Yapay zeka çevirisi birçok günlük cümleyi oldukça iyi idare edebilir, ancak bu her zaman her dilin yapısal dil bilgisi kurallarına uyduğu anlamına gelmez. En zor hataların bazıları garip ifade veya tonla ilgili değildir. Bunlar, hedef dilin sayı, cinsiyet, bağlam veya konuşan-okuyan ilişkisine dayalı belirli bir dil bilgisi biçimi gerektirdiği durumlarda ortaya çıkar.
Bu uç durumlar özellikle çok dilli web sitelerinde belirginleşir; burada kısa arayüz metinleri ve dinamik içerik çeviri motorlarına genellikle çok az bağlam sunar. Rusçadaki çoğul biçimlerden Fransızcada cinsiyet uyumuna ve resmi zamirlere kadar bu kurallar, aksi halde doğru olan bir çevirinin aniden makine tarafından üretilmiş gibi görünmesine neden olabilir. Bu hataların nerede ortaya çıktığını ve bunları nasıl kontrol edebileceğinizi görmek için okumaya devam edin
Önemli noktalar: Yapay zekâ çevirisinde çoğullar, cinsiyet ve biçimsellik
Yapay zekâ çevirisi çoğul kelimeler ve cinsiyet konusunda zorlanıyor
Kaynak metin yeterli bağlam sağlamadığında, yapay zeka çevirisi yanlış çoğul biçimleri veya dilbilgisel cinsiyet üretebilir. Bu durum, özellikle isimlerin, sıfatların veya fiillerin sayıya veya cinsiyete bağlı olarak değiştiği dillerde yaygındır.
Biçimsellik ve bağlam anlamı değiştirebilir
Çeviri doğruluğu aynı zamanda hedef kitleye ve tona da bağlıdır. Resmi ve resmi olmayan biçimler, zamirler ve ifadeler diller arasında önemli ölçüde farklılık gösterebilir; bu nedenle tek başına kelimeleri veya kısa dizeleri çevirmek doğal olmayan veya yanlış sonuçlara yol açabilir.
Çeviri kuralları doğruluğu artırmaya yardımcı olur
Sözlükler, çeviri kuralları ve bağlamsal talimatlar, belirli terim ve ifadelerin nasıl çevrilmesi gerektiği konusunda yapay zeka çevirisine daha net rehberlik eder. Web sitesi genelinde tutarlı terminoloji, çoğul biçimler, cinsiyet uyumu ve tonun korunmasına yardımcı olurlar.
Yapay zekâ çevirisinde çoğullaştırma hataları
İngilizcede çoğullaştırma basit görünür: sayı birden fazla olduğunda çoğu isme bir “s” eklenir. Ancak birçok dil, hangi isim formunun görüneceğini sayının kendisinin 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 değişebilir; bazı dillerde ise 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: isim biçimleri 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 web sitesi için bir sepet mesajı “ürün” için tek bir çeviri saklamamalıdır. Sistem, sepette bir, iki veya birkaç ürün bulunmasına bağlı olarak farklı biçimlere ihtiyaç duyabilir.
Rusça çoğul biçimleri ve sayı tabanlı kurallar
Rusça, sayıya dayalı dilbilgisinin otomatik çeviride neden zor olabileceğine iyi bir örnektir. İsimler, kendilerinden sonra gelen sayıya bağlı olarak farklı biçimler alabilir. “Ürün” kelimesi kullanılarak 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 ekler. İngilizce genellikle bir öğe ile birden fazla öğe arasındaki farkı ifade ederken, Arapça tam olarak iki öğe için belirli bir gramer biçimi kullanabilir. Öğe sayılarını görüntüleyen bir kullanıcı arayüzü için mantık şu şekilde görünebilir:
- 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} değerini çevrilmiş bir cümleye eklenen bir sayıdan ibaret sayarsa, sayı ile isim arasındaki dilbilgisel ilişkiyi gözden kaçırabilir. Sonuç anlaşılır olabilir, ancak yapısal olarak hatalıdır.
Dinamik kullanıcı arayüzü dizelerinde çoğullaştırma hataları
Dinamik kullanıcı arayüzü metinleri özellikle hassastır çünkü nihai anlamları çeviriden sonra eklenen değerlere bağlıdır. Yaygın örnekler arasında sepet sayıları, arama sonuçları, bildirimler, yorumlar, indirmeler ve kontrol 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 bir başka yapısal zorluk yaratır. İsimleri eril, dişil veya bazen başka dilbilgisel kategorilere ayıran dillerde, bir ismin cinsiyeti çevresindeki birkaç kelimeyi etkileyebilir.
Dilbilgisel cinsiyetin çeviriyi nasıl etkilediği
Dilbilgisel cinsiyet, bir ismi yalnızca eril veya dişil olarak etiketlemekle ilgili değildir. Cinsiyet dilbilgisel uyumu etkileyebilir; yani ilgili tanımlıklar, sıfatlar, zamirler veya diğer kelimelerin de değişmesi gerekebilir. Basitleştirilmiş bir ilişki şöyle görünür:
noun → article → adjective
Çeviri motoru isim için yanlış cinsiyeti seçerse, hata cümlenin geri kalanına yayılabilir. Tek bir yanlış kelime yerine, tüm ifade tutarsız dilbilgisel biçimler içerebilir.
Bu, kaynak dildeki bir ifade hedef dilin ihtiyaç duyduğu bilgiyi açıkça sağlamadığında özellikle zorlayıcı hale gelir. Bu nedenle kısa bir İngilizce ifade, dilbilgisel cinsiyeti olan bir dile doğru şekilde çevrilebilmesi için ek bağlam gerektirebilir.
Fransız ve İspanyol cinsiyet anlaşması
Fransızca ve İspanyolca, isim cinsiyetinin çevresindeki kelimeleri nasıl etkilediğine dair net örnekler sunar. İsimler genellikle dilbilgisel cinsiyete sahiptir ve ilgili tanımlıklar ile sıfatların bu cinsiyetle uyumlu olması gerekir.
Bir web sitesi için bu durum, ürün açıklamalarında, kategori adlarında, profil etiketlerinde veya hizmet açıklamalarında kullanılan ifadeleri etkileyebilir. İsmin cinsiyetini yanlış belirleyen bir çeviri, bunun sonucunda ifadenin geri kalanında hatalı uyumluluk ortaya çıkarabilir. Örneğin, bir çeviri iş akışının şunları belirlemesi gerekebilir:
- Hangi isim tarif ediliyor?
- Dilbilgisel cinsiyeti nedir?
- Hangi artikel onunla birlikte kullanılmalı?
- Sıfatın karşılık gelen bir biçime ihtiyacı var mı?
Bu nedenle, her kelime ayrı ayrı ele alındığında doğru görünen bir çeviri, kelimeler bir araya getirildiğinde hâlâ dilbilgisi açısından yanlış olabilir.
Arayüz 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, yapay zekânın “kelimeyi yanlış çevirmiş” olmasından ibaret değildir. Hedef dilin hangi dilbilgisel biçimi gerektirdiğini belirlemek için yeterli bilgi almamış olabilir.
Dilbilgisel cinsiyet hatalarını düzeltme
Cinsiyetle ilgili hataları düzeltmek, çeviri sistemine terminoloji ve bağlam üzerinde yeterli kontrol vermekle başlar. Ekipler tamamen otomatik çıktıya güvenmek yerine, önemli terimlerin nasıl çevrileceğini ve gözden geçirileceğini tanımlayabilir. İşe yarayan yaklaşımlar şunlardır:
- Önemli isimlerin tutarlı bir şekilde amaçlanan biçimi kullanması için cinsiyete duyarlı terminolojiyi bir sözlükte tanımlayın.
- Tekrarlayan kalıplar veya belirli terimler için özel çeviri kuralları kullanın.
- Kaynak metnin gereken cinsiyeti belli etmediği belirsiz arayüz dizesi ifadeleri için ek bağlam sağlayın.
- Dilbilgisi uyumunun önemli olduğu kritik sayfalara ve dizelere insan son düzenlemesi uygulayın.
Bu kombinasyon, özellikle çok miktarda yeniden kullanılabilir arayüz içeriğine sahip web siteleri için kullanışlıdır; bu tür sitelerde aynı sorunu birden fazla yerde manuel olarak düzeltmek hızla verimsiz hale gelir.
Cinsiyete ve kişiye dayalı isim biçimleri
Bazı dilsel uç durumlar basit bir eril/dişil ayrımının ötesine geçer. Belirli dillerde dilbilgisel biçimler, bir adın neye atıfta bulunduğuna da bağlı olabilir; örneğin bir kişi, nesne veya başka bir kategori. Bu durumlar, otomatik çeviri için bağlamı daha da önemli hale getirir.
Bağlama göre değişen isim biçimleri
Bir kelime, cümle içindeki anlamına veya gönderimde bulunduğu şeye bağlı olarak farklı bir dilbilgisel biçim gerektirebilir. Aynı çeviri anahtarı bir web sitesinin farklı bölümlerinde yeniden kullanıldığında bu durum zorlaşabilir. Aşağıdaki gibi yaygın web sitesi içeriklerini düşünün:
- Kullanıcı ve hesap rolleri
- Ürün kategorileri
- Müşteri türleri
- Bir kişiye veya nesneye atıfta bulunabilen etiketler
Kısa bir etiket kaynak dilde zararsız görünebilir, ancak hedef dilde ek bilgi gerektirebilir. Örneğin, bir kontrol paneli bir yerde “müşteri” için genel bir etiket kullanabilir ve başka bir yerde insan olmayan bir varlık için benzer bir yapıyı yeniden kullanabilir.
Bu bağlam eksik olduğunda, çeviri motoru dilbilgisi açısından geçerli ancak amaçlanan anlam için yine de yanlış olan bir biçim seçebilir. Bu nedenle kısa, yalıtılmış dizeler çok dilli bir arayüzün en savunmasız bölümleri arasındadır.
Lehçede kişi temelli isim biçimleri
Lehçe, dilbilgisel biçimlerin bir göndermenin insanları mı yoksa insan dışı varlıkları mı kapsadığına nasıl bağlı olabileceğini gösterir. Bu, bir kelimenin veya ifadenin çevrilmesinin, kaynak metnin içerdiği görünenden 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 birbiriyle değiştirilebilir bir etiket olarak ele almak yerine, içeriğin insanları mı yoksa nesneleri mi tanımladığını anlaması gerekir.
Geliştiriciler ve web sitesi sahipleri için bu, izole dize çevirisinin önemli bir sınırlamasını vurgular; çeviri motorunun dizenin neyi temsil ettiğini belirlemesi için yeterli bağlama ihtiyacı vardır.
Yapay zeka bağlamsal dil bilgisi kurallarını neden kaçırıyor
Yapay zeka çevirisi, hedef dil kaynak metinde bulunmayan bilgileri gerektirdiğinde bağlamsal dilbilgisi konusunda zorlanabilir. Örneğin İngilizce, başka bir dilin açıkça belirtmesini gerektirebileceği dilbilgisel bilgileri sıklıkla örtük bırakır. Yaygın nedenler şunlardır:
- Etrafında çok az bağlam bulunan çok kısa metinler.
- Neyi temsil ettiklerini belirtmeyen değişkenler.
- Çeviri anahtarları web sitesinin farklı bölümlerinde yeniden kullanılıyor.
- Hedef dilin gerektirdiği bilgiyi 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 bir dilde {{name}} öğesinin neye atıfta bulunduğuna dair bilgi gerektirebilir.
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 dizeler üzerinde çeviri iş akışına daha fazla kontrol vermektir. Otomatik çeviri başlangıçtaki iş yükünü üstlenebilir, ek kontroller ise tekrarlayan veya belirsiz durumların ele alınmasına yardımcı olur. Pratik bir iş akışı şunları birleştirebilir:
- Anlamı kullanımına bağlı olan dizeler için bağlama duyarlı çeviri.
- Belirli dilbilgisi gereksinimleri olan terimler için sözlükler.
- Yinelenen 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 de yapısal çeviri sorunlarına yol açabilir. Bazı dillerde dil düzeyi zamirleri, fiil biçimlerini ve cümle yapısını etkiler; bu nedenle yanlış dil düzeyini seçmek çevrilen mesajın dil bilgisini değiştirebilir.
Resmi ve gayri resmi zamirler
Bazı diller okuyucuya hitap etmenin resmi ve resmi olmayan yollarını birbirinden ayırır. Uygun biçim, hedef kitleye, ilişkiye ve bağlama bağlıdır. “Lütfen adınızı girin” gibi bir İngilizce arayüz mesajını düşünün.
İngilizce, çevirinin “siz” ifadesinin resmi mi yoksa samimi mi olduğunu belirtmesini gerektirmez. Ancak bir hedef dil bu ayrımı gerektirebilir. Uygun seçim, web sitesine göre değişebilir:
- E-ticaret ödeme sayfası: kibar veya resmi bir biçim kullanabilir.
- Müşteri desteği: saygılı bir üslup tercih edebilir.
- Bankacılık veya hesap sayfaları: sürekli olarak resmi bir dil kullanabilir.
- SaaS onboarding: markaya bağlı olarak resmi veya daha sohbet tonunda bir dil tercih edilebilir.
Kilit sorun tutarlılıktır. Bir web sitesi bir üslup belirledikten sonra, çevrilmiş arayüz metinleri kullanıcı yolculuğu boyunca aynı dil bilgisi tercihini izlemelidir.
Üslubun cümle yapısını nasıl değiştirdiği
Hitap biçimi, birine seslenmek için kullanılan zamirden daha fazlasını etkileyebilir. Resmi ve gayri resmi dilbilgisel biçimlere sahip dillerde, bu seçim fiil çekimini veya cümlenin diğer bölümlerini de etkileyebilir. Örneğin, aynı türden bir mesaj farklı ortamlarda görünebilir:
- Resmi bir müşteri bildirimi saygılı bir dilbilgisi yapısı kullanabilir.
- Resmi olmayan bir tüketici uygulaması, kullanıcılara daha doğrudan hitap edebilir.
- Profesyonel bir hizmet web sitesi tutarlı bir şekilde resmi ifadeler kullanabilir.
Bu, dil kullanım düzeyinin yalnızca bir yazım tarzı tercihi olarak değil, dilsel bir kural olarak ele alınması gerektiği anlamına gelir. Çeviri motoru net bir neden olmaksızın resmi ve resmi olmayan yapılar arasında gidip gelirse, her cümle teknik olarak anlaşılır olsa bile web sitesi tutarsız hissettirebilir.
Kullanıcı arayüzünde ve müşteri mesajlarında hataları kaydedin
Tutarsız üslup, bir web sitesinin birçok alanında ortaya çıkabilir; özellikle farklı dizeler bağımsız olarak çevrildiğinde. 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 samimi bir zamire geçen bir bildirim gelir. Her iki mesajda da bariz bir çeviri hatası olmayabilir, ancak bu değişim tutarsız bir çok dilli deneyim yaratır.
Bu, kullanıcılar aynı web sitesinin farklı bölümleri arasında geçiş yaptığında özellikle belirginleşir. Bir çeviri sisteminin her cümle için bağımsız karar vermek yerine, seçilen dil düzeyini ilgili dizeler boyunca koruması gerekir.
Tutarlı dil düzeyinin korunması
İlk adım, her hedef dil için tercih edilen hitap tarzını belirlemek ve bunu 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.
- Yinelenen dil kalıpları için özel çeviri kuralları.
- Ödeme ve işlem mesajları gibi yüksek etkili içeriklerin insan tarafından incelenmesi.
Bu kontroller yerindeyken, resmi ve samimi tercihler bir dizeden diğerine rastgele verilen kararlar olmaktan çıkıp çeviri iş akışının bir parçası haline gelir.
Yapısal yapay zeka çeviri hatalarını düzeltme
Özel çeviri kurallarını kullanın
Özel çeviri kuralları, otomatik çeviri gerekli 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, dinamik veya yeniden kullanılabilir bileşenlere sahip web siteleri için özellikle kullanışlıdır. Linguise ayrıca özel çeviri kurallarını destekler, böylece içeriğin geri kalanı otomatik olarak işlenirken belirli çevirileri ince ayarlayabilirsiniz.
Sözlükler içeren kontrol terminolojisi
Sözlükler, çeviriler boyunca tutarlı kalması gereken terminolojinin kontrol edilmesine yardımcı olur. Bir terimin birden fazla olası çevirisi olduğunda veya dilbilgisel özellikleri önem taşıdığında özellikle faydalıdır. Örneğin, bir sözlük şunlar için tercih edilen çevirileri tanımlayabilir:
- Ürün adları
- Marka terminolojisi
- Rol adları
- Belirli dil bilgisel cinsiyete sahip terimler
Bu, her geçişi yeni bir yoruma açık bırakmak yerine çeviri motoruna açık bir referans sağlar. Çok dilli web siteleri için bu, terminoloji çeşitliliğini azaltabilir ve tutarlı dilbilgisel seçimlerin korunmasına yardımcı olabilir.
İnsan son düzenlemesi 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, tüm bir web sitesini elle çevirmek değildir. Bunun yerine, insan incelemesi, dilbilgisel doğruluğun kullanıcı deneyimini doğrudan etkilediği istisnalara ve hassas metinlere odaklanabilir.
Çeviri belleği ile düzeltmeleri koruyun
Bir çeviri gözden geçirilip düzeltildiğinde, benzer bir dize bir sonraki sefer çevrildiğinde düzeltme kaybolmamalıdır. Çeviri belleği , onaylanmış çevirilerin korunmasına yardımcı olur, böylece bunlar eşleşen veya benzer içerik için yeniden kullanılabilir. Basitleştirilmiş bir iş akışı şöyle görünür:
Yapay zeka çevirisi → insan düzeltmesi → kaydedilen çeviri → eşleşen içerik için yeniden kullanım.
Bu özellikle tekrarlayan arayüz metinleri, sürekli kullanılan terminoloji veya çok miktarda benzer içerik barındıran web siteleri için oldukça faydalıdır. Yapısal bir sorunu düzelttiğinizde, yeni bir otomatik çeviriden başlamak yerine her seferinde aynı kararı uygulayabilirsiniz.
Conclusion
Yapısal yapay zeka çeviri hataları, bir çeviri ilk bakışta doğru görünse bile ortaya çıkabilir. Çoğullaştırma, dilbilgisel cinsiyet, kişiye dayalı isim biçimleri ve resmi veya gayri resmi hitap, orijinal İngilizce metinden açıkça anlaşılmayan kurallar getirebilir.
Hedef dil ne kadar karmaşıksa, otomatik çevirilerin nasıl uygulandığını kontrol etmek o kadar önemli hale gelir. Linguise , otomatik çeviriyi özel çeviri kuralları, sözlük yönetimi, insan son düzenlemesi ve çeviri belleği gibi kontrollerle birleştirerek web sitesi sahiplerine, otomatik çevirinin verimliliğinden ödün vermeden bu dilsel uç durumlarla başa çıkma imkânı sunar. Çok dilli web sitenizin tüm dillerde doğru ve tutarlı kalması için Linguise deneyin.
