Skip to content

Mô hình LISA QA trong đảm bảo chất lượng bản dịch

Mô hình Đảm bảo Chất lượng LISA (LISA QA Model) được phát triển bởi Hiệp hội Tiêu chuẩn Ngành Bản địa hóa (Localization Industry Standards Association Quality Assessment). Mô hình LISA được sử dụng như một công cụ giúp các công ty đưa ra đánh giá chất lượng bản dịch, đếm soát lỗi sai trong sản phẩm dịch để xác định sản phẩm có đạt yêu cầu hay không.

Mô hình QA là gì?

Thông thường, công tác đánh giá đảm bảo chất lượng sẽ được thực hiện theo hai mô hình: chấm điểm lỗi sai (error rate) và đánh giá theo tiêu chí (rubric). Mô hình chấm điểm lỗi sai phổ biến hơn, và việc đánh giá chất lượng sẽ phụ thuộc vào việc đếm số lỗi sai và chấm điểm cho lỗi sai đó. Điểm số phản ánh chất lượng của văn bản dịch, bao nhiêu lỗi sai thì sẽ trừ bấy nhiêu điểm tương ứng với số lỗi sai đó và mức độ “nghiêm trọng” của lỗi sai, để sau đó cho ra kết quả cuối cùng theo tỉ lệ phần trăm. Do vậy, có thể hiểu rằng mô hình chấm điểm lỗi sai sẽ dựa vào hai yếu tố sau để đánh giá:

  • Mức độ nghiêm trọng: tức lỗi sai nặng tới mức nào, tùy theo đánh giá phân tích của người đọc soát về ảnh hưởng của lỗi đối với người đọc.
  • Trọng số: một số nhân tương ứng với độ nặng nhẹ của lỗi sai.

Mô hình ít phổ biến hơn là mô hình đánh giá theo tiêu chí. Điểm ban đầu là 0 và được cộng dần theo mức độ hoàn thành các tiêu chí hay yếu tố khả quan đạt được trong bản dịch. Tuy nhiên trong ngành dịch thuật, mô hình này vẫn chưa được áp dụng nhiều, chủ yếu chỉ xuất hiện trong lĩnh vực học thuật.

LISA QA Model

Mô hình LISA QA v3.1 được giới thiệu vào khoảng những năm 1990, dưới dạng mô hình chấm điểm lỗi sai, và mang đầy đủ các yếu tố của một mô hình chấm điểm lỗi sai tiêu chuẩn. LISA QA chấm điểm theo mức độ nghiêm trọng của lỗi sai cùng với trọng số, đó là: nhẹ (minor), nặng (major), và nghiêm trọng (critical) với số điểm tương ứng là 1, 5 và 10 cho mỗi loại lỗi. Mô hình ghi nhận các lỗi sai về mặt ngôn ngữ và cả các lỗi sai kỹ thuật khác (giao diện văn bản, font chữ, …), nâng tổng số nhóm lỗi lên 7 nếu xét theo giao diện sử dụng.

Vietnam translation companyGiao diện người dùng của LISA QA

Theo LISA, số điểm đạt (PASS) và không đạt (FAIL) sẽ tùy thuộc vào số từ trong bài. Nếu một bài 300 từ mắc 3 lỗi sai nhỏ (3 điểm) sẽ vẫn bị tính là không đạt (FAIL) bởi số lượng lỗi sai tối đa cho phép trong bài sẽ là 2 điểm. Đối với một bài 2000 từ chẳng hạn, thì việc sai 3 lỗi sẽ không thành vấn đề bởi số lượng lỗi sai cho phép có thể lên tới 9 (điểm). Tuy nhiên, chỉ cần bạn mắc một lỗi nghiêm trọng duy nhất, bài sẽ bị đánh không đạt ngay lập tức do trọng số của lỗi nghiêm trọng là 10 điểm.

Lợi ích của mô hình LISA QA

Mô hình LISA QA là một ứng dụng đặt trên nền tảng cơ sở dữ liệu, cung cấp một khung đo lường chất lượng dịch thuật và bản địa hóa. Việc áp dụng mô hình LISA QA giúp đảm bảo tính nhất quán của thuật ngữ, nội dung, cũng như nhằm khuyến khích người dịch tránh mắc những lỗi sai đáng tiếc để bị mất điểm, khiến sản phẩm đầu ra không đạt chỉ tiêu.

Ngoài LISA QA, còn có những mô hình đánh giá nào khác?

Có không ít các mô hình được nhiều công ty áp dụng để đánh giá chất lượng bản dịch. Một số đơn vị dịch thuật cũng đã tự thiết kế mô hình riêng dựa trên những thành tựu có sẵn từ các mô hình đi trước. Các mô hình dịch thuật đều đánh giá dựa trên các nhóm tiêu chí đánh giá đối với sản phẩm ngôn ngữ, chẳng hạn như Ngôn ngữ (Language), ngữ pháp (grammar), thuật ngữ (terminology).

Hiện còn một mô hình mới rất được chào đón là MQM – Multidimensional Quality Metrics. MQM là một hệ thống linh hoạt để đưa ra các thước đo đánh giá chất lượng bản dịch. Mặc dù MQM hướng sự tập trung về khía cạnh chất lượng của bản dịch, MQM cũng phù hợp cho việc đánh giá văn bản trong ngôn ngữ nguồn, từ đó phân tích các vấn đề trong văn bản gốc và ảnh hưởng của những vấn đề này đối với chất lượng bản dịch. MQM cũng được thiết kế để áp dụng với các đoạn văn đã dịch bất kỳ, nhưng nó không gây dựng nên một mô hình đa di năng để đánh giá chất lượng bản dịch. Quy trình đánh giá bản dịch MQM bao gồm bốn bước, mỗi bước đều đặt ra những lựa chọn hay tham số cho chất lượng bản dịch tại bước đó. Tuy nhiên MQM có hai bất lợi rõ rệt, thứ nhất là các yếu tố ẩn hoặc tĩnh trong MQM 1.0 và các tiêu chuẩn chất lượng phân tích khác đều có thể thấy và thay đổi được trong MQM 2.0. Thứ hai là bởi MQM chia ra theo các giai đoạn, chức năng, và tham số, ta có thể tái sử dụng những sản phẩm có sẵn cho một giai đoạn bất kỳ hoặc thay đổi tham số để đưa ra dữ liệu mới, từ đó tùy chỉnh các biện pháp tiêu chuẩn. Mặt khác, điểm mạnh của MQM là nó đem lại sự cân bằng giữa việc lưu giữ các nỗ lực cũ, và duy trì các tùy chọn số liệu trong tương lai. MQM là một mô hình lý tưởng để sử dụng như một công cụ phân tích. Bên cạnh đó, MQM dễ dàng thích nghi để làm cơ sở cho các đánh giá tổng thể.

Truong Nguyen

Truong Nguyen