内容本地化中机器翻译的注意事项

已发表: 2023-03-13

内容本地化中机器翻译的注意事项

您是否希望扩大业务并接触新的全球受众？ 那么，在当今世界，内容本地化是实现这一目标的关键。 在翻译您的内容时，机器翻译可以成为真正的救星。 但是，在您开始使用之前，您需要了解一些事项以确保您充分利用这个强大的工具。 在本文中，我们将向您介绍机器翻译在内容本地化中的注意事项。

我们将分享一些技巧，帮助您获得尊重文化敏感性的高质量翻译，与目标受众建立信任，并有效地传达您的信息。 从选择正确的工具到前期和后期编辑，我们都能满足您的需求。

因此，如果您准备好学习如何使用 MT 将您的业务提升到一个新的水平，那么让我们开始吧！

了解机器翻译

机器翻译是一项很酷的技术，可以帮助高效地将文本从一种语言翻译成另一种语言。 MT 自 20 世纪中叶以来一直存在。 第一个系统是在 1950 年代开发的，使用基于规则的方法来翻译文本。 在 20 世纪 80 年代，引入了统计方法，允许更准确的翻译。 在 2000 年代，出现了神经机器翻译 (NMT)，它使用深度学习算法来提高翻译质量。 自成立以来，NMT 在解决旧 MT 系统先前的局限性方面取得了重大进展。 2020 年表明神经机器翻译的估计准确率为 60%-90%。 如今，MT 是一个快速发展的领域，人工智能的不断进步导致了更准确的翻译。 借助 MT，您可以在全球范围内发展您的业务，而无需破产。

但是，与所有技术一样，MT 并不完美。 它可能难以理解源语言中的上下文和文化参考。

因此，如果您真的想制作能引起目标受众共鸣的高质量内容，则必须将机器翻译与人工翻译和编辑结合使用。 这样，您可以确保您的翻译准确、具有文化敏感性并且适合您的受众。

机器翻译和内容本地化：注意事项

在内容本地化中有效使用 MT 时，需要牢记一些重要的注意事项。 以下是一些提示和最佳实践，可帮助您充分利用机器翻译，同时避免常见的陷阱：

做：

  1. 使用 MT 加快翻译过程。 MT 可以成为快速翻译大量内容的宝贵工具。 这对于用户生成的评论等低风险内容尤其有用。
  2. 采用战略方法。 如前所述，采用内容本地化的战略方法可以帮助您优化流程、降低成本并确保高质量的翻译。
  3. 通过后期编辑确保准确性。 由专业翻译人员进行后期编辑可以帮助您完善 MT 输出并确保准确性。
  4. 将 MT 用于重复文本。 MT 可以成为翻译重复文本（如产品说明或技术文档）的宝贵工具。
  5. 考虑目标受众。 使用 MT 时，重要的是要考虑目标受众的文化和语言背景。 这可以确保翻译是适当和敏感的。

不：

  1. 完全依靠 MT。 如前所述，MT 并不完美。 因此，使用人类专业知识来确保准确性和文化敏感性非常重要。
  2. 将 MT 用于高风险内容。 机器翻译可能不适合高风险内容，例如法律文件、医疗记录或财务报告。
  3. 忽略上下文和文化参考。 MT 可能并不总能理解源语言中上下文和文化参考的细微差别。 因此，请专业的译员审阅和完善输出非常重要。
  4. 将 MT 用于创意内容。 机器翻译不太适合翻译诗歌、文学或营销文案等创意内容。

通过遵循这些注意事项并将 MT 与人类专业知识结合使用，您可以实现高质量和具有文化敏感性的翻译，从而引起目标受众的共鸣。

Frazier：MT 带来的本地化成功案例

据谷歌称，Frazier 是世界排名第一的音频描述软件。 Frazier 提出了一种节省成本和时间的解决方案，以替代费力且昂贵的传统音频描述创建过程。 在其网站上，它声称提供音频描述脚本的速度提高了 10 倍。 这是因为其可用的 AI 技术负责语音录制、混音和母带处理。

VIDEO TO VOICE 正在将其范围扩展到音频描述之外，以升级数字媒体的连接。 这包括集成 Frazier 的神经机器翻译服务。 虽然 MT 服务以前因产生不准确的翻译而受到嘲笑，但最近的技术升级（例如神经网络）显着提高了 MT 服务的质量。

Frazier Video to Voice 是需要制作多种语言视频的客户的热门选择。 例如，瑞士公司经常以四种国家语言提供内容。 Frazier 可以在几秒钟内轻松创建翻译。 翻译完成后，第二个用户可以对翻译后的文本进行任何必要的后期编辑。 合成语音用于以自然的方式朗读翻译后的音频。 然后，新音频与原始配乐相结合，制作出高质量、专业的广播级视频。

由于使用神经机器翻译，MT 现在可以可靠且经济地快速本地化内容。 随着视频需求的快速增长，像 Frazier 这样的工具对于语言服务提供商跟上需求并增加输出至关重要。 通过让世界各地的观众都能访问视频内容，Frazier Video to Voice 正在帮助打破语言障碍，拉近人们之间的距离。

流行的机器翻译工具

谷歌翻译

这是使用最广泛的 MT 工具之一。 它使用神经机器翻译技术提供 100 多种语言的翻译。 谷歌翻译可免费在线使用，也可作为移动应用程序使用。 谷歌翻译的一大优势是它允许用户输入文本、文档甚至整个网站进行翻译。 但是，翻译的准确性可能会因文本的复杂性和所涉及的语言而异。

微软翻译

这是另一种流行的机器翻译工具，它使用神经 MT 技术。 它支持 60 多种语言的翻译，可以在线访问或通过移动应用程序访问。 Microsoft Translator 的一项独特功能是能够实时翻译对话。 因此，使其适用于商务会议和国际会议。 此外，Microsoft Translator 还为需要特定术语和语言模型的公司和组织提供自定义选项。

深度学习

这个德语工具使用人工智能和神经网络来提供准确的翻译。 它支持 26 种语言的翻译。 它可以在线免费使用，也可以付费订阅以获得更多高级功能。 DeepL 的优势之一是它能够处理复杂的句子结构和惯用表达。 这些对于其他机器翻译工具来说通常是具有挑战性的。 然而，DeepL 可能不如它的同行那么受欢迎。

展望未来，机器翻译很可能会随着技术的进步而不断改进。 人工智能和机器学习的兴起将使翻译系统更加复杂和准确。 这些反过来可以处理更复杂的语言结构和细微差别。 但是，请务必记住，机器翻译不能替代人工翻译和编辑。 特别是，文化敏感性和本地化需要人的判断力和专业知识。