TAUS 发布 QE Metrics V2.0 并上线新版QE订阅

TAUS 发布 QE Metrics V2.0 并上线新版QE订阅

了解TAUS QE Metrics V2.0的进步，该版采用最先进的跨语言Transformer model架构，可实现精确的翻译质量预测。

经过TAUS NLP团队的大量工作，TAUS Estimate API中的TAUS Quality Estimation (QE) Metric现已在2.0版中推出，这代表着翻译质量预测精度的重大进步。最新版本整合了先进的跨语言Transformer model架构，并通过细致的数据改进和全面的微调得到增强。这些改进显著提高了机器评估与人工评估的正相关性，保证了翻译质量评估准确性的提高。

ROC曲线表明，TAUS QE v2在精确度——召回平衡（precision-recall balance）及其辨别“可接受”和“不可接受”翻译的能力方面优于TAUS QE v1。TAUS QE v2升高的AUC值表明其区分不同翻译质量水平的能力增强。

Estimate v2 ROC曲线

此外，针对客户特定领域和需求的进一步定制会带来更多的结果改进。TAUS QE Metric2.0发布于三月七日。在此阅读有关如何切换到v2.0的更多信息。

新版订阅

TAUS还向Estimate API的大量用户推出了新的订阅服务。该订阅将所有TAUS数据用于定制模型训练与NLP咨询预聘相结合，每月收取固定费用。TAUS团队利用大量的TAUS数据来训练和维护客户特定的模型。在与客户协商后，NLP团队可以集成新的定制功能，如源内容评估和自动更正、MQM/DQF错误分类、智能翻译路由或自动后期编辑。

关于TAUS Estimate API

TAUS Estimate API是翻译质量自动评分的解决方案。TAUS Estimate API可以轻松集成到现有平台、内容和翻译工作流中。Estimate API的用户可以节省25%到60%的人工后期编辑工作和成本，并且它可以帮助纯MT环境中的高容量用户降低糟糕翻译输出的风险。点击此处阅读更多内容。