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使用入门
SheepLint 是一款利用人工智能进行翻译质量检查（QA）的专业工具。它以双语对齐文件（XLIFF、XLSX 等）为输入，并自动将数据拆分为 AI 最易准确理解的适度大小（分块/Chunking），从而实现远高于直接投喂整篇原始文档的审校精度。
此外，它还支持注入翻译记忆库（TM）数据，或将相似句段归类后批量发起请求，实现对照历史译文与上下文的高水准校验。
输入与输出处理流程
SheepLint 宛如一条自动化处理流水线。对输入的文件依次执行以下处理，最终将审校结果汇总导出为 TXT、CSV 或 XLSX 格式。
1. 数据读取与解析
首先将文件解析为由“原文”、“译文”与“上下文说明”构成的结构化文本信息。 支持的文件格式如下：
- XLIFF
- MXLIFF (Phrase)
- MQXLIFF (memoQ)
- Excel（A列：原文，B列：译文，C列：补充说明/上下文）
- CSV（列结构同 Excel）
- Word（从 Phrase / memoQ / Xbench 导出的双语对照表格）
- JSONL（专有结构化格式）
文件必须为上述双语对齐格式。 如果翻译工作是在常规 Office 文档中进行的，则需要使用对齐工具先将其整理为双语对照形式。
不过，考虑到现代 AI 可处理的上下文宽度，无需像制作严谨 TM 那样进行极度精细的逐句对齐。为此，我们提供了能够按“段落”或“幻灯片页”等粗粒度快速对齐的配套工具 SheepGroom。
2. 解析与结构化转换
文本提取完成后，系统会进一步对文本进行结构化转换与切分，使其达到 AI 最易理解的状态。
转换格式包括便于人类阅读核对的 CSV 格式（编号、原文、译文、上下文），以及适合 AI 高效解析的 JSONL 格式。 对于普通校对，CSV 格式即可胜任；但若涉及 TM 匹配计算、复杂上下文注入或将相似句段聚类审校，推荐使用 JSONL 格式。
3. 获取审校结果
数据解析完毕后即可正式提交至 AI 模型。SheepLint 采用 Google 旗下的企业级云平台 Vertex AI。
依托 Vertex AI 卓越的企业级安全性与高可用性，能够安全、合规且稳定地完成 AI 驱动的专业文本质检。