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Garantia de qualidade linguística: automatize facilmente a verificação de qualidade em grande escala

A garantia de qualidade linguística (LQA) é essencial no processo de localização. Descubra como funciona a LQA e como a Smartcat pode ajudá-lo a garantir a qualidade em grande escala.

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Quando se trata de uma equipe de localização pequena, a garantia de qualidade linguística (LQA) é frequentemente feita de forma ad hoc. No entanto, à medida que você começa a ampliar seus esforços de localização, é necessário implementar um processo mais formal. Você pode estar trabalhando com dezenas ou centenas de tradutores e revisores em todo o mundo. Como acompanhar quem está fazendo um bom trabalho e quem não está?
Neste artigo, vamos dar uma olhada no que é LQA, como funciona e por que é um desafio para empresas de grande porte. Também vamos dar uma olhada na estrutura de métricas de qualidade multidimensionais (MQM) e como você pode automatizar o processo.

O que é a Garantia da Qualidade Linguística (GQL)?

A LQA é um processo de revisão do texto original e da sua tradução para garantir que cumpre os padrões do cliente. Os seus objetivos são verificar erros ortográficos/gramaticais, o uso correto da terminologia, a transmissão precisa do significado, a precisão do estilo, a adaptação cultural, a correção do formato, etc.

É importante ressaltar que a LQA é um processo que envolve mais de uma parte:

  • Os compradores devem garantir que o texto original esteja finalizado antes de enviá-lo a um fornecedor de tradução.

  • Os fornecedores de serviços linguísticos precisam examinar o material original.

  • Os tradutores devem ler as instruções com atenção e traduzir da melhor maneira possível.

A garantia da qualidade linguística pode ser dividida em três atividades:

  • revisão do texto original,

  • verificação automatizada de erros detectáveis por máquina,

  • e verificação final por um falante nativo.

Por uma questão de brevidade, consideraremos apenas os dois últimos.

LQA automatizado

A garantia de qualidade linguística automatizada envolve o uso de várias ferramentas de software para detectar erros ortográficos e erros na tradução. O Smartcat, por exemplo, pode verificar automaticamente erros ortográficos e discrepâncias numéricas, bem como erros de formatação. Ele também possui um corretor ortográfico integrado que pode ser usado para identificar rapidamente erros ortográficos.

A LQA é uma forma padronizada de comunicar erros em uma plataforma de tradução. É fácil de seguir e compreensível para todos.

Porém, por mais atraente que seja a LQA automatizada, ela não substitui a revisão manual. As verificações automatizadas só conseguem detectar certos tipos de erros e são propensas a falsos positivos. Além disso, nenhuma ferramenta automatizada consegue verificar a precisão do significado, falhas estilísticas ou adequação cultural.

LQA humano

A LQA manual é o processo de revisão de traduções para detectar erros que não podem ser detectados por ferramentas automatizadas. Envolve um revisor que analisa o texto e garante que ele atenda a todos os critérios de qualidade, como precisão, estilo, adequação cultural, etc.
No entanto, “qualidade”, por sua própria natureza, é um conceito muito subjetivo. O que um revisor pode considerar uma boa tradução, outro pode considerar de baixa qualidade. É por isso que é importante ter um conjunto de critérios de qualidade bem definido e acordado, bem como um processo para registrar erros e uma ferramenta para relatá-los e analisá-los.
A Smartcat utiliza a estrutura Multidimensional Quality Metrics (MQM) para avaliar a qualidade da tradução, por isso vamos analisá-la mais detalhadamente.

O que são métricas de qualidade multidimensionais (MQM)?

O MQM é uma estrutura para medir e avaliar a qualidade das traduções desenvolvida pelo World Wide Web Consortium (W3C). Em resumo, ele divide a qualidade em várias categorias, nomeadamente terminologia, precisão, convenções linguísticas, estilo, convenções locais e design e marcação (você pode ler mais sobre elas aqui).

Por exemplo, um erro de terminologia poderia ser usar “carro” em vez de “automóvel”, um problema de precisão poderia ser traduzir incorretamente uma frase, problemas de estilo incluem usar linguagem muito formal ou coloquial (dependendo do guia de estilo da organização) e erros de design e marcação poderiam ser rótulos de elementos da interface do usuário muito longos ou muito curtos.
Cada categoria tem seu próprio peso, que não é padronizado e fica a critério da organização. Cada erro também recebe um nível de gravidade, que varia de Menor (1) a Crítico (25), também usado para ponderação.

O fluxo de trabalho da Avaliação da Qualidade da Tradução (TQE)

É claro que apenas ter algumas métricas em vigor não vai melhorar magicamente a qualidade das suas traduções. Você precisa ter um processo em vigor para realmente usar essas métricas.
Um desses processos é a Avaliação da Qualidade da Tradução (TQE), que acompanha a estrutura MQM.
Resumindo, o TQE é um fluxo de trabalho que inclui as seguintes etapas:
1. Fase preliminar, em que as métricas são definidas e os critérios de avaliação são estabelecidos.

2. Fase de anotação, em que um revisor humano analisa a tradução e marca os erros de acordo com as categorias do MQM.

3. Fase de cálculo, em que um sistema de gerenciamento de tradução ou uma planilha compila um “quadro de resultados” com todos os erros e o entrega ao gerente de projeto.

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Por que o MQM é um padrão da indústria?

A estrutura multidimensional de métricas de qualidade é um padrão da indústria por várias razões. Primeiro, ela fornece uma linguagem comum para todos os envolvidos no processo — o gerente de projeto, os revisores e os tradutores. Ela também padroniza o processo de avaliação, com um conjunto claro de categorias e níveis de gravidade.
Ao mesmo tempo, o MQM é flexível: as organizações podem decidir quais categorias e níveis de gravidade são mais importantes para seu contexto específico. Por fim, ele mitiga o fator humano na garantia de qualidade, com um conjunto claro de regras que reduz a probabilidade de decisões arbitrárias por parte dos revisores.

Como automatizar a garantia de qualidade linguística em grande escala

Embora a estrutura MQM seja uma ótima maneira de garantir a qualidade em projetos de localização em grande escala, existem maneiras de automatizar o processo e torná-lo mais eficiente. Uma delas é usar uma ferramenta como o Smartcat, que automatiza o fluxo de trabalho MQM em vários níveis:

  • Você pode criar perfis LQA a partir de modelos predefinidos, que incluem as estruturas MQM MQM Core e MQM-DQF padrão do setor:

Crie um novo perfil

  • Se necessário, você pode personalizar os perfis para melhor atender às necessidades da sua organização:

Personalize as categorias e selecione o peso, ou seja, a importância de cada uma delas.

  • O revisor pode adicionar comentários com categorias MQM específicas e níveis de gravidade diretamente na interface do Smartcat:

  • Os resultados são compilados automaticamente em relatórios LQA, completos com a pontuação geral de qualidade, uma análise detalhada dos erros por categoria e nível de gravidade e até mesmo referências aos segmentos específicos onde os erros foram encontrados:

Dessa forma, você pode obter todos os benefícios do MQM para a garantia de qualidade linguística em grande escala sem perder a cabeça no processo.
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Kacie Saxer-Taulbee
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Kacie Saxer-Taulbee

Kacie Saxer-Taulbee is Director of Growth at EverQuote and a data-informed content leader with a background in high-scale B2B SaaS, legal tech, and insurtech. As former Director of Content and Strategic Brand at Smartcat, she led global storytelling efforts connecting thought leadership with AI-powered localization and multilingual communication.

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Nicole DiNicola
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Nicole DiNicola

Nicole DiNicola is Senior Director of Product Marketing at Progress Software and a high-performing, empathetic global marketing leader with over 15 years of experience in B2B technology. She previously served as Global VP of Marketing at Smartcat, leading global marketing strategy, growth, and enablement for AI-powered content and localization solutions.

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“Este foi um dos nossos primeiros investimentos em IA. O que antes levava semanas agora leva minutos — a tradução acontece em paralelo com todo o resto, e a equipe de marketing assume o processo de ponta a ponta.”
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Ollie Scheers

CTO da Huel

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