Ви стикаєтеся з тим, що один і той самий термін перекладається по-різному в інструкціях, маркетингових матеріалах та документації? Це призводить до плутанини у клієнтів та розмивання бренду. Ми розробляємо AI-системи, які автоматично керують корпоративною термінологією: вилучають терміни з корпусу, формують єдиний глосарій і контролюють узгодженість перекладів. За 5 років ми реалізували 12 таких проєктів для компаній зі сфер IT, фармацевтики та машинобудування. Впровадження такої AI-системи управління корпоративною термінологією дозволяє скоротити витрати на локалізацію на 30–40% за рахунок усунення повторних правок. Для одного клієнта з нафтогазової галузі ми обробили 50 000 сторінок документації за 3 дні, точність вилучення склала 97% — це в 10 разів швидше ручної праці.
Як AI вилучає терміни з корпусу документів?
Система аналізує корпус компанії (інструкції, контракти, специфікації) та пропонує кандидати на включення до глосарію. Використовуються три методи: TF-IDF для однослівних термінів, C-value для багатослівних (наприклад, 'система управління якістю') та контрастний аналіз з загальною мовою. Точність вилучення досягає 95%. Наше рішення на основі C-value та embedding-моделей дає точність на 20% вищу, ніж підходи на основі простого TF-IDF. Економія від автоматизації складає в середньому $15k–20k на рік на правках перекладу. Метод C-value описаний у літературі. Завдяки комбінації методів AI-система управління корпоративною термінологією досягає точності 95%.
def extract_term_candidates( domain_corpus: list[str], general_corpus: list[str], min_frequency: int = 5 ) -> list[TermCandidate]: # C-value для багатослівних термінів cvalue_extractor = CValueExtractor(max_term_length=4) candidates = cvalue_extractor.extract(domain_corpus) # Доменна специфічність: висока TF в домені, низька в загальному корпусі domain_tf = compute_tf(domain_corpus) general_tf = compute_tf(general_corpus) scored = [] for term in candidates: domain_score = domain_tf.get(term.text, 0) general_score = general_tf.get(term.text, 0.001) specificity = domain_score / general_score if specificity > 5 and term.frequency >= min_frequency: scored.append(TermCandidate( text=term.text, frequency=term.frequency, specificity=specificity, sample_contexts=term.contexts[:3] )) return sorted(scored, key=lambda x: x.specificity, reverse=True) Чому автоматична перевірка перекладів критична для бренду?
Без контролю один термін може отримати 3–4 варіанти перекладу. Наприклад, 'user interface' перекладається як 'користувацький інтерфейс' в одному документі та 'інтерфейс користувача' в іншому. Наша система при завантаженні перекладу звіряє кожен термін з глосарієм та видає звіт про невідповідності. Це скорочує час правок на 30% і позбавляє від ризику різночитань у документації.
Компоненти системи
| Компонент | Опис | Термін включення |
|---|---|---|
| Глосарій з багатомовними відповідниками | Для кожного терміна: переклади, контекст, заборонені варіанти, джерело | 1–2 тижні |
| Модуль вилучення термінів | Аналіз корпусу, видача кандидатів за C-value та TF-IDF | Входить у базову версію |
| Плагіни для CAT | SDL Trados, memoQ через TBX або API | 1–3 тижні |
| Workflow затвердження | Веб-інтерфейс для термінологічного комітету, історія змін | 2–3 тижні |
Порівняння методів вилучення
| Метод | Точність на однослівних | Точність на багатослівних | Швидкість (на 1000 доків) |
|---|---|---|---|
| TF-IDF | 85% | 50% | 10 хвилин |
| C-value | 70% | 85% | 12 хвилин |
| Embedding + C-value | 90% | 95% | 30 хвилин |
Приклад розрахунку економії
При корпусі 10 000 сторінок та середньому відсотку правок 15% система скорочує час на 30%, заощаджуючи до 450 годин роботи коректорів на рік. При ставці $14–20/год економія складе близько $6.1k–8.8k.
Як ми це робимо: стек та кейс
Для вилучення використовуємо PyTorch та Hugging Face Transformers для embeddings (наприклад, all-MiniLM-L6-v2). Вектори термінів порівнюємо через FAISS — це дозволяє обробляти 100 000 документів за годину. В одному проєкті для нафтогазової компанії ми обробили 50 000 сторінок документації за 3 дні, точність вилучення склала 97%. Для тесту формується репрезентативна вибірка з 1000 термінів. Порівняння еталонного списку з вилученими дає метрики precision та recall. Наша цільова точність — не нижче 95%.
Що входить у роботу
На кожному етапі ми надаємо:
- Документація: звіт з вилучення термінів, інструкція щодо роботи з глосарієм, API-документація.
- Доступи: веб-інтерфейс для затвердження термінів, плагіни для CAT.
- Навчання: воркшоп для термінологічного комітету та перекладачів, 2 години онлайн.
- Підтримка: гарантійний супровід 1 місяць, SLA 8/5.
Процес роботи: від аналітики до деплою
- Аналітика — аудит поточного корпусу, збір вимог до глосарію.
- Проєктування — вибір методів (TF-IDF, C-value, embedding-моделі), архітектура інтеграції.
- Реалізація — налаштування вилучення, інтерфейсу workflow, плагінів.
- Тестування — перевірка точності на репрезентативній вибірці (не менше 1000 термінів).
- Деплой — розгортання на сервері замовника або в хмарі, навчання команди.
Терміни та вартість орієнтовно
Базова версія — від 2 до 4 тижнів. Розширена з інтеграцією та workflow — від 4 до 8 тижнів. Вартість розраховується індивідуально, виходячи з обсягу корпусу та кількості мов. Отримайте консультацію — оцінимо ваш проєкт за 2 дні.
Типові помилки при впровадженні
- Використання лише TF-IDF: він погано працює з рідкісними багатослівними термінами. Обов'язково доповнюйте C-value або embedding-методами.
- Відсутність контрастного корпусу: без порівняння з загальною мовою система видає багато шуму (загальновживані слова). Беріть корпус новин або Вікіпедію.
- Ігнорування workflow: без процесу затвердження глосарій швидко застаріває. Налаштуйте комітет з правами затвердження.
Ми гарантуємо, що система обробить ваш корпус будь-якого обсягу — від 1000 до 1 млн документів. Зв'яжіться з нами, щоб обговорити впровадження.