Единицы
1. Введение в искусственный интеллект в письменном и устном переводе: роли, границы, аутентификация, конфиденциальность и этика 2. Основы машинного перевода: NMT, LLM, выбор механизма и предварительная оценка 3. Постредактирование машинного перевода (MTPE): упрощенное и полное постредактирование 4. Управление терминологией и терминологической базой: согласованность и корпоративный язык 5. Интеграция искусственного интеллекта с CAT-инструментами и памятью переводов (TM) 6. Локализация (L10n): программное обеспечение, Интернет, игры и культурная адаптация 7. Субтитры, дубляж и аудиовизуальный перевод 8. Контроль качества (QA), метрики оценки и LQA 9. Подготовка к устному переводу: последовательный и синхронный перевод 10. Контекст, культура, тон и творческий перевод (транскреация) 11. Конфиденциальность, этика, авторское право, подлинность и будущее профессии
Единица 4 / 11

Управление терминологией и терминологической базой: согласованность и корпоративный язык

Прибыль:

  • Способность обеспечить согласованность терминологии путем создания терминологической базы и четкого определения разрешенных и запрещенных эквивалентов.
  • Использование искусственного интеллекта для быстрого поиска кандидатов на сроки и принятия окончательного решения по срокам вместе с экспертом и заказчиком.
  • Возможность подключения терминологической базы к инструменту/подсказке во время перевода и обнаружения несовместимостей с помощью тура по обеспечению качества терминов после перевода.

В техническом переводе, если перевести слово «учетная запись пользователя» как «учетная запись пользователя» в одном месте, «учетная запись участника» в другом месте, «профиль пользователя» в другом месте, пользователь будет потерян, бренд будет выглядеть противоречивым, а поиск/документация будет нарушена, даже если текст технически «правильный». Незаметным, но самым решающим элементом качества перевода является терминологическая последовательность. В этом модуле вы научитесь управлять терминологией, создавать терминологическую базу (базу терминов), извлекать термины с помощью искусственного интеллекта и поддерживать терминологическую дисциплину на протяжении всего перевода. Цель — быть экспертом, который одинаково везде соответствует одной и той же концепции в каждом проекте и верен корпоративному языку.

Основные понятия

Терминология – это слова и выражения, соответствующие конкретным понятиям сферы или учреждения («касса», «политика возврата», «стволовые клетки»). Терминбаза (ТБ — база данных терминов) представляет собой структурированный словарь, в котором хранятся исходно-целевые эквиваленты, определения, примечания по использованию и «запрещенные эквиваленты» этих терминов; Он подключается к CAT-инструментам и автоматически предлагает перевод. Извлечение терминов — это процесс автоматического сбора терминов, которые необходимо перевести/стандартизировать из текста. Глоссарий — это более простой список терминов, состоящий из двух столбцов; Он используется вместо терминологической базы в небольших работах.

Почему это так важно? Потому что машинный перевод и LLM сами по себе не гарантируют согласованность терминологии. NMT может переводить каждое предложение независимо; LLM может изменить свое решение в подробном тексте. Терминологическую дисциплину обеспечивает терминологическая база, которую вы подготовили и подключили к машине.

Совет: потратьте 30 минут на настройку терминологической базы при первой работе с клиентом. Эти инвестиции увеличивают скорость и качество всей последующей работы и создают репутацию «брендовой компании, последовательной в ваших переводах».

Извлечение терминов и построение терминологической базы с помощью ИИ

ИИ ускоряет самую утомительную часть создания терминологической базы: поиск кандидатов. Вы можете предоставить LLM исходный текст и сказать: «Перечислите в этом тексте термины, специфичные для предметной области, те, которые повторяются, и те, которые требуют последовательности в переводе». Затем вы утверждаете этот список кандидатов, определяете правильный целевой ответ и при необходимости подтверждаете его у клиента. Критическая точка: ИИ предлагает кандидатам на сроки, эксперт и заказчик принимают решение о сроках. Назовет ли бренд «встречу» или «бронирование», это выбор клиента, а не ИИ.

Для каждого термина поместите в терминологическую базу следующее: исходный термин, утвержденный целевой аналог, краткое описание/контекст, эквиваленты «не использовать» (запрещенные) и тег домена/проекта, если применимо. Написание запрещенных эквивалентов — наиболее эффективный способ избежать несоответствий (для «учетной записи» НЕ используйте только «учетная запись», «профиль», «членство»).

Поддержание терминологической дисциплины на протяжении всего процесса перевода.

Установить Termbase недостаточно; Это необходимо реализовать. Три слоя:

  1. Во время перевода: При переводе на LLM добавьте терминологическую базу в подсказку («ДОЛЖНЫ использовать эти термины с этими эквивалентами»). Если вы используете CAT-инструмент, подключите терминологическую базу; Инструмент мгновенно показывает совпадение.
  2. Контроль качества после перевода: Сканирование готового текста по терминологической базе. Я спросил у магистратуры "есть ли в этом тексте места, не соответствующие терминологической базе?" или запустите функцию QA термина CAT-инструмента.
  3. Обновление по окончании проекта: добавление новых терминов и отзывов клиентов в терминологическую базу после завершения работы; Терминологическая база — это живой документ.
Внимание: когда вы предоставляете LLM долгосрочную базу терминов, он может «забыть» некоторые термины или изменить их в зависимости от контекста. Поэтому никогда не пропускайте этап контроля качества после перевода; Подсказка не заменяет проверку.

три мини-кейса

Случай 1 — Termbase удалила несоответствие. В документации объемом 60 000 слов, созданной компанией-разработчиком программного обеспечения с помощью пяти разных переводчиков-фрилансеров, одни и те же 40 терминов были переведены десятками разных способов. После того как была создана общая терминологическая база и все переводы были приведены в соответствие с ней, количество жалоб типа «Я не могу найти этот экран» в службу поддержки пользователей значительно уменьшилось.

Случай 2 — ИИ сократил время вывода с 2 дней до 2 часов. Вместо того, чтобы вручную извлекать список терминов из 200-страничного документа устройства, команда медицинских переводчиков попросила LLM составить его: 380 терминов-кандидатов были перечислены за 2 часа. Эксперт утвердил их за 1 день и уточнил свои ответы; Если бы это делалось вручную, это заняло бы недели. Решения снова принадлежали людям.

Случай 3. Сухое правило предотвратило кризис. В терминологической базе бренда слово «клиент» было одобрено вместо «клиент», а слово «пользователь» было запрещено (из-за позиционирования бренда). Когда новый переводчик ввел слово «пользователь», термин QA уловил его, и искажение языка бренда было исправлено до того, как оно было опубликовано.

Четыре копируемых шаблона

1) Извлечение кандидата на срок:

Ваша роль: терминолог. Из следующего текста [домена] извлеките термины, которые требуют единообразия в переводе: концепции, специфичные для предметной области, повторяющиеся фразы, названия продуктов/функций, сокращения. Перечислите каждый термин на исходном языке, добавьте краткое контекстное примечание. Решение за мной; Вы просто предлагаете кандидата. Добавление общих слов (и, но).Текст: [...]

2) Создание строки терминологической базы:

Подготовьте строку терминологической базы для следующих терминов: исходный термин | предлагаемый целевой ответ | краткое описание | неправильные ответы, которых следует избегать. Если вы не уверены, отметьте ответ знаком [?]; Я приму решение. Алан: [...] | Условия: [...]

3) Перевод, совместимый с терминологической базой:

Переведите этот текст [источник]→[цель]. ДОЛЖЕН применять приведенную ниже терминологическую базу; НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ запрещенные эквиваленты: - [источник1] → [цель1] (используйте: [запрещено1]) - [источник2] → [цель2]Если вы встретите термин, которого нет в Termbase, отметьте его значком [?].Текст: [...]

4) Срок качества постперевода:

Сканируйте перевод ниже с предоставленной мной терминологической базой. Просто перечислите НЕСОВМЕСТИМОСТЬ: какой термин был использован, где, с каким неправильным значением, какое должно быть правильным. Сообщение о совместимых местоположениях. Терминальная база: [...] | Перевод: [...]

Слабая подсказка / Сильная подсказка

Слабое: «Будьте осторожны с условиями». (Какой термин, какой эквивалент, какой запрет — неясно; машина выбирает сама.)

Стронг: «При переводе этого текста используйте следующую терминологическую базу: 'приборная панель'→'приборная панель', 'вход'→'войти в систему'. Если вы встретите термин, не относящийся к терминологической базе, поставьте [?] и придумайте его сами».

Разница: строгое приглашение указывает одобренный аналог, запрещенный аналог и неизвестное поведение термина; согласованность гарантирована.

Таблица терминологических инструментов/подходов

Подход

Что он делает?

предел

Глоссарий (две колонки)

Малый бизнес, быстрый старт

Нет определения/запрета

Терминологическая база (подключена к CAT)

Автоматические рекомендации, контроль качества

Установка требует рабочей силы

Срок получения с LLM

Ускоряет составление списка кандидатов

Люди решают

Срок проверки качества

Улавливает диссонанс

Терминологическая база должна быть актуальной

Список запрещенных положений

Поддерживает язык бренда

Требует постоянного обслуживания

Распространенные ошибки

  • Начинаем большую работу без установки Termbase. В дальнейшем несоответствие растет в геометрической прогрессии.
  • Без вопросов принять ответ, предложенный ИИ. Терминологическое решение остается за клиентом/экспертом.
  • Не писать запрещенные ответы. Просто написание «правильного» не предотвращает «неправильного».
  • Срок постперевода пропускает контроль качества. Размещение терминологической базы в командной строке не гарантирует ее реализацию.
  • Не обновляется терминологическая база. Мертвая терминологическая база со временем введет в заблуждение.

Многоязычная терминологическая база и одобрение клиентов

В крупных проектах терминологическая база часто бывает многоязычной: понятие имеет аналог более чем на одном целевом языке (источник → английский, немецкий, турецкий, арабский). Это обеспечивает последовательный перевод одной и той же концепции на все языки и ускоряет работу при добавлении нового языка. В отношении многоязычной терминологической базы следует отметить, что каждый язык имеет свой культурный и грамматический эквивалент; Неправильно слепо копировать эквивалент с одного языка на другой.

Терминология также имеет измерение цепочки одобрения. Говоря критически, окончательное решение часто должно приниматься экспертом по предметной области клиента или командой бренда, а не переводчиком; Потому что они лучше всех знают официальный/юридический/фирменный эквивалент термина. Вот почему при выполнении крупных заказов хорошей практикой является пометка терминологической базы как «одобренная», «кандидатская» и «оспариваемая»: вы запрашиваете у заказчика все возможные и спорные термины, получаете их одобрение, а затем блокируете их. Эта дисциплина предотвращает неожиданные сюрпризы и массовые повторные переводы в середине задачи: «этот термин действительно должен быть».

В заключение

Терминологическая последовательность – невидимый, но наиболее решающий элемент качества перевода. Мастер-переводчик устанавливает терминологическую базу во время работы; Он использует ИИ для быстрого поиска кандидатов на сроки, но оставляет решение за заказчиком и экспертом; четко пишет разрешенные и запрещенные ответы; Он соединяет терминологическую базу с подсказкой/инструментом во время перевода и никогда не пропускает этап контроля качества терминов после перевода. Терминологическая база — это живой документ; растет в каждом бизнесе и защищает бренд.

Задача приложения

Выберите текст поля (техническое, медицинское или маркетинговое). Извлеките не менее 15 терминов-кандидатов с помощью шаблона «Извлечение терминов-кандидатов», подтвердите их и напишите эквиваленты, определения и запрещенные эквиваленты с помощью шаблона «строка терминологической базы». Затем переведите небольшой текст с этой терминологической базой, просканируйте его на наличие несовместимостей с шаблоном «term QA» и исправьте то, что найдете.

контрольный список

  • [ ] На работе я создал терминологическую базу/глоссарий.
  • [ ] Я одобрил кандидатуры AI и принял решение.
  • [ ] Помимо одобренных ответов, я также написал запрещенные ответы.
  • [ ] Я подключил терминологическую базу к подсказке/инструменту во время перевода.
  • [ ] Я провел проверку качества терминов после перевода и исправил несовместимости.