Help:Content translation/Translating/Initial machine translation/nl

Let op: Als u deze pagina bewerkt, gaat u akkoord met het vrijgeven van uw bijdragen onder de CC0. Zie Helppagina’s Publiek Domein voor meer informatie.

Wanneer u een nieuwe alinea aan de vertaling toevoegt, kunt u met een leeg veld beginnen of kunt u een automatische vertaling als uitgangspunt gebruiken. Wanneer deze beschikbaar is, wordt machinevertaling standaard gebruikt als eerste vertaling. De verschillende opties, de details over de beschikbaarheid ervan en de overwegingen bij het gebruik van machinevertaling worden hieronder beschreven.

Opties voor de eerste vertaling

Met de opties "eerste vertaling" in de hulpmiddelkolom kunt u bepalen welke initiële inhoud u als uitgangspunt voor elke alinea wilt gebruiken. De beschikbare opties zijn:

• Gebruik een automatische vertaaldienst. Hierdoor kunt u beginnen met een automatisch vertaalde versie van de originele alinea. Het aantal opties en de namen ervan kunnen variëren. Opties zoals "Use Apertium" of "Use Yandex" zullen beschikbaar zijn, afhankelijk van de ondersteunde talen voor deze diensten (meer hierover in het volgende gedeelte).
• Brontekst invoegen. De originele alinea in de brontaal wordt overgenomen in de vertaling. Hoewel de inhoud in de oorspronkelijke taal blijft, worden sommige elementen aangepast aan de doel wiki. de links worden naar het betreffende artikel in de doeltaal verwezen en er worden sjablonen omgezet naar gelijkwaardige. De vertalers moeten de inhoud nog steeds aanpassen, maar de elementen kunnen gemakkelijker worden hergebruikt.
• Begin met een lege alinea. Beginnen met een lege alinea kan handig zijn in gevallen waarin de alternatieve inhoud meer werk vereist dan alleen typen.

U kunt snel per alinea tussen de verschillende benaderingen wisselen, omdat elk van hen het beste kan werken op verschillende soorten inhoud. Bij het wisselen van de benadering behoudt u de wijzigingen die u al heeft aangebracht. Op deze manier kunt u een andere aanpak proberen, zelfs als u de originele aan het bewerken bent begonnen zonder de angst te hebben uw wijzigingen te verliezen als u uiteindelijk besluit om terug te keren naar de originele benadering. In dit verband zijn twee extra opties relevant:

• De optie Vertaling resetten is beschikbaar wanneer u wijzigingen hebt aangebracht in de oorspronkelijke inhoud. Het stelt u in staat de oorspronkelijke inhoud te herstellen door de wijzigingen die u hebt aangebracht ongedaan te maken.
• De optie Markeren als standaard is beschikbaar wanneer u een benadering selecteert voor een alinea die niet de standaardoptie is. Hiermee kunt u de standaardbenadering voor de volgende alinea's die aan de vertaling worden toegevoegd, instellen. Dit kan zeer handig zijn als u merkt dat een bepaalde vertaaldienst over het algemeen beter werkt dan de standaard.

Beschikbaarheid van machinevertalingen

Content translation integreert verschillende vertaaldiensten, en elke dienst ondersteunt een andere set talen. De ondersteunde diensten zijn hieronder vermeld met een link naar de lijst van de door de dienst ondersteunde talen:

• MinT (languages supported)
• Apertium (ondersteunde talen)
• LingoCloud (ondersteunde talen)
• Google Translate (ondersteunde talen)
• Yandex (ondersteunde talen)
• Elia (eerder bekend als Matxin) (ondersteunde talen)

De bovenstaande lijsten met talen verwijzen naar de configuratiecode om ervoor te zorgen dat de informatie synchroon loopt met de manier waarop het hulpmiddel nu werkt. De lijsten tonen de taalcode voor de brontaal op het niveau van de eerste indentatie en de codes van alle ondersteunde doeltaalen die hieronder staan.

U kunt ook de beschikbare diensten voor een specifiek taalpaar controleren met behulp van onze API's. In dit voorbeeld voor het paar Spaans-Catalaans, kunt u zien dat Apertium de standaarddienst (eerste in de lijst) is onder de andere beschikbare diensten.

De taal wordt geleidelijk ingeschakeld, op basis van de waargenomen resultaten en feedback van de gemeenschap. Het is mogelijk dat machinevertaling voor sommige talen nog niet is ingeschakeld, ook al worden deze ondersteund door de onderliggende diensten.

Verbetering van bestaande vertaaldiensten

Wanneer u een vertaling met Content Translation publiceert, helpt u de vertalingsdiensten te verbeteren. Alle correcties die u aanbrengt in de oorspronkelijke machinevertalingen zijn zichtbaar via een API en datadumps en kunnen mogelijk worden gebruikt om bestaande diensten te verbeteren. Bovendien bieden sommige van de hierboven genoemde vertaaldiensten specifieke manieren waarop u bij kunt dragen aan hun projecten.

MinT

The translations provided by MinT are based on translation models such as NLLB-200 and OpusMT. The training data compiled by the Opus project is resused by many translation models, and you can contribute to it in order to help improve the translation quality for your language.

OpusMT is een open source neuraal machine vertaalsysteem dat is getraind met meertalige documenten die vrij zijn gelicentieerd en online beschikbaar zijn. Dit open corpus wordt gebruikt om het vertaalsysteem te trainen, en het uitbreiden van het corpus zal leiden tot betere vertalingen. De inhoud die wordt gegenereerd met behulp van Content Translation wordt automatisch geïntegreerd in het corpus, maar u kunt bijdragen aan de verdere uitbreiding van het corpus:

• Voorstellen van nieuwe bronnen die in het open corpus moeten worden geïntegreerd. U kunt contact opnemen met Jörg Tiedemann om een nieuwe databron voor te stellen om het corpus uit te breiden.
• Direct documenten inzenden (nog steeds een voorlopig prototype). U kunt vertaalde documenten uploaden in verschillende formaten, waaronder vertaalde webpagina's die in het corpus worden opgenomen.
• Probeer de taalmodellen lokaal uit met OPUS-CAT (beschikbaar voor Windows)
• Draag bij aan andere projecten die hun vertalingen bijdragen aan dit open corpus zoals Tatoeba, een online open community die vertalingen voor zinnen in vele talen verzamelt.

OpusMT is gebaseerd op MarianNMT dat ook een open source project is. Ook mensen met technische kennis en geïnteresseerd in 'machine learning' kunnen bijdragen aan de verbetering ervan.

Apertium

Apertium is een open source vertaalsysteem gebaseerd op regels. U kunt bijdragen aan het project door de taalregels van uw taal te coderen. Dit proces vereist zowel taalkundige als geavanceerde technische kennis, maar u kunt ondersteuning krijgen van het Apertium-team om de vertalingsondersteuning voor een nieuw taalpaar te vergroten.

Google Translate

Google Translate is geen open source-project, maar er zijn manieren voor gebruikers om iets bij te dragen:

• Ga bij de Google Translate Community om vertalingen te leveren die hun systeem helpen trainen.
• Rapporteer bugs wanneer het vertaalsysteem onverwacht gedrag toont bij het omgaan met bepaalde elementen zoals spaties, cijfers of punten (volledige lijst bekijken).

Uitbreiding van de taalondersteuning met nieuwe vertaaldiensten

Content translation is ontworpen als een uitbreidbaar platform. Het is mogelijk om nieuwe klanten te ontwikkelen om aanvullende vertaaldiensten te integreren. Een aantal overwegingen over de integratie van vertaaldiensten:

• Machinevertalingen en de aangebrachte gebruikerscorrecties worden gepubliceerd als onderdeel van de gegevens over gepubliceerde vertalingen, wat een nuttige bron kan zijn om uw vertaalservice te maken of te verbeteren.
• Geïntegreerde externe services ontvangen alleen openbaar beschikbare wiki-inhoud en retourneren een vertaalde versie van dergelijke inhoud die compatibel is met de licenties die in de wiki worden gebruikt. Er worden geen persoonlijke gegevens gedeeld met de vertalingsdiensten.

Het is zeer nuttig om feedback te geven over de ondersteuning voor elke taal. Laat het ons weten als u ondersteuning voor een bepaalde taal mist of er opties met hogere kwaliteit voor een taal beschikbaar zijn. U kunt dergelijke feedback geven op deze overlegpagina of in dit ticket.

Overwegingen bij machinevertaling

Machinevertaling is verre van perfect als het bedoeld is als eindresultaat. Veel gebruikers vinden het echter nuttig als uitgangspunt. Zorg ervoor dat u de vertaalde inhoud uit deze verschillende perspectieven bekijkt:

• Zorg ervoor dat de oorspronkelijke betekenis behouden blijft.
• Controleer of er geen informatie ontbreekt, vooral voor elementen zoals links, verwijzingen en sjablonen die informatie bevatten die niet altijd zichtbaar in de tekst voor de lezer.
• Lees de vertaalde inhoud om er zeker van te zijn dat het als een onafhankelijke pagina leest.

Beperkingen bij complexe elementen

In sommige gevallen wordt de inhoud in de vertaling niet zoals verwacht weergegeven:

• Sommige ondersteunde diensten werken alleen met platte tekst. Dit betekent dat in de vertaling opmaak en elementen zoals links en citaten uit het oorspronkelijke artikel verloren gaan, en Content translation moet raden waar die in de vertaalde tekst horen. Het gaat niet altijd perfect om deze elementen opnieuw toe te voegen en sommige elementen kunnen op de verkeerde positie staan of op het verkeerde deel van de tekst zijn toegepast.
• Complexe elementen zoals referenties of sjablonen kunnen in elke taal een andere structuur gebruiken, waardoor het moeilijk is om de inhoud van de ene taal naar de andere over te brengen. Zorg ervoor dat u de inhoud van deze elementen bekijkt om er zeker van te zijn dat er geen belangrijke informatie ontbreekt.

Handhaving van de beoordeling van machinevertaling

Belangrijkste pagina: Help:Content_translation/Translating/Translation_quality

Er bestaan verschillende automatische mechanismen om de beoordeling van de oorspronkelijke inhoud af te dwingen. Op deze manier zorgt het hulpmiddel ervoor dat de automatische vertaling voldoende wordt bekeken voordat de inhoud wordt gepubliceerd.