Co można, a czego nie należy robić przy tłumaczeniu maszynowym w lokalizacji treści

Chcesz rozszerzyć swoją działalność i dotrzeć do nowych odbiorców na całym świecie? Cóż, w dzisiejszym świecie lokalizacja treści jest kluczem do tego. A jeśli chodzi o tłumaczenie treści, tłumaczenie maszynowe może być prawdziwym ratunkiem. Ale zanim zaczniesz, jest kilka rzeczy, które musisz wiedzieć, aby upewnić się, że w pełni wykorzystujesz to potężne narzędzie. W tym artykule przedstawimy podstawowe zalecenia dotyczące tłumaczenia maszynowego w lokalizacji treści.

Podzielimy się kilkoma wskazówkami, które pomogą Ci uzyskać wysokiej jakości tłumaczenia z poszanowaniem wrażliwości kulturowej, zbudować zaufanie docelowych odbiorców i skutecznie przekazać swój przekaz. Od wyboru odpowiednich narzędzi po edycję wstępną i końcową — zapewniamy Ci wsparcie.

Więc jeśli jesteś gotowy, aby nauczyć się, jak korzystać z MT, aby przenieść swój biznes na wyższy poziom, zanurzmy się!

Zrozumienie tłumaczenia maszynowego

Tłumaczenie maszynowe to fajna technologia, która może pomóc w skutecznym tłumaczeniu tekstu z jednego języka na inny. MT istnieje od połowy XX wieku. Pierwszy system został opracowany w latach pięćdziesiątych XX wieku i wykorzystywał metody oparte na regułach do tłumaczenia tekstu. W latach 80. XX wieku wprowadzono metody statystyczne, pozwalające na dokładniejsze tłumaczenia. W 2000 roku pojawiło się neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT), które wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia się w celu poprawy jakości tłumaczenia. Od samego początku NMT osiągnął znaczny postęp w usuwaniu wcześniejszych ograniczeń starszych systemów MT. 2020 zasugerował, że neuronowe tłumaczenie maszynowe miało szacunkową dokładność 60% -90%. Obecnie MT to szybko rozwijająca się dziedzina, a ciągłe postępy w sztucznej inteligencji prowadzą do dokładniejszych tłumaczeń. Dzięki MT możesz rozwijać swój biznes na całym świecie bez napadania na bank.

Ale, jak w przypadku wszystkich technologii, MT nie jest doskonały. Może mieć problemy ze zrozumieniem kontekstu i odniesień kulturowych w języku źródłowym.

Jeśli więc poważnie myślisz o tworzeniu wysokiej jakości treści, które rezonują z docelowymi odbiorcami, konieczne jest stosowanie tłumaczenia maszynowego w połączeniu z tłumaczeniem i redagowaniem przez ludzi. W ten sposób możesz mieć pewność, że Twoje tłumaczenia są dokładne, wrażliwe kulturowo i odpowiednie dla odbiorców.

MT i lokalizacja treści: co robić, a czego nie

Jeśli chodzi o efektywne wykorzystanie MT w lokalizacji treści, należy pamiętać o kilku ważnych zaleceniach i zakazach. Oto kilka wskazówek i najlepszych praktyk, które pomogą Ci w pełni wykorzystać tłumaczenie maszynowe, unikając typowych pułapek:

Do:

1. Użyj MT, aby przyspieszyć proces tłumaczenia. MT może być cennym narzędziem do szybkiego tłumaczenia dużych ilości treści. Może to być szczególnie przydatne w przypadku treści o niskiej stawce, takich jak komentarze generowane przez użytkowników.
2. Zastosuj podejście strategiczne. Jak wspomniano wcześniej, strategiczne podejście do lokalizacji treści może pomóc w optymalizacji procesu, obniżeniu kosztów i zapewnieniu wysokiej jakości tłumaczeń.
3. Zapewnij dokładność dzięki post-edycji. Post-edycja przez profesjonalnego tłumacza może pomóc udoskonalić wynik MT i zapewnić dokładność.
4. Użyj MT dla powtarzającego się tekstu. MT może być cennym narzędziem do tłumaczenia powtarzających się tekstów, takich jak opisy produktów czy dokumentacja techniczna.
5. Weź pod uwagę grupę docelową. Podczas korzystania z MT ważne jest, aby wziąć pod uwagę kulturowe i językowe pochodzenie grupy docelowej. Może to zapewnić, że tłumaczenie jest odpowiednie i delikatne.

nie:

1. Polegaj wyłącznie na MT. Jak wcześniej wspomniano, MT nie jest doskonały. Dlatego ważne jest, aby korzystać z ludzkiej wiedzy, aby zapewnić dokładność i wrażliwość kulturową.
2. Używaj MT do treści o wysokiej stawce. MT może nie nadawać się do treści o wysokiej wadze, takich jak dokumenty prawne, dokumentacja medyczna lub raporty finansowe.
3. Ignoruj ​​kontekst i odniesienia kulturowe. MT może nie zawsze wychwytywać niuanse kontekstu i odniesień kulturowych w języku źródłowym. Dlatego ważne jest, aby profesjonalny tłumacz dokonał przeglądu i udoskonalił wynik.
4. Używaj MT do kreatywnych treści. MT nie nadaje się dobrze do tłumaczenia kreatywnych treści, takich jak poezja, literatura lub teksty marketingowe.

Stosując się do tych nakazów i zakazów oraz korzystając z MT w połączeniu z ludzką wiedzą, możesz uzyskać wysokiej jakości i wrażliwe kulturowo tłumaczenia, które będą rezonować z docelowymi odbiorcami.

Frazier: Historia sukcesu lokalizacji dzięki MT

Według Google Frazier jest najpopularniejszym na świecie oprogramowaniem do audiodeskrypcji. Frazier przedstawia rozwiązanie oszczędzające koszty i czas jako alternatywę dla pracochłonnych i kosztownych tradycyjnych procesów tworzenia audiodeskrypcji. Na swojej stronie internetowej twierdzi, że dostarcza skrypty audiodeskrypcji do 10 razy szybciej. Wynika to z dostępnej technologii AI, która zajmuje się nagrywaniem głosu, miksowaniem i masteringiem.

VIDEO TO VOICE rozszerza swój zasięg poza audiodeskrypcję, aby ulepszyć połączenia dla mediów cyfrowych. Obejmuje to integrację usługi neuronowego tłumaczenia maszynowego firmy Frazier. Podczas gdy usługi MT były wcześniej wyśmiewane za tworzenie niedokładnych tłumaczeń, ostatnie ulepszenia technologii, takie jak sieci neuronowe, wyraźnie poprawiły jakość usług MT.

Frazier Video to Voice jest popularnym wyborem dla klientów, którzy muszą tworzyć filmy w wielu językach. Na przykład firmy szwajcarskie często udostępniają treści w czterech językach narodowych. Frazier ułatwia tworzenie tłumaczeń w kilka sekund. Po zakończeniu tłumaczenia, drugi użytkownik może wykonać wszelkie niezbędne post-edycje przetłumaczonego tekstu. Syntetyczne głosy są używane do odczytywania przetłumaczonego dźwięku w naturalny sposób. Następnie nowy dźwięk łączy się z oryginalną ścieżką dźwiękową, tworząc wysokiej jakości, profesjonalne wideo gotowe do emisji.

Dzięki zastosowaniu neuronowego tłumaczenia maszynowego MT jest teraz niezawodny i niedrogi do szybkiego lokalizowania treści. Ponieważ popyt na wideo szybko rośnie, narzędzia takie jak Frazier są niezbędne dla dostawców usług językowych, aby nadążyć za popytem i zwiększyć wydajność. Udostępniając treści wideo odbiorcom na całym świecie, Frazier Video to Voice pomaga przełamywać bariery językowe i zbliżać ludzi.

Popularne narzędzia do tłumaczenia maszynowego

tłumacz Google

Jest to jedno z najczęściej używanych narzędzi MT. Wykorzystuje technologię neuronowego tłumaczenia maszynowego, aby zapewnić tłumaczenia w ponad 100 językach. Tłumacz Google jest dostępny bezpłatnie online i jako aplikacja mobilna. Jedną z zalet Tłumacza Google jest to, że umożliwia użytkownikom wprowadzanie tekstu, dokumentów, a nawet całych stron internetowych do tłumaczenia. Jednak dokładność tłumaczeń może się różnić w zależności od złożoności tekstu i używanych języków.

Tłumacz Microsoftu

To kolejne popularne narzędzie do tłumaczenia maszynowego, które wykorzystuje technologię neuronowej MT. Obsługuje tłumaczenia w ponad 60 językach i jest dostępny online lub za pośrednictwem aplikacji mobilnej. Jedną z unikalnych funkcji Microsoft Translator jest możliwość tłumaczenia konwersacji w czasie rzeczywistym. Dzięki temu sprawdzi się podczas spotkań biznesowych i międzynarodowych konferencji. Ponadto Microsoft Translator oferuje opcje dostosowywania dla firm i organizacji, które potrzebują określonej terminologii i modeli językowych.

Głębokie L

To niemieckie narzędzie wykorzystuje sztuczną inteligencję i sieci neuronowe do zapewnienia dokładnych tłumaczeń. Obsługuje tłumaczenia w 26 językach. Jest dostępny za darmo online lub jako płatna subskrypcja dla bardziej zaawansowanych funkcji. Jedną z zalet DeepL jest jego zdolność do obsługi złożonych struktur zdań i wyrażeń idiomatycznych. Mogą one często stanowić wyzwanie dla innych narzędzi do tłumaczenia maszynowego. Jednak DeepL może nie być tak popularny jak jego odpowiedniki.

Patrząc w przyszłość, tłumaczenie maszynowe prawdopodobnie będzie się poprawiać wraz z postępem technologicznym. Rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego umożliwi powstanie bardziej wyrafinowanych i dokładnych systemów tłumaczeniowych. Te z kolei mogą obsługiwać bardziej złożone struktury językowe i niuanse. Należy jednak pamiętać, że tłumaczenie maszynowe nie zastępuje tłumaczy i redaktorów. Zwłaszcza, że ​​wrażliwość kulturowa i lokalizacja wymagają ludzkiego osądu i wiedzy.