Yapay zekâ çevirisi, günlük hayatta kullanılan birçok cümleyi oldukça iyi bir şekilde işleyebilir, ancak bu, her dilin yapısal gramer kurallarına her zaman uyduğu anlamına gelmez. En zor hatalardan bazıları, garip kelime seçimleri veya tonlamayla ilgili değildir. Bunlar, hedef dilin sayı, cinsiyet, bağlam veya konuşmacı-okuyucu ilişkisine dayalı belirli bir gramer biçimi gerektirmesiyle ortaya çıkar.
Bu uç durumlar, özellikle kısa kullanıcı arayüzü dizeleri ve dinamik içeriğin çeviri motorlarına çok az bağlam sağladığı çok dilli web sitelerinde belirgin hale gelir . Rusça çoğul biçimlerinden Fransızca cinsiyet uyumuna ve resmi zamirlere kadar, bu kurallar aksi takdirde doğru bir çevirinin aniden makine tarafından üretilmiş gibi görünmesine neden olabilir. Bu hataların nerede meydana geldiğini ve bunları nasıl kontrol edebileceğinizi görmek için okumaya devam edin.
Yapay zekâ çevirisinde çoğullaştırma hataları
İngilizcede çoğullaştırma oldukça basit görünmektedir; sayı birden birden fazla olduğunda çoğu isme "s" eklenir. Ancak birçok dil, sayının kendisinin hangi isim biçiminin kullanılacağını belirlediği daha karmaşık sistemler kullanır. Bu durum, özellikle web siteleri dinamik değişkenler kullandığında, yapay zeka çevirisi için yapısal bir zorluk yaratır.
Çoğul kurallarının diller arasında nasıl farklılık gösterdiği
Her dil çoğullaştırmayı basit bir tekil-çoğul ayrımı olarak ele almaz. Dile bağlı olarak, bir ismin biçimi tam sayıya göre değişebilirken, bazı dillerde iki öğe için özel bir biçim de bulunur.
Örneğin, aynı temel kullanıcı arayüzü mesajı çok farklı dilbilgisel mantık gerektirebilir:
- İngilizce: 1 ürün / 2 ürün
- Rusça: İsimlerin çekimleri sayıya göre değişir.
- Arapça: Tekil, ikil ve çoğul biçimler gerekebilir.
Dinamik içerik çevirisi söz konusu olduğunda bu durum önem kazanır. Bir çeviri motoru her zaman İngilizce kalıbı alıp ismi başka bir dildeki karşılığıyla değiştiremez. Doğru hedef dil biçimini belirleyen sayı ve gramer bağlamını dikkate almalıdır.
Örneğin, çok dilli bir e-ticaret sitesi için, sepet mesajında "ürün" için tek bir çeviri saklanmamalıdır. Sistem, sepetin bir, iki veya birden fazla ürün içerip içermediğine bağlı olarak farklı formlara ihtiyaç duyabilir.
Rusça çoğul biçimleri ve sayı tabanlı kurallar
Rusça, sayı tabanlı dilbilgisinin otomatik çevirisinin neden zor olabileceğine dair iyi bir örnektir. İsimler, kendilerini takip eden sayıya bağlı olarak farklı biçimler alabilir. "Ürün" kelimesini kullanan basitleştirilmiş bir örnek şöyledir:
- 1 ürün
- 2 товара
- 5 ürün
Önemli olan nokta, sayının değişmesiyle ismin kendisinin de değişmesidir. Bu, temel ayrımın genellikle 1 ürün ve 2 ürün arasında olduğu İngilizceden farklıdır.
Dinamik olarak ürün sayısını gösteren bir e-ticaret sepeti hayal edin. Çeviri sisteminin, {count} ifadesinin 1 olup olmadığını, belirli bir sayı aralığında olup olmadığını veya başka bir gramer biçimi gerektirip gerektirmediğini bilmesi gerekir. Benzer bir sorun arama sonuçlarında da ortaya çıkabilir:
- 1 ürün bulundu
- 2 ürün bulundu
- 5 ürün bulundu
Hedef dilin sayı kuralları uygulanmadan çeviri yapılırsa, kullanıcıya gösterilen sayı doğru olsa bile isim yanlış biçimde kalabilir.
Arapça çoğul ve ikil biçimleri
Arapça, tekil, ikil ve çoğul arasında ayrım yaptığı için başka bir karmaşıklık katmanı daha ekler. İngilizce genellikle bir öğe ile birden fazla öğe arasındaki farkı ifade ederken, Arapça tam olarak iki öğe için belirli bir gramer biçimi kullanabilir. Bu nedenle, öğe sayısını gösteren bir kullanıcı arayüzü için mantık şu şekilde olabilir:
- 1 öğe > tekil
- 2 ürün > çift
- 3+ öğe > çoğul
Bu ayrım, dinamik web sitesi içeriği için önem kazanır. "You have {count} items" gibi bir dize, değeri çevirinin dilbilgisel biçimini doğrudan etkileyebilecek bir değişken içerir.
Çeviri motoru {count} ifadesini çevrilen cümleye eklenmiş bir sayıdan başka bir şey olarak algılamazsa, sayı ile isim arasındaki dilbilgisel ilişkiyi gözden kaçırabilir. Sonuç anlaşılabilir olabilir, ancak yapısal olarak yanlış olur.
Dinamik kullanıcı arayüzü dizelerinde çoğullaştırma hataları
Dinamik kullanıcı arayüzü metinleri, nihai anlamları çeviriden sonra eklenen değerlere bağlı olduğundan özellikle hassastır. Yaygın örnekler arasında sepet sayıları, arama sonuçları, bildirimler, yorumlar, indirmeler ve gösterge paneli istatistikleri yer alır. Basit bir İngilizce mesajı ele alalım:
- 1 adet ürününüz var
- İki ürününüz var
- 5 adet ürününüz var
İngilizcede dilbilgisel değişiklik nispeten basittir. Ancak birden fazla çoğul kategoriye sahip dillerde, her değer farklı bir biçim gerektirebilir.
Dolayısıyla sorun mutlaka çeviri kalitesinin düşük olması değildir. Çeviri bir cümle olarak mükemmel bir şekilde anlaşılabilir olabilir, ancak değişken değiştiğinde başarısız olur. Çok dilli bir web sitesinin, dinamik değer ile çevrilmiş metin arasındaki dilbilgisel ilişkiyi koruması gerekir.
Bu nedenle, yalnızca görünen kelimeleri çevirmek her zaman yeterli değildir. Dinamik içerik, değişkenlerin hedef dilin grameriyle nasıl etkileşim kurduğunu anlayan bir çeviri mantığına ihtiyaç duyar.
Yapay zekâ çevirisinde dilbilgisel cinsiyet hataları
Dilbilgisel cinsiyet, başka bir yapısal zorluk yaratır. İsimleri eril, dişil veya bazen diğer dilbilgisel kategorilere ayıran dillerde, bir ismin cinsiyeti çevresindeki birçok kelimeyi etkileyebilir.
Dilbilgisel cinsiyetin çeviriyi nasıl etkilediği
Dilbilgisel cinsiyet, bir ismi sadece eril veya dişil olarak etiketlemekle ilgili değildir. Cinsiyet, dilbilgisel uyumu etkileyebilir; yani ilgili edatlar, sıfatlar, zamirler veya diğer kelimelerin de değiştirilmesi gerekebilir. Basitleştirilmiş bir ilişki şu şekildedir:
noun → article → adjective
Çeviri motoru ismin cinsiyetini yanlış seçerse, hata cümlenin geri kalanına da yayılabilir. Tek bir yanlış kelime yerine, tüm ifade tutarsız gramer biçimleri içerebilir.
Bu durum, kaynak dildeki bir ifadenin hedef dilin ihtiyaç duyduğu bilgiyi açıkça sağlamadığı durumlarda özellikle zorlaşır. Bu nedenle, kısa bir İngilizce ifade, dilbilgisel cinsiyete sahip bir dile doğru bir şekilde çevrilebilmesi için ek bağlama ihtiyaç duyabilir.
Fransız ve İspanyol cinsiyet anlaşması
Fransızca ve İspanyolca, isimlerin cinsiyetinin çevreleyen kelimeleri nasıl etkilediğine dair açık örnekler sunar. İsimlerin genellikle dilbilgisel cinsiyeti vardır ve ilgili edatlar ve sıfatlar bu cinsiyetle uyumlu olmalıdır.
Bir web sitesi için bu, ürün açıklamalarında, kategori adlarında, profil etiketlerinde veya hizmet açıklamalarında kullanılan ifadeleri etkileyebilir. İsimlerin cinsiyetini yanlış belirten bir çeviri, sonuç olarak ifadenin geri kalanında yanlış bir uyum oluşturabilir. Örneğin, bir çeviri iş akışının şunları belirlemesi gerekebilir:
- Hangi isim tarif ediliyor?
- Dilbilgisel cinsiyeti nedir?
- Ona hangi makale eşlik etmeli?
- Sıfatın karşılık gelen bir biçime ihtiyacı var mı?
Bu nedenle, her kelime ayrı ayrı ele alındığında doğru görünen bir çeviri, kelimeler bir araya getirildiğinde dilbilgisi açısından yanlış olabilir.
Kullanıcı arayüzü metinlerinde cinsiyet hataları
Kısa kullanıcı arayüzü metinleri, genellikle az bağlam içerdikleri için özellikle zordur. Bir çeviri sistemi, "yeni hesap", "güncellenmiş profil" veya "mevcut hizmet" gibi bir ifadeyi, ismin sayfanın başka bir yerinde tam olarak nasıl kullanıldığını bilmeden alabilir.
Bu durum etiketler, bildirimler, harekete geçirici mesajlar (CTA'lar), ürün adları ve yeniden kullanılabilir arayüz bileşenleri için yaygındır. Bir çeviri anahtarı yalnızca birkaç kelime içerebilirken, dilbilgisel uyumu belirlemek için gereken bilgiler uygulamanın başka bir yerinde bulunabilir. Örneğin, bir geliştirici şu gibi genel bir dizeyi yeniden kullanabilir:
New {item}
Doğru çeviri, {item}'ın neyi temsil ettiğine bağlı olabilir. Eğer değişken farklı gramer cinsiyetlerine sahip isimlere atıfta bulunabiliyorsa, tek bir statik çeviri her bağlamda işe yaramayabilir.
Dolayısıyla sorun sadece yapay zekanın "kelimeyi yanlış çevirmesi" değil. Hedef dilin hangi gramer biçimini gerektirdiğini belirlemek için yeterli bilgi almamış olabilir.
Dilbilgisel cinsiyet hatalarını düzeltme
Cinsiyetle ilgili hataların düzeltilmesi, çeviri sistemine terminoloji ve bağlam üzerinde yeterli kontrol sağlamakla başlar. Tamamen otomatik çıktıya güvenmek yerine, ekipler önemli terimlerin nasıl çevrilmesi ve gözden geçirilmesi gerektiğini tanımlayabilir. Faydalı yaklaşımlar şunlardır:
- Önemli isimlerin amaçlanan biçimi tutarlı bir şekilde kullanmasını sağlamak için, cinsiyete duyarlı terminolojiyi bir sözlükte tanımlayın.
- Tekrarlayan kalıplar veya belirli terimler için özel çeviri kuralları kullanın.
- Kaynak metinde gerekli cinsiyet bilgisinin bulunmadığı durumlarda, belirsiz kullanıcı arayüzü dizeleri için ek bağlam sağlayın.
- Dilbilgisi uyumunun önemli olduğu kritik sayfalar ve metin dizelerine insan eliyle sonradan düzenleme uygulayın.
Bu kombinasyon, özellikle aynı sorunu birden fazla yerde manuel olarak düzeltmenin hızla verimsiz hale geleceği, çok miktarda yeniden kullanılabilir kullanıcı arayüzü içeriğine sahip web siteleri için oldukça kullanışlıdır.
Cinsiyete ve kişiye dayalı isim biçimleri
Bazı dilbilimsel istisnai durumlar, basit bir eril/dişil ayrımının ötesine geçer. Bazı dillerde, gramer biçimleri bir ismin neye atıfta bulunduğuna da bağlı olabilir; örneğin bir kişiye, nesneye veya başka bir kategoriye. Bu durumlar, otomatik çeviri için bağlamı daha da önemli hale getirir.
Bağlama göre değişen isim biçimleri
Bir kelime, cümledeki anlamına veya göndermesine bağlı olarak farklı bir gramer biçimi gerektirebilir. Aynı çeviri anahtarının bir web sitesinin farklı bölümlerinde tekrar tekrar kullanılması bu durumu zorlaştırabilir. Örneğin, aşağıdaki gibi yaygın web sitesi içeriklerini ele alalım:
- Kullanıcı ve hesap rolleri
- Ürün kategorileri
- Müşteri türleri
- Kişi veya nesneye atıfta bulunabilen etiketler
Kaynak dilde zararsız görünen kısa bir etiket, hedef dilde ek bilgi gerektirebilir. Örneğin, bir kontrol paneli bir yerde "müşteri" için genel bir etiket kullanabilir ve benzer bir yapıyı başka bir yerde insan olmayan bir varlık için yeniden kullanabilir.
Bu bağlam eksik olduğunda, çeviri motoru dilbilgisel olarak geçerli ancak amaçlanan anlam için yanlış bir biçim seçebilir. Bu nedenle, kısa ve bağımsız dizeler çok dilli bir arayüzün en savunmasız kısımları arasındadır.
Lehçede kişi kökenli isim biçimleri
Lehçe, dilbilgisel biçimlerin, bir referansın insanları mı yoksa insan olmayan varlıkları mı içerdiğine bağlı olarak nasıl değişebileceğini gösterir. Bu, bir kelime veya ifadenin çevirisinin, kaynak metinde göründüğünden daha fazla bilgi gerektirebileceği anlamına gelir.
Kullanıcı, müşteri ve ürün sayılarını gösteren bir kontrol paneli düşünün. Arayüz, {sayı} kullanıcı veya {sayı} ürün gibi yeniden kullanılabilir bir yapı kullanabilir.
Doğru dilbilgisel işlem, neyin sayıldığına ve ilgili dilbilgisel kategoriye bağlı olabilir. Bu nedenle, bir çeviri motorunun, her ismi birbirinin yerine geçebilecek bir etiket olarak ele almak yerine, içeriğin insanları mı yoksa nesneleri mi tanımladığını anlaması gerekir.
Geliştiriciler ve web sitesi sahipleri için bu durum, tek başına metin çevirisinin önemli bir sınırlamasını ortaya koymaktadır: çeviri motorunun, metnin neyi temsil ettiğini belirleyebilmesi için yeterli bağlama ihtiyacı vardır.
Yapay zekâ neden bağlamsal dilbilgisi kurallarını gözden kaçırıyor?
Yapay zekâ çevirisi, hedef dilin kaynak metinde bulunmayan bilgilere ihtiyaç duyması durumunda bağlamsal dilbilgisi konusunda zorluk yaşayabilir. Örneğin, İngilizce genellikle başka bir dilin açıkça gerektirebileceği dilbilgisel bilgileri örtük olarak bırakır. Yaygın nedenler şunlardır:
- Çevresinde çok az bağlam bulunan, oldukça kısa metinler.
- Neyi temsil ettiklerini belirtmeyen değişkenler.
- Çeviri anahtarları web sitesinin farklı bölümlerinde yeniden kullanılıyor.
- Hedef dilin gerektirdiği bilgileri kodlamayan kaynak dil yapıları.
Örneğin şu şekilde bir dize ele alalım:
{{count}} users
Çeviri motorunun {{count}} ifadesinin neyi temsil ettiğini ve ardından gelen isme hangi dilbilgisi kurallarının uygulandığını anlaması gerekir. Benzer şekilde, şu gibi bir dize:
{{name}} is available
Dilbilgisel uyumun bu bilgiye bağlı olduğu durumlarda, {{name}}'in bir dilde neye atıfta bulunduğuna dair bilgi gerekebilir.
Bir metin ne kadar az bağlam sağlarsa, otomatik bir sistemin dilbilgisel bir varsayımda bulunma olasılığı o kadar artar.
Cinsiyet ve isim biçimi hatalarını düzeltme
En güvenilir yaklaşım, dilbilgisel bağlamın önemli olduğu dizelerde çeviri iş akışına daha fazla kontrol sağlamaktır. Otomatik çeviri ilk iş yükünü halledebilirken, ek kontroller tekrar eden veya belirsiz durumların ele alınmasına yardımcı olur. Pratik bir iş akışı şunları birleştirebilir:
- Anlamının kullanımına bağlı olduğu metin dizeleri için bağlam duyarlı çeviri.
- Belirli dilbilgisi gereksinimleri olan terimler için sözlükler.
- Tekrarlayan kalıplar için özel çeviri kuralları.
- Belirsiz veya yüksek etkili metin dizeleri için insan incelemesi.
- Çeviri belleği, düzeltilmiş çevirileri ileride kullanılmak üzere saklar.
Bu yaklaşım, her çeviriyi ayrı bir cümle olarak ele almaktan kaçınır. Bunun yerine, önemli dilbilgisi kararlarının web sitesi genelinde tutarlı kalmasını sağlar.
Resmi ve gayri resmi dil kuralları
Resmi ve gayri resmi dil kullanımı da yapısal çeviri sorunlarına yol açabilir. Bazı dillerde, üslup zamirleri, fiil biçimlerini ve cümle yapısını etkiler; bu nedenle yanlış üslup seçimi, çevrilen mesajın gramerini değiştirebilir.
Resmi ve gayri resmi zamirler
Bazı diller, okuyucuya hitap etmenin resmi ve gayri resmi yollarını birbirinden ayırır. Uygun biçim, hedef kitleye, ilişkiye ve bağlama bağlıdır. Örneğin, İngilizce bir kullanıcı arayüzü mesajını ele alalım: "Lütfen adınızı girin".
İngilizcede "siz" ifadesinin resmi mi yoksa gayri resmi mi olduğunu belirtmek çeviri için zorunlu değildir. Ancak hedef dil bu ayrımı gerektirebilir. Uygun seçim, web sitesine bağlı olarak değişebilir:
- E-ticaret ödeme sayfası: kibar veya resmi bir form kullanılabilir.
- Müşteri desteği: saygılı bir üslup tercih edebilir.
- Bankacılık veya hesap sayfaları: sürekli olarak resmi bir dil kullanabilir.
- SaaS entegrasyon süreci: Markaya bağlı olarak resmi veya daha samimi bir dil tercih edilebilir.
Asıl mesele tutarlılıktır. Bir web sitesi kayıt sistemini kurduktan sonra, çevrilmiş kullanıcı arayüzü metinleri, kullanıcı yolculuğu boyunca aynı dilbilgisel tercihi izlemelidir.
Üslubun cümle yapısını nasıl değiştirdiği
Üslup, birine hitap etmek için kullanılan zamirden daha fazlasını etkileyebilir. Resmi ve gayri resmi gramer biçimlerine sahip dillerde, bu seçim fiil çekimini veya cümlenin diğer kısımlarını da etkileyebilir. Örneğin, aynı tür mesaj farklı ortamlarda görünebilir:
- Resmi müşteri bildirimlerinde saygılı bir dilbilgisi yapısı kullanılabilir.
- Resmi olmayan bir tüketici uygulaması, kullanıcılara daha doğrudan hitap edebilir.
- Profesyonel hizmet sunan bir web sitesi, sürekli olarak resmi ifadeler kullanabilir.
Bu, üslubun sadece bir yazım stili tercihi olarak değil, dilbilimsel bir kural olarak ele alınması gerektiği anlamına gelir. Çeviri motoru açık bir neden olmaksızın resmi ve gayri resmi yapılar arasında geçiş yaparsa, her cümle teknik olarak anlaşılabilir olsa bile web sitesi tutarsız görünebilir.
Kullanıcı arayüzünde ve müşteri mesajlarında hataları kaydedin
Tutarsız çeviri, özellikle farklı metin dizeleri bağımsız olarak çevrildiğinde, bir web sitesinin birçok alanında ortaya çıkabilir. Yaygın alanlar şunlardır:
- Kullanıcı arayüzü etiketleri
- Hata mesajları
- Bildirimler
- İşlemsel e-postalar
- Müşteri destek mesajları
Müşterilere sürekli olarak resmi bir dille hitap eden bir ödeme akışı düşünün; ardından aniden gayri resmi bir zamire geçiş yapan bir bildirim geliyor. Her iki mesajda da bariz bir çeviri hatası olmayabilir, ancak bu değişiklik tutarsız bir çok dilli deneyim yaratır.
Bu durum, kullanıcılar aynı web sitesinin farklı bölümleri arasında geçiş yaparken özellikle belirginleşir. Bir çeviri sisteminin, her cümle için bağımsız olarak karar vermek yerine, ilgili dizeler arasında seçilen çeviri dilini koruması gerekir.
Tutarlı bir dil kullanımı sürdürmek
İlk adım, her hedef dil için tercih edilen dilbilgisi kurallarını belirlemek ve bunları web sitesi genelinde tutarlı bir şekilde kullanmaktır. Bu, kaynak dilin ayrımı açıkça belirtmediği durumlarda çevirmenlere ve çeviri sistemlerine net bir referans sağlar. Bir web sitesi bu tutarlılığı şu yollarla destekleyebilir:
- Tercih edilen çeviri dilini tanımlayan çeviri yönergeleri.
- Önemli zamirler ve terimler için sözlükler.
- Tekrarlayan dil kalıpları için özel çeviri kuralları.
- Ödeme ve işlem mesajları gibi yüksek etkili içeriklerin insan tarafından incelenmesi.
Bu kontroller sayesinde, biçimsel ve biçimsel olmayan tercihler, rastgele bir metin dizisinden diğerine verilen kararlar yerine, çeviri iş akışının bir parçası haline gelir.
Yapısal yapay zeka çeviri hatalarını düzeltme
Özel çeviri kurallarını kullanın
Özel çeviri kuralları, otomatik çeviri istenen dilbilgisel sonucu üretmediğinde belirli terimlerin, kalıpların veya dizelerin nasıl ele alınacağı konusunda size daha fazla kontrol sağlar. Örneğin, kurallar şunların yönetilmesine yardımcı olabilir:
- Dinamik çoğullaştırma kalıpları
- Özel terminoloji
- Tutarlı dilbilgisi biçimleri
- Tekrarlanan kullanıcı arayüzü dizeleri
Aynı çeviriyi her göründüğünde manuel olarak düzeltmek yerine, tercih ettiğiniz davranışı tutarlı bir şekilde uygulayan bir kural tanımlayabilirsiniz. Bu, özellikle dinamik veya yeniden kullanılabilir bileşenlere sahip web siteleri için kullanışlıdır. Linguise ayrıca özel çeviri kurallarını da destekleyerek, içeriğin geri kalanının otomatik olarak işlenmesini sağlarken belirli çevirileri ince ayar yapmanıza olanak tanır.
Sözlükler içeren kontrol terminolojisi
Sözlükler, çevirilerde tutarlı kalması gereken terminolojiyi kontrol etmeye yardımcı olur. Özellikle bir terimin birden fazla olası çevirisi olduğunda veya dilbilgisel özellikleri önemli olduğunda kullanışlıdırlar. Örneğin, bir sözlük şu terimler için tercih edilen çevirileri tanımlayabilir:
- Ürün adları
- Marka terminolojisi
- Rol adları
- Belirli gramer cinsiyetine sahip terimler
Bu, çeviri motoruna her bir olayın yeni bir yoruma açık bırakılması yerine, açık bir referans sağlar. Çok dilli web siteleri için bu, terminoloji varyasyonunu azaltabilir ve tutarlı dilbilgisi seçimlerinin korunmasına yardımcı olabilir.
İnsan eliyle son düzenleme uygulayın
Bazı yapısal uç durumlar, özellikle gerekli bağlamın kaynak metinden güvenilir bir şekilde çıkarılamadığı durumlarda, insan dilbilimsel yargısını gerektirir. İnsan eliyle sonradan düzenleme, aşağıdaki gibi yüksek etkili içerikler için önceliklendirilebilir:
- Ödeme akışları
- Yasal ve hesap mesajları
- Önemli bildirimler
- Yüksek trafikli açılış sayfaları
Amaç, bir web sitesinin tamamını elle çevirmek değil. Bunun yerine, insan incelemesi, dilbilgisel doğruluğun kullanıcı deneyimini doğrudan etkilediği istisnalara ve hassas metinlere odaklanabilir.
Çeviri belleği ile düzeltmeleri koruyun
Bir çeviri gözden geçirilip düzeltildikten sonra, benzer bir metin bir sonraki çeviride düzeltmenin kaybolmaması gerekir. Çeviri belleği, onaylanmış çevirilerin korunmasına yardımcı olur, böylece eşleşen veya benzer içerikler için yeniden kullanılabilirler. Basitleştirilmiş bir iş akışı şu şekildedir:
Yapay zeka çevirisi → insan düzeltmesi → kaydedilen çeviri → eşleşen içerik için yeniden kullanılır.
Bu özellik, özellikle tekrarlanan kullanıcı arayüzü dizeleri, tekrar eden terminoloji veya büyük miktarda benzer içeriğe sahip web siteleri için kullanışlıdır. Yapısal bir sorunu düzelttikten sonra, yeni bir otomatik çeviriye başlamak yerine her seferinde aynı kararı uygulayabilirsiniz.
Sonuç
Yapısal yapay zeka çeviri hataları, çeviri ilk bakışta doğru görünse bile ortaya çıkabilir. Çoğullaştırma, dilbilgisel cinsiyet, şahıs temelli isim biçimleri ve resmi veya gayri resmi üslup, orijinal İngilizce metinden açıkça anlaşılamayan kurallar getirebilir.
Hedef dil ne kadar karmaşık olursa, otomatik çevirilerin nasıl uygulanacağını kontrol etmek o kadar önemli hale gelir. Linguise otomatik çeviriyi özel çeviri kuralları, sözlük yönetimi, insan müdahalesiyle son düzenleme ve çeviri belleği gibi kontrollerle birleştirerek, web sitesi sahiplerine otomatik çevirinin verimliliğinden ödün vermeden bu dilsel uç durumları ele alma olanağı sunar. Çok dilli web sitenizin diller arasında doğru ve tutarlı olmasını sağlamak için deneyin Linguise
