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El sitio web de AWS está actualmente disponible en 16 idiomas (12 para la consola de administración de AWS y para la documentación técnica): árabe, chino simplificado, chino tradicional, inglés, francés, alemán, indonesio, italiano, japonés, coreano, portugués, ruso , español, tailandés, turco y vietnamita. Los clientes de todo el mundo adquieren experiencia práctica con la plataforma, los productos y los servicios de AWS en su idioma nativo. Esto es posible gracias al equipo de localización de AWS (AWSLOC).
AWSLOC administra el proceso de localización de extremo a extremo del contenido digital en AWS (sitios web, consolas, documentación técnica, libros electrónicos, pancartas, videos y más). En promedio, el equipo gestiona 48 000 proyectos al año en todos los activos digitales, lo que equivale a más de 3 000 millones de palabras traducidas. Con la creciente demanda de los clientes globales y las nuevas rutas de adopción de la nube en las instalaciones, la localización de AWS debe respaldar la localización de contenido a escala con el objetivo de hacer que haya más contenido disponible y servir a nuevos mercados. Con este fin, AWSLOC aprovecha una red de más de 2800 lingüistas en todo el mundo y apoya a cientos de creadores de contenido en AWS para escalar la localización. El equipo se esfuerza por mejorar continuamente la experiencia de voz de los clientes invirtiendo mucho en automatización y creando canalizaciones automatizadas para todo tipo de contenido.
AWSLOC se esfuerza por construir un futuro en el que pueda interactuar con AWS en su idioma preferido. Para lograr esta visión, utilizan la traducción automática de AWS y Amazon Translate. El objetivo es eliminar las barreras del idioma y hacer que el contenido de AWS sea más accesible a través de experiencias consistentes y específicas de la región para ayudar a cada creador de AWS a entregar lo más importante a una audiencia global.
Esta publicación describe cómo AWSLOC usa Amazon Translate para escalar la localización y ofrecer sus servicios a nuevos lugares. Amazon Translate es un servicio de traducción automática neuronal que ofrece traducciones de idiomas rápidas, de alta calidad, asequibles y personalizables. La traducción automática neuronal es una forma de traducción de idiomas que utiliza modelos de aprendizaje profundo para ofrecer una traducción precisa y con un sonido natural. Para obtener más información sobre los idiomas admitidos por Amazon Translate, consulte Idiomas y códigos de idioma admitidos.
Cómo utiliza AWSLOC Amazon Translate
La implementación de la traducción automática permite que AWSLOC acelere el proceso de localización para todo tipo de contenido. AWSLOC eligió la documentación técnica de AWS para impulsar su proceso de traducción automática con Amazon Translate, ya que es uno de los pilares de AWS. Alrededor del 18 % de todos los clientes optaron por mostrar la documentación técnica en su idioma local en 2021, un aumento del 27 % desde 2020. Solo en 2020, se agregaron más de 1435 funciones y 31 nuevos servicios a la documentación técnica, lo que resultó en un aumento del 353 % en el volumen de traducción en 2021.
Para satisfacer esta demanda de documentación traducida, AWSLOC se asoció con Amazon Translate para optimizar los procesos de localización.
Amazon Translate se utiliza para pretraducir las cadenas que se encuentran por debajo de un umbral de coincidencia aproximada (contra la memoria de traducción) a 10 idiomas admitidos. Se configuró una instancia dedicada de Amazon Translate con Active Custom Translation (ACT) y los datos paralelos correspondientes se actualizaron mensualmente. Para la mayoría de los pares de idiomas, el resultado de Amazon Translate más ACT ha mostrado una tendencia positiva en la mejora de la calidad en todos los ámbitos. Además, para elevar el nivel de calidad, se realiza un proceso de posprocesamiento humano en los activos que tienen una mayor visibilidad del cliente. AWSLOC ha establecido un proceso de gobernanza para supervisar la migración de contenido a través de la traducción automática y la posedición de la traducción automática (MTPE), incluidos MTPE-Light y MTPE-Premium. Los editores humanos revisan los resultados de MT para corregir errores de traducción, que se integran nuevamente en la herramienta a través del proceso ACT. Hay una actualización regular del motor (cada 40 días en promedio) y las publicaciones son en su mayoría envíos de errores.
AWSLOC sigue las prácticas recomendadas para mantener la tabla ACT, incluida la marcación de algunos términos con la función No traducir proporcionada por Amazon Translate.
El siguiente diagrama ilustra el flujo de trabajo detallado.
Los componentes principales del proceso son los siguientes:
- memoria de traducción – La base de datos que almacena oraciones, párrafos o viñetas traducidas previamente para ayudar a los traductores humanos. Esta base de datos almacena el texto fuente y su correspondiente traducción en pares de idiomas, llamados unidades de traducción.
- Servicio de calidad de voz (LQS) – La verificación de precisión por la que pasa un activo después de que el proveedor de servicios lingüísticos (LSP) completa su pasaporte. El 20% de los activos se inspeccionan aleatoriamente a menos que se indique lo contrario.
- datos paralelos – El método de análisis de datos utilizando procesos paralelos que se ejecutan simultáneamente en múltiples contenedores.
- coincidencia aproximada – Esta técnica se utiliza en la traducción asistida por computadora como un caso especial de vinculación de registros. Funciona con coincidencias que pueden ser menos del 100 % perfectas cuando se comparan segmentos de texto y entradas en una base de datos de traducciones anteriores.
- No traducir términos – Una lista de frases y palabras que no necesitan traducción, como nombres de marcas y marcas registradas.
- pretraducción – La aplicación inicial de términos “no traducidos”, memorias de traducción y traducción automática o motores de traducción humana a un texto de origen antes de presentarlo a los lingüistas.
MTPE-Light produce texto comprensible pero estilísticamente imperfecto. La siguiente tabla resume las diferencias entre MTPE Light y MTPE Premium.
Luz MTPE | Prima MTPE |
Adiciones y omisiones | puntuación |
precisión | consistencia |
ortografía, ortografía | literalidad |
Contando | estilo |
gramática | Terminología preferida |
. | error de formato |
Efecto multifacético
Amazon Translate es una solución para proyectos de localización a gran escala. Con Amazon Translate, el tiempo de entrega del proyecto no está vinculado al volumen de traducción. Amazon Translate puede entregar más de 50 000 palabras en 1 hora en comparación con los ciclos de localización tradicionales que pueden completar proyectos de 10 000 palabras en 7 u 8 días y proyectos de 50 000 palabras en 30 a 35 días. Amazon Translate también es 10 veces más económico que la traducción estándar, lo que facilita el seguimiento y la gestión de los presupuestos de localización. En comparación con los proyectos de traducción humana que utilizan MTPE-Premium, AWSLOC observó ahorros de hasta un 40 % y ahorros de hasta un 60 % para MTPE-Light. Además, para los proyectos de traducción automática, solo hay una tarifa mensual fija: el costo de la tecnología del sistema de administración de traducción AWSLOC utilizado para procesar la traducción automática.
Finalmente, gracias a Amazon Translate, AWSLOC ahora puede cambiar de ciclos de actualización mensuales a semanales para la documentación técnica.
En general, la traducción automática es la opción más rentable y que ahorra tiempo para que cualquier equipo de localización global maneje una cantidad cada vez mayor de localización de contenido a largo plazo.
Conclusión
Los beneficios de Amazon Translate son excelentes para Amazon y nuestros clientes, tanto en términos de ahorro como de entrega más rápida de contenido localizado en varios idiomas. Para obtener más información sobre las características de Amazon Translate, consulte la Guía para desarrolladores de Amazon Translate. Si tiene alguna pregunta o comentario, no dude en contactarnos o dejar un comentario.
Sobre los autores
María Alicia Daniel es Language Quality Manager en AWS con sede en Luxemburgo. Lidera una variedad de esfuerzos para monitorear y mejorar la calidad del contenido de AWS localizado, particularmente el contenido de marketing, con un enfoque en el alcance social a los clientes. También ayuda a las partes interesadas a abordar los problemas de calidad y garantizar que el contenido localizado cumpla de forma coherente con los objetivos de calidad.
ajit manuel es gerente sénior de productos (tecnología) en AWS con sede en Seattle. Ajit dirige el equipo de gestión de productos de localización que desarrolla soluciones centradas en los servicios de análisis de idiomas, la automatización de la traducción y la investigación y el diseño de idiomas. Las soluciones que crea el equipo de Ajit ayudan a AWS a aumentar su huella global sin dejar de ser relevante a nivel local. A Ajit le apasiona desarrollar productos innovadores, particularmente en nichos de mercado, y ha desarrollado soluciones que impulsan la transformación digital en tecnología de seguros y análisis de medios.
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