Lợi nhuận:
- Khả năng đảm bảo tính nhất quán về thuật ngữ bằng cách thiết lập cơ sở thuật ngữ và xác định rõ ràng các thuật ngữ tương đương được phê duyệt và bị cấm
- Sử dụng trí tuệ nhân tạo để trích xuất nhanh các ứng viên nhiệm kỳ và đưa ra quyết định cuối cùng với chuyên gia và khách hàng
- Khả năng kết nối cơ sở thuật ngữ với công cụ/lời nhắc trong quá trình dịch và phát hiện những điểm không tương thích với chuyến tham quan QA thuật ngữ sau dịch
Trong bản dịch kỹ thuật, nếu bạn dịch từ "tài khoản người dùng" thành "tài khoản người dùng" ở một nơi, "tài khoản thành viên" ở một nơi khác, "hồ sơ người dùng" ở một nơi khác, người dùng sẽ bị mất, thương hiệu sẽ xuất hiện không nhất quán và việc tìm kiếm/tài liệu sẽ bị hỏng, ngay cả khi văn bản "đúng" về mặt kỹ thuật. Yếu tố chất lượng thầm lặng nhưng mang tính quyết định nhất của bản dịch là tính nhất quán về mặt thuật ngữ. Trong phần này, bạn sẽ học cách quản lý thuật ngữ, tạo cơ sở thuật ngữ (cơ sở dữ liệu thuật ngữ), trích xuất thuật ngữ bằng AI và cách duy trì nguyên tắc thuật ngữ trong suốt quá trình dịch thuật. Mục đích là trở thành một chuyên gia đáp ứng cùng một khái niệm trong mọi dự án theo cùng một cách ở mọi nơi và trung thành với ngôn ngữ của công ty.
Các khái niệm cơ bản
Thuật ngữ là những từ và cách diễn đạt tương ứng với các khái niệm cụ thể của một lĩnh vực hoặc tổ chức ("thanh toán", "chính sách hoàn trả", "tế bào gốc"). Termbase (TB - cơ sở dữ liệu thuật ngữ) là một từ điển có cấu trúc lưu giữ các từ tương đương nguồn-đích, định nghĩa, ghi chú sử dụng và "các từ tương đương bị cấm" của các thuật ngữ này; Nó kết nối với các công cụ CAT và tự động đề xuất bản dịch. Trích xuất thuật ngữ là quá trình tự động thu thập các thuật ngữ cần dịch/chuẩn hóa từ một văn bản. Bảng thuật ngữ là một danh sách thuật ngữ gồm hai cột đơn giản hơn; Nó được sử dụng thay cho cơ sở thuật ngữ trong các công việc nhỏ.
Tại sao nó lại quan trọng như vậy? Bởi vì bản thân dịch máy và LLM không đảm bảo tính nhất quán của thuật ngữ. NMT có thể dịch từng câu một cách độc lập; LLM có thể thay đổi quyết định của mình bằng văn bản dài. Những gì cung cấp kỷ luật học kỳ là cơ sở thuật ngữ mà bạn đã chuẩn bị và kết nối với phương tiện.
Mẹo: Dành 30 phút để thiết lập cơ sở thuật ngữ cho công việc đầu tiên của bạn với khách hàng. Sự đầu tư này làm tăng cả tốc độ lẫn chất lượng trong mọi công việc tiếp theo và mang lại danh tiếng “thương hiệu nhất quán trong bản dịch của bạn”.
Trích xuất thuật ngữ và xây dựng cơ sở thuật ngữ với AI
AI tăng tốc phần tẻ nhạt nhất trong việc thiết lập cơ sở thuật ngữ: tìm kiếm ứng viên. Bạn có thể cung cấp văn bản nguồn cho LLM và nói: "liệt kê các thuật ngữ dành riêng cho từng miền trong văn bản này, những thuật ngữ lặp lại và những thuật ngữ yêu cầu tính nhất quán trong bản dịch." Sau đó, bạn phê duyệt danh sách ứng viên này, xác định phản hồi mục tiêu chính xác và xác nhận với khách hàng khi cần thiết. Điểm quan trọng: AI gợi ý các ứng viên cho nhiệm kỳ, chuyên gia và khách hàng đưa ra quyết định về nhiệm kỳ. Việc thương hiệu gọi "cuộc hẹn" hay "đặt chỗ" là lựa chọn của khách hàng chứ không phải của AI.
Đối với mỗi thuật ngữ, hãy đặt những điều sau vào Termbase: thuật ngữ nguồn, đối tác mục tiêu được phê duyệt, mô tả/ngữ cảnh ngắn, các từ tương đương "không sử dụng" (bị cấm) và thẻ tên miền/dự án nếu có. Viết những từ tương đương bị cấm là cách hiệu quả nhất để tránh sự mâu thuẫn (đối với "tài khoản", KHÔNG chỉ sử dụng "tài khoản"; "hồ sơ", "thành viên").
Duy trì kỷ luật thuật ngữ trong suốt quá trình dịch thuật
Cài đặt Termbase là chưa đủ; Nó cần phải được thực hiện. Ba lớp:
- Trong quá trình dịch: Khi dịch sang LLM, hãy thêm cơ sở thuật ngữ vào dấu nhắc ("PHẢI sử dụng các thuật ngữ này với những từ tương đương"). Nếu bạn đang sử dụng công cụ CAT, hãy kết nối cơ sở thuật ngữ; Công cụ hiển thị trận đấu ngay lập tức.
- QA sau dịch: Quét văn bản đã hoàn thành dựa trên cơ sở thuật ngữ. Tôi hỏi LLM "có chỗ nào trong văn bản này không tuân thủ cơ sở thuật ngữ không?" hoặc chạy thuật ngữ chức năng QA của công cụ CAT.
- Cập nhật cuối dự án: Thêm các điều khoản mới và phản hồi của khách hàng vào cơ sở dữ liệu khi công việc kết thúc; termbase là một tài liệu sống.
Thận trọng: Khi bạn cung cấp cho LLM một cơ sở dài hạn, nó có thể "quên" một số thuật ngữ hoặc thay đổi chúng tùy theo ngữ cảnh. Vì vậy đừng bao giờ bỏ qua vòng QA sau dịch; Nhắc nhở không thể thay thế cho việc kiểm tra.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Termbase đã xóa sự khác biệt. Trong một tài liệu dài 60.000 từ được thực hiện bởi một công ty phần mềm với 5 dịch giả tự do khác nhau, 40 thuật ngữ giống nhau đã được dịch theo hàng chục cách khác nhau. Khi một cơ sở thuật ngữ chung được thiết lập và tất cả các bản dịch đều được căn chỉnh theo nó, những lời phàn nàn như "Tôi không thể tìm thấy màn hình này" đối với bộ phận hỗ trợ người dùng đã giảm đáng kể.
Trường hợp 2 - AI giảm thời gian suy luận từ 2 ngày xuống còn 2 giờ. Thay vì trích xuất thủ công danh sách các thuật ngữ từ tài liệu thiết bị 200 trang, nhóm dịch thuật y khoa đã có bản thảo LLM: 380 thuật ngữ ứng viên đã được liệt kê trong 2 giờ. Chuyên gia đã phê duyệt những điều này trong 1 ngày và làm rõ câu trả lời của họ; Sẽ mất vài tuần nếu thực hiện thủ công. Các quyết định lại thuộc về con người.
Trường hợp 3 - Quy tắc cấm ngăn chặn khủng hoảng. Trong cơ sở thuật ngữ của thương hiệu, "khách hàng" được chấp thuận thay cho "khách hàng" và "người dùng" bị cấm (do định vị thương hiệu). Khi một người dịch mới gõ "người dùng", thuật ngữ QA đã phát hiện ra nó và sự biến dạng ngôn ngữ thương hiệu đã được sửa trước khi nó xuất hiện trực tuyến.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Trích xuất ứng viên nhiệm kỳ:
Vai trò của bạn: nhà thuật ngữ. Từ các thuật ngữ trích xuất văn bản [miền] sau đây yêu cầu tính nhất quán trong bản dịch: khái niệm dành riêng cho miền, cụm từ lặp lại, tên sản phẩm/tính năng, chữ viết tắt. Liệt kê từng thuật ngữ trong ngôn ngữ nguồn, thêm ghi chú ngữ cảnh ngắn gọn. Quyết định là của tôi; Bạn chỉ cần đề xuất một ứng cử viên. Thêm các từ thông dụng (và, nhưng).Văn bản: […]
2) Tạo dòng Termbase:
Chuẩn bị hàng cơ sở thuật ngữ cho các thuật ngữ sau: thuật ngữ nguồn | phản ứng mục tiêu đề xuất | mô tả ngắn | những câu trả lời sai cần tránh. Nếu bạn không chắc chắn, hãy đánh dấu câu trả lời bằng [?]; Tôi sẽ đưa ra quyết định.Alan: [...] | Điều khoản: […]
3) Bản dịch tương thích với Termbase:
Dịch văn bản này [nguồn]→[đích]. PHẢI áp dụng cơ sở thuật ngữ dưới đây; KHÔNG SỬ DỤNG các từ tương đương bị cấm:- [source1] → [target1] (sử dụng: [forbidden1])- [source2] → [target2]Nếu bạn gặp một thuật ngữ không có trong Termbase, hãy đánh dấu nó bằng [?].Văn bản: [...]
4) QA thuật ngữ sau dịch:
Quét bản dịch bên dưới dựa trên cơ sở thuật ngữ tôi đã cung cấp. Chỉ cần liệt kê những điểm KHÔNG TƯƠNG THÍCH: thuật ngữ nào được sử dụng, ở đâu, với ý nghĩa sai, điều gì phải là đúng. Báo cáo các vị trí tương thích.Termbase: [...] | Bản dịch: […]
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: "Hãy cẩn thận với các điều khoản." (Thuật ngữ nào, tương đương, lệnh cấm nào - không rõ ràng; máy tự chọn.)
Strong: "Khi dịch văn bản này, hãy áp dụng cơ sở thuật ngữ sau: 'dashboard'→'dashboard', 'log in'→'log in'. Nếu bạn gặp một thuật ngữ không phải cơ sở thuật ngữ, hãy đặt [?] và tự tạo ra nó."
Sự khác biệt: lời nhắc mạnh mẽ chỉ định đối tác được phê duyệt, đối tác bị cấm và hành vi thuật ngữ không xác định; tính nhất quán được đảm bảo.
Bảng thuật ngữ công cụ/phương pháp tiếp cận
Cách tiếp cận
Nó làm gì?
giới hạn
Bảng thuật ngữ (hai cột)
Doanh nghiệp nhỏ, khởi đầu nhanh chóng
Không có định nghĩa/cấm
Cơ sở dữ liệu (được kết nối với CAT)
Đề xuất tự động, QA
Việc lắp đặt cần có lao động
Trích xuất thuật ngữ với LLM
Tăng tốc danh sách ứng viên
Mọi người quyết định
Quét QA kỳ hạn
Bắt được sự bất hòa
Cơ sở dữ liệu thuật ngữ phải được cập nhật
Danh sách các điều khoản bị cấm
Duy trì ngôn ngữ thương hiệu
Yêu cầu bảo trì liên tục
Những lỗi thường gặp
- Bắt đầu một công việc lớn mà không cần cài đặt Termbase. Sự không nhất quán sau đó tăng theo cấp số nhân.
- Chấp nhận câu trả lời do AI gợi ý mà không cần thắc mắc. Quyết định về thuật ngữ tùy thuộc vào khách hàng/chuyên gia.
- Không viết những phản hồi bị cấm. Chỉ viết "đúng" không ngăn được "sai".
- Thuật ngữ sau dịch là bỏ qua QA. Việc đưa cơ sở thuật ngữ vào dấu nhắc không đảm bảo việc triển khai nó.
- Không cập nhật Termbase. Một cơ sở thuật ngữ đã chết sẽ gây hiểu nhầm theo thời gian.
Cơ sở thuật ngữ đa ngôn ngữ và sự chấp thuận của khách hàng
Trong các dự án lớn, cơ sở thuật ngữ thường đa ngôn ngữ: một khái niệm có tương đương ở nhiều ngôn ngữ đích (nguồn → tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Thổ Nhĩ Kỳ, tiếng Ả Rập). Điều này đảm bảo bản dịch nhất quán của cùng một khái niệm trên tất cả các ngôn ngữ và tăng tốc công việc khi thêm ngôn ngữ mới. Điểm cần lưu ý trong cơ sở thuật ngữ đa ngôn ngữ là mỗi ngôn ngữ có văn hóa và ngữ pháp tương đương riêng; Thật sai lầm khi sao chép một cách mù quáng những điều tương đương trong ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
Thuật ngữ cũng có một chuỗi các chiều hướng phê duyệt. Trong điều kiện quan trọng, quyết định cuối cùng thường phải được đưa ra bởi chuyên gia về chủ đề hoặc nhóm thương hiệu của khách hàng chứ không phải người dịch; Bởi vì họ biết rõ nhất thuật ngữ tương đương chính thức/pháp lý/thương hiệu. Đó là lý do tại sao trong các công việc lớn, bạn nên gắn thẻ cơ sở thuật ngữ là "được phê duyệt", "ứng cử viên" và "đang tranh chấp": bạn yêu cầu khách hàng cung cấp các điều khoản về ứng viên và các điều khoản gây tranh cãi, chấp nhận chúng, sau đó khóa chúng. Kỷ luật này ngăn cản việc dịch lại hàng loạt “thuật ngữ này thực sự phải là” ở giữa nhiệm vụ.
Tóm lại
Tính nhất quán về thuật ngữ là yếu tố chất lượng vô hình nhưng có tính chất quyết định nhất của bản dịch. Người dịch chính thiết lập cơ sở thuật ngữ cho công việc; Nó sử dụng AI để nhanh chóng trích xuất các ứng cử viên cho nhiệm kỳ, nhưng để lại quyết định cho khách hàng và chuyên gia; viết rõ ràng các câu trả lời được chấp thuận và bị cấm; Nó kết nối cơ sở thuật ngữ với dấu nhắc/công cụ trong quá trình dịch và không bao giờ bỏ qua vòng QA thuật ngữ sau dịch. Termbase là một tài liệu sống; phát triển trong mọi hoạt động kinh doanh và bảo vệ thương hiệu.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một trường văn bản (kỹ thuật, y tế hoặc tiếp thị). Trích xuất ít nhất 15 ứng viên thuật ngữ bằng mẫu "trích xuất ứng viên thuật ngữ", xác nhận chúng và viết các từ tương đương, định nghĩa và các từ tương đương bị cấm bằng mẫu "dòng thuật ngữ". Sau đó dịch một văn bản ngắn với cơ sở thuật ngữ này, quét tìm những điểm không tương thích với mẫu "thuật ngữ QA" và sửa những gì bạn tìm thấy.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã thiết lập một cơ sở thuật ngữ/bảng thuật ngữ tại nơi làm việc.
- [ ] Tôi đã phê duyệt các ứng cử viên nhiệm kỳ của AI và đưa ra quyết định.
- [ ] Ngoài những câu trả lời đã được phê duyệt, tôi còn viết những câu trả lời bị cấm.
- [ ] Tôi đã kết nối cơ sở thuật ngữ với dấu nhắc/công cụ trong quá trình dịch.
- [ ] Tôi đã thực hiện quét QA thuật ngữ sau dịch và khắc phục những điểm không tương thích.