Zašto alati poput ChatGPT‑a, Gemini-a i DeepL‑a nisu prikladni za prevođenje vrlo velikih dokumenata ili baza podataka
Posljednjih godina alati poput DeepL-a i ChatGPT-a znatno su pojednostavili prevođenje kraćih tekstova. Za e-mailove, kratke opise ili osnovno razumijevanje stranog jezika gotovo su nezamjenjivi. No, kada je riječ o vrlo opsežnim tekstovima, poput tehničkih priručnika, online baza podataka, kataloga, pravne dokumentacije ili sadržaja u XML i HTML formatu, brzo postaje jasno da ti alati nisu osmišljeni za velike prevoditeljske projekte.
1. Ograničenja obujma: umjetna inteligencija ne voli prevelike datoteke
Svaki od ovih alata ima tehnička i softverska ograničenja u pogledu količine teksta koji može obraditi odjednom. DeepL, primjerice, dopušta samo određeni broj znakova po prijevodu, dok ChatGPT nakon određenog broja riječi počinje „zaboravljati“ što je prethodno prevedeno.
Ako pokušamo unijeti previše sadržaja, obično se dogodi jedno od sljedećeg:
- tekst se prevede samo djelomično,
- zadnji dijelovi se ne prikažu ili se prekidaju usred rečenice,
- sustav se sruši ili izbaci grešku,
- dio sadržaja se izgubi.
To znači da duge dokumente moramo ručno dijeliti na manje dijelove, što zahtijeva puno vremena i dodatnog rada. Kod kataloga i baza podataka to dovodi do nedosljednosti i zbrke u strukturiranim podacima.
2. Gubi se formatiranje i struktura
Iako na to često ne pomislimo, formatiranje i struktura dokumenta mogu biti vrlo važni. DeepL i ChatGPT prevode samo „goli“ tekst – bez pouzdanog očuvanja naslova, tablica, popisa…
Kod tehničkih dokumenata ili kataloga, gdje je struktura ključna (npr. tablice s dimenzijama, brojevima, napomenama ili referencama), gubitak oblikovanja može učiniti konačni prijevod neupotrebljivim. Čak i ako je sadržaj jezično točan, često ga treba ručno rekonstruirati kako bi ponovno odgovarao izvornom rasporedu.
To znači da se brzina koju nudi umjetna inteligencija brzo izgubi u ručnom uređivanju prijevoda.
3. Previše ručnog rada, premalo automatike
Na prvi pogled prevođenje uz pomoć umjetne inteligencije izgleda automatizirano – ubaciš tekst, dobiješ prijevod. No kod velikih dokumenata pokazuje se suprotno: gomila ručnog posla.
Tekst je potrebno:
- podijeliti na manje dijelove,
- paziti da ne premaši ograničenje znakova,
- nakon prijevoda ručno spojiti dijelove,
- provjeriti je li očuvan ispravan redoslijed,
- i ručno ispraviti sve nepravilnosti u strukturi i kodovima.
Kod prevođenja baza podataka (npr. naziva proizvoda, opisa, tehničkih podataka) taj se posao još udvostručuje – svaka linija mora biti ispravno povezana s izvornikom, inače dolazi do mnoštva pogrešaka i neusklađenosti u strukturi baze.
4. Opasnost kod očuvanja XML i HTML oznaka
Mnogi tehnički i web sadržaji sadrže oznake poput <p>, <h1>, <strong>, <br>, <li> ili vlastite XML kodove koji određuju kako se sadržaj prikazuje ili koristi. Poseban problem su dulji kodovi s više teksta.
DeepL i ChatGPT te oznake ne razumiju uvijek ispravno. Često se događa da:
- oznake izostave,
- premjeste na pogrešno mjesto,
- ili ih prevedu kao običan tekst.
Rezultat su nevažeće datoteke koje se više ne mogu automatski uvesti u sustav. Ručno ispravljanje tih pogrešaka je dugotrajno i ponekad zahtjevno, osobito ako se radi o tisućama linija XML podataka.
Zaključak
Alati poput DeepL-a, Gemini-a i ChatGPT-a izvrsna su pomoć kod kraćih tekstova i brzog razumijevanja stranog jezika. No kada je riječ o velikim dokumentima, opsežnim bazama podataka ili tehnički strukturiranim sadržajima, njihove se slabosti jasno pokazuju: ograničen obujam, gubitak konteksta, narušeno oblikovanje, pogrešne oznake i previše ručnog rada.
Za takve projekte daleko je učinkovitije koristiti profesionalne prevoditeljske sustave koji omogućuju rad s velikim količinama podataka, očuvanje tehničke strukture i automatiziranu obradu bez ručnog popravljanja.
Trebate prijevod?
Kontaktirajte nas i pripremit ćemo vam prilagođenu ponudu.
Ispunite obrazac i pripremit ćemo vam prilagođenu ponudu. Ako vam je potrebno više informacija, možete nas nazvati na +386 1 620 26 16.