Dịch thuật bằng AI có thể xử lý nhiều câu thông dụng một cách đáng kinh ngạc, 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 nhất không phải do cách diễn đạt vụng về hay giọng điệu. Chúng xảy ra khi ngôn ngữ đích yêu cầu một hình thức ngữ pháp cụ thể dựa trên số, giống, ngữ cảnh hoặc mối quan hệ giữa người nói và người đọc.
Những trường hợp ngoại lệ này đặc biệt dễ nhận thấy trên các trang web đa ngôn ngữ, nơi các chuỗi giao diện người dùng ngắn và nội dung động thường cung cấp cho công cụ dịch rất ít ngữ cảnh. Từ các dạng số nhiều trong tiếng Nga đến sự hòa hợp giống và đại từ trang trọng trong tiếng Pháp, những quy tắc này có thể khiến một bản dịch vốn chính xác bỗng trông giống như được tạo ra bằng máy. Hãy tiếp tục đọc để xem những lỗi này xảy ra ở đâu và cách bạn có thể kiểm soát chúng.
Lỗi số nhiều trong dịch thuật AI
Việc tạo số nhiều trong tiếng Anh có vẻ đơn giản, chỉ cần thêm chữ “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 các hệ thống phức tạp hơn, trong đó chính số lượng quyết định dạng danh từ nào được sử dụng. Điều này tạo ra một thách thức về cấu trúc đối với dịch thuật bằng AI, đặc biệt khi các trang web sử dụng các biến động.
Sự khác biệt về quy tắc số nhiều giữa các ngôn ngữ
Không phải ngôn ngữ nào cũng coi việc tạo số nhiều chỉ đơn giản là sự phân biệt giữa số ít và số nhiều. Tùy thuộc vào ngôn ngữ, hình thức của danh từ có thể thay đổi theo số lượng chính xác, trong khi một số ngôn ngữ cũng có hình thức riêng cho hai vật thể.
Ví dụ, cùng một thông báo giao diện người dùng cơ bản có thể yêu cầu logic ngữ pháp rất khác nhau:
- Tiếng Anh: 1 mặt hàng / 2 mặt hàng
- Tiếng Nga: Hình thức của danh từ thay đổi tùy thuộc vào số lượng.
- Tiếng Ả Rập: Có thể yêu cầu sử dụng các dạng số ít, số kép và số nhiều.
Điều này rất quan trọng khi dịch nội dung động. Công cụ dịch thuật không phải lúc nào cũng có thể lấy mẫu 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 dạng thức chính xác 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 trữ một bản dịch duy nhất cho từ “mặt hàng”. Hệ thống có thể cần các hình thức khác nhau tùy thuộc vào việc giỏ hàng chứa một, hai hoặc 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 ngữ pháp dựa trên số có thể khó dịch tự động như thế nào. Danh từ có thể có nhiều dạng khác nhau tùy thuộc vào số mà chúng đi kèm. Một ví dụ đơn giản sử dụng từ "sản phẩm" là:
- 1 sản phẩm
- 2 sản phẩm
- 5 sản phẩm
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 động. Hệ thống dịch cần biết liệu {count} có bằng 1 hay không, có nằm trong một phạm vi số cụ thể nào đó hay cần một dạng ngữ pháp khác. Một vấn đề tương tự cũng có thể xuất hiện trong kết quả tìm kiếm:
- Đã tìm thấy 1 sản phẩm
- Đã tìm thấy 2 sản phẩm
- Đã tìm thấy 5 sản phẩm
Nếu bản dịch được tạo ra 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 chính xác.
Các dạng số nhiều và số kép trong tiếng Ả Rập
Tiếng Ả Rập mang đến một lớp phức tạp khác vì nó phân biệt giữa số ít, số đôi và số nhiều. Tiếng Anh thường diễn đạt sự khác biệt giữa một vật và nhiều hơn một vật, trong khi tiếng Ả Rập có thể sử dụng một hình thức ngữ pháp cụ thể cho chính xác hai vật. Do đó, đối với giao diện người dùng hiển thị số lượng vật phẩm, logic 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 động trên trang web. 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 thuật chỉ coi {count} như một con số được chèn vào câu đã dịch, nó có thể bỏ sót mối quan hệ ngữ pháp giữa số và danh từ. Kết quả có thể vẫn hiểu được, nhưng về mặt cấu trúc thì không chính xác.
Lỗi số nhiều trong chuỗi giao diện người dùng động
Các chuỗi giao diện người dùng động đặc biệt dễ bị tổn thương vì ý nghĩa cuối cùng của chúng phụ thuộc vào các giá trị được chèn vào 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 trên 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 loại số nhiều khác nhau, mỗi loại có thể đòi hỏi một hình thức khác nhau.
Do đó, vấn đề không nhất thiết nằm ở chất lượng dịch thuật kém. Bản dịch có thể hoàn toàn dễ hiểu khi đọc nguyên văn, nhưng lại không chính xác khi biến số thay đổi. Một trang web đa ngôn ngữ cần phải bảo toàn mối quan hệ ngữ pháp giữa giá trị động và văn bản được 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 thuật hiểu được cách các biến tương tác với ngữ pháp của ngôn ngữ đích.
Lỗi ngữ pháp về giống trong bản dịch AI
Giống ngữ pháp tạo ra một thách thức cấu trúc khác. Trong các ngôn ngữ phân loại danh từ thành giống đực, giống cái, hoặc đôi khi là các loại ngữ pháp khác, giống của một danh từ có thể ảnh hưởng đến nhiều từ xung quanh nó.
Ảnh hưởng của giống ngữ pháp đến bản dịch
Giống ngữ pháp không chỉ đơn thuần là việc dán nhãn một danh từ là giống đực hay giống cái. Giống có thể ảnh hưởng đến sự hòa hợp ngữ pháp, có nghĩa là các mạo từ, tính từ, đại từ hoặc các từ khác có liên quan cũng có thể cần phải thay đổi. Một mối quan hệ 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 hình thức 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 sai giống của danh từ có thể dẫn đến sự không phù hợp về ngữ pháp trong phần còn lại của cụm từ. Ví dụ, quy trình dịch thuật có thể cần xác định:
- Danh từ nào đang được mô tả?
- Giống ngữ pháp của nó là gì?
- Bài viết nào nên được kèm theo?
- Tính từ đó có cần dạng thức tương ứng không?
Đây là lý do tại sao một bản dịch trông có vẻ đúng khi xét từng từ riêng lẻ vẫn có thể sai ngữ pháp khi ghép các từ lại với nhau.
Lỗi giới tính trong chuỗi giao diện người dùng
Các chuỗi ký tự ngắn trong giao diện người dùng đặc biệt khó dịch vì chúng thường chứa rất ít ngữ cảnh. Hệ thống dịch thuật 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 như thế nào ở những nơi 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 ý nghĩa của {item}. Nếu biến này có thể tham chiếu đến các danh từ có giống ngữ pháp khác nhau, thì một bản dịch cố định duy nhất có thể không phù hợp trong mọi ngữ cảnh.
Do đó, vấn đề không chỉ đơn giản là AI "dịch sai từ". Có thể nó chưa nhận được đủ thông tin để xác định ngôn ngữ đích yêu cầu dạng ngữ pháp nào.
Sửa lỗi ngữ pháp về giống
Việc sửa lỗi liên quan đến giới tính bắt đầu bằng việc trao cho hệ thống dịch thuật đủ quyền kiểm soát đối với thuật ngữ và ngữ cảnh. Thay vì hoàn toàn dựa vào kết quả tự động, các nhóm có thể xác định cách thức dịch và xem xét lại các thuật ngữ quan trọng. Các phương pháp hữu ích bao gồm:
- Hãy định nghĩa các thuật ngữ nhạy cảm về giới tính trong bảng thuật ngữ để các danh từ quan trọng luôn sử dụng đúng hình thức dự định.
- Sử dụng các quy tắc dịch tùy chỉnh cho các mẫu lặp lại hoặc các thuật ngữ cụ thể.
- Cung cấp thêm ngữ cảnh cho các chuỗi giao diện người dùng không rõ ràng khi văn bản nguồn không tiết lộ giới tính cần thiết.
- Áp dụng việc biên tập thủ công cho các trang và đoạn văn quan trọng, nơi mà sự phù hợp về ngữ pháp là yếu tố then chốt.
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, nơi việc sửa cùng một vấn đề thủ công ở nhiều nơi sẽ nhanh chóng trở nên kém hiệu quả.
Các dạng danh từ dựa trên giống và ngôi
Một số trường hợp ngoại lệ về ngôn ngữ vượt ra ngoài sự phân biệt đơn giản giữa giống đực và giống cái. Trong một số ngôn ngữ, các hình thức ngữ pháp cũng có thể phụ thuộc vào đối tượng mà danh từ đó đề cập đến, chẳng hạn như người, vật hoặc một phạm trù khác. Những trường hợp này làm cho ngữ cảnh trở nên quan trọng hơn đối với dịch tự động.
Các dạng danh từ thay đổi theo ngữ cảnh
Một từ có thể yêu cầu hình thức ngữ pháp khác nhau tùy thuộc vào nghĩa hoặc đối tượng mà nó đề cập trong câu. Điều này có thể trở nên khó khăn khi cùng một khóa dịch được sử dụng lại ở nhiều phần khác nhau của một trang web. Hãy xem xét các nội dung phổ biến trên trang web như:
- Vai trò người dùng và tài khoản
- Danh mục sản phẩm
- Các loại khách hàng
- Các nhãn có thể dùng để chỉ một người hoặc một vật
Một nhãn ngắn có vẻ vô hại trong ngôn ngữ nguồn nhưng lại yêu cầu thông tin bổ sung trong ngôn ngữ đích. Ví dụ, một bảng điều khiển có thể sử dụng nhãn chung cho "khách hàng" ở một vị trí và tái sử dụng cấu trúc tương tự cho một thực thể không phải con người ở một nơi khác.
Khi thiếu ngữ cảnh đó, công cụ dịch có thể chọn một dạng ngữ pháp hợp lệ nhưng lại sai lệch so với ý nghĩa dự định. Do đó, các chuỗi ký tự ngắn, riêng lẻ 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 hình thức ngữ pháp có thể phụ thuộc vào việc tham chiếu liên quan đến con người hay các thực thể phi nhân loại. Điều này có nghĩa là việc dịch một từ hoặc cụm từ có thể đòi hỏi nhiều thông tin hơn so với những gì chuỗi nguồn dường như chứa đựng.
Hãy xem xét một bảng điều khiển hiển thị số liệu thống kê về người dùng, khách hàng và sản phẩm. Giao diện có thể sử dụng cấu trúc có thể tái sử dụng như {count} người dùng hoặc {count} sản phẩm.
Cách xử lý ngữ pháp chính xác có thể phụ thuộc vào đối tượng được đếm và phạm trù ngữ pháp liên quan. Do đó, công cụ dịch thuật cần hiểu liệu nội dung mô tả người hay vật chứ không phải coi mọi danh từ như một nhãn có thể thay thế cho nhau.
Đối với các nhà phát triển và chủ sở hữu trang web, điều này làm nổi bật một hạn chế quan trọng của việc dịch chuỗi ký tự đơn lẻ: công cụ dịch cần đủ ngữ cảnh để xác định chuỗi ký tự đó đại diện cho điều gì.
Vì sao AI lại bỏ sót các quy tắc ngữ pháp theo ngữ cảnh
Dịch thuật bằng AI có thể gặp khó khăn với ngữ pháp theo ngữ cảnh khi ngôn ngữ đích yêu cầu thông tin không có trong chuỗi văn bản nguồn. Ví dụ, tiếng Anh thường để lại thông tin ngữ pháp ngầm định mà một ngôn ngữ khác có thể yêu cầu một cách rõ ràng. Các nguyên nhân phổ biến bao gồm:
- Những đoạn nhạc rất ngắn với rất ít ngữ cảnh xung quanh.
- Các biến không chỉ rõ ý nghĩa của chúng.
- 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 yêu cầu thông tin về ý nghĩa của {{name}} trong một ngôn ngữ mà sự hòa hợp ngữ pháp phụ thuộc vào thông tin đó.
Chuỗi ký tự càng cung cấp ít ngữ cảnh, hệ thống tự động càng dễ phải đưa ra 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 văn bản mà ngữ cảnh ngữ pháp đóng vai trò quan trọng. Dịch tự động có thể xử lý khối lượng công việc ban đầu, trong khi các biện pháp kiểm soát bổ sung giúp giải quyết các trường hợp lặp lại hoặc mơ hồ. Một quy trình làm việc 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.
- Các quy tắc dịch tùy chỉnh cho các mẫu lặp lại.
- Quá trình xem xét thủ công được thực hiện đối với các chuỗi ký tự mơ hồ hoặc có tác động lớn.
- Bộ nhớ dịch giúp lưu giữ các bản dịch đã sửa để sử dụng trong tương lai.
Cách tiếp cận này tránh việc coi mỗi bản dịch như một câu riêng biệt. Thay vào đó, nó giữ cho các quyết định ngữ pháp quan trọng nhất quán trên toàn bộ trang web.
Quy tắc ngôn ngữ trang trọng so với ngôn ngữ không trang trọng
Ngôn ngữ trang trọng và không trang trọng cũng có thể tạo ra các vấn đề về cấu trúc trong dịch thuật. Trong một số ngôn ngữ, cách dùng từ ngữ khác nhau ảnh hưởng đến đại từ, dạng động từ và cấu trúc câu, vì vậy việc lựa chọn sai cách dùng từ ngữ có thể làm thay đổi ngữ pháp của thông điệp được 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 "bạn" ở đây 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:
- Quy trình thanh toán thương mại điện tử: có thể sử dụng hình thức lịch sự hoặc trang trọng.
- Bộ phận hỗ trợ khách hàng: có thể ưu tiên cách thức đăng ký lịch sự.
- Các trang liên quan đến ngân hàng hoặc tài khoản: có thể sử dụng ngôn ngữ trang trọng một cách nhất quán.
- Quy trình giới thiệu người dùng SaaS: có thể lựa chọn ngôn ngữ trang trọng hoặc ngôn ngữ giao tiếp thông thường hơn tùy thuộc vào thương hiệu.
Vấn đề cốt lõi là tính nhất quán. Một khi trang web đã thiết lập được ngôn ngữ lập trình riêng, các chuỗi ký tự giao diện người dùng được dịch sang ngôn ngữ khác cần phải tuân theo cùng một lựa chọn ngữ pháp xuyên suốt quá trình trải nghiệm của người dùng.
Cách thức thay đổi ngữ vực ảnh hưởng đến cấu trúc câu
Cách dùng từ ngữ trong giao tiếp có thể ảnh hưởng đến nhiều thứ hơn là chỉ đại từ xưng hô. Trong các ngôn ngữ có hình thức ngữ pháp trang trọng và không trang trọng, sự lựa chọn này cũng có thể ảnh hưởng đến cách 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 trang 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 cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp có thể luôn sử dụng các hình thức trang trọng.
Điều này có nghĩa là văn phong nên được xem như một quy tắc ngôn ngữ chứ không chỉ đơn thuần là sở thích về phong cách viết. Nếu công cụ dịch thuật tự động chuyển đổi giữa cấu trúc trang trọng và không trang trọng mà không có lý do rõ ràng, trang web có thể trở nên thiếu nhất quán ngay cả khi mỗi câu đều có thể hiểu được về mặt kỹ thuật.
Ghi nhận lỗi trong giao diện người dùng và tin nhắn 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 sử dụng ngôn ngữ trang trọng khi giao tiếp với khách hàng, rồi đột nhiên xuất hiện thông báo chuyển sang sử dụng đại từ thân mật hơn. Cả hai thông báo có thể đều không chứa lỗi dịch thuật rõ ràng, nhưng sự thay đổi này tạo ra trải nghiệm đa ngôn ngữ không 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 văn bản liên quan, thay vì tự quyết định độc lập cho từng câu.
Duy trì phong cách ngôn ngữ nhất quán
Bước đầu tiên là xác định phong cách ngôn ngữ ưu tiên cho mỗi ngôn ngữ đích và sử dụng nó một cách nhất quán trên toàn bộ trang web. Điều này cung cấp cho người dịch và hệ thống dịch thuật một tài liệu tham khảo rõ ràng khi ngôn ngữ nguồn không phân biệt rõ ràng. Một trang web có thể hỗ trợ tính nhất quán này thông qua:
- Các hướng dẫn dịch thuật xác định văn phong 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.
- Xem xét thủ công các nội dung có tác động lớn như thông báo thanh toán và giao dịch.
Với các biện pháp kiểm soát này, các lựa chọn chính thức và không chính thức trở thành một phần của quy trình dịch thuật thay vì các quyết định được đưa ra một cách ngẫu nhiên từ chuỗi văn bản này sang chuỗi văn bản khác.
Khắc phục lỗi dịch thuật AI mang tính cấu trúc
Sử dụng các quy tắc dịch tùy chỉnh
Các quy tắc dịch tùy chỉnh cho phép bạn kiểm soát tốt hơn cách xử lý các thuật ngữ, mẫu hoặc chuỗi ký tự cụ thể khi dịch tự động không cho ra kết quả ngữ pháp như mong muốn. 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 người dùng 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 các từ ngữ cần được nhất quán trong các bản dịch. Chúng đặc biệt hữu ích khi một thuật ngữ có nhiều bản dịch khác nhau hoặc khi các đặc điểm ngữ pháp của thuật ngữ đó quan trọng. Ví dụ, bảng thuật ngữ có thể định nghĩa các bản dịch được 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 ngỏ mọi cách hiểu khác nhau cho mỗi trường hợp. Đối với các trang web đa ngôn ngữ, điều này có thể giảm thiểu sự khác biệt về thuật ngữ và giúp duy trì tính nhất quán trong ngữ pháp.
Áp dụng khâu chỉnh sửa hậu kỳ thủ công
Một số trường hợp ngoại lệ về cấu trúc vẫn cần đến sự đánh giá ngôn ngữ của con người, đặc biệt khi ngữ cảnh cần thiết không thể suy luận một cách đáng tin cậy từ chuỗi văn bản nguồn. Việc biên tập lại bởi con người có thể được ưu tiên cho nội dung có tác động cao, chẳng hạn như:
- Quy trình thanh toán
- Thông báo pháp lý và tài khoản
- Thông báo quan trọng
- Trang đích có lưu lượng truy cập cao
Mục đích không phải là dịch thủ công toàn bộ trang web. Thay vào đó, việc rà soát thủ công có thể tập trung vào các trường hợp ngoại lệ và các chuỗi ký tự nhạy cảm, nơi độ chính xác ngữ pháp ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng.
Lưu giữ các chỉnh sửa bằng bộ nhớ dịch
Khi một bản dịch đã được xem xét và sửa chữa, bản sửa lỗi đó không nên biến mất khi một chuỗi văn bản tương tự được dịch lần sau. Bộ nhớ dịch giúp lưu giữ các bản dịch đã được phê duyệt để chúng có thể được sử dụng lại cho nội dung trùng khớp hoặc tương tự. Quy trình làm việc đơn giản trông như sau:
Dịch thuật bằng AI → hiệu đính bởi con người → bản dịch đã lưu → được sử dụng lại để đối sánh nội dung.
Điều này đặc biệt hữu ích cho các trang web có chuỗi giao diện người dùng lặp lại, thuật ngữ thường xuyên xuất hiện hoặc lượng lớn nội dung tương tự. Sau khi bạn sửa lỗi cấu trúc, bạn có thể áp dụng cùng một quyết định mỗi lần thay vì bắt đầu từ bản dịch tự động mới.
Kết luận
Các lỗi dịch thuật cấu trúc do AI gây ra có thể xuất hiện ngay cả khi bản dịch thoạt nhìn có vẻ chính xác. Việc sử dụng số nhiều, giống ngữ pháp, các dạng danh từ dựa trên ngôi và cách dùng từ trang trọng hay không trang trọng có thể đưa vào những quy tắc không rõ ràng từ chuỗi văn bản tiếng Anh gốc.
Ngôn ngữ đích càng phức tạp, việc kiểm soát cách áp dụng bản dịch tự động càng quan trọng. Linguise kết hợp dịch tự động với các tính năng như quy tắc dịch tùy chỉnh, quản lý thuật ngữ, hiệu đính thủ công và bộ nhớ dịch, giúp chủ sở hữu trang web xử lý các trường hợp ngôn ngữ đặc thù mà không làm giảm hiệu quả của dịch tự động. Hãy thử Linguise để giữ cho trang web đa ngôn ngữ của bạn chính xác và nhất quán trên tất cả các ngôn ngữ.
