Dịch thuật AI có thể xử lý rất tốt nhiều câu thông dụng hàng ngày, nhưng điều đó không có nghĩa là nó luôn tuân theo các quy tắc ngữ pháp cấu trúc của mọi ngôn ngữ. Một số lỗi khó phát hiện nhất không phải là về cách diễn đạt vụng về hay giọng điệu. Chúng xảy ra khi ngôn ngữ đích yêu cầu một dạng ngữ pháp cụ thể dựa trên số lượng, giống, ngữ cảnh hoặc mối quan hệ giữa người nói và người đọc.
Những trường hợp ngoại lệ này đặc biệt dễ thấy trên các trang web đa ngôn ngữ, nơi các chuỗi UI ngắn và nội dung động thường cung cấp rất ít ngữ cảnh cho các công cụ dịch. Từ các dạng số nhiều trong tiếng Nga đến sự hòa hợp giới tính và đại từ trang trọng trong tiếng Pháp, những quy tắc này có thể khiến một bản dịch vốn chính xác bỗng trở nên giống như do máy tạo ra. Hãy tiếp tục đọc để xem những lỗi này xảy ra ở đâu và cách bạn có thể kiểm soát chúng.
Điểm chính: Số nhiều, giống & mức độ trang trọng trong dịch thuật AI
Dịch thuật AI gặp khó khăn với số nhiều và giới tính
Dịch máy bằng AI có thể tạo ra các dạng số nhiều hoặc giống ngữ pháp không chính xác khi văn bản nguồn không cung cấp đủ ngữ cảnh. Điều này đặc biệt phổ biến ở những ngôn ngữ mà danh từ, tính từ hoặc động từ thay đổi tùy theo số lượng hoặc giống.
Tính trang trọng và ngữ cảnh có thể làm thay đổi ý nghĩa
Độ chính xác của bản dịch còn phụ thuộc vào đối tượng và giọng điệu mục tiêu. Các hình thức trang trọng và thân mật, đại từ và cách diễn đạt có thể khác biệt đáng kể giữa các ngôn ngữ, vì vậy việc dịch các từ riêng lẻ hoặc chuỗi ngắn có thể dẫn đến kết quả không tự nhiên hoặc không chính xác.
Các quy tắc dịch thuật giúp cải thiện độ chính xác
Bảng thuật ngữ, quy tắc dịch và hướng dẫn theo ngữ cảnh giúp AI dịch rõ ràng hơn về cách dịch các thuật ngữ và cách diễn đạt cụ thể. Chúng giúp duy trì thuật ngữ nhất quán, dạng số nhiều, sự hòa hợp về giống và giọng điệu trên toàn bộ trang web.
Lỗi số nhiều trong dịch thuật AI
Việc tạo dạng số nhiều có vẻ đơn giản trong tiếng Anh, chỉ cần thêm “s” vào hầu hết các danh từ khi số lượng thay đổi từ một thành nhiều hơn một. Tuy nhiên, nhiều ngôn ngữ sử dụng hệ thống phức tạp hơn, trong đó chính con số quyết định dạng danh từ nào sẽ xuất hiện. Điều này tạo ra thách thức về cấu trúc đối với dịch thuật bằng AI, đặc biệt khi các trang web sử dụng biến động.
Cách các quy tắc số nhiều khác nhau giữa các ngôn ngữ
Không phải ngôn ngữ nào cũng coi việc tạo dạng số nhiều chỉ đơn giản là phân biệt giữa số ít và số nhiều. Tùy theo ngôn ngữ, dạng của danh từ có thể thay đổi theo số lượng chính xác, trong khi một số ngôn ngữ còn có dạng riêng cho hai đối tượng.
Ví dụ, cùng một thông báo giao diện cơ bản có thể đòi hỏi logic ngữ pháp rất khác nhau:
- Tiếng Anh: 1 mặt hàng / 2 mặt hàng
- Tiếng Nga: dạng danh từ thay đổi tùy theo số lượng.
- Tiếng Ả Rập: có thể cần dùng dạng số ít, số đôi và số nhiều.
Điều này rất quan trọng khi dịch nội dung động. Một công cụ dịch thuật không phải lúc nào cũng có thể lấy mẫu câu tiếng Anh và thay thế danh từ bằng từ tương đương trong ngôn ngữ khác. Nó phải tính đến số lượng và ngữ cảnh ngữ pháp để xác định hình thái đúng trong ngôn ngữ đích.
Ví dụ, đối với một trang web thương mại điện tử đa ngôn ngữ, thông báo giỏ hàng không nên chỉ lưu một bản dịch duy nhất cho “item.” Hệ thống có thể cần các dạng khác nhau tùy thuộc vào việc giỏ hàng chứa một, hai hay nhiều sản phẩm.
Các dạng số nhiều trong tiếng Nga và các quy tắc dựa trên số
Tiếng Nga là một ví dụ điển hình cho thấy vì sao ngữ pháp dựa trên số lượng có thể khó dịch tự động. Danh từ có thể biến đổi hình thái tùy theo số lượng mà chúng đi kèm. Một ví dụ đơn giản hóa sử dụng từ “sản phẩm” là:
- 1 товар
- 2 товара
- 5 товаров
Điểm quan trọng là bản thân danh từ thay đổi khi số lượng thay đổi. Điều này khác với tiếng Anh, nơi sự phân biệt cơ bản thường là giữa 1 sản phẩm và 2 sản phẩm.
Hãy tưởng tượng một giỏ hàng thương mại điện tử hiển thị số lượng sản phẩm một cách linh hoạt. Hệ thống dịch cần biết liệu {count} có phải là 1, nằm trong một khoảng số cụ thể hay cần một dạng ngữ pháp khác. Một vấn đề tương tự có thể xuất hiện trong kết quả tìm kiếm:
- Đã tìm thấy 1 sản phẩm
- Tìm thấy 2 sản phẩm
- Tìm thấy 5 sản phẩm
Nếu bản dịch được tạo mà không áp dụng các quy tắc số của ngôn ngữ đích, danh từ có thể vẫn ở dạng sai ngay cả khi số hiển thị cho người dùng là đúng.
Các dạng số nhiều và số đôi trong tiếng Ả Rập
Tiếng Ả Rập mang đến một tầng phức tạp khác vì nó phân biệt giữa số ít, số đôi và số nhiều. Tiếng Anh thường thể hiện sự khác biệt giữa một mục và nhiều hơn một mục, trong khi tiếng Ả Rập có thể sử dụng một dạng ngữ pháp cụ thể cho đúng hai mục. Đối với giao diện người dùng hiển thị số lượng mục, logic do đó có thể trông như sau:
- 1 mục > số ít
- 2 vật phẩm > kép
- 3+ mục > số nhiều
Sự phân biệt này trở nên quan trọng đối với nội dung trang web động. Một chuỗi như Bạn có {count} mục chứa một biến mà giá trị của nó có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hình thức ngữ pháp của bản dịch.
Nếu công cụ dịch chỉ coi {count} như một con số được chèn vào câu đã dịch, nó có thể bỏ qua mối quan hệ ngữ pháp giữa số lượng và danh từ. Kết quả có thể hiểu được, nhưng sai về mặt cấu trúc.
Lỗi số nhiều trong các chuỗi UI động
Các chuỗi UI động đặc biệt dễ bị tổn thương vì ý nghĩa cuối cùng của chúng phụ thuộc vào các giá trị được chèn sau khi dịch. Các ví dụ phổ biến bao gồm số lượng giỏ hàng, kết quả tìm kiếm, thông báo, bình luận, lượt tải xuống và số liệu thống kê bảng điều khiển. Hãy xem xét một thông báo tiếng Anh đơn giản:
- Bạn có 1 mặt hàng
- Bạn có 2 món đồ
- Bạn có 5 món đồ
Trong tiếng Anh, sự thay đổi ngữ pháp tương đối đơn giản. Tuy nhiên, trong các ngôn ngữ có nhiều phạm trù số nhiều, mỗi giá trị có thể yêu cầu một dạng khác nhau.
Do đó, vấn đề không nhất thiết là chất lượng dịch kém. Bản dịch có thể hoàn toàn dễ hiểu như một câu, nhưng lại thất bại khi biến thay đổi. Một trang web đa ngôn ngữ cần bảo toàn mối quan hệ ngữ pháp giữa giá trị động và văn bản đã dịch.
Đó là lý do tại sao chỉ dịch những từ hiển thị không phải lúc nào cũng đủ. Nội dung động cần logic dịch hiểu được cách các biến tương tác với ngữ pháp của ngôn ngữ đích.
Lỗi giống ngữ pháp trong dịch thuật AI
Giống ngữ pháp tạo ra một thách thức về cấu trúc khác. Trong các ngôn ngữ phân loại danh từ thành giống đực, giống cái hoặc đôi khi các phạm trù ngữ pháp khác, giống của một danh từ có thể ảnh hưởng đến nhiều từ xung quanh nó.
Giống ngữ pháp ảnh hưởng đến dịch thuật như thế nào
Giống ngữ pháp không chỉ đơn thuần là việc gán nhãn một danh từ là giống đực hay giống cái. Giống có thể ảnh hưởng đến sự hòa hợp ngữ pháp, nghĩa là các mạo từ, tính từ, đại từ hoặc các từ liên quan khác cũng có thể cần phải thay đổi. Một mối quan hệ được đơn giản hóa trông như thế này:
noun → article → adjective
Nếu công cụ dịch chọn sai giống của danh từ, lỗi có thể lan sang phần còn lại của cụm từ. Thay vì chỉ một từ sai, toàn bộ câu có thể chứa các dạng ngữ pháp không nhất quán.
Điều này trở nên đặc biệt khó khăn khi một cụm từ trong ngôn ngữ nguồn không cung cấp rõ ràng thông tin mà ngôn ngữ đích cần. Do đó, một cụm từ ngắn trong tiếng Anh có thể cần thêm ngữ cảnh trước khi có thể được dịch chính xác sang một ngôn ngữ có giống ngữ pháp.
Thỏa thuận bình đẳng giới của Pháp và Tây Ban Nha
Tiếng Pháp và tiếng Tây Ban Nha cung cấp những ví dụ rõ ràng về cách giống của danh từ ảnh hưởng đến các từ xung quanh. Danh từ nói chung có giống ngữ pháp, và các mạo từ và tính từ liên quan cần phải phù hợp với giống đó.
Đối với một trang web, điều này có thể ảnh hưởng đến các cụm từ được sử dụng trong mô tả sản phẩm, tên danh mục, nhãn hồ sơ hoặc mô tả dịch vụ. Một bản dịch xác định sai giống của danh từ do đó có thể tạo ra sự hòa hợp không chính xác trong phần còn lại của cụm từ. Ví dụ, một quy trình dịch thuật có thể cần xác định:
- Danh từ nào đang được mô tả?
- Giống ngữ pháp của nó là gì?
- Mạo từ nào nên đi kèm với nó?
- Tính từ có cần dạng tương ứng không?
Đây là lý do tại sao một bản dịch trông có vẻ đúng khi từng từ được xem xét riêng lẻ vẫn có thể sai ngữ pháp khi các từ được kết hợp lại với nhau.
Lỗi giới tính trong chuỗi giao diện người dùng
Các chuỗi UI ngắn đặc biệt khó dịch vì chúng thường chứa ít ngữ cảnh. Hệ thống dịch có thể nhận được một cụm từ như “tài khoản mới,” “hồ sơ đã cập nhật,” hoặc “dịch vụ khả dụng” mà không biết chính xác danh từ đó được sử dụng ở chỗ nào khác trên trang.
Điều này thường xảy ra với nhãn, thông báo, lời kêu gọi hành động (CTA), tên sản phẩm và các thành phần giao diện có thể tái sử dụng. Khóa dịch có thể chỉ chứa một vài từ, trong khi thông tin cần thiết để xác định sự phù hợp về ngữ pháp lại nằm ở một nơi khác trong ứng dụng. Ví dụ, nhà phát triển có thể tái sử dụng một chuỗi chung như:
New {item}
Bản dịch chính xác có thể phụ thuộc vào việc {item} đại diện cho điều gì. Nếu biến có thể tham chiếu đến các danh từ có giống ngữ pháp khác nhau, một bản dịch tĩnh duy nhất có thể không hoạt động trong mọi ngữ cảnh.
Do đó, vấn đề không chỉ đơn giản là AI “đã dịch sai từ.” Có thể nó chưa nhận đủ thông tin để xác định dạng ngữ pháp mà ngôn ngữ đích yêu cầu.
Sửa lỗi giống ngữ pháp
Việc sửa các lỗi liên quan đến giống bắt đầu bằng cách cho hệ thống dịch đủ khả năng kiểm soát thuật ngữ và ngữ cảnh. Thay vì hoàn toàn dựa vào kết quả tự động, các nhóm có thể xác định cách dịch và xem xét các thuật ngữ quan trọng. Các cách tiếp cận hữu ích bao gồm:
- Định nghĩa thuật ngữ nhạy cảm về giới trong bảng thuật ngữ để các danh từ quan trọng luôn sử dụng đúng hình thức dự kiến.
- Sử dụng quy tắc dịch tùy chỉnh cho các mẫu lặp lại hoặc thuật ngữ cụ thể.
- Cung cấp thêm ngữ cảnh cho các chuỗi giao diện mơ hồ khi văn bản nguồn không thể hiện giới tính cần thiết.
- Áp dụng hiệu đính thủ công cho các trang và chuỗi quan trọng khi sự hòa hợp ngữ pháp là quan trọng.
Sự kết hợp này đặc biệt hữu ích cho các trang web có lượng lớn nội dung giao diện người dùng có thể tái sử dụng, khi việc sửa cùng một vấn đề theo cách thủ công ở nhiều nơi sẽ nhanh chóng trở nên kém hiệu quả.
Các dạng danh từ theo giới tính và dựa trên người
Một số trường hợp ngôn ngữ đặc biệt vượt ra ngoài sự phân biệt đơn giản giữa giống đực và giống cái. Trong một số ngôn ngữ, các dạng ngữ pháp cũng có thể phụ thuộc vào việc danh từ đề cập đến điều gì, chẳng hạn như một người, đồ vật hoặc một phạm trù khác. Những trường hợp này khiến ngữ cảnh trở nên quan trọng hơn nữa đối với dịch máy.
Các dạng danh từ thay đổi theo ngữ cảnh
Một từ có thể yêu cầu một dạng ngữ pháp khác nhau tùy thuộc vào ý nghĩa hoặc đối tượng được đề cập trong câu. Điều này có thể trở nên khó khăn khi cùng một khóa dịch được sử dụng lại ở các phần khác nhau của một trang web. Hãy xem xét các nội dung trang web phổ biến như:
- Vai trò người dùng và tài khoản
- Danh mục sản phẩm
- Các loại khách hàng
- Nhãn có thể chỉ một người hoặc một đối tượng
Một nhãn ngắn có vẻ vô hại trong ngôn ngữ nguồn nhưng lại cần thêm thông tin trong ngôn ngữ đích. Ví dụ, một bảng điều khiển có thể dùng nhãn chung cho “khách hàng” ở một vị trí và tái sử dụng cấu trúc tương tự cho một thực thể phi con người ở nơi khác.
Khi thiếu ngữ cảnh đó, công cụ dịch có thể chọn một dạng ngữ pháp hợp lệ nhưng vẫn sai so với ý nghĩa dự định. Do đó, các chuỗi ngắn, tách rời là một trong những phần dễ bị tổn thương nhất của giao diện đa ngôn ngữ.
Các dạng danh từ chỉ người trong tiếng Ba Lan
Tiếng Ba Lan cho thấy các dạng ngữ pháp có thể phụ thuộc vào việc tham chiếu liên quan đến người hay thực thể phi nhân. Điều này có nghĩa là việc dịch một từ hoặc cụm từ có thể cần nhiều thông tin hơn so với những gì chuỗi nguồn có vẻ chứa đựng.
Hãy xem xét một bảng điều khiển hiển thị số lượng người dùng, khách hàng và sản phẩm. Giao diện có thể sử dụng một cấu trúc tái sử dụng như {count} người dùng hoặc {count} sản phẩm.
Cách xử lý ngữ pháp đúng có thể phụ thuộc vào đối tượng được đếm và phạm trù ngữ pháp liên quan. Do đó, một công cụ dịch thuật cần hiểu liệu nội dung đang mô tả người hay đồ vật, thay vì coi mọi danh từ như một nhãn có thể hoán đổi cho nhau.
Đối với các nhà phát triển và chủ sở hữu website, điều này làm nổi bật một hạn chế quan trọng của việc dịch chuỗi riêng lẻ: công cụ dịch cần đủ ngữ cảnh để xác định chuỗi đó đại diện cho điều gì.
Vì sao AI lại bỏ sót các quy tắc ngữ pháp theo ngữ cảnh
Dịch thuật AI có thể gặp khó khăn với ngữ pháp theo ngữ cảnh khi ngôn ngữ đích yêu cầu thông tin không có trong chuỗi nguồn. Ví dụ, tiếng Anh thường để thông tin ngữ pháp ở dạng ẩn mà ngôn ngữ khác có thể yêu cầu phải thể hiện rõ. Các nguyên nhân phổ biến bao gồm:
- Những đoạn nhạc rất ngắn với rất ít ngữ cảnh xung quanh.
- Các biến không cho biết chúng đại diện cho điều gì.
- Các khóa dịch được sử dụng lại ở nhiều phần khác nhau của trang web.
- Các cấu trúc ngôn ngữ nguồn không mã hóa thông tin cần thiết cho ngôn ngữ đích.
Lấy một chuỗi như sau:
{{count}} users
Công cụ dịch cần hiểu {{count}} đại diện cho điều gì và những quy tắc ngữ pháp nào áp dụng cho danh từ theo sau. Tương tự, một chuỗi như sau:
{{name}} is available
có thể cần thông tin về {{name}} đề cập đến điều gì trong một ngôn ngữ mà sự hòa hợp ngữ pháp phụ thuộc vào thông tin đó.
Một chuỗi càng ít ngữ cảnh, thì càng có khả năng hệ thống tự động sẽ phải đưa ra một giả định ngữ pháp.
Sửa lỗi về giống và dạng danh từ
Cách tiếp cận đáng tin cậy nhất là trao cho quy trình dịch thuật nhiều quyền kiểm soát hơn đối với các chuỗi mà ngữ cảnh ngữ pháp quan trọng. Dịch thuật tự động có thể xử lý khối lượng công việc ban đầu, trong khi các kiểm soát bổ sung giúp giải quyết các trường hợp lặp lại hoặc mơ hồ. Một quy trình thực tế có thể kết hợp:
- Dịch thuật dựa trên ngữ cảnh cho các chuỗi ký tự mà ý nghĩa phụ thuộc vào cách sử dụng của chúng.
- Bảng thuật ngữ dành cho các từ ngữ có yêu cầu ngữ pháp cụ thể.
- Quy tắc dịch thuật tùy chỉnh cho các mẫu lặp lại.
- Đánh giá bởi con người đối với các chuỗi mơ hồ hoặc có tác động lớn.
- Bộ nhớ dịch để lưu giữ các bản dịch đã chỉnh sửa cho mục đích sử dụng trong tương lai.
Cách tiếp cận này tránh coi mỗi bản dịch là một câu riêng lẻ. Thay vào đó, nó giữ các quyết định ngữ pháp quan trọng nhất quán trên toàn bộ trang web.
Quy tắc ngôn ngữ trang trọng và không trang trọng
Ngôn ngữ trang trọng và không trang trọng cũng có thể tạo ra các vấn đề dịch thuật về cấu trúc. Ở một số ngôn ngữ, phong cách ngôn ngữ ảnh hưởng đến đại từ, dạng động từ và cấu trúc câu, vì vậy việc chọn sai phong cách có thể làm thay đổi ngữ pháp của thông điệp đã dịch.
Đại từ trang trọng và không trang trọng
Một số ngôn ngữ phân biệt giữa cách xưng hô trang trọng và không trang trọng. Hình thức phù hợp phụ thuộc vào đối tượng, mối quan hệ và ngữ cảnh. Hãy xem xét một thông báo giao diện người dùng tiếng Anh như "Vui lòng nhập tên của bạn".
Tiếng Anh không yêu cầu bản dịch phải chỉ rõ “you” là trang trọng hay thân mật. Tuy nhiên, ngôn ngữ đích có thể yêu cầu sự phân biệt đó. Lựa chọn phù hợp có thể khác nhau tùy thuộc vào trang web:
- Thanh toán thương mại điện tử: có thể sử dụng dạng lịch sự hoặc trang trọng.
- Hỗ trợ khách hàng: có thể ưu tiên văn phong trang trọng, lịch sự.
- Trang ngân hàng hoặc trang tài khoản: có thể luôn sử dụng ngôn ngữ trang trọng.
- Quy trình giới thiệu SaaS: có thể chọn ngôn ngữ trang trọng hoặc trò chuyện hơn tùy thuộc vào thương hiệu.
Vấn đề mấu chốt là tính nhất quán. Khi một trang web đã thiết lập một văn phong, các chuỗi giao diện người dùng đã dịch cần tuân theo cùng một lựa chọn ngữ pháp xuyên suốt hành trình của người dùng.
Cách phong cách ngôn ngữ thay đổi cấu trúc câu
Cách xưng hô có thể ảnh hưởng đến nhiều hơn là chỉ đại từ dùng để gọi ai đó. Trong các ngôn ngữ có hình thức ngữ pháp trang trọng và thân mật, sự lựa chọn cũng có thể ảnh hưởng đến việc chia động từ hoặc các phần khác của câu. Ví dụ, cùng một loại thông điệp có thể xuất hiện trong các môi trường khác nhau:
- Thông báo chính thức cho khách hàng có thể sử dụng cấu trúc ngữ pháp thể hiện sự tôn trọng.
- Một ứng dụng dành cho người tiêu dùng không chính thức có thể tiếp cận người dùng một cách trực tiếp hơn.
- Một trang web dịch vụ chuyên nghiệp có thể sử dụng nhất quán các dạng thức trang trọng.
Điều này có nghĩa là cách xưng hô nên được coi là một quy tắc ngôn ngữ chứ không chỉ đơn thuần là sở thích về phong cách viết. Nếu công cụ dịch chuyển đổi giữa các cấu trúc trang trọng và thân mật mà không có lý do rõ ràng, trang web có thể trở nên thiếu nhất quán ngay cả khi mọi câu đều có thể hiểu được về mặt kỹ thuật.
Lỗi văn phong trong giao diện người dùng và thông điệp dành cho khách hàng
Lỗi ngữ pháp không nhất quán có thể xuất hiện ở nhiều khu vực trên một trang web, đặc biệt là khi các chuỗi văn bản khác nhau được dịch độc lập. Các khu vực thường gặp bao gồm:
- Nhãn giao diện người dùng
- Thông báo lỗi
- Thông báo
- Email giao dịch
- Tin nhắn hỗ trợ khách hàng
Hãy tưởng tượng một quy trình thanh toán luôn xưng hô với khách hàng một cách trang trọng, rồi sau đó là một thông báo đột ngột chuyển sang đại từ thân mật. Cả hai thông điệp có thể đều không chứa lỗi dịch rõ ràng, nhưng sự thay đổi này tạo ra trải nghiệm đa ngôn ngữ thiếu nhất quán.
Điều này đặc biệt dễ nhận thấy khi người dùng di chuyển giữa các phần khác nhau của cùng một trang web. Hệ thống dịch thuật cần duy trì văn phong đã chọn xuyên suốt các chuỗi liên quan thay vì quyết định độc lập cho từng câu.
Duy trì phong cách ngôn ngữ nhất quán
Bước đầu tiên là thiết lập văn phong ưu tiên cho từng ngôn ngữ đích và sử dụng nhất quán trên toàn bộ trang web. Điều này cung cấp cho người dịch và hệ thống dịch một tham chiếu rõ ràng khi ngôn ngữ nguồn không thể hiện rõ sự phân biệt. Một trang web có thể hỗ trợ tính nhất quán này thông qua:
- Hướng dẫn dịch thuật xác định phong cách ngôn ngữ ưu tiên.
- Bảng thuật ngữ về các đại từ và từ ngữ quan trọng.
- Các quy tắc dịch tùy chỉnh cho các mẫu ngôn ngữ lặp lại.
- Con người đánh giá nội dung có tác động cao như thông báo thanh toán và giao dịch.
Với các kiểm soát này, lựa chọn trang trọng và thân mật trở thành một phần của quy trình dịch thuật thay vì những quyết định được đưa ra ngẫu nhiên từ chuỗi này sang chuỗi khác.
Khắc phục lỗi dịch thuật AI mang tính cấu trúc
Sử dụng các quy tắc dịch tùy chỉnh
Quy tắc dịch tùy chỉnh cho bạn nhiều quyền kiểm soát hơn đối với cách xử lý các thuật ngữ, mẫu hoặc chuỗi cụ thể khi dịch tự động không tạo ra kết quả ngữ pháp như yêu cầu. Ví dụ: các quy tắc có thể giúp quản lý:
- Mô hình đa dạng động
- Thuật ngữ cụ thể
- Các hình thức ngữ pháp nhất quán
- Chuỗi giao diện lặp lại
Thay vì phải tự tay sửa cùng một bản dịch mỗi khi nó xuất hiện, bạn có thể định nghĩa một quy tắc áp dụng hành vi mong muốn một cách nhất quán. Điều này đặc biệt hữu ích cho các trang web có các thành phần động hoặc có thể tái sử dụng. Linguise cũng hỗ trợ các quy tắc dịch tùy chỉnh, cho phép bạn tinh chỉnh các bản dịch cụ thể trong khi vẫn giữ cho phần còn lại của nội dung được xử lý tự động.
Kiểm soát thuật ngữ bằng bảng thuật ngữ
Bảng thuật ngữ giúp kiểm soát thuật ngữ cần được giữ nhất quán trong các bản dịch. Chúng đặc biệt hữu ích khi một thuật ngữ có nhiều cách dịch khả thi hoặc khi các đặc điểm ngữ pháp của nó quan trọng. Ví dụ: bảng thuật ngữ có thể xác định các bản dịch ưu tiên cho:
- Tên sản phẩm
- Thuật ngữ thương hiệu
- Tên vai trò
- Các thuật ngữ có giống ngữ pháp cụ thể
Điều này cung cấp cho công cụ dịch một tham chiếu rõ ràng, thay vì để mỗi lần xuất hiện mở ra một cách hiểu mới. Đối với các trang web đa ngôn ngữ, điều đó có thể giảm sự khác biệt về thuật ngữ và giúp duy trì các lựa chọn ngữ pháp nhất quán.
Áp dụng hiệu đính thủ công
Một số trường hợp biên mang tính cấu trúc vẫn cần đến sự đánh giá của chuyên gia ngôn ngữ, đặc biệt khi ngữ cảnh cần thiết không thể được suy luận một cách đáng tin cậy từ chuỗi nguồn. Hậu biên tập thủ công có thể được ưu tiên cho nội dung có tác động cao như:
- Luồng thanh toán
- Tin nhắn pháp lý và tài khoản
- Thông báo quan trọng
- Các trang đích có lưu lượng truy cập cao
Mục đích không phải là dịch thủ công toàn bộ trang web. Thay vào đó, việc đánh giá của con người có thể tập trung vào các trường hợp ngoại lệ và các chuỗi nhạy cảm, nơi độ chính xác ngữ pháp ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng.
Bảo toàn các chỉnh sửa bằng bộ nhớ dịch
Khi bản dịch đã được xem xét và chỉnh sửa, bản chỉnh sửa không nên biến mất vào lần tiếp theo một chuỗi tương tự được dịch. Bộ nhớ dịch giúp lưu giữ các bản dịch đã được phê duyệt để chúng có thể được tái sử dụng cho nội dung khớp hoặc tương tự. Một quy trình làm việc đơn giản hóa trông như thế này:
Dịch bằng AI → chỉnh sửa thủ công → lưu bản dịch → tái sử dụng cho nội dung tương ứng.
Điều này đặc biệt hữu ích cho các trang web có chuỗi giao diện người dùng lặp lại, thuật ngữ định kỳ hoặc lượng lớn nội dung tương tự. Sau khi bạn sửa một vấn đề cấu trúc, bạn có thể áp dụng cùng một quyết định mỗi lần thay vì bắt đầu từ một bản dịch tự động mới.
Conclusion
Lỗi dịch thuật AI mang tính cấu trúc có thể xuất hiện ngay cả khi bản dịch trông có vẻ chính xác ngay từ cái nhìn đầu tiên. Việc chia số nhiều, giống ngữ pháp, dạng danh từ theo ngôi, và văn phong trang trọng hoặc thân mật có thể đưa ra những quy tắc không rõ ràng từ chuỗi tiếng Anh gốc.
Ngôn ngữ đích càng phức tạp thì việc kiểm soát cách áp dụng dịch tự động càng trở nên quan trọng. Linguise kết hợp dịch tự động với các công cụ kiểm soát như quy tắc dịch tùy chỉnh, quản lý thuật ngữ, biên tập hậu kỳ bởi con người và bộ nhớ dịch, mang đến cho chủ sở hữu website cách xử lý những trường hợp ngôn ngữ đặc biệt này mà không phải từ bỏ hiệu quả của dịch tự động. Hãy dùng thử Linguise để giữ cho website đa ngôn ngữ của bạn chính xác và nhất quán trên mọi ngôn ngữ.
