Zakaj orodja, kot so ChatGPT, Gemini in DeepL, niso primerna za prevajanje zelo velikih dokumentov ali baz podatkov
V zadnjih letih so orodja, kot so DeepL, ChatGPT in Gemini, močno poenostavila prevajanje krajših besedil. Za elektronska sporočila, kratke opise ali osnovno razumevanje tujega jezika so skoraj nepogrešljiva. A ko gre za zelo obsežna besedila, kot so tehnični priročniki, spletne baze podatkov, katalogi, pravna dokumentacija ali vsebine v formatu XML in HTML, se hitro pokaže, da ta orodja niso zasnovana za resnično velike prevajalske projekte.
1. Omejitve obsega: umetna inteligenca ne mara prevelikih datotek
Vsako od teh orodij ima strojne in programske omejitve glede količine besedila, ki ga lahko obdela naenkrat. DeepL na primer omogoča le določeno število znakov na prevod, ChatGPT pa po določenem številu besed začne “pozabljati”, kaj je bilo prevedeno prej.
Če poskušamo v sistem vnesti preveč vsebine, se običajno zgodi eno od naslednjega:
- besedilo se prevede le delno,
- zadnji deli se ne prikažejo ali se prekinejo sredi stavka,
- sistem se sesuje ali prikaže napako,
- del vsebine se izgubi.
To pomeni, da moramo dolge dokumente ročno razdeljevati na manjše dele, kar zahteva veliko časa in dodatnega dela. Pri katalogih in podatkovnih bazah to vodi v nedoslednost in zmedo v strukturiranih podatkih.
2. Oblikovanje in struktura se izgubita
Čeprav morda ne pomislimo na to, je pogosto pomembno tudi oblikovanje in struktura dokumenta. DeepL in ChatGPT prevajata golo besedilo – brez zanesljivega ohranjanja naslovov, tabel, seznamov…
Pri tehničnih dokumentih ali katalogih, kjer je struktura pomembna (npr. v tabelah z dimenzijami, številkami, opombami ali referencami), lahko izguba oblikovanja povzroči neuporabnost končnega prevoda. Tudi če je vsebina jezikovno pravilna, jo je pogosto treba ročno rekonstruirati, da ponovno ustreza izvirni postavitvi.
To pomeni, da se hitrost, ki jo ponuja umetna inteligenca, hitro izgubi pri ročnem urejanju prevoda.
3. Preveč ročnega dela, premalo avtomatike
Na prvi pogled je prevajanje z umetno inteligenco videti avtomatizirano – prilepiš besedilo, dobiš prevod. Toda pri velikih dokumentih se pokaže nasprotno: ogromno ročnega dela.
Besedilo je treba:
- razdeliti na manjše dele,
- paziti, da ne preseže znakovne omejitve,
- po prevodu ročno združiti dele nazaj,
- preveriti, ali je ohranjeno zaporedje,
- in ročno popraviti vse nepravilnosti v strukturi in kodah.
Pri prevajanju podatkovnih baz (npr. produktnih imen, opisov, tehničnih podatkov) se to delo še podvoji – vsaka vrstica mora biti pravilno povezana z izvirnikom, sicer pride do množice napak in neujemanj v strukturi baze.
4. Nevarnost pri ohranjanju oznak XML in HTML
Veliko tehničnih in spletnih vsebin vsebuje oznake, kot so <p>, <h1>, <strong>, <br>, <li> ali lastne XML-kode, ki določajo, kako se vsebina prikazuje ali uporablja. Posebna težava so daljše kode z več besedila.
DeepL in ChatGPT teh oznak ne razumeta vedno pravilno. Pogosto se zgodi, da:
- oznake izpustita,
- jih prestavita na napačno mesto,
- ali jih prevedeta kot navadno besedilo.
Rezultat so neveljavne datoteke, ki jih ni mogoče več samodejno uvoziti v sistem. Ročno popravljanje teh napak je zamudno in včasih zahtevno, še posebej, če gre za tisoče vrstic XML-podatkov.
Zaključek
Orodja, kot so DeepL, Gemini in ChatGPT, so odlična pomoč pri krajših besedilih in hitrem razumevanju tujega jezika. A ko gre za velike dokumente, obsežne zbirke podatkov ali tehnično strukturirane vsebine, se pokažejo njihove omejitve: omejen obseg, izguba konteksta, porušeno oblikovanje, napačne oznake in preveč ročnega dela.
Za takšne projekte je bistveno učinkovitejša rešitev uporaba profesionalnih prevajalskih sistemov, ki omogočajo delo z velikimi količinami podatkov, ohranjanje tehnične strukture in avtomatizirano obdelavo brez ročnega popravljanja.
Potrebujete prevod?
Kontaktirajte nas in pripravili vam bomo prilagojeno ponudbo.
Izpolnite obrazec in pripravili vam bomo prilagojeno ponudbo. Za več informacij nas lahko tudi pokličete na +386 1 620 26 16.