LangOps는 다국어 성장을 위한 운영 프레임워크입니다

LangOps는 언어 운영(Language Operations)의 약자로, 번역 및 다국어 콘텐츠를 관리하고 최적화하기 위한 전략적 접근 방식입니다.

인간의 전문성과 올바른 도구 및 기술을 결합하여 더 빠른 출시 시간, 최적화된 비용, 감소된 수작업, 대규모에서의 안정적인 품질로 국제 성장을 보다 효율적으로 이끌어냅니다.

20년의 경험과 3,000건 이상의 현지화 프로젝트를 바탕으로, 도구 및 플랫폼에 대한 팀 컨설팅, 콘텐츠 최적화 및 저장, 새로운 시장 테스트 지원과 같은 부가 가치 서비스를 제공합니다.

번역 전 콘텐츠 최적화는 특히 MTPE(기계 번역 포스트에디팅)를 사용할 때 소스 콘텐츠를 개선하여 더 높은 번역 품질과 더 낮은 비용을 제공하는 것을 의미합니다.

소스 텍스트에서 정확히 무엇을 개선할 수 있나요?

• 콘텐츠 프로파일링: 세그먼트에 카테고리를 추가하여 AI 모델이 각 콘텐츠 유형에 맞는 적절한 톤앤매너를 적용하도록 안내합니다.
• MTPE 친화적인 언어: AI 번역을 더 빠르고, 저렴하며, 정확하게 만들기 위해 표현을 단순화합니다.
• 문화 및 언어적 개선: 원어민 언어 전문가의 권장 사항을 통해 문화적 뉘앙스를 해결하고 각 잠재고객에 맞게 브랜드 메시지를 다듬습니다.
• 국제화 준비: 여러 시장에 맞게 콘텐츠를 조정할 수 있도록 준비합니다.

개발 프로세스에 국제화를 통합하면 나중에 큰 엔지니어링 변경 없이도 제품이나 서비스를 다른 언어와 지역에 맞게 조정할 수 있습니다.

이 단계를 건너뛰면 비용이 많이 드는 코드 재작성, 좋지 않은 사용자 경험, 출시 지연으로 이어지는 경우가 많습니다. 저희는 이러한 문제를 예방하는 방법을 알고 있으며, 기꺼이 그 방법을 보여 드리겠습니다.

• 오래되거나 일관성 없는 항목을 제거하기 위해 번역 메모리 정리
• 모호하거나 충돌하는 용어에 대한 용어집 확인
• 명확성과 정확성을 위해 용어집 정의 업데이트
• 필요에 따라 새로운 용어 제안

또한 용어집, 스타일 가이드 및 가이드라인을 처음부터 만들고 정기적으로 업데이트하도록 도울 수 있습니다.

품질 기반 라우팅은 AI가 생성한 번역을 자동으로 평가하고 포스트에디팅하여 납기를 단축하고 포스트에디팅 비용을 최적화하는 프로세스입니다.

각 세그먼트의 품질은 자동화된 도구를 사용하여 평가됩니다. 승인되지 않은 문자열만 언어 전문가에게 전송되어 사람이 포스트에디팅을 진행하므로 시간과 예산을 모두 절약할 수 있습니다.

저희 전담 페이지에서 맞춤형 AI 워크플로 및 자동화된 번역 솔루션에 대해 자세히 알아보세요.

데이터 주석 또는 데이터 레이블링은 원시 데이터에 의미 있는 레이블을 추가하여 컨텍스트를 부여하는 것을 의미합니다. 다국어 데이터 주석은 모델이 언어적 뉘앙스를 더 잘 이해하도록 도와 AI 생성 번역의 정확성과 전반적인 품질을 향상시킵니다.

여기에서 데이터 레이블링 서비스에 대해 자세히 알아보세요.