使用 AI 的 I18N 翻譯

國際化 (i18n) 是使軟體真正全球化的核心。傳統上，翻譯 i18n 檔案依賴於人類翻譯者或機器翻譯工具。AI 驅動的翻譯帶來了新的準確性和開發者友好性。讓我們來探討一下原因。

上下文意識

傳統的機器翻譯往往會忽略微妙的上下文。以下是一個 JSON 本地化檔案的例子：

{
  "pixie.definition": "她是一個小小的虛構人物。",
  "dialog.pixie.answer": "我找到了……"
}

一個天真的翻譯工具可能會將第二行翻譯為 他找到了，在性別對動詞有影響的語言中，因為它無法連結到前一個字串中的 她，甚至是鍵 pixie。然而，AI 可以識別這個上下文並正確保留意義。

理解 i18n 格式

AI 是 代碼意識：

• 它理解佔位符 ({name}, %s, 等等)
• 它正確處理複數形式。

有許多 i18n 格式具有特定語法，還有許多語言具有複雜的複數化規則。要同時正確處理這兩者是具有挑戰性的。

ICU 消息格式範例：

{
  "inbox.count": "你有 {count, plural, one {# 條消息} other {# 條消息}}"
}

一個天真的翻譯工具可能會破壞語法或錯過複數形式。然而，AI 可以在適應目標語言的同時保留格式。

我們的 AI 驅動解決方案不僅保留格式，還為複雜語言生成正確的複數形式。例如，將相同的鍵翻譯成阿拉伯語會自動生成所有必要的複數變體：

{
  "inbox.count": "لديك {count, plural, zero {لا توجد رسائل} one {رسالة واحدة} two {رسالتان} few {# رسائل} many {# رسالة} other {# رسالة}}"
}

支持不常見語言

AI 可以為像烏茲別克語、哈薩克語、喬治亞語等不常見的語言提供高品質的翻譯，而這些語言的人類翻譯者稀缺。傳統機構通常甚至不提供這些語言的本地化。AI 彌補了這一差距——它可以為不常見的語言提供高品質的翻譯。

文化和地區調整

語言在不同地區並不統一。同一語言可能根據目標受眾有 不同的表達、詞彙，甚至禮貌程度。

例如，西班牙語在西班牙、墨西哥、阿根廷和許多其他國家都有使用——但每個地區對日常事物使用不同的詞彙。

• Computer:ordenador (西班牙) vs computadora (拉丁美洲)
• Car:coche (西班牙) vs auto/carro (拉丁美洲)

然而，AI 驅動的翻譯可以在指示下調整輸出以適應地區變體——選擇適合受眾文化背景的詞彙。對於開發者來說，這意味著您可以為 es-ES（西班牙的西班牙語）和 es-MX（墨西哥的西班牙語）以不同的方式本地化相同的應用，而無需分開的人類團隊。

修正語法

有時，源字串本身包含錯字或尷尬的語法，特別是如果開發者不是母語者或團隊沒有編輯。AI 可以在翻譯過程中 改善語法，產生更自然、精練的結果。

處理大型檔案並避免 AI 陷阱

即使是良好提示的 GPT 模型也可能出錯。例如，如果您直接將一個大型檔案上傳到 AI 模型，它會開始調整內容以適應其上下文窗口限制——縮短、合併或甚至省略細節。結果，一些上下文會丟失，翻譯變得不那麼準確。

l10n.dev 通過將內容拆分為可管理的塊來解決此問題，同時保持段落之間的連結和上下文。這確保了即使對於非常大的 i18n 檔案，翻譯仍然保持一致和準確。

質量檢查

l10n.dev 執行額外檢查以確保翻譯質量：

• 檢測並重試翻譯，如果佔位符或格式丟失。
• 確保輸出檔案結構與輸入匹配，保留鍵的順序和層次結構。
• 自動為目標語言添加所有所需的複數形式。

例如，在 i18next 格式中，它生成帶有正確後綴的額外複數字串。

這些檢查確保翻譯不僅準確，而且符合源格式，減少手動修正的需要。

以開發者為先的功能

對於開發者來說，翻譯質量只是故事的一部分。工作流程同樣重要。這就是為什麼 l10n.dev 是以開發者為中心構建的，並提供以下功能：

為什麼我們要建立這個

國際化 (i18n) 和本地化 (l10n) 是現代軟體開發的關鍵組成部分。在每個項目中——無論是遊戲還是企業應用——i18n 和 l10n 要麼是增長的驅動力，要麼是阻礙者。這就是為什麼我們創建 l10n.dev：一個 AI 驅動的服務，使本地化變得更快、更智能且對開發者友好。國際化使產品能夠更快地增長，通過接觸全球用戶，而有了 AI，本地化變得更加快速和可擴展。

🚀 無論您是開發者、產品經理還是本地化工程師，採用 AI 驅動的 i18n 翻譯都能節省時間、減少錯誤，並更有效地開拓新市場。