プロジェクトにおける均一性と繰り返し

均一性は、プロジェクト内のドキュメントの内部的な類似性を測定します。ドキュメント内に2つの類似したセグメントがある場合、memoQは、実際に2つのセグメントが互いに翻訳された場合の動作をシミュレートします。均一性オプションを使用して統計を計算する場合、memoQが処理する各セグメントは一時的な翻訳メモリに追加され、その後に処理される各セグメントがすでに翻訳されているかのように検索に使用されます。統計結果では、2番目のセグメントが最初のセグメントと80%類似している場合、2番目のセグメントは統計の75~84%一致カテゴリに入ります。

これにより、翻訳者が作業中に取得する翻訳メモリの候補をシミュレートした、より現実的な値が得られます。翻訳者が実際に最初のセグメントを翻訳し、80%類似した2番目のセグメントに移動した場合、80%の一致が得られます。

複数の翻訳対象ドキュメントと複数の翻訳者が存在するプロジェクトでは、均一性を使用することは一般にお勧めできません。2つのセグメントのどちらが最初に翻訳されるかわからないからです。それはどちらもあり得ます。ドキュメントの処理順序も結果に影響します。memoQは現在、ドキュメントを完全なドキュメントパスでアルファベット順に処理しています。

同じことが繰り返しにも当てはまります:最初に複数のドキュメントの統計を実行してから、そのドキュメントを複数の翻訳者に割り当てると、繰り返し回数が間違った値になります。繰り返しは、1つ目のドキュメントに最初に現れることもあれば、2つ目のドキュメントに現れることもあります。つまり、繰り返しの2回目の出現は、新しい翻訳ではなく、繰り返しとしてカウントされます。

どちらのシナリオでも、不公平が生じる可能性があります。この問題には回避策があります。

  1. 翻訳後分析を使用します。この機能を使用すると、翻訳者が翻訳した内容と翻訳メモリおよび資料から取得した一致に基づいて、翻訳者に支払いを行うことができます。

    注意:このレポートを使用する場合は、翻訳者が所有するTMをプロジェクトに追加して使用しないように翻訳者に指示してください。

  2. プロジェクトを設定する際の準備手順として、繰り返しを抽出します。次に、繰り返しをプロジェクトTMに翻訳します。この前の手順を使用して、繰り返しに対する不公平な支払いを排除します。

    注意:この方法は、内部ファジーマッチには影響しません。翻訳者用の解析を作成する場合は均一性はオフにします。

  3. ユーザーごとに統計を実行します。プロジェクトを作成し、翻訳対象ドキュメントをインポートし、ユーザーをmemoQのユーザー役割に割り当てた後、ユーザー1に割り当てたすべてのドキュメントを選択し、統計を実行します。それに応じてユーザー1に支払います。そして、ユーザー2に割り当てられたすべてのドキュメントを選択し、統計を実行します。それに応じてユーザー2に支払います。プロジェクト内のすべてのユーザーとすべてのターゲット言語について、この手順を実行します。このようにして、均一性と繰り返しの一致がユーザーごとにカウントされます。