Tłumaczenie AI radzi sobie z wieloma codziennymi zdaniami zadziwiająco dobrze, ale nie oznacza to, że zawsze przestrzega strukturalnych reguł gramatycznych każdego języka. Niektóre z najtrudniejszych błędów nie dotyczą niezręcznego sformułowania czy tonu. Występują one, gdy język docelowy wymaga określonej formy gramatycznej ze względu na liczbę, rodzaj, kontekst lub relację między mówcą a czytelnikiem.
Te skrajne przypadki są szczególnie widoczne na stronach wielojęzycznych, gdzie krótkie ciągi znaków interfejsu użytkownika i dynamiczna treść często dostarczają tłumaczom bardzo mało kontekstu. Od rosyjskiej formy liczby mnogiej, przez francuską zgodność płci, po formalne zaimki, reguły te mogą sprawić, że w innym przypadku poprawne tłumaczenie nagle będzie wyglądać jak wygenerowane maszynowo. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, gdzie występują te błędy i jak można je kontrolować.
Kluczowe punkty: Liczba mnoga, rodzaj i formalność w tłumaczeniu AI
Tłumaczenia AI mają problemy z liczbą mnogą i rodzajem
Tłumaczenie AI może generować niepoprawne formy liczby mnogiej lub rodzaj gramatyczny, gdy tekst źródłowy nie dostarcza wystarczającego kontekstu. Jest to szczególnie częste w językach, w których rzeczowniki, przymiotniki lub czasowniki zmieniają się w zależności od liczby lub rodzaju.
Formalność i kontekst mogą zmienić znaczenie
Dokładność tłumaczenia zależy również od docelowej grupy odbiorców i tonu wypowiedzi. Formy formalne i nieformalne, zaimki i wyrażenia mogą się znacznie różnić w zależności od języka, dlatego tłumaczenie pojedynczych słów lub krótkich ciągów znaków może prowadzić do nienaturalnych lub niepoprawnych rezultatów.
Reguły tłumaczenia pomagają zwiększyć dokładność
Glosariusze, reguły tłumaczenia i instrukcje kontekstowe dają sztucznej inteligencji jaśniejsze wskazówki dotyczące sposobu tłumaczenia konkretnych terminów i wyrażeń. Pomagają one zachować spójność terminologii, formy liczby mnogiej, zgodności płci i tonu w całej witrynie.
Błędy w liczbie mnogiej w tłumaczeniu sztucznej inteligencji
W języku angielskim tworzenie liczby mnogiej wydaje się proste – do większości rzeczowników należy dodać „s”, gdy liczba zmienia się z jednego na więcej niż jeden. Jednak wiele języków używa bardziej złożonych systemów, w których sama liczba decyduje o tym, która forma rzeczownika się pojawi. Stwarza to wyzwanie strukturalne dla tłumaczenia AI, szczególnie gdy strony internetowe korzystają ze zmiennych dynamicznych.
Jak różnią się zasady liczby mnogiej w różnych językach
Nie każdy język traktuje tworzenie liczby mnogiej jako proste rozróżnienie liczby pojedynczej i mnogiej. W zależności od języka, forma rzeczownika może zmieniać się w zależności od dokładnej liczby, a niektóre języki mają również dedykowaną formę dla dwóch elementów.
Na przykład ten sam podstawowy komunikat interfejsu użytkownika może wymagać zupełnie innej logiki gramatycznej:
- Angielski: 1 pozycja / 2 pozycje
- Rosyjski: formy rzeczowników zmieniają się w zależności od liczby.
- Język arabski: wymagana może być forma liczby pojedynczej, podwójnej i mnogiej.
Ma to znaczenie przy tłumaczeniu treści dynamicznych. Silnik tłumaczeniowy nie zawsze może przyjąć wzorca angielskiego i zastąpić rzeczownik jego odpowiednikiem w innym języku. Musi uwzględnić liczbę i kontekst gramatyczny, które decydują o poprawnej formie w języku docelowym.
Na przykład w przypadku wielojęzycznej witryny e-commerce wiadomość w koszyku nie powinna zawierać pojedynczego tłumaczenia słowa „produkt”. System może potrzebować różnych formularzy w zależności od tego, czy koszyk zawiera jeden, dwa czy kilka produktów.
Formy liczby mnogiej w języku rosyjskim i zasady dotyczące liczebników
Język rosyjski jest dobrym przykładem tego, dlaczego gramatyka oparta na liczbach może być trudna do automatycznego przetłumaczenia. Rzeczowniki mogą przybierać różne formy w zależności od liczby, po której następują. Uproszczony przykład użycia słowa „produkt” to:
- 1 towar
- 2 towara
- 5 towrów
Ważne jest, że sam rzeczownik zmienia się wraz ze zmianą liczby. Różni się to od języka angielskiego, gdzie podstawowe rozróżnienie zazwyczaj dotyczy 1 produktu i 2 produktów.
Wyobraź sobie koszyk e-commerce, który dynamicznie wyświetla liczbę produktów. System tłumaczeń musi wiedzieć, czy {count} wynosi 1, mieści się w określonym zakresie liczbowym, czy wymaga innej formy gramatycznej. Podobny problem może pojawić się w wynikach wyszukiwania:
- Znaleziono 1 produkt
- Znaleziono 2 produkty
- Znaleziono 5 produktów
Jeżeli tłumaczenie zostanie wygenerowane bez zastosowania reguł liczbowych języka docelowego, rzeczownik może pozostać w nieprawidłowej formie, nawet jeśli liczba wyświetlona użytkownikowi będzie poprawna.
Liczba mnoga i podwójna w języku arabskim
Język arabski wprowadza kolejny poziom złożoności, ponieważ rozróżnia liczbę pojedynczą, podwójną i mnogą. Język angielski zazwyczaj wyraża różnicę między jednym elementem a więcej niż jednym, podczas gdy język arabski może używać konkretnej formy gramatycznej dla dokładnie dwóch. W przypadku interfejsu użytkownika wyświetlającego liczbę elementów, logika może zatem wyglądać następująco:
- 1 pozycja > pojedyncza
- 2 pozycje > podwójny
- 3+ elementy > liczba mnoga
To rozróżnienie staje się istotne w przypadku dynamicznej zawartości witryny. Ciąg taki jak „Masz {count} elementów” zawiera zmienną, której wartość może bezpośrednio wpływać na formę gramatyczną tłumaczenia.
Jeśli wyszukiwarka potraktuje {count} jako zwykłą liczbę wstawioną do przetłumaczonego zdania, może nie zauważyć gramatycznego związku między liczbą a rzeczownikiem. Wynik może być zrozumiały, ale strukturalnie niepoprawny.
Błędy liczby mnogiej w dynamicznych ciągach znaków interfejsu użytkownika
Dynamiczne ciągi znaków interfejsu użytkownika są szczególnie podatne na ataki, ponieważ ich ostateczne znaczenie zależy od wartości wstawianych po przetłumaczeniu. Typowe przykłady to liczniki koszyków, wyniki wyszukiwania, powiadomienia, komentarze, pobrania i statystyki pulpitu nawigacyjnego. Rozważmy prosty komunikat w języku angielskim:
- Masz 1 przedmiot
- Masz 2 przedmioty
- Masz 5 pozycji
W języku angielskim zmiana gramatyczna jest stosunkowo prosta. Jednak w językach z wieloma kategoriami liczby mnogiej każda wartość może wymagać innej formy.
Problemem nie jest zatem koniecznie słaba jakość tłumaczenia. Tłumaczenie może być całkowicie zrozumiałe jako zdanie, ale nie działać po zmianie zmiennej. Wielojęzyczna witryna internetowa musi zachować relację gramatyczną między wartością dynamiczną a przetłumaczonym tekstem.
Dlatego tłumaczenie tylko widocznych słów nie zawsze wystarcza. Dynamiczna treść wymaga logiki tłumaczenia, która rozumie, jak zmienne oddziałują z gramatyką języka docelowego.
Błędy gramatyczne dotyczące płci w tłumaczeniu AI
Rodzaj gramatyczny stwarza kolejne wyzwanie strukturalne. W językach, w których rzeczowniki są klasyfikowane jako męskie, żeńskie lub czasami w innych kategoriach gramatycznych, rodzaj jednego rzeczownika może wpływać na kilka słów wokół niego.
Jak rodzaj gramatyczny wpływa na tłumaczenie
Rodzaj gramatyczny nie polega jedynie na określeniu rzeczownika jako męskiego lub żeńskiego. Rodzaj może wpływać na zgodność gramatyczną, co oznacza, że pokrewne przedimki, przymiotniki, zaimki i inne słowa również mogą wymagać zmiany. Uproszczona relacja wygląda następująco:
noun → article → adjective
Jeśli wyszukiwarka wybierze niewłaściwy rodzaj rzeczownika, błąd może rozprzestrzenić się na resztę frazy. Zamiast jednego niepoprawnego słowa, całe wyrażenie może zawierać niespójne formy gramatyczne.
Staje się to szczególnie trudne, gdy fraza w języku źródłowym nie dostarcza wprost informacji potrzebnych językowi docelowemu. Krótkie wyrażenie w języku angielskim może zatem wymagać dodatkowego kontekstu, zanim będzie można je poprawnie przetłumaczyć na język z rodzajem gramatycznym.
Francusko-hiszpańskie porozumienie w sprawie płci
Języki francuski i hiszpański dostarczają jasnych przykładów, jak rodzaj rzeczownika wpływa na otaczające go słowa. Rzeczowniki zazwyczaj mają rodzaj gramatyczny, a powiązane z nimi rodzajniki i przymiotniki muszą się z nim zgadzać.
W przypadku witryny internetowej może to mieć wpływ na frazy używane w opisach produktów, nazwach kategorii, etykietach profili lub opisach usług. Tłumaczenie, w którym błędnie podano rodzaj rzeczownika, może w konsekwencji prowadzić do niepoprawnej zgodności reszty frazy. Na przykład, proces tłumaczenia może wymagać określenia:
- Jaki rzeczownik jest opisywany?
- Jaki jest rodzaj gramatyczny?
- Który artykuł powinien mu towarzyszyć?
- Czy przymiotnik wymaga odpowiedniej formy?
Dlatego tłumaczenie, które wydaje się poprawne, gdy każde słowo jest rozpatrywane osobno, może nadal być gramatycznie niepoprawne, gdy połączymy te słowa.
Błędy dotyczące płci w ciągach znaków interfejsu użytkownika
Krótkie ciągi znaków interfejsu użytkownika są szczególnie trudne, ponieważ często zawierają niewiele kontekstu. System tłumaczeniowy może odebrać frazę taką jak „nowe konto”, „zaktualizowany profil” lub „dostępna usługa”, nie wiedząc dokładnie, jak dany rzeczownik jest używany w innym miejscu strony.
Jest to powszechne w przypadku etykiet, powiadomień, wezwań do działania (CTA), nazw produktów i komponentów interfejsu wielokrotnego użytku. Klucz tłumaczenia może zawierać tylko kilka słów, podczas gdy informacje potrzebne do ustalenia zgodności gramatycznej znajdują się gdzie indziej w aplikacji. Na przykład programista może ponownie wykorzystać ogólny ciąg znaków, taki jak:
New {item}
Poprawne tłumaczenie może zależeć od tego, co reprezentuje {item}. Jeśli zmienna może odnosić się do rzeczowników o różnych rodzajach gramatycznych, pojedyncze, statyczne tłumaczenie może nie działać w każdym kontekście.
Problem nie polega więc po prostu na tym, że sztuczna inteligencja „nieprawidłowo przetłumaczyła słowo”. Mogła bowiem nie otrzymać wystarczających informacji, aby określić, jakiej formy gramatycznej wymaga język docelowy.
Korygowanie błędów gramatycznych dotyczących rodzaju
Korygowanie błędów związanych z płcią zaczyna się od zapewnienia systemowi tłumaczeniowemu wystarczającej kontroli nad terminologią i kontekstem. Zamiast polegać wyłącznie na automatycznym przetwarzaniu, zespoły mogą definiować, jak ważne terminy powinny być tłumaczone i weryfikowane. Przydatne podejścia obejmują:
- Zdefiniuj terminologię uwzględniającą płeć w słowniku, tak aby ważne rzeczowniki zawsze używały zamierzonej formy.
- Użyj niestandardowych reguł tłumaczenia dla powtarzających się wzorców lub określonych terminów.
- Podaj dodatkowy kontekst dla niejednoznacznych ciągów znaków interfejsu użytkownika, w których tekst źródłowy nie ujawnia wymaganej płci.
- Zastosuj ludzką edycję w przypadku kluczowych stron i ciągów tekstu, w których ważna jest poprawność gramatyczna.
Ta kombinacja jest szczególnie użyteczna w przypadku stron internetowych zawierających dużą ilość treści interfejsu użytkownika, które można ponownie wykorzystać, gdzie ręczne poprawianie tego samego błędu w wielu miejscach szybko stałoby się nieefektywne.
Formy rzeczowników ze względu na rodzaj i osobę
Niektóre skrajne przypadki językowe wykraczają poza proste rozróżnienie rodzaju męskiego i żeńskiego. W niektórych językach formy gramatyczne mogą również zależeć od tego, do czego odnosi się rzeczownik, np. osoby, przedmiotu lub innej kategorii. Takie przypadki sprawiają, że kontekst jest jeszcze ważniejszy dla automatycznego tłumaczenia.
Formy rzeczowników zmieniające się w zależności od kontekstu
Słowo może wymagać innej formy gramatycznej w zależności od jego znaczenia lub odniesienia w zdaniu. Może to być trudne, gdy ten sam klucz tłumaczenia jest używany wielokrotnie w różnych częściach witryny. Weźmy pod uwagę typowe treści witryny, takie jak:
- Role użytkownika i konta
- Kategorie produktów
- Typy klientów
- Etykiety, które mogą odnosić się do osoby lub obiektu
Krótka etykieta może wyglądać nieszkodliwie w języku źródłowym, ale wymagać dodatkowych informacji w języku docelowym. Na przykład, panel może używać ogólnej etykiety „klient” w jednym miejscu, a następnie ponownie wykorzystać podobną strukturę dla jednostki innej niż człowiek w innym miejscu.
W przypadku braku tego kontekstu, moduł tłumaczący może wybrać gramatycznie poprawną formę, która jednak nie odpowiada zamierzonemu znaczeniu. Krótkie, izolowane ciągi znaków należą zatem do najbardziej podatnych na ataki elementów interfejsu wielojęzycznego.
Formy rzeczowników w języku polskim oparte na osobach
Język polski pokazuje, jak formy gramatyczne mogą zależeć od tego, czy odniesienie dotyczy ludzi, czy bytów nieludzkich. Oznacza to, że przetłumaczenie słowa lub frazy może wymagać więcej informacji, niż wydaje się zawierać ciąg źródłowy.
Rozważ pulpit nawigacyjny, który wyświetla liczbę użytkowników, klientów i produktów. Interfejs może wykorzystywać strukturę wielokrotnego użytku, taką jak {count} użytkowników lub {count} produktów.
Poprawne traktowanie gramatyczne może zależeć od tego, co jest liczone i od odpowiedniej kategorii gramatycznej. Silnik tłumaczeniowy musi zatem zrozumieć, czy treść opisuje osoby, czy przedmioty, a nie traktować każdego rzeczownika jako wymiennej etykiety.
Dla deweloperów i właścicieli witryn internetowych stanowi to istotne ograniczenie tłumaczenia izolowanych ciągów znaków: moduł tłumaczący potrzebuje wystarczającego kontekstu, aby zidentyfikować, co reprezentuje dany ciąg znaków.
Dlaczego sztuczna inteligencja nie rozumie kontekstowych reguł gramatycznych
Tłumaczenie AI może mieć problemy z gramatyką kontekstową, gdy język docelowy wymaga informacji nieobecnych w tekście źródłowym. Na przykład język angielski często pozostawia w sposób domyślny informacje gramatyczne, które w innym języku mogą być wymagane wprost. Typowe przyczyny to:
- Bardzo krótkie ciągi znaków z niewielkim kontekstem.
- Zmienne, które nie wskazują, co reprezentują.
- Klucze tłumaczeniowe wykorzystano ponownie w różnych częściach witryny.
- Struktury języka źródłowego, które nie kodują informacji wymaganych przez język docelowy.
Weźmy ciąg znaków taki jak:
{{count}} users
Silnik tłumaczący musi zrozumieć, co reprezentuje {{count}} i jakie reguły gramatyczne mają zastosowanie do następującego rzeczownika. Podobnie, ciąg znaków taki jak:
{{name}} is available
może wymagać informacji o tym, do czego odnosi się {{name}} w języku, w którym zgodność gramatyczna zależy od tych informacji.
Im mniej kontekstu dostarcza ciąg znaków, tym większe prawdopodobieństwo, że automatyczny system będzie musiał przyjąć jakieś założenie gramatyczne.
Naprawianie błędów w rodzaju i formie rzeczownika
Najbardziej niezawodnym podejściem jest zapewnienie większej kontroli nad ciągami tekstu w procesie tłumaczenia, w których kontekst gramatyczny ma znaczenie. Automatyczne tłumaczenie może obsłużyć początkowe obciążenie, a dodatkowe mechanizmy kontroli pomagają uporać się z powtarzającymi się lub niejednoznacznymi przypadkami. Praktyczny proces tłumaczenia może łączyć:
- Tłumaczenie uwzględniające kontekst dla ciągów znaków, których znaczenie zależy od sposobu użycia.
- Słowniki terminologii ze szczególnymi wymaganiami gramatycznymi.
- Niestandardowe reguły tłumaczenia dla powtarzających się wzorców.
- Przegląd przez człowieka ciągów znaków niejednoznacznych lub o dużym wpływie.
- Pamięć tłumaczeniowa służąca do zachowywania poprawionych tłumaczeń do wykorzystania w przyszłości.
Takie podejście pozwala uniknąć traktowania każdego tłumaczenia jako oddzielnego zdania. Zamiast tego, ważne decyzje gramatyczne są spójne w całej witrynie.
Zasady języka formalnego i nieformalnego
Język formalny i nieformalny może również powodować problemy strukturalne w tłumaczeniu. W niektórych językach rejestr wpływa na zaimki, formy czasowników i strukturę zdań, więc wybór niewłaściwego rejestru może zmienić gramatykę przetłumaczonego komunikatu.
Zaimki formalne i nieformalne
W niektórych językach rozróżnia się formalne i nieformalne sposoby zwracania się do czytelnika. Odpowiednia forma zależy od odbiorców, relacji i kontekstu. Rozważmy komunikat interfejsu użytkownika w języku angielskim, taki jak „Proszę podać swoje imię”.
Język angielski nie wymaga, aby tłumaczenie precyzowało, czy „you” jest formą formalną, czy nieformalną. Język docelowy może jednak wymagać takiego rozróżnienia. Właściwy wybór może się różnić w zależności od strony internetowej:
- Płatność w e-commerce: może być realizowana w formie grzecznościowej lub formalnej.
- Obsługa klienta: może preferować uprzejmą obsługę.
- Strony bankowe lub dotyczące kont: mogą konsekwentnie używać języka formalnego.
- Wdrażanie SaaS: w zależności od marki można wybrać język formalny lub bardziej konwersacyjny.
Kluczową kwestią jest spójność. Gdy witryna internetowa utworzy rejestr, przetłumaczone ciągi znaków interfejsu użytkownika powinny być zgodne z tą samą zasadą gramatyczną przez cały czas trwania ścieżki użytkownika.
Jak rejestr zmienia strukturę zdania
Rejestr może mieć wpływ na więcej niż tylko zaimek używany w odniesieniu do kogoś. W językach z formalnymi i nieformalnymi formami gramatycznymi, wybór ten może również wpływać na odmianę czasownika lub inne części zdania. Na przykład, ten sam typ komunikatu może pojawić się w różnych środowiskach:
- Formalne powiadomienie klienta może zawierać stosowną strukturę gramatyczną.
- Nieformalna aplikacja konsumencka może zwracać się do użytkowników w sposób bardziej bezpośredni.
- Profesjonalna strona internetowa oferująca usługi może konsekwentnie używać form formalnych.
Oznacza to, że rejestr należy traktować jako regułę językową, a nie jedynie preferencję dotyczącą stylu pisania. Jeśli wyszukiwarka przeskakuje między strukturami formalnymi i nieformalnymi bez wyraźnego powodu, strona internetowa może sprawiać wrażenie niespójnej, nawet jeśli każde zdanie jest technicznie zrozumiałe.
Zarejestruj błędy w interfejsie użytkownika i komunikatach dla klientów
Niespójny rejestr może występować w wielu obszarach witryny, szczególnie gdy różne ciągi znaków są tłumaczone niezależnie. Typowe obszary to:
- Etykiety interfejsu użytkownika
- Komunikaty o błędach
- Powiadomienia
- E-maile transakcyjne
- Wiadomości od obsługi klienta
Wyobraź sobie proces płatności, w którym klienci są konsekwentnie zwracani do siebie formalnie, a następnie pojawia się powiadomienie, które nagle zmienia formę na nieformalną. Żadna z wiadomości może nie zawierać oczywistego błędu w tłumaczeniu, ale ta zmiana powoduje niespójność w obsłudze wielojęzycznej.
Jest to szczególnie widoczne, gdy użytkownicy poruszają się między różnymi częściami tej samej witryny. System tłumaczeniowy musi zachować wybrany rejestr w powiązanych ciągach znaków, zamiast podejmować decyzję niezależnie dla każdego zdania.
Utrzymywanie spójnego rejestru językowego
Pierwszym krokiem jest ustalenie preferowanego rejestru dla każdego języka docelowego i stosowanie go konsekwentnie w całej witrynie. Daje to tłumaczom i systemom tłumaczeniowym jasne odniesienie, gdy język źródłowy nie precyzuje tego rozróżnienia. Witryna może wspierać tę spójność poprzez:
- Wytyczne dotyczące tłumaczeń definiujące preferowany rejestr.
- Słowniki ważnych zaimków i terminologii.
- Niestandardowe reguły tłumaczenia dla powtarzających się wzorców językowych.
- Recenzja treści o dużym wpływie, takich jak komunikaty dotyczące realizacji transakcji i płatności, dokonywana przez człowieka.
Dzięki tym kontrolom wybory formalne i nieformalne stają się częścią procesu tłumaczenia, a nie decyzjami podejmowanymi losowo przy przechodzeniu z jednego ciągu znaków na drugi.
Naprawianie błędów strukturalnych w tłumaczeniu sztucznej inteligencji
Użyj niestandardowych reguł tłumaczenia
Niestandardowe reguły tłumaczenia dają większą kontrolę nad sposobem obsługi konkretnych terminów, wzorców lub ciągów znaków, gdy automatyczne tłumaczenie nie daje oczekiwanych rezultatów gramatycznych. Reguły mogą na przykład pomóc w zarządzaniu:
- Dynamiczne wzorce pluralizacji
- Terminologia szczegółowa
- Spójne formy gramatyczne
- Powtarzające się ciągi UI
Zamiast ręcznie poprawiać to samo tłumaczenie za każdym razem, gdy się pojawi, możesz zdefiniować regułę, która będzie konsekwentnie stosować preferowane przez Ciebie zachowanie. Jest to szczególnie przydatne w przypadku stron internetowych z dynamicznymi lub wielokrotnego użytku komponentami. Linguise obsługuje również niestandardowe reguły tłumaczeń, co pozwala na precyzyjne dopracowanie konkretnych tłumaczeń, a reszta treści jest obsługiwana automatycznie.
Terminologia kontrolna z glosariuszami
Glosariusze pomagają kontrolować terminologię, która powinna być spójna w różnych tłumaczeniach. Są one szczególnie przydatne, gdy termin ma kilka możliwych tłumaczeń lub gdy jego cechy gramatyczne mają znaczenie. Na przykład glosariusz może definiować preferowane tłumaczenia dla:
- Nazwy produktów
- Terminologia marki
- Nazwy ról
- Terminy z określonym rodzajem gramatycznym
Dzięki temu moduł tłumaczeniowy otrzymuje wyraźne odniesienie, zamiast pozostawiać każde wystąpienie otwarte na nową interpretację. W przypadku witryn wielojęzycznych może to ograniczyć zróżnicowanie terminologiczne i pomóc w zachowaniu spójności gramatycznej.
Zastosuj ludzką postedycję
Niektóre strukturalne przypadki brzegowe nadal wymagają ludzkiej oceny językowej, szczególnie gdy niezbędnego kontekstu nie da się wiarygodnie wywnioskować z ciągu źródłowego. Ludzka postedycja może być priorytetem w przypadku treści o dużym wpływie, takich jak:
- Przepływy realizacji transakcji
- Wiadomości prawne i dotyczące konta
- Ważne powiadomienia
- Strony docelowe o dużym ruchu
Celem nie jest ręczne tłumaczenie całej witryny. Zamiast tego, ludzka weryfikacja może skupić się na wyjątkach i newralgicznych ciągach tekstu, w których poprawność gramatyczna ma bezpośredni wpływ na doświadczenia użytkownika.
Zachowaj poprawki dzięki pamięci tłumaczeniowej
Po sprawdzeniu i poprawieniu tłumaczenia, korekta nie powinna zniknąć przy kolejnym tłumaczeniu podobnego tekstu. Pamięć tłumaczeniowa pomaga zachować zatwierdzone tłumaczenia, aby można je było ponownie wykorzystać do dopasowania lub do podobnych treści. Uproszczony przepływ pracy wygląda następująco:
Tłumaczenie sztucznej inteligencji → korekta ludzka → zapisane tłumaczenie → ponowne wykorzystanie w celu dopasowania treści.
Jest to szczególnie przydatne w przypadku stron internetowych z powtarzającymi się ciągami znaków interfejsu użytkownika, powtarzającą się terminologią lub dużą ilością podobnej treści. Po poprawieniu błędu strukturalnego możesz za każdym razem stosować tę samą decyzję, zamiast zaczynać od nowego automatycznego tłumaczenia.
Wnioski
Błędy w tłumaczeniu AI strukturalnej mogą pojawić się nawet wtedy, gdy tłumaczenie na pierwszy rzut oka wydaje się poprawne. Liczba mnoga, rodzaj gramatyczny, formy rzeczowników w zależności od osoby oraz rejestr formalny lub nieformalny mogą wprowadzać reguły, które nie są oczywiste w oryginalnym tekście angielskim.
Im bardziej złożony jest język docelowy, tym ważniejsza jest kontrola nad sposobem stosowania tłumaczeń automatycznych. Linguise łączy tłumaczenie automatyczne z takimi elementami sterowania, jak niestandardowe reguły tłumaczenia, zarządzanie glosariuszem, ręczna edycja i pamięć tłumaczeniowa, dając właścicielom witryn możliwość radzenia sobie z tymi skrajnymi przypadkami językowymi bez rezygnacji z wydajności tłumaczenia automatycznego. Wypróbuj Linguise , aby Twoja wielojęzyczna witryna była dokładna i spójna w różnych językach.
