Для агентств и фриланс-переводчиков

Ошибки, которые доходят до клиента, ловим до сдачи

Каждая проблема ниже - та, которая по словам переводчиков и агентств стоила клиента, переделки или часов неоплачиваемой вычитки. Вот что с каждой делает ChatsControl.

Ваш текст остаётся в ЕС, не используется для обучения AI-моделей и по умолчанию удаляется через 30 дней после загрузки; бесплатные проверки не отправляют его во внешний AI - см. наши субпроцессоры и политику данных OpenRouter.

Шум ложных срабатываний, из-за которого проверки отключают

98% предупреждений QA - ложные, поэтому их перестают читать
Проверки учитывают локаль (настоящие правила CLDR, а не грубые регексы) и имеют MQM-серьёзность, поэтому короткий список стоит читать - а целые классы известных ложных срабатываний можно отключить самому, для каждого проекта.
Разделители тысяч и десятичные - бесконечная борьба с регексами
Десятичные и групповые разделители проверяются по локали (1,000.50 против 1.000,50), включая OCR-разрыв десятичной - больше не нужно писать правила вручную.
Нумерация разделов вроде 3.2.1 читается как изменённое число
Числовая проверка явно пропускает номера разделов и пунктов, поэтому структура документа никогда не даёт ложную ошибку точности.
Цифра в названии продукта, как «Gizmo 1000», помечается как изменённое число
Мы точно сопоставляем символы, поэтому цифра в названии не срабатывает - и сознательно не добавляем эвристику, которая могла бы заглушить реальное изменение дозировки или суммы в CRITICAL-проверке чисел.
«Source is same as target» срабатывает на бренде клиента снова и снова
Бренд, оставленный как есть по всему файлу, схлопывается в одну находку со счётчиком повторов вместо того же предупреждения N раз.
Чужая термбаза, полная слов «home», «in», «of» - и с опечатками
Гигиена глоссария помечает стоп-слова, слишком короткие и сверхчастотные записи, дубликаты и конфликты; отдельная проверка ловит вероятные опечатки в терминах.
Из-за шума пропускаются НАСТОЯЩИЕ ошибки
В этом и суть: меньше шума - реальные дефекты не тонут, а AI-семантика ловит смысловые ошибки, которых детерминированные проверки не видят.

То, что уезжает клиенту сломанным - самая денежная категория

Непереведённый сегмент уехал клиенту
Непереведённые и пустые сегменты помечаются до сдачи - тот промах в один клик, что доходит до клиента в любом CAT.
«X is not Y» вернулось как «X is Y» и прошло вычитку
Семантическая проверка ловит инверсию смысла, подмену субъекта и обратное направление - тот гладкий, но неверный MT, что проходит человеческое чтение.
Текст внутри картинки так и не перевели - 44 слова, счёт €780 за вёрстку
Мы распознаём image-PDF и фото, которые CAT вообще не импортирует; ловить текст внутри embedded-картинок в редактируемом файле - следующее в роадмапе.
Страницы после пустой пропустили целиком, и об этом сказал клиент
Пайплайн обрабатывает все страницы; явный сигнал полноты («возможно пропущен контент на стр. N») - в роадмапе, поверх данных, которые OCR уже выдаёт.
100% совпадение из памяти притащило чужое название продукта - £315 с корректора
Проверки глоссария и запрещённых терминов ловят чужой бренд или запрещённый термин в таргете; отдельный сигнал о TM-контаминации запланирован.
Число, написанное словом («2» → «twice»), помечается как пропущенное
Числовая проверка уже глушит многие такие случаи; более широкое покрытие спелл-аута проверяем на реальных корпусах, а не обещаем вслепую.

Сканы, OCR и вёрстка - то, чего CAT не умеет

Image-PDF нельзя импортировать, хотя все уверены, что можно
Мы распознаём image-PDF и фото - именно те файлы, которые CAT отклоняет - и превращаем их в переводимые документы с восстановленной вёрсткой.
Восстановление вёрстки скана съедает неоплачиваемые часы
Мы восстанавливаем вёрстку 1:1 автоматически, нанося перевод обратно на оригинал скана - ту работу, которая обычно не оплачивается.
Гиперссылки сломались при возврате из CAT в Word
Наша конвертация PDF→DOCX сохраняет гиперссылки, так что они не исчезают тихо на обратном пути.
Символы нулевой ширины сломали процент совпадений - невидимые, и их никто не проверяет
Мы помечаем символы нулевой ширины и bidi (U+200B, BOM, мягкий перенос, RLO), на которые большинство QA-инструментов даже не смотрит.
Запароленный PDF приходит в пятницу вечером и тихо ломает импорт
Мы определяем запароленный PDF сразу при загрузке и честно говорим об этом, а не возвращаем пустой результат, который вы заметите в понедельник.
Никто не проверяет OCR - индексы, степени, греческие буквы в формулах
Overlay оставляет оригинал скана видимым для сверки; флаг низкой уверенности OCR (per-token score, греческое-в-формуле) - в роадмапе, на данных, которые мы уже собираем.
Числа, суммы и даты не входят в подсчёт слов, поэтому эта работа неоплачиваемая
Наш калькулятор считает по символам (числа, даты и суммы включены), а OCR даёт реальный подсчёт прямо со скана.

Особенности машинного перевода

Один термин возвращается переведённым четырьмя разными способами в одном документе
AI-проверка консистентности помечает один исходный термин, переведённый по-разному по документу - без обязательного глоссария.
Терминологический разнобой по документу - репутационный риск
Соблюдение глоссария и запрещённых терминов плюс консистентность на уровне сегмента и термина держат терминологию согласованной по всему документу.
MT-выход гладкий, но неверный, и проходит вычитку
Семантическая проверка нацелена именно на это - смысл, который читается хорошо, но говорит не то - а не только на поверхностную гладкость.
Проверки терминологии не отличают существительное от глагола, и валидная форма читается как пропущенный термин
Глоссарий morphology-aware для русского и украинского, так что одна запись покрывает словоформы, а не срабатывает на каждом варианте.
AI знает свои типичные ошибки, но сам их не ловит
Семантическая проверка помечает эти повторяющиеся сбои MT, чтобы их увидел человек, вместо того чтобы доверять модели следить за собой.

Увидьте на своём файле

Загрузите готовый перевод и прочитайте находки меньше чем за минуту. Без аккаунта.

Проверить документ

Вопросы, которые задают переводчики

Это замена моему CAT-инструменту?
Нет. Это слой QA и сканирования вокруг любого CAT, которым вы уже пользуетесь - прогоняйте готовый перевод перед сдачей.
Чем это отличается от Verifika или Xbench?
Это сильные детерминированные QA-инструменты. Мы добавляем locale-aware подавление ложных срабатываний, AI-семантику и консистентность терминов, а также восстановление вёрстки сканов 1:1, которого у них нет.
Какие языки поддерживаются?
QA-проверки учитывают локаль для основных европейских и СНГ-языков; скан и OCR работают с любой письменностью.
Обязательно ли отправлять документ клиента на ваши серверы?
Вы загружаете документ, чтобы запустить проверки; срок хранения вы контролируете в настройках. Для быстрого взгляда QA-валидатор работает без аккаунта.
Есть ли бесплатная версия?
Да - QA-валидатор и калькулятор стоимости работают бесплатно и без аккаунта.