Кейс: предложите систему критериев для оценки адекватности автоматического машинного перевода с французского на русский в сферах научной документации и рекламных текстов, учитывая различия в жанрах и цели коммуникации
Кейс: предложите систему критериев для оценки адекватности автоматического машинного перевода с французского на русский в сферах научной документации и рекламных текстов, учитывая различия в жанрах и цели коммуникации
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
Общие правила оценки
- Шкала для каждого критерия: si∈[0,1]s_i\in[0,1]si ∈[0,1] (где 111 — идеал, 000 — недопустимо). Запись уровней для аннотатора: 1.01.01.0 — без замечаний; 0.750.750.75 — незначительные огрехи; 0.50.50.5 — существенные проблемы; 0.00.00.0 — непригодно.
- Итоговый балл: Score=∑iwisi\mathrm{Score}=\sum_i w_i s_iScore=∑i wi si , где ∑iwi=1\sum_i w_i=1∑i wi =1.
- Дополнительно автоматические метрики: chrF / BLEU / COMET / BERTScore для сигналов, но при расхождении доверять человеческой оценке критерия адекватности/терминологии.
A. Научная документация — цели: точность, воспроизводимость, корректность терминологии
Критерии (определение — как измерять — рекомендованный вес wiw_iwi )
1. Семантическая адекватность (сохранение смысла, утверждений, выводов) — оценка эксперт-редактора по парафразированию/контрольным вопросам — w=0.30w=0.30w=0.30.
2. Терминологическая точность (термины, нотация, латинские названия) — чек-лист терминов + процент совпадения с глоссарием; допуск верификации — w=0.30w=0.30w=0.30.
3. Точность числовых данных и единиц (числа, формулы, степени, знаки ±, запятые/точки) — автоматическая проверка числовых токенов + ручная проверка критических значений; цель для научного текста: числовая точность ≥99%\ge 99\%≥99%; w=0.10w=0.10w=0.10.
4. Языковая грамотность и читаемость (грамматика, пунктуация, стиль научного дискурса) — эксперт/редактор; w=0.10w=0.10w=0.10.
5. Форматирование ссылок/формул/таблиц (сохранение ссылок, нумерации, LaTeX-формул) — автоматическая валидация и ручная проверка; w=0.10w=0.10w=0.10.
6. Регистровая адекватность и модальность (формальность, степень уверенности, модальные глаголы) — экспертная оценка; w=0.05w=0.05w=0.05.
7. Связность и логика изложения (когезия между предложениями/параграфами) — эксперт; w=0.05w=0.05w=0.05.
Пример порогов приемлемости:
- Приемлемо к публикации без редакторских правок: Score≥0.90\mathrm{Score}\ge 0.90Score≥0.90.
- Приемлемо после редакторской правки: 0.75≤Score<0.900.75\le\mathrm{Score}<0.900.75≤Score<0.90.
- Нужна переработка: Score<0.75\mathrm{Score}<0.75Score<0.75.
Типичные ошибки для пометки: неверные единицы (мм→см), потеря отрицания/условия, искажение методики, искажение статистических выводов.
B. Рекламные тексты — цели: воздействие, бренд-совместимость, конверсия
Критерии
1. Перенос тональности и эмоциональной окраски (убедительность, энтузиазм, юмор) — A/B тесты + эксперт-маркетолог; w=0.30w=0.30w=0.30.
2. Перцептивная адекватность (соответствие цели CTA — call-to-action) — проверка наличия и силы CTA, тесты кликабельности; w=0.20w=0.20w=0.20.
3. Культурная адаптация и локализация (идиомы, юмор, табу) — эксперт и фокус-группа; w=0.15w=0.15w=0.15.
4. Языковая естественность и креативность (ритм, слоганность, лаконичность) — эксперт-маркетолог/копирайтер; w=0.15w=0.15w=0.15.
5. Сохранение бренд-голоса и терминов (глоссарий бренда) — проверка соответствия бланку бранда; w=0.10w=0.10w=0.10.
6. Точность фактов и предложений об условиях (цены, сроки, гарантии) — автоматический чек и ручная проверка; w=0.05w=0.05w=0.05.
7. Бrevity/размер (соответствие заданной длине/формату) — автоматическая проверка длины; w=0.05w=0.05w=0.05.
Пороговые рекомендации:
- Можно публиковать без адаптации: Score≥0.85\mathrm{Score}\ge 0.85Score≥0.85.
- Нужна легкая локализация/корректура: 0.70≤Score<0.850.70\le\mathrm{Score}<0.850.70≤Score<0.85.
- Требуется транскреация и переработка: Score<0.70\mathrm{Score}<0.70Score<0.70.
Практические методы измерения
- Человеческое аннотирование: для каждого критерия дать si∈{1.0,0.75,0.5,0.0}s_i\in\{1.0,0.75,0.5,0.0\}si ∈{1.0,0.75,0.5,0.0} с краткой пометкой ошибки.
- Автоматические проверки: числовая точность (процент совпадения) — считать как дробь: num_fidelity=совпадающие числовые токенывсе числовые токены\text{num\_fidelity}=\frac{\text{совпадающие числовые токены}}{\text{все числовые токены}}num_fidelity=все числовые токенысовпадающие числовые токены .
- Контроль терминов: term_accuracy=термины в соответствии с глоссариемвсе термины \text{term\_accuracy}=\frac{\text{термины в соответствии с глоссарием}}{\text{все термины}}term_accuracy=все терминытермины в соответствии с глоссарием .
- A/B или микро-тесты (рекламa): CTR/конверсия для трансляций оригинал vs перевод — статистически значимое улучшение при p<0.050.050.05 — использовать как конечный критерий эффективности.
Ошибка‑таксономия (коротко)
- Критические (науч): искажение методики/результата, неверные числа, потеря формулы — блокировать публикацию.
- Критические (реклама): потеря CTA, неверные условия/цена, оскорбительный контент — блокировать публикацию.
- Некритические: стилистика, мелкие пунктуационные ошибки, альтернативная лексика — исправляются редактором.
Примеры формулы сводной оценки (использовать соответствующие веса)
- Научный: Score=∑i∈sciencewisi\mathrm{Score}=\sum_{i\in\text{science}} w_i s_iScore=∑i∈science wi si .
- Реклама: Score=∑i∈adswisi\mathrm{Score}=\sum_{i\in\text{ads}} w_i s_iScore=∑i∈ads wi si .
Короткая инструкция по внедрению
- Соберите глоссарий и стиль-гайд по жанру.
- Назначьте экспертов: научные редакторы и маркетологи.
- Первичная автоматическая фильтрация (числа, формулы, отсутствие CTA).
- Человеческая оценка по критериям и расчёт Score\mathrm{Score}Score.
- Пороговые решения: публиковать / править / отклонить согласно значениям выше.
Если нужно, могу сразу сформировать шаблон анкеты для аннотаторов и пример Excel/JSON для подсчёта баллов.