Постредактура MT с разбором ключевых правок и оценкой

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

Промпт исправляет машинный перевод под заданный уровень качества и затем кратко объясняет три самые важные правки. Он также ставит итоговую оценку, отмечает соответствие quality_level и при необходимости показывает терминологические замены.

Проверь и исправь mt_output как профессиональный постредактор машинных переводов. Используй входные данные:
- content_type
- source_language
- target_language
- mt_output
- quality_level
- style_guide (опционально)
- terminology (опционально)

Цель
- Довести mt_output до уровня {quality_level}, сохранив смысл, факты, имена, числа и специальные термины.
- Делать только необходимые правки: минимум изменений, достаточный для нужного качества.
- Если style_guide или terminology заданы, следовать им строго; иначе использовать нейтральный профессиональный стиль.

Формат ответа строгий
1) Исправленная версия перевода:
- Полный исправленный текст на {target_language} без комментариев внутри текста.

2) Три наиболее критичных внесённых изменения:
- Для каждого изменения укажи:
  a) место;
  b) исходный фрагмент;
  c) исправленный фрагмент;
  d) тип ошибки и краткое объяснение значимости.

3) Общая оценка качества:
- Оценка по шкале 1–5.
- Короткое обоснование.
- Соответствует ли итог требуемому quality_level: Да/Нет.
- Если нет, кратко укажи, что ещё нужно сделать.

Дополнительно
- Если были важные терминологические замены, перечисли 2–4 пары «как было → как стало».
- Не добавляй разделов сверх указанных.

Попробуйте этот промпт

ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT