TIFF nr 4 / 2024 10 så kallad penalty, vilket innebär att dessa minnen får en lägre prioritet i översättningsverktygen. Inställningar kan också göras huruvida ett minne ska uppdateras eller bara läsas under översättningsarbetet. Det kan också vara så att beställaren har en källspråksfil och en målspråksfil men inget tillgängligt översättningsminne. Under förutsättning att filerna är strukturellt och semantiskt identiska och har samma revisionsläge kan en översättnings- byrå bistå med en så kallad alignment, vilket skapar ett nytt minne som kan användas i framtida översättningar. Det bör dock noteras att ett sådant minne normalt är segmenterat på styckenivå, vilket innebär att återanvändbarheten blir väsentligt lägre än med minnen som är segmenterade på vanligt sätt. Kvalitetssäkring av översättningar Hur mäter man, på ett objektivt sätt, vad som är kvalitet hos en översättning? Detta kallas idag TQM, Translation Quality Metrics, och är ett språkteoretiskt problem som lingvister och översättare har brottats med i hundratals – om inte tusentals – år. En text som översätts av tio olika översättare kan resultera i tio olika översättningar som alla är korrekta men olika formulerade. Den centrala problemställningen är att översättning till vissa delar är en subjektiv verksamhet på vilken man – av helt naturliga skäl inom industrin – vill ställa objektiva och mätbara krav. Sedan ett av de första initiativen till en systematisk kvalitetsmodell togs av kanadensiska statsförvaltningens översättningsbyrå på 1970-talet (SICAL, Système Canadien d’appréciation de la Qualité Linguistique) har arbetet med en modell som alla är överens om fortsatt. År 1995 togs viktiga steg med LISA QA Model, som omfattar sju felkategorier – till exempel dokumentspråk och dokumentformatering – där varje kategori i sin tur definierar ett antal feltyper. Felkategorin dokumentspråk omfattar till exempel feltyperna felöversättning, exakthet, terminologi, språk, stil, land och (språklig) konsekvens. Felfallen får olika straffpoäng beroende på deras allvarlighetsgrad och summan av dessa avgör om en översättning är godkänd eller inte. LISA QA Model blev vida spridd inom översättningsbranschen och kom i flera nya utgåvor. År 2005 kom en annan viktig standard, SAE J2450, som byggde på ett liknande koncept och togs fram av representanter för SAE (Society of Automotive Engineers) och General Motors. Bland andra kvalitetsmodeller kan nämnas BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), samt QAT (Quality Assessment Tool) från EU:s generaldirektorat för översättning (DGT). Den idag mest prominenta och i branschen använda kvalitetsmodellen är DQF–MQM, vilken är en sammanslagning och harmonisering av företaget TAUS modell DQF (Dynamic Quality Framework) och det EU-finansierade QTLaunchPadprojektet MQM (Multidimensional Quality Metrics). Denna kvalitetsmodell, som omfattar åtta felkategorier och drygt 30 feltyper, har mycket gemensamt med LISA QA Model som nämns ovan men är mer modulärt uppbyggd. Den har också dragit viktiga lärdomar från ett stort antal andra kvalitetsmodeller inom branschen, vilkas felkategorier och feltyper har bedömts och inkorporerats. På liknande sätt som LISA QA Model och SAE J2450 arbetar den med straffpoäng, men kalkylen viktar resultatet på ett mer komplext sätt. En grafisk översikt över modellens felkategorier och feltyper återges i figur 4. Ett vanligt subset av denna brukar benämnas ”MQM Core”. Figur 4: En grafisk översikt över DQF–MQM-modellens felkategorier och feltyper.
RkJQdWJsaXNoZXIy NDg2ODU=