- 間の校正者がすべての原稿の言語品質評価を実行
- 1つのジャーナルで1つの校正レベルを一括規定
- 一定の所要時間と費用が必要
事例紹介
世界最大級の出版社に技術提供するTNQがTrinkaを言語品質評価に活用
STM（科学・技術・医学）出版社にとって、隙のない言語品質を確保することは絶対条件です。校正プロセスは極めて重要であり、効率性を高めるために絶えず進化し続けなければなりません。
エンドツーエンド（E2E）のサービスや製品を提供するプロバイダーであるTNQと英文校正サービスを提供するエナゴは共同で、国際的な大手出版社に、AIを搭載したソリューション「Language Central」を提供させていただきました。
Trinka APIが、エラーを分類し発生頻度のリストを提示
Trinka AIを搭載したLanguage Centralは、研究論文の言語的な品質を評価し、言語スコアと適切な校正レベルを提示します。出版社は、AIによる評価を見た上で、原稿を最適な校正チーム、あるいは校正サービスプロバイダーにスムーズに引き渡すことができます。
「私たちは、論文原稿を最適なスキルを持つ校正者にマッチングさせることで校正の質を向上させるための解決策を求められました。この要望に応えるべく、６か月におよぶLanguage Centralの試験運用を経て、MLモデル（機械学習モデル）が言語の質を正確に判定し、必要な介入のレベルを予測することについて、非常に大きな可能性を示すことができました。この結果は、出版物全体の品質を向上させるだけでなく、プロセスの効率化にもつながるものです。」
シャラド・ミッタル（Sharad Mittal）
研究支援エナゴおよびTrinka AI創設者業界:
STM出版
導入目的:
言語品質評価
ソリューション:
文法チェッカーAPI
お客様が抱えていた課題
解決策としてTrinkaを導入する以前、TNQのエンドクライアントである学術出版社様はジャーナルのすべての論文に同レベルの校正を行っていましたが、実際には論文ごとに言語の質が大きく異なっていたかもしれなかったのです。論文によって差異があるにも関わらず、すべての投稿論文を同じレベルで詳細に評価するのはコストがかかり、特に人間が作業するには多大な労力を必要としていました。
- 一様なレベルで校正を行うことは言語品質の違いを考慮していない
- 詳細な校正・評価を行うにはコストと労力がかかる
Trinkaが提供したソリューション
言語品質の評価を大幅に自動化し、ターンアラウンド・タイムを短縮、コストを削減できる分野を特定しました。最終的な目標は、著者の満足度を維持しながら、言語評価の全体的な質を向上させることでした。
- 2022年には、10,000本以上、10万ページ以上の論文を評価
- この数は2023年に倍増し、20,000本以上の論文を評価
結果
TNQのエンドクライアントである出版社は、短い期間に以下のマイルストーンを達成することができました。
ジャーナル単位から論文単位のワークフローに移行
高レベルの校正が必要な論文には、英語を母国語とするコピーエディターを割り当てる
論文単位でプロセスを細分化することで、ターンアラウンド・タイムを短縮
不必要な校正をなくすことで、年間50万ドル以上を節約
Language Central導入以前
Language Central導入以降
- MLベース（機械学習ベース）の言語プロファイラが言語品質を評価
- 論文ごとに校正レベルを規定
- 所要時間の短縮とコスト削減
「畳み込みニューラルネットワーク（CNN または ConvNe）)上に構築されたLanguage Centralは、ディープラーニングモデルと言語学的情報に基づくルールベースのシステムを活用しています。文の構造、単語の構成、テキストのシーケンス、スペル、単語の類似パターンに基づいてコンテンツを文章レベルで評価し、ジャーナル論文あるいは書籍の章としてすべてを集約します。Language Centralは、TNQの25年におよぶ校正の経験と、Language Centralのコアの一部として導入したエナゴのTrinkaとのパートナーシップにより、3年の歳月をかけて開発されたものです。」
シャンティ・クリシュナムルティ（Shanthi Krishnamoorthy）
TNQ Tech Private Limited、研究開発部長In collaboration with