الترجمة الآلية التعامل مع العديد من الجمل اليومية بكفاءة ملحوظة، لكن هذا لا يعني أنها تلتزم دائمًا بقواعد النحو البنيوي لكل لغة. بعض أصعب الأخطاء لا تتعلق بصياغة غير مناسبة أو نبرة غير ملائمة، بل تحدث عندما تتطلب اللغة المستهدفة صيغة نحوية محددة بناءً على العدد أو الجنس أو السياق أو العلاقة بين المتحدث والقارئ.
تبرز هذه الحالات الشاذة بشكل خاص على المواقع الإلكترونية متعددة اللغات، حيث غالبًا ما توفر سلاسل واجهة المستخدم القصيرة والمحتوى الديناميكي سياقًا ضئيلًا لمحركات الترجمة. من صيغ الجمع في اللغة الروسية إلى توافق الجنس والضمائر الرسمية في اللغة الفرنسية، قد تجعل هذه القواعد الترجمة الدقيقة تبدو فجأة وكأنها ترجمة آلية. تابع القراءة لمعرفة مواضع حدوث هذه الأخطاء وكيفية التحكم بها.
أخطاء الجمع في الترجمة الآلية
يبدو جمع الأسماء في اللغة الإنجليزية بسيطًا، إذ تُضاف "s" إلى معظم الأسماء عندما يتغير العدد من واحد إلى أكثر من واحد. مع ذلك، تستخدم العديد من اللغات أنظمة أكثر تعقيدًا، حيث يُحدد العدد نفسه شكل الاسم. يُشكل هذا تحديًا هيكليًا لترجمة الذكاء الاصطناعي، لا سيما عندما تستخدم المواقع الإلكترونية متغيرات ديناميكية.
كيف تختلف قواعد الجمع بين اللغات
لا تتعامل جميع اللغات مع الجمع على أنه مجرد تمييز بين المفرد والجمع. فبحسب اللغة، قد يتغير شكل الاسم تبعًا للعدد المحدد، بل إن بعض اللغات لديها شكل خاص للعددين.
على سبيل المثال، قد تتطلب نفس رسالة واجهة المستخدم الأساسية منطقًا نحويًا مختلفًا تمامًا:
- الإنجليزية: عنصر واحد / عنصران
- اللغة الروسية: تتغير أشكال الأسماء تبعاً للعدد.
- اللغة العربية: قد تكون هناك حاجة إلى صيغ المفرد والمثنى والجمع.
يُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية عند ترجمة المحتوى الديناميكي. لا يستطيع محرك الترجمة دائمًا أخذ النمط الإنجليزي واستبدال الاسم بما يُقابله في لغة أخرى، بل يجب عليه مراعاة العدد والسياق النحوي اللذين يُحددان الصيغة الصحيحة في اللغة الهدف.
فعلى سبيل المثال، بالنسبة لموقع تجارة إلكترونية متعدد اللغات، لا ينبغي أن تحتوي رسالة سلة التسوق على ترجمة واحدة لكلمة "عنصر". قد يحتاج النظام إلى نماذج مختلفة اعتمادًا على ما إذا كانت سلة التسوق تحتوي على منتج واحد أو منتجين أو عدة منتجات.
صيغ الجمع الروسية والقواعد القائمة على الأرقام
تُعدّ اللغة الروسية مثالاً جيداً على صعوبة ترجمة قواعدها العددية آلياً. فالأسماء قد تتخذ أشكالاً مختلفة تبعاً للعدد الذي يليها. مثال مبسط باستخدام كلمة "منتج" هو:
- منتج واحد
- 2 товара
- 5 منتجات
النقطة المهمة هي أن الاسم نفسه يتغير بتغير العدد. وهذا يختلف عن اللغة الإنجليزية، حيث يكون التمييز الأساسي عادةً بين منتج واحد ومنتجين.
تخيل سلة تسوق إلكترونية تعرض عدد المنتجات بشكل ديناميكي. يحتاج نظام الترجمة إلى معرفة ما إذا كان {count} يساوي 1، أو يقع ضمن نطاق عددي محدد، أو يتطلب صيغة نحوية أخرى. قد تظهر مشكلة مماثلة في نتائج البحث
- تم العثور على منتج واحد
- تم العثور على منتجين
- تم العثور على 5 منتجات
إذا تم إنشاء الترجمة دون تطبيق قواعد الأرقام في اللغة المستهدفة، فقد يبقى الاسم في شكل خاطئ على الرغم من أن الرقم المعروض للمستخدم صحيح.
صيغ الجمع والمثنى في اللغة العربية
تُضيف اللغة العربية مستوىً آخر من التعقيد لأنها تُميّز بين المفرد والمثنى والجمع. تُعبّر اللغة الإنجليزية عمومًا عن الفرق بين عنصر واحد وأكثر من عنصر، بينما تستخدم اللغة العربية صيغة نحوية مُحدّدة للدلالة على عنصرين. لذا، بالنسبة لواجهة مستخدم تعرض عدد العناصر، قد يكون المنطق كالتالي:
- عنصر واحد > مفرد
- عنصران > مزدوج
- 3 عناصر أو أكثر > صيغة الجمع
يُصبح هذا التمييز مهمًا لمحتوى المواقع الإلكترونية الديناميكي. فنص مثل "لديك {عدد} عنصرًا" يحتوي على متغير يمكن أن تؤثر قيمته بشكل مباشر على الصيغة النحوية للترجمة.
إذا تعامل محرك الترجمة مع {count} على أنه مجرد رقم مُدرج في الجملة المترجمة، فقد يغفل العلاقة النحوية بين الرقم والاسم. قد تكون النتيجة مفهومة، لكنها غير صحيحة من الناحية التركيبية.
أخطاء الجمع في سلاسل واجهة المستخدم الديناميكية
تُعدّ سلاسل واجهة المستخدم الديناميكية عرضةً للاختراق بشكل خاص، لأن معناها النهائي يعتمد على القيم المُضافة بعد الترجمة. ومن الأمثلة الشائعة على ذلك: عدد عناصر سلة التسوق، ونتائج البحث، والإشعارات، والتعليقات، والتنزيلات، وإحصائيات لوحة التحكم. لنفترض رسالة إنجليزية بسيطة:
- لديك عنصر واحد
- لديك عنصران
- لديك 5 عناصر
في اللغة الإنجليزية، يكون التغيير النحوي بسيطاً نسبياً. أما في اللغات التي تحتوي على فئات جمع متعددة، فقد تتطلب كل قيمة شكلاً مختلفاً.
لذا، لا تكمن المشكلة بالضرورة في رداءة جودة الترجمة. فقد تكون الترجمة مفهومة تمامًا كجملة، لكنها تفشل عند تغيير المتغير. يحتاج الموقع الإلكتروني متعدد اللغات إلى الحفاظ على العلاقة النحوية بين القيمة المتغيرة والنص المترجم.
لهذا السبب، لا تكفي ترجمة الكلمات الظاهرة فقط في كل الأحوال. فالمحتوى الديناميكي يحتاج إلى منطق ترجمة يفهم كيفية تفاعل المتغيرات مع قواعد اللغة المستهدفة.
أخطاء الجنس النحوي في الترجمة الآلية
يُشكّل الجنس النحوي تحديًا بنيويًا آخر. ففي اللغات التي تُصنّف الأسماء إلى مذكر ومؤنث، أو أحيانًا إلى فئات نحوية أخرى، يُمكن أن يؤثر جنس الاسم الواحد على عدة كلمات مُحيطة به.
كيف يؤثر الجنس النحوي على الترجمة
لا يقتصر الجنس النحوي على تصنيف الاسم كمذكر أو مؤنث فحسب، بل يؤثر أيضًا على المطابقة النحوية، مما يعني أن أدوات التعريف والصفات والضمائر وغيرها من الكلمات ذات الصلة قد تحتاج إلى تغيير. ويمكن تبسيط العلاقة بينهما على النحو التالي:
noun → article → adjective
إذا اختار محرك الترجمة الجنس الخاطئ للاسم، فقد ينتشر الخطأ إلى بقية العبارة. فبدلاً من كلمة واحدة خاطئة، قد تحتوي العبارة بأكملها على صيغ نحوية غير متناسقة.
يصبح هذا الأمر بالغ الصعوبة عندما لا توفر عبارة من اللغة المصدر المعلومات التي تحتاجها اللغة الهدف بشكل صريح. لذا، قد تتطلب عبارة إنجليزية قصيرة سياقًا إضافيًا قبل ترجمتها بشكل صحيح إلى لغة ذات جنس نحوي.
اتفاقية المساواة بين الجنسين الفرنسية والإسبانية
تُقدّم اللغتان الفرنسية والإسبانية أمثلة واضحة على كيفية تأثير جنس الاسم على الكلمات المحيطة به. فالأسماء عموماً لها جنس نحوي، ويجب أن تتوافق أدوات التعريف والصفات ذات الصلة مع هذا الجنس.
بالنسبة للمواقع الإلكترونية، قد يؤثر ذلك على العبارات المستخدمة في أوصاف المنتجات، وأسماء الفئات، وعناوين الملفات الشخصية، أو أوصاف الخدمات. فالترجمة التي تُخطئ في تحديد جنس الاسم قد تُؤدي بالتالي إلى عدم تطابق بقية العبارة. على سبيل المثال، قد تتطلب عملية الترجمة تحديد ما يلي:
- ما الاسم الذي يتم وصفه؟
- ما هو جنسها النحوي؟
- ما هي المقالة التي يجب أن تصاحبها؟
- هل تحتاج الصفة إلى صيغة مقابلة؟
ولهذا السبب، فإن الترجمة التي تبدو صحيحة عند النظر إلى كل كلمة على حدة قد تظل خاطئة نحوياً عند دمج الكلمات.
أخطاء في تحديد الجنس في سلاسل واجهة المستخدم
تُعدّ سلاسل واجهة المستخدم القصيرة صعبةً للغاية لأنها غالبًا ما تفتقر إلى السياق. فقد يستقبل نظام الترجمة عبارةً مثل "حساب جديد" أو "ملف تعريف مُحدّث" أو "خدمة متاحة" دون أن يعرف بدقة كيف يُستخدم الاسم في موضع آخر من الصفحة.
هذا شائع في التسميات والإشعارات وعبارات الحث على اتخاذ إجراء وأسماء المنتجات ومكونات واجهة المستخدم القابلة لإعادة الاستخدام. قد يحتوي مفتاح الترجمة على بضع كلمات فقط، بينما توجد المعلومات اللازمة لتحديد المطابقة النحوية في مكان آخر من التطبيق. على سبيل المثال، قد يعيد المطور استخدام سلسلة نصية عامة مثل:
New {item}
قد تعتمد الترجمة الصحيحة على ما يمثله {item}. فإذا كان المتغير يشير إلى أسماء ذات أجناس نحوية مختلفة، فقد لا تكون الترجمة الثابتة الواحدة مناسبة في جميع السياقات.
وبالتالي فإن المشكلة ليست ببساطة أن الذكاء الاصطناعي "ترجم الكلمة بشكل غير صحيح". فقد لا يكون قد تلقى معلومات كافية لتحديد الشكل النحوي الذي تتطلبه اللغة المستهدفة.
تصحيح الأخطاء النحوية المتعلقة بالجنس
يبدأ تصحيح الأخطاء المتعلقة بالجنس بمنح نظام الترجمة تحكمًا كافيًا في المصطلحات والسياق. فبدلًا من الاعتماد كليًا على المخرجات الآلية، يمكن للفرق تحديد كيفية ترجمة المصطلحات المهمة ومراجعتها. ومن الأساليب المفيدة في هذا الصدد:
- قم بتعريف المصطلحات الحساسة للجنس في مسرد المصطلحات بحيث تستخدم الأسماء المهمة الشكل المقصود باستمرار.
- استخدم قواعد ترجمة مخصصة للأنماط المتكررة أو المصطلحات المحددة.
- قم بتوفير سياق إضافي لسلاسل واجهة المستخدم الغامضة حيث لا يكشف النص المصدر عن الجنس المطلوب.
- قم بتطبيق التحرير البشري اللاحق على الصفحات والنصوص المهمة حيث يكون التوافق النحوي مهمًا.
يُعد هذا المزيج مفيدًا بشكل خاص للمواقع الإلكترونية التي تحتوي على كميات كبيرة من محتوى واجهة المستخدم القابل لإعادة الاستخدام، حيث أن تصحيح نفس المشكلة يدويًا في أماكن متعددة سيصبح غير فعال بسرعة.
أشكال الأسماء المتعلقة بالجنس والشخص
تتجاوز بعض الحالات اللغوية الاستثنائية مجرد التمييز بين المذكر والمؤنث. ففي بعض اللغات، قد تعتمد الصيغ النحوية أيضاً على ما يشير إليه الاسم، كالشخص أو الشيء أو أي فئة أخرى. هذه الحالات تجعل السياق أكثر أهمية للترجمة الآلية.
أشكال الأسماء التي تتغير حسب السياق
قد تتطلب الكلمة صيغة نحوية مختلفة تبعًا لمعناها أو مرجعها في الجملة. وقد يصبح هذا الأمر معقدًا عند إعادة استخدام مفتاح الترجمة نفسه في أجزاء مختلفة من الموقع الإلكتروني. لنأخذ على سبيل المثال محتوى المواقع الإلكترونية الشائعة، مثل:
- أدوار المستخدم والحساب
- فئات المنتجات
- أنواع العملاء
- التصنيفات التي يمكن أن تشير إلى شخص أو شيء
قد يبدو اسم مختصر غير ضار في اللغة المصدر، ولكنه يتطلب معلومات إضافية في اللغة الهدف. على سبيل المثال، قد تستخدم لوحة معلومات اسمًا عامًا لكلمة "عميل" في مكان ما، ثم تعيد استخدام بنية مماثلة لكيان غير بشري في مكان آخر.
عند غياب هذا السياق، قد يختار محرك الترجمة صيغة صحيحة نحوياً، ولكنها مع ذلك خاطئة بالنسبة للمعنى المقصود. ولذلك، تُعدّ السلاسل النصية القصيرة والمعزولة من بين أكثر أجزاء واجهة المستخدم متعددة اللغات عرضةً للخطأ.
صيغ الأسماء البولندية المبنية على الشخص
تُظهر اللغة البولندية كيف يمكن أن تعتمد الصيغ النحوية على ما إذا كان المرجع يتعلق بأشخاص أو كيانات غير بشرية. وهذا يعني أن ترجمة كلمة أو عبارة قد تتطلب معلومات أكثر مما يبدو أن النص الأصلي يحتوي عليه.
تخيل لوحة تحكم تعرض إحصائيات المستخدمين والعملاء والمنتجات. قد تستخدم واجهة المستخدم بنية قابلة لإعادة الاستخدام مثل {عدد} مستخدمين أو {عدد} منتجات.
قد يعتمد التعامل النحوي الصحيح على ما يتم عده والفئة النحوية ذات الصلة. لذا، يحتاج محرك الترجمة إلى فهم ما إذا كان المحتوى يصف أشخاصًا أم أشياءً، بدلاً من التعامل مع كل اسم على أنه تسمية قابلة للتبادل.
بالنسبة للمطورين وأصحاب المواقع الإلكترونية، يسلط هذا الضوء على قيد مهم في ترجمة السلاسل النصية المعزولة، حيث يحتاج محرك الترجمة إلى سياق كافٍ لتحديد ما تمثله السلسلة النصية.
لماذا يغفل الذكاء الاصطناعي قواعد النحو السياقي
قد تواجه الترجمة الآلية صعوبة في التعامل مع القواعد السياقية عندما تتطلب اللغة الهدف معلومات غير موجودة في النص الأصلي. فاللغة الإنجليزية، على سبيل المثال، غالباً ما تترك معلومات نحوية ضمنية قد تتطلبها لغة أخرى بشكل صريح. ومن الأسباب الشائعة لذلك:
- مقاطع موسيقية قصيرة جداً مع سياق محيط ضئيل.
- متغيرات لا توضح ما تمثله.
- يتم إعادة استخدام مفاتيح الترجمة في أجزاء مختلفة من الموقع الإلكتروني.
- هياكل لغة المصدر التي لا تشفر المعلومات المطلوبة من قبل لغة الهدف.
خذ سلسلة نصية مثل:
{{count}} users
يحتاج محرك الترجمة إلى فهم ما يمثله {{count}} وما هي القواعد النحوية التي تنطبق على الاسم التالي. وبالمثل، سلسلة نصية مثل:
{{name}} is available
قد يتطلب الأمر معلومات حول ما يشير إليه {{name}} في لغة يعتمد فيها التوافق النحوي على تلك المعلومات.
كلما قل السياق الذي توفره السلسلة النصية، زادت احتمالية أن يضطر النظام الآلي إلى وضع افتراض نحوي.
تصحيح أخطاء الجنس وصيغة الاسم
إنّ أنجع طريقة هي منح عملية الترجمة مزيدًا من التحكم في النصوص التي يكون فيها السياق النحوي مهمًا. يمكن للترجمة الآلية التعامل مع عبء العمل الأولي، بينما تساعد عناصر التحكم الإضافية في معالجة الحالات المتكررة أو الغامضة. ويمكن لعملية ترجمة عملية أن تجمع بين ما يلي:
- ترجمة واعية بالسياق للسلاسل النصية التي يعتمد معناها على استخدامها.
- قواميس للمصطلحات ذات المتطلبات النحوية المحددة.
- قواعد ترجمة مخصصة للأنماط المتكررة.
- مراجعة بشرية للجمل الغامضة أو ذات التأثير الكبير.
- ذاكرة الترجمة لحفظ الترجمات المصححة لاستخدامها في المستقبل.
يتجنب هذا النهج التعامل مع كل ترجمة كجملة معزولة، بل يحافظ على اتساق القرارات النحوية المهمة عبر الموقع الإلكتروني.
قواعد اللغة الرسمية مقابل قواعد اللغة غير الرسمية
قد تُسبب اللغة الرسمية وغير الرسمية مشاكل في الترجمة البنيوية. ففي بعض اللغات، يؤثر أسلوب الكتابة على الضمائر، وأشكال الأفعال، وبنية الجملة، لذا فإن اختيار أسلوب الكتابة الخاطئ قد يُغير قواعد اللغة في الرسالة المترجمة.
الضمائر الرسمية وغير الرسمية
تُفرّق بعض اللغات بين أساليب مخاطبة القارئ الرسمية وغير الرسمية. ويعتمد الشكل المناسب على الجمهور والعلاقة والسياق. لنأخذ على سبيل المثال رسالة واجهة مستخدم باللغة الإنجليزية مثل "الرجاء إدخال اسمك".
لا تتطلب اللغة الإنجليزية تحديد ما إذا كانت كلمة "أنت" رسمية أم غير رسمية في الترجمة. مع ذلك، قد تتطلب اللغة المستهدفة هذا التمييز. ويختلف الخيار المناسب باختلاف الموقع الإلكتروني
- عملية الدفع في التجارة الإلكترونية: قد تستخدم صيغة مهذبة أو رسمية.
- خدمة العملاء: قد يفضلون استخدام سجل محترم.
- صفحات الخدمات المصرفية أو الحسابات لغة رسمية بشكل دائم.
- عملية الإعداد في SaaS: يمكن اختيار لغة رسمية أو لغة أكثر ودية حسب العلامة التجارية.
تكمن المشكلة الرئيسية في الاتساق. فبمجرد أن يحدد موقع الويب سجلاً، يجب أن تتبع نصوص واجهة المستخدم المترجمة نفس الخيار النحوي طوال رحلة المستخدم.
كيف يؤثر أسلوب الكتابة على بنية الجملة
لا يقتصر تأثير أسلوب الكلام على الضمير المستخدم في مخاطبة شخص ما فحسب، بل قد يؤثر أيضاً في اللغات التي تتضمن صيغاً نحوية رسمية وغير رسمية، حيث يؤثر هذا الاختيار أيضاً على تصريف الأفعال أو أجزاء أخرى من الجملة. على سبيل المثال، قد تظهر الرسالة نفسها في سياقات مختلفة
- قد يستخدم إشعار العميل الرسمي بنية نحوية محترمة.
- قد يخاطب تطبيق استهلاكي غير رسمي المستخدمين بشكل مباشر أكثر.
- قد يستخدم موقع إلكتروني لخدمات مهنية نماذج رسمية بشكل دائم.
هذا يعني أنه ينبغي التعامل مع أسلوب الكتابة كقاعدة لغوية لا مجرد تفضيل لأسلوب الكتابة. فإذا انتقل محرك الترجمة بين الصيغ الرسمية وغير الرسمية دون سبب واضح، فقد يبدو الموقع الإلكتروني غير متناسق حتى وإن كانت كل جملة مفهومة من الناحية التقنية.
تسجيل الأخطاء في واجهة المستخدم ورسائل العملاء
قد يظهر تباين في أسلوب الكتابة في العديد من أقسام الموقع الإلكتروني، لا سيما عند ترجمة النصوص المختلفة بشكل مستقل. ومن بين الأقسام الشائعة ما يلي:
- تسميات واجهة المستخدم
- رسائل الخطأ
- إشعارات
- رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بالمعاملات
- رسائل دعم العملاء
تخيل عملية دفع تخاطب العملاء بشكل رسمي، ثم يظهر إشعار يتحول فجأة إلى ضمير غير رسمي. قد لا تحتوي أي من الرسالتين على خطأ ترجمة واضح، لكن هذا التغيير يخلق تجربة متعددة اللغات غير متناسقة.
يبرز هذا الأمر بشكل خاص عندما يتنقل المستخدمون بين أجزاء مختلفة من الموقع الإلكتروني نفسه. يحتاج نظام الترجمة إلى الحفاظ على الأسلوب اللغوي المختار عبر النصوص ذات الصلة بدلاً من تحديده بشكل مستقل لكل جملة.
الحفاظ على مستوى لغوي متسق
تتمثل الخطوة الأولى في تحديد الأسلوب اللغوي المفضل لكل لغة مستهدفة واستخدامه بشكل متسق في جميع أنحاء الموقع الإلكتروني. وهذا يوفر للمترجمين وأنظمة الترجمة مرجعًا واضحًا عندما لا توضح اللغة المصدر التمييز بشكل صريح. ويمكن للموقع الإلكتروني دعم هذا الاتساق من خلال:
- إرشادات الترجمة التي تحدد الأسلوب المفضل.
- قواميس للضمائر والمصطلحات المهمة.
- قواعد ترجمة مخصصة لأنماط اللغة المتكررة.
- مراجعة بشرية للمحتوى ذي التأثير الكبير مثل رسائل الدفع والمعاملات.
مع وجود هذه الضوابط، تصبح الخيارات الرسمية وغير الرسمية جزءًا من سير عمل الترجمة بدلاً من كونها قرارات يتم اتخاذها بشكل عشوائي من سلسلة إلى أخرى.
إصلاح أخطاء الترجمة الهيكلية للذكاء الاصطناعي
استخدم قواعد الترجمة المخصصة
تمنحك قواعد الترجمة المخصصة مزيدًا من التحكم في كيفية التعامل مع مصطلحات أو أنماط أو سلاسل نصية محددة عندما لا تُنتج الترجمة الآلية النتيجة النحوية المطلوبة. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد القواعد في إدارة ما يلي:
- أنماط الجمع الديناميكية
- المصطلحات الخاصة
- أشكال نحوية متسقة
- سلاسل واجهة المستخدم المتكررة
بدلاً من تصحيح الترجمة نفسها يدويًا في كل مرة تظهر فيها، يمكنك تحديد قاعدة تُطبّق السلوك الذي تفضله باستمرار. يُعدّ هذا مفيدًا بشكل خاص للمواقع الإلكترونية ذات المكونات الديناميكية أو القابلة لإعادة الاستخدام. Linguise قواعد الترجمة المخصصة، مما يسمح لك بضبط ترجمات محددة بدقة مع الحفاظ على معالجة بقية المحتوى تلقائيًا.
التحكم في المصطلحات باستخدام قواميس المصطلحات
تساعد قواميس المصطلحات في ضبط المصطلحات التي ينبغي أن تظل متسقة عبر الترجمات. وهي مفيدة بشكل خاص عندما يكون للمصطلح عدة ترجمات محتملة أو عندما تكون خصائصه النحوية مهمة. على سبيل المثال، يمكن أن يحدد قاموس المصطلحات الترجمات المفضلة لما يلي:
- أسماء المنتجات
- مصطلحات العلامة التجارية
- أسماء الأدوار
- المصطلحات ذات الجنس النحوي المحدد
يُتيح هذا لمحرك الترجمة مرجعًا واضحًا، بدلًا من ترك كل حالة عرضةً لتفسير جديد. بالنسبة للمواقع الإلكترونية متعددة اللغات، يُمكن أن يُقلل ذلك من تباين المصطلحات ويُساعد في الحفاظ على اتساق الخيارات النحوية.
تطبيق التحرير البشري بعد المعالجة
لا تزال بعض الحالات الشاذة في البنية تتطلب حكماً لغوياً بشرياً، لا سيما عندما يتعذر استنتاج السياق اللازم بشكل موثوق من النص الأصلي. للتحرير البشري اللاحق للمحتوى ذي التأثير الكبير، مثل:
- إجراءات الدفع
- الرسائل القانونية ورسائل الحساب
- إشعارات هامة
- صفحات هبوط ذات حركة مرور عالية
ليس الهدف ترجمة موقع ويب كامل يدويًا. بدلاً من ذلك، يمكن للمراجعة البشرية أن تركز على الاستثناءات والنصوص الحساسة حيث تؤثر الدقة النحوية بشكل مباشر على تجربة المستخدم.
حفظ التصحيحات باستخدام ذاكرة الترجمة
بعد مراجعة الترجمة وتصحيحها، يجب ألا يختفي التصحيح عند ترجمة نص مشابه في المرة القادمة. ذاكرة الترجمة في حفظ الترجمات المعتمدة بحيث يمكن إعادة استخدامها لمحتوى مطابق أو مشابه. فيما يلي مثال مبسط لسير العمل:
ترجمة الذكاء الاصطناعي ← تصحيح بشري ← ترجمة محفوظة ← إعادة استخدامها لمطابقة المحتوى.
يُعدّ هذا مفيدًا بشكل خاص للمواقع الإلكترونية التي تحتوي على سلاسل واجهة مستخدم متكررة، أو مصطلحات متكررة، أو كميات كبيرة من المحتوى المتشابه. بمجرد تصحيح مشكلة هيكلية، يمكنك تطبيق القرار نفسه في كل مرة بدلاً من البدء بترجمة آلية جديدة.
الاستنتاج
قد تظهر أخطاء الترجمة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي البنيوي حتى عندما تبدو الترجمة دقيقة للوهلة الأولى. فصيغة الجمع، والجنس النحوي، وصيغ الأسماء المبنية على الشخص، والأسلوب الرسمي أو غير الرسمي، كلها عوامل قد تُدخل قواعد غير واضحة من النص الإنجليزي الأصلي.
كلما زادت تعقيد اللغة المستهدفة، ازدادت أهمية التحكم في كيفية تطبيق الترجمة الآلية. Linguise بين الترجمة الآلية وأدوات تحكم مثل قواعد الترجمة المخصصة، وإدارة المصطلحات، والتحرير البشري اللاحق، وذاكرة الترجمة، مما يمنح أصحاب المواقع الإلكترونية طريقةً للتعامل مع هذه الحالات اللغوية المعقدة دون التخلي عن كفاءة الترجمة الآلية. جرّب Linguise للحفاظ على دقة موقعك الإلكتروني متعدد اللغات واتساقه بين جميع اللغات.
