebaseerd softwarebedrijf leidt.

De vertaling van je eerste gebruikershandleiding kost $10.000. Zes maanden later werk je de handleiding bij en moet je opnieuw vertalen. Je ontdekt dat 60% overeenkomt met bestaande vertalingen, dus je betaalt alleen voor de nieuwe 40%.

Als gevolg daarvan kost die update minder dan $4.000, met 60% minder kans op menselijke fouten of inconsistente berichtgeving. En dat allemaal dankzij vertaalgeheugensoftware.

De volgende keer dat je de gebruikershandleiding bijwerkt, is de woordenlijst nog groter, omdat er nog meer nieuwe vertalingen in staan. Hogere matchpercentages verminderen het werk en de benodigde investering nog verder.

Software voor vertaalgeheugens is dus niet zomaar een functie. Het is uw voorsprong op alle bedrijven die nog steeds vertrouwen op handmatige processen en verspreide bestanden. Terwijl die achterblijvers verdrinken in dubbel werk en vermijdbare fouten, start u sneller en schaalt u sneller.

De juiste TM-tool kiezen: alles wat je nodig hebt (en meer)

Loopt u complexe lokalisatieprojecten met verschillende teams en richtlijnen? Dan heb je een bedrijfsklaar TM-systeem nodig om bij te blijven. Een systeem dat past bij uw huidige manier van werken en dat gemakkelijk kan worden aangepast aan veranderende behoeften.

Er bestaan standalone TM-tools, maar die zijn behoorlijk niche. De meeste zijn gemaakt voor freelancers die aan kleine projecten werken, dus geven ze de voorkeur aan een lage prijs en eenvoud boven automatisering en integratie. Dat is niet echt praktisch voor teams die jongleren met veel deadlines en markten.

"Mindere tools zullen waarschijnlijk niet aan je eisen kunnen voldoen, of het nu je huidige tools zijn of de tools die je in de toekomst gaat gebruiken, omdat groei altijd om de hoek ligt." - John Weisgerber, Senior Solutions Engineer, XTM

De meeste bedrijfsklare TM-software zit in bredere TMS- of CAT-producten die mensen en inhoud in één vloeiende stroom met elkaar verbinden. Je krijgt alle belangrijke functies - vertaling, geheugen, kwaliteitsborging, projectbeheer en meer - zonder van context te hoeven veranderen.

XTM Cloud maakt gebruik van deze alles-in-één aanpak, hoewel sommige teams memoQ, SDL Trados (Trados Studio) of een alternatief gebruiken.

Dus met dat alles in het achterhoofd, lees je hier wat je prioriteit moet geven aan je TM-tool en de software die deze ondersteunt:

Als je lokalisatie serieus wilt schalen, behandel de functies in beide kolommen dan als essentieel. Teams die toegang hebben tot deze functies kunnen op elke schaal sneller werken en de kwaliteit handhaven, waardoor ze beter presteren dan concurrenten die met minder genoegen nemen.

Vraag het maar aan het team van Ariel Corporation. Door de vertaalgeheugensoftware van XTM te integreren met het CMS (Adobe Experience Manager) en de MT-engine (SYSTRAN) van hun voorkeur, heeft de industriële fabrikant het aantal menselijke vertalingen met 31% teruggebracht en de MT-kwaliteit verdubbeld.

Zo zag de resulterende workflow eruit, met TM-software in stap twee en drie:

Bron: XTM

Ronald Egle, Content Systems Administrator bij Ariel, verklaarde de overwinning:

"We hadden een fenomenale setup met ons contentmanagementsysteem dat automatisch in en uit XTM vloeide. Het toevoegen van SYSTRAN MT aan het proces maakte het nog beter. Toen, met de release van XTM 12.7 en neurale fuzzy-adaptatie, vonden we goud. Nu zijn we in staat om het allerbeste van zowel automatische vertaling als menselijke bewerking te benutten voor een uitstekende kostenefficiëntie."

Ronald Egle

Systeembeheerder inhoud, Ariel

Dit is een goed voorbeeld van hoe geen enkele TM-app in één keer aan alle lokalisatiebehoeften van een onderneming kan voldoen. Met de juiste functies en integraties kun je echter een vertaalworkflow opbouwen die je bedrijf veel tijd en geld bespaart.

AI verandert lokalisatie QA

Ontdek hoe XTM basisfoutcontroles inruilt voor contextbewuste systemen die problemen voorkomen en automatisch oplossingen voorstellen.

Ontdek slimmere QA in ons webinar

Hoe u in 3 snelle stappen meer uit uw TM-systeem kunt halen

Gebruikt u al vertaalgeheugensoftware? Geweldig om te horen. Laten we het nu nog harder laten werken.

Hier zijn drie eenvoudige manieren om nog meer ROI uit het door u gekozen systeem te halen.

1. Verouderde segmenten opschonen

Stel een schema op om items die niet langer de toon van je merk of productaanbod weerspiegelen, te bekijken en te verwijderen. Dit houdt suggesties scherp en voorkomt verwarring tijdens het beoordelen.

Stel dat je 'Customer Success Team' hebt omgedoopt tot 'Client Services'. Werk segmenten met de oude naam bij of verwijder ze, zodat je team niet per ongeluk verouderde taal gebruikt.

In XTM Cloud kun je segmenten die gekoppeld zijn aan niet langer bestaande producten of seizoensgebonden promoties uitfilteren met behulp van metadata. Op die manier zijn ze er nog wel, maar staan ze het live werk niet in de weg.

2. Gebruik TM-metagegevens verstandig

Metadata voegt context toe aan elk item in je TM om automatisch relevantere suggesties te leveren. Tag segmenten op product, merk, regio, inhoudstype, toon - alles wat het systeem helpt om de beste match in context te kiezen.

Hier is een voorbeeld van metadata voor de term 'kasteel':

Bron: XTM

Een zin als 'check je saldo' kan bijvoorbeeld een formele toon nodig hebben voor bank-apps in Duitsland en een meer casual versie voor een fintech-publiek in de VS. Regio en toon tags zorgen ervoor dat de TM de juiste serveert.

3. Stel duidelijke bijdragemodellen op

Maak duidelijk wie segmenten kan toevoegen of bijwerken en hoe goedkeuringen voor nieuwe items werken. Dit voorkomt dat dubbele of conflicterende vertalingen je TM onoverzichtelijk en verwarrend maken.

Je kunt instellen waar elke gebruiker toegang toe heeft door de juiste rol te kiezen in hun instellingen:

Bron: XTM

In een duidelijk beleid kan bijvoorbeeld staan dat alleen senior reviewers nieuwe items kunnen goedkeuren en dat alle updates inhoudstype- en datumlabels moeten hebben voor consistentie. Of beperk wijzigingen tot interne vertalers die nauw samenwerken met uw producten.

Spotlight: geavanceerde TM in XTM Cloud

De meeste TMS- en CAT-tools kunnen eerdere vertalingen opslaan en voorstellen. Sommige doen het gewoon handiger en intuïtiever dan andere.

XTM Cloud gaat verder dan de industriestandaard door AI te gebruiken om matches te verbeteren en handmatige stappen te automatiseren. Zoals in dit voorbeeld, waar GPT een Duits-Engels vertaalproject ondersteunt:

Bron: XTM

Maar er is nog veel meer dat je helpt om sneller te werken. Hier lees je hoe het XTM vertaalgeheugensysteem je team productiever maakt zonder aan kwaliteit in te boeten:

• Weighted Token Levenshtein (WTL). WTL is een uniek matching-algoritme van XTM dat syntaxis en woordvolgorde begrijpt om bruikbaardere matches te vinden. Zelfs als de zinsopbouw iets anders is.
• SmartContext met GPT-4o. Past grote taalmodelintelligentie toe om vloeiende, merkonafhankelijke vertalingen te leveren op basis van fuzzy matches en TM-gegevens. Ideaal voor marketingteksten en lastige segmenten.
• Geheugenbouwer. Zet projecten uit het verleden om in materiaal dat klaar is voor de toekomst met AI die bron- en doelteksten analyseert om consistente terminologie te extraheren en herbruikbare vertalingen te maken.
• Neural Fuzzy Adaptation (NFA). Een terminologiebeheerfunctie van SYSTRAN die fuzzy matches automatisch herstelt met behulp van AI, ongeacht de talencombinatie. Minder handmatige bewerkingen = meer productiviteit en een nog sterker TM.

Omdat XTM Workbench (CAT) en XTM Cloud (TMS) deel uitmaken van hetzelfde ecosysteem, wordt je TM niet in silo's ondergebracht of onderbenut. Het stroomt door elke stap van uw lokalisatieproces, van vertaling en bewerking tot projecttracering en automatisering.

Voeg daar MT en AI-tools als SmartContext aan toe en je hebt een alles-in-één setup die je team in staat stelt om op merkniveau te blijven en op elke schaal te lokaliseren.

Door alles op deze manier op één plek te hebben, krijgen vertalers meer gedaan. Studies tonen aan dat kenniswerkers 30% van hun tijd besteden aan het zoeken naar informatie. Minder tools betekent dus minder tijdverspilling en meer tijd om te vertalen.

De vraag naar end-to-end, bedrijfsgerede platforms groeit snel. En omdat de TMS-markt naar verwachting zal groeien van 2,2 miljard dollar in 2024 tot 5,7 miljard dollar in 2030, lopen oplossingen zoals XTM Cloud al op de zaken vooruit.

Maak van toekomstige vertalingen een fluitje van een cent

Met de juiste vertaalgeheugentechnologie kunt u vrijwel onmiddellijk verspilling tegengaan en fouten verminderen, maar het zijn de langetermijnvoordelen die uw investering echt rechtvaardigen.

Als je het systeem goed gebruikt en onderhoudt, zal het steeds nuttiger worden naarmate je bedrijf groeit.

Wat begint als een handige database wordt een vertrouwde assistent die uw experts vrijmaakt om zich te richten op de fijnere details. En voor je het weet, vraag je je af hoe je ooit zonder hebt gekund.