AI-система управления терминологией

Проектируем и внедряем системы искусственного интеллекта: от прототипа до production-ready решения. Наша команда объединяет экспертизу в машинном обучении, дата-инжиниринге и MLOps, чтобы AI работал не в лаборатории, а в реальном бизнесе.
Показано 1 из 1 услугВсе 1566 услуг
AI-система управления терминологией
Простая
от 1 рабочего дня до 3 рабочих дней
Часто задаваемые вопросы
Направления AI-разработки
Этапы разработки AI-решения
Последние работы
  • image_website-b2b-advance_0.png
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1218
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании FEEDME
    1161
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании БЕЛФИНГРУПП
    853
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Разработка интернет магазина для компании FURNORO
    1047
  • image_logo-advance_0.png
    Разработка логотипа компании B2B Advance
    561
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании Enviok
    825

Разработка AI-системы управления терминологией

Корпоративная терминология — словарь утверждённых переводов отраслевых и продуктовых терминов. Без управления терминологией один и тот же термин переводится по-разному в разных документах, что ведёт к непоследовательности бренда и коммуникационным ошибкам.

Функции системы

Глоссарий с многоязычными соответствиями: для каждого термина — утверждённые переводы на все целевые языки, контекст использования, запрещённые варианты, источник утверждения.

Автоматическое выявление терминов: система анализирует корпус документов компании и предлагает кандидатов на включение в глоссарий. Используются TF-IDF, C-value (для многословных терминов), контрастный анализ с общим языком.

def extract_term_candidates(
    domain_corpus: list[str],
    general_corpus: list[str],
    min_frequency: int = 5
) -> list[TermCandidate]:
    # C-value для многословных терминов
    cvalue_extractor = CValueExtractor(max_term_length=4)
    candidates = cvalue_extractor.extract(domain_corpus)

    # Доменная специфичность: высокая TF в домене, низкая в общем корпусе
    domain_tf = compute_tf(domain_corpus)
    general_tf = compute_tf(general_corpus)

    scored = []
    for term in candidates:
        domain_score = domain_tf.get(term.text, 0)
        general_score = general_tf.get(term.text, 0.001)
        specificity = domain_score / general_score

        if specificity > 5 and term.frequency >= min_frequency:
            scored.append(TermCandidate(
                text=term.text,
                frequency=term.frequency,
                specificity=specificity,
                sample_contexts=term.contexts[:3]
            ))

    return sorted(scored, key=lambda x: x.specificity, reverse=True)

Проверка терминологии в переводах: при загрузке перевода система проверяет, что все термины из глоссария переведены правильным утверждённым вариантом. Нарушения — в отчёт для корректора.

Workflow утверждения: терминологический комитет получает кандидатов на рассмотрение, утверждает или отклоняет через веб-интерфейс. История изменений с датой и автором.

Интеграция с CAT-инструментами: автоматическая подстановка терминов в SDL Trados, memoQ через плагины или TBX-экспорт (TermBase eXchange).