ローカリゼーションプロジェクト、特にeラーニングコンテンツのために行った経験から、いくつかのヒントを学びました。
翻訳デザインガイドラインの重要性
翻訳デザインガイドラインを持つこと。このガイドラインは、完璧に翻訳されたコンテンツのサンプルに基づいています。たとえば、本の一章やいくつかのブログ投稿などです。このサンプルは、トーン、スタイル、文化的背景を提供し、翻訳者と聴衆に洞察を与えます。文化的な参照が完全にずれていることもあるため、特に重要です。
言語にはトーンやスタイルに関する基準があるため、特に重要です。フランス語では、人々に非常に近いとき、私たちはこの言語で自然に感じる非常に非公式な話し方を持っています。
このフェーズは、特にクラウドソーシングを計画している場合、一貫性のある翻訳の基盤を構築するための設計図です
LLMを活用したドラフト作成の手法
LLMを使用して「ドラフト0」を作成します。ChatGPTやClaudeなどを参考にし、翻訳デザインガイドラインを基準点として使用します。LLMは非常に優れていますが、コンテンツをウェブサイトに入れることはお勧めしません。代わりに、ワードプロセッサにプラグインできるシンプルなアドオンを使用し、APIを介してコンテンツを送信し、シンプルで効果的なフォーマットに従います。
白紙の状態から始めるよりも、ドラフトから始める方がはるかに簡単です。
段落ごとの翻訳プログラムの必要性
段落ごとに並行翻訳を表示するプログラムを持つこと(文ごとではなく、言語によっては、物事が分割されるのではなく統合されることがあるため、また、いくつかの言語ではトピックが最初ではなく最後に導入されることがあるためです)。
LLM、オートメーション、統合により、適切なワードプロセッサ内でテキストを編集し、コンテンツをリモートサーバーに送信して適切に同期させる柔軟性と快適さを持つことが可能になりました。これは、コンテンツのための軽量なGitHubのようなものです。
このデモでは、2と3を同時に実行する方法を示しています。コンテンツをOpenAIのAPIに送信し、並行翻訳として再フォーマットします。