«Этим полукреслом мастер Гамбс начинает новую партию мебели. 1865 г. Санкт-Петербург» (И. Ильф, Е. Петров «12 стульев»).

Сегодня я получила рассылку организации TAUS, содержащую отчет (ежеквартальный DQF BI Bulletin) на основании данных TAUS DQF API, подробнее здесь: www.taus.net.

Особенно меня заинтересовали данные, касающиеся оценки среднего объема пост-редактируемого контента после МП в общем объеме перевода у опрошенных, производительность при включении машинного перевода в процесс, а также количество исправлений в результатах МП из расчета на 100 знаков.

До этого я чаще всего встречала данные о средней/ожидаемой производительности постредактора в объеме 600 слов в час, как, например, здесь: omniscien.com

Последний раз об оценке среднего объема исправлений при постредактировании я читала здесь:

blog.matecat.com

‘Post-editing effort represents the number of edits translators need to make on any given match from the translation memory (TM) or suggestions from the MT. It is a key indicator used to measure the quality of the aid provided to the translator and, in the end, how useful translation memories and machine translation actually are.

Back in 2008, the average post-editing effort, measured across different language pairs and domains, was around 45%.Nowadays, it has gone down to approximately 27%. Over the past 10 years, post-editing effort has been decreasing by around 2% yearly’.