LQAモデルの編集
memoQには、LQA (言語的品質保証 - Linguistic Quality Assurance) の機能が備わっています。LQAとは、人手によるフィードバックを文書に盛り込む方法のことです。レビュー担当者は、フィードバックを構造化および形式化し、必要に応じて翻訳を格付けすることができます。LQAオプション - LQAモデル - を使って、これを入力し、レポートします。LQAモデルは、エラーカテゴリを定義します。これを使ってエラーをスコアリングし、翻訳を格付けすることができます。一部のモデルでは、翻訳を失格にすることができます。
LQAには複数の標準があります。memoQは次の3つをサポートしています:J2450、LISA、TAUSです。また、memoQでは独自のLQAモデルも導入しています。
このウィンドウでは、さまざまな設定を行うことができます。
LQAとQAを混同しないでください:memoQは形式エラーを自動的に探すこともできます。たとえば、用語の統一性、翻訳の長さ、インラインタグの一致などをチェックできます。このチェックのことを、QAチェックと呼びます。
対象はプロジェクトです:LQAモデルはプロジェクトに対して選択します。選択するには、プロジェクトを開きます。
必ずプロジェクトにLQAモデルを追加してから文書のインポートを始めてください。
翻訳エディタからLQAフィードバックを入力するには:Shift+Enterを使ってセグメントを拒否し、表示されたフォームを入力します。プロジェクトにLQAモデルがない場合は、フォームは表示されません。
操作手順
リソースコンソールを開きます。LQA 設定を選択します。リストで、編集するLQAモデルをクリックします。リストの下で編集をクリックします。
プロジェクトから:プロジェクトを開きます。プロジェクトホームで、設定を選択します。設定ペインでLQA モデルアイコンをクリックします。(このアイコンは怒った顔を示しています。)リストで、編集するLQAモデルをクリックします。リストの下で編集をクリックします。
オンラインプロジェクトから:管理対象のオンラインプロジェクトを開きます。memoQ オンラインプロジェクトウィンドウで、設定を選択します。設定ペインでLQA モデルアイコンをクリックします。(このアイコンは怒った顔を示しています。)リストで、編集するLQAモデルをクリックします。リストの下で編集をクリックします。
組み込みLQAプロファイルは編集しない:memoQには多くのLQAプロファイルが組み込まれています。編集はできますが、memoQを更新すると変更が上書きされる場合があります。組み込みプロファイルから設定の変更を開始するには、まず組み込みプロファイルをクローン (コピー) します。LQAプロファイルをクローンするには:リストから選択します。リソースコンソールで、クローンをクリックします。プロジェクトで、新規クローン/使用をクリックします。LQAプロファイルのコピーが作成されます。プロジェクト内の場合、memoQはそれを使用します。次に、クローンを選択してを編集クリックします。
その他のオプション
品質保証モデルの主な目的は、翻訳者や編集者が犯しうる誤りを分類することです。
「QAモデル」タブでエラーカテゴリを設定できます。
タブの主要部分は、カテゴリのリストです。リストの各項目には、メインカテゴリとサブカテゴリがあります。エラーカテゴリには、1つまたは複数の重大度レベルを指定できます。
上の例は、LISAモデルのカテゴリを示しています。このモデルは、(他の多くのモデルも) memoQに組み込まれています。
QAモデルは重大度レベルを使用する場合と使用しない場合があり、ペナルティポイントを使用する場合と使用しない場合があります。
文書がLQAフィードバックで評価されるとき、各エラーに対するペナルティポイントが加算されます。ポイントの和が大きいほど、翻訳の知覚品質が悪くなります。(エラーカテゴリは人間のレビュー担当者が入力することを忘れないでください!)
- QAモデルが重大度レベルを使用せず、ペナルティポイントを使用する場合:各エラーカテゴリには、正確に1つのペナルティ値があります。
- QAモデルが重大度レベルを使用しているが、ペナルティポイントを使用していない場合:重大度は、エラーカテゴリごとに使用される場合と使用されない場合があります。
- QAモデルが重大度レベルとペナルティポイントの両方を使用する場合:各エラーカテゴリ、重大度レベルポイントでは、ペナルティ値を選択する必要があります。
カテゴリを追加するには:
- リストの下にある追加をクリックします。リストの下部に新しい行が表示され、背景が黄色になります。
- カテゴリセルに、メインカテゴリ名を入力します。タブを押します。
- サブカテゴリセルにサブカテゴリ名を入力します。
- 次の1つまたは複数の列は、エラーのグレーディングに関するものです。
- QAモデルが重大度レベルを使用せず、ペナルティポイントを使用する場合:列が1つあります。ペナルティ値を入力します。
- QAモデルが重大度レベルを使用しているが、ペナルティポイントを使用していない場合:各重大度レベルの列があり、各セルにチェックボックスがあります。通常、memoQでは、新しいカテゴリーに対してすべての重大度レベルが使用されます。新しいカテゴリにその重大度レベルを使用しない場合は、チェックボックスをオフにします。
- QAモデルが重大度レベルとペナルティポイントの両方を使用する場合:重大度レベルごとにカラムがあります。各列にペナルティ値を入力します。
- QAモデルが重大度レベルとペナルティポイントを使用していない場合:カテゴリには、カテゴリ名とサブカテゴリ名だけがあります。他の列はありません。
- テーブルの下部には、編集中のカテゴリの説明を入力できます。
- カテゴリを変更するには:テーブル内の行をクリックします。変更する必要があるセルを編集するだけです。Enterを押すか、別の行をクリックして変更を保存します。
- カテゴリを削除するには:テーブルで、削除する行をクリックします。削除をクリックします。
ペナルティポイントを使用するには:QA モデルはペナルティポイントを使用するチェックボックスをオンにします。
重大度レベルを使用するには:QA モデルは深刻度レベルを使用するチェックボックスをオンにします。
重大度レベルを使用する場合は、QAモデルタブの上部のエラーの重大度の下に重大度レベルを一覧表示する必要があります。重大度レベルは、重大度の低いものから高いものの順に並べられます。
- 重大度レベルを追加するには:リストの下のテキストボックスに名前を入力します。追加をクリックします。
- 重大度レベルの名前を変更するには:リスト内でクリックします。リストの下のテキストボックスで名前を変更します。更新をクリックします。
- 重大度レベルを削除するには:リスト内でクリックします。削除をクリックします。
- 重大度レベルの順序を変更するには:リスト内で、移動する重大度レベルをクリックします。上へ移動またはを下へ移動クリックして、所属する場所に移動させます。
レビュー担当者が完全なフィードバックを提供するようにするには:翻訳エディタでは、レビュー担当者はShift+Enterキーを押して行を拒否できます。この時点で、行のQAカテゴリ詳細を入力できます。通常はこれで十分です。ただし、フィードバックを説明するコメントを追加するように強制することもできます。これを行うには、エラー時にコメント入力を必須にするチェックボックスをオンにします。レビュー担当者はコメントを入力しないとLQA情報を保存できず、これがエラーである理由を説明します。レビュー担当者が多くの優先的な編集、つまり正式な品質基準では要求されない編集を行う可能性がある場合に使用します。
自動QA警告の中には、真の翻訳エラーを示すものがあります。これらの警告をLQAフィードバックに含めることができます。これをQA マッピングタブに含めることができます。
自動QA警告をLQAエラーカテゴリにマップする手順は:
- リストの一番下には、常に空の行があります。
- その行の自動 QA タイプで、自動QA警告のタイプを選択します。
- LQA エラーカテゴリで、エラーカテゴリを選択します。QA モデルタブに表示されている必要があります (前のセクションを参照)。ここでは、重要度ではなくカテゴリを追加できます。
マッピングを削除するには:このテーブルの行をクリックします。右下の削除をクリックします。
ある文書に対してすべてのLQAフィードバックがある場合、memoQは、それがパスかエラーか評価することができます。これはパス/エラー条件タブで設定できます。
LQAモデルがペナルティポイントを使用する場合、パス/エラー条件タブは次のようになります。
memoQは、ペナルティポイントを使用して、ドキュメントがエラーまたはパスかをチェックします。しかし、memoQは実際のペナルティポイントの合計を計算しません。代わりに、エラーの密度 (つまり、単語ごとのペナルティポイント) を使用して、パスまたはエラーを判断できます。
通常、ペナルティポイントは1000単語ごとに計算されます。通常、エラーの数は文書内の単語の数よりも少ないという考え方です。文書には347単語あり、LQAが1つのペナルティポイントを戻す場合、正規化されたスコアは2.8818 (エラー数/単語数*1000、この場合は1/347*1000=2.8818) です。
ドキュメントの合否を決定するには、次の2つの方法があります:
- 1000単語当たりのエラー数が必要以上に多い場合はエラーとするには:相対スコア (1-合計ポイント/合計単語数) が s を下回っていますラジオボタンをクリックします。次に、p=数値ボックスに、1000単語以内で許容できるペナルティポイントの最大値を入力します。別の単位サイズを使用できます。たとえば、ペナルティポイントの数を100単語ごと、または10,000単語ごとに調べることができます。単位サイズを設定するには、w=数値ボックスに別の数値を入力します。
- ドキュメントがエラーフリーでなかった場合はエラーとするには:正規化されたスコア (1-合計ポイント/合計単語数) が s を下回っていますラジオボタンをクリックします。ここで、memoQはパーセンテージに似た数値を計算します。これは、文書にエラーがないことを示しています。通常、memoQは0.90 (90%) を使用しています。これは、文書の90%にエラーがないという意味ではありませんが、ペナルティポイントの数はワードカウントの10%未満です。ある意味では今でもそのモデルです。
QAモデルがペナルティポイントを使用しない場合、パス/エラー条件タブは次のようになります。
このリストには、条件を追加できます。条件のいずれかが真の場合、ドキュメントの品質はエラーになります。
条件を追加する手順は:
- テーブルの最後の (最初の空の) 行に、エラーの数を入力します。
- エラーの種類ドロップダウンボックスから、エラーカテゴリまたは重大度レベルを選択します。たとえば、Minorまたは用語集 - Glossary adherenceのようになります。QAモデルタブにリストされている必要があります。
- テキストユニット数ボックスに整数を入力します。
- テキストユニットドロップダウンボックスから単位 (単語、セグメント、文書) を選択します。
これは、memoQがテキスト部分ごとにそのタイプのエラーの数をカウントすることを意味します。
例:3000単語あたり20個のマイナーエラーがある場合、または3000単語あたり3個のメジャーエラーがある場合はエラーとします。次の2行がテーブルにあります。1つはマイナーエラー用で、もう1つはメジャーエラー用です。
同一エラーの発生回数をまとめて 1 回とカウントチェックボックスをオンにすると、memoQはエラーが発生するたびに1つとしてカウントします。これにより、翻訳者は翻訳を修正することができます。これは、同じエラーカテゴリのすべてのオカレンスが1つとしてカウントされるという意味ではありません。しかし、エラーが発生した同じテキストのオカレンスが1としてカウントされます。
LQAモデルとフィードバックは、MQXLZファイルとともにエクスポートされます:memoQからバイリンガル文書をエクスポートすると、LQAモデルが埋め込まれます。別のユーザーがこのバイリンガル文書をmemoQのプロジェクトにインポートすると、他のユーザーのプロジェクトが異なるLQAモデルを使用している場合でも、このドキュメントにはこのQAモデルが含まれます。
完了したら
変更を保存し、リソースコンソールに戻る、プロジェクトホームに戻る、またはmemoQ オンラインプロジェクトに戻るには:OKをクリックします。
変更を保存せずに、リソースコンソールに戻る、プロジェクトホームに戻る、またはmemoQ オンラインプロジェクトに戻るには:キャンセル(_C)をクリックします。
編集したLQAモデルをプロジェクトで使用するには:このルールを指定するテンプレートからプロジェクトを作成します。または、空のプロジェクトを作成 (ローカルまたはオンライン) します。プロジェクトホーム (またはmemoQ オンラインプロジェクト)で、設定を選択します。LQA モデルアイコンをクリックします。リストで、このLQAモデルのチェックボックスをオンにします。これは、文書をインポートする前に行います。ただし、memoQでは、LQAモデルがまだない既存の文書に新しいモデルが適用されます。
文書でLQAフィードバックを提供するには:翻訳エディタでドキュメントを確認します。セグメントごとにLQAフィードバックを指定できます。そのためには、Shift+Enterキーを押してセグメントを拒否します。LQAモデルがある場合、LQA エラーを入力ウィンドウが開きます。選択を行い、OKをクリックします。フィードバックがドキュメントに保存されます。文書が完成したら、その文書を納品して次の担当者に渡すか、前の担当者に戻して、指摘した問題を再確認してもらいます。
LQA警告に関する統計レポートを取得するには:LQA 統計コマンドを使用します。詳細については:LQAレポートに関する記事を参照してください。