TM-Trefferwerte und Zahlenersetzung

In memoQ können Zahlen in fast exakten Treffern und Fuzzy-Treffern aus TMs und Korpora angepasst werden. Die tatsächlichen Zahlen aus dem Lookup-Segment können anstelle der im TM gespeicherten Zahlen eingetragen werden. Wenn sich zwei Segmente nur im Hinblick auf die Zahlen voneinander unterscheiden und die Zahlen in der Übersetzung automatisch korrigiert werden können, beträgt die Trefferquote 99 %, und Sie müssen die Korrektur nicht manuell vornehmen. Dadurch sparen Sie Kosten (viele hohe Fuzzy-Treffer) und Aufwand.

Siehe auch: Im Thema Trefferquoten aus Translation Memories und LiveDocs-Korpora erhalten Sie einen Überblick über Trefferquoten im Allgemeinen.

Szenarien für die automatische Anpassung

• Zahlen sind im Ausgangstext und im Zieltext unterschiedlich, z. B. 1.000 und 1000
• Zahlen mit Leerzeichen und geschützten Leerzeichen als Tausendertrennzeichen
• Leerzeichen in einer Zahl, z. B. 2 345
• Zahlen wie .99 (der Vorkommateil ist null)
• Pluszeichen, z. B. U+002B oder U+FF0B
• Tag-Anpassungen zur Anhebung eines 99%-Fuzzy-Treffers auf einen 100%-Treffer basierend auf der TM-Einstellung Inline-Tag-Genauigkeit für exakten Treffer ; siehe auch Tag-Genauigkeit und Trefferquoten
• Optional können in memoQ (Version 7.8.100 und höher) auch exakte Treffer (100%-Treffer) zurückgegeben werden, wenn lediglich Zahlen korrigiert wurden. Dies ist möglich, wenn sich das Dokument und der Treffer ausschließlich im Hinblick auf die Zahlen voneinander unterscheiden und der Unterschied im Treffer in memoQ angepasst werden konnte. Diese Funktion kann in den TM-Einstellungen oder den LiveDocs-Einstellungen aktiviert werden.

  Die Zahlenanpassung kann auch für lateinische Zahlen in chinesischen, japanischen und koreanischen Texten verwendet werden. Die spracheigenen Zahlenformate für Chinesisch und Japanisch werden jedoch noch nicht unterstützt.

Beispiel für Korrektur der Jahreszahl

Beispiel für Korrektur des Zahlenformats

Hinweis: Sie müssen Ihre TMs nicht migrieren, wenn Sie memoQ 2015 verwenden. Wenn Sie jedoch die optimierten Treffer nutzen möchten, müssen Sie Ihr TM reparieren (Ressourcenkonsole > Translation Memories). Wählen Sie dann ein TM aus und klicken Sie auf Ressource reparieren.

Hinweis: Der Segmentwert ist von der Wortlänge abhängig. Identische Wörter werden geringer gewichtet, wenn sie kurz sind, und stärker, wenn sie lang sind. Der Wert ist für Segmente mit einem Wort niedriger als für Segmente mit drei Wörtern. Wenn beide Segmente (Lookup-Segment und TM-Segment) fünf oder weniger Wörter enthalten und beide Segmente kürzer als 128 Zeichen sind, wird der Levenshtein-Algorithmus verwendet (siehe Abstandsstatistiken zu Levenshtein).