AI翻訳の後編集（MTPE）で得られた修正訳文は、AI翻訳の学習用データとして活用することで、さらなる精度向上に役立ちます。これを再学習させることで、AI翻訳の精度が向上し、同じ修正指摘事項を何度も繰り返す必要がなくなり、MTPEの負荷軽減につながります。
具体的には、原文が一致または類似する場合、学習データに基づいた翻訳結果が出力されます。新規の翻訳であっても、自社の用語や言い回しなど、過去の翻訳実績を反映した翻訳結果が得られます。AI翻訳の結果を修正し、再学習させることで、次回の翻訳に活かされ、確認と修正を繰り返すことで翻訳精度が向上し、AI翻訳後の修正作業の負荷を軽減できます。
ロゼッタのT-3MTは、翻訳メモリからエクスポートされた原文と訳文の対訳データを用いて、簡単にAI学習することができます。生成されたモデルは、自社特化型のAI翻訳エンジンとして利用できます。
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