أنشئوا قائمة مصطلحات مجتمعية تحافظ على أمانة ترجماتكم
عندما تخدم جهتكم عملاء بلغات عديدة، يُترجَم المصطلح نفسه بعشرات الطرق المختلفة، وتتسلل أخطاء صغيرة تغيّر ما يفهمه العميل. قائمة مصطلحات مشتركة يساعد موظفوكم ثنائيو اللغة ومجتمعكم في بنائها هي الركيزة التي تُبقي كل إشعار واستمارة ورسالة مترجمة دقيقة ومتّسقة.
خطأ صغير في الترجمة هو عائق أمام الوصول إلى الخدمة
جودة الترجمة ليست مسألة شكلية بالنسبة إلى من تخدمونهم. استمارة موافقة تُخفّف من وطأة خطر ما، أو إشعار يقلب موعدًا نهائيًا، أو بطاقة مترجم فوري تسمّي الحق الخطأ، يمكن أن تغيّر ما يوافق عليه العميل أو ما إذا كان سيسعى للحصول على الرعاية. وأصعب ما يكون رصد هذه الأخطاء في اللغات التي لديها أقل عدد من المراجعين، وهي غالبًا اللغات التي يتحدث بها عملاؤكم.
الاتّساق في حد ذاته نوع من الدقة. فحين يسمّي منشور ما برنامجًا باسم، وتسمّيه استمارة القبول باسم آخر، لا يستطيع العميل أن يدرك أنهما الشيء نفسه. وحين يُترجَم مصطلح مثل "قاعدة الأهلية" بأربع طرق مختلفة عبر موادكم، تبدو هذه المواد وكأنها صادرة عن أربع جهات مختلفة. قائمة المصطلحات تُثبّت المصطلح مرة واحدة، بحيث تتحدث كل الوثائق بصوت واحد.
ما يجعل قائمة المصطلحات صحيحة هو بناؤها مع مجتمعكم، لا مجرد تسليمها إلى جهة مورّدة خارجية. فموظفوكم ثنائيو اللغة ومن تخدمونهم يعرفون أي كلمة تنقل المعنى المقصود في اللهجة أو الصيغة التي يستخدمونها من اللغة، وأي مستوى رسمي يناسب سياقًا صحيًا أو قانونيًا، وأي ترجمة حرفية قد تبدو باردة أو مربكة. هذه المعرفة موجودة في المجتمع، ولذلك يجب أن تُبنى قائمة المصطلحات هناك.
أنشئوا قائمة المصطلحات
ابدأوا صغيرًا، بالمصطلحات الأكثر أهمية، ووسّعوها تدريجيًا مع الوقت.
- ضعوا قائمة بمصطلحاتكم الأكثر أهميةاجمعوا الكلمات المتكررة في موادكم والتي قد يُحدث الخطأ فيها ضررًا: أسماء البرامج والمزايا، و"الأهلية"، و"المترجم الفوري"، و"الموافقة"، و"الموعد النهائي"، ومصطلحات الحقوق والمصطلحات القانونية، وأي كلمة تغيّر ما يفعله العميل.
- دوّنوا أسماء واختصارات جهتكم الخاصةأسماء واختصارات البرامج والمكاتب والجهات، مثل SNAP وWIC واختصارات جهتكم نفسها وأسماء البرامج المحلية، هي بالضبط حيث تنهار الترجمة، فثبّتوا صيغتها المتفق عليها في كل لغة، وقرّروا لكل واحد منها ما إذا كان يُبقى كما هو أو يُنقل صوتيًا أو يُترجم.
- اجمعوا الترجمات المرشَّحةلكل مصطلح، اجمعوا كيفية ترجمته حاليًا في وثائقكم الحالية بكل لغة. ستجدون عادةً المصطلح نفسه مترجمًا بأكثر من طريقة. اجمعوا هذه الصيغ المختلفة لتصبح أوجه الاختلاف واضحة.
- حدّدوا المصطلح المعتمد مع الموظفين ثنائيي اللغةلكل لغة، اجعلوا الموظفين ثنائيي اللغة، وأفراد المجتمع حيثما أمكن، يتفقون على ترجمة واحدة تُستخدم في كل مكان. اختاروا الترجمة الأدق، والأكثر طبيعية في الصيغة اللغوية التي يستخدمها عملاؤكم، والمناسبة لمستوى رسمي صحي أو قانوني.
- دوّنوا المستوى اللغوي وأي اختلافات حقيقيةسجّلوا النبرة التي تريدونها، مثل صيغة مخاطبة رسمية، ودوّنوا المصطلحات التي تختلف فيها المجتمعات فعليًا، حتى يعرف المراجع أن الاختيار كان مقصودًا وليس سهوًا.
- أبقوها حيّةأضيفوا مصطلحات كلما ظهرت مواد وبرامج جديدة، وأرّخوا الإدخالات، وراجعوا قائمة المصطلحات عند تغيّر القواعد أو البرامج. قائمة المصطلحات التي لا تُحدَّث أبدًا تصبح قديمة دون أن يلاحظ أحد.
استخدموها للتحقق من جودة الترجمات
قائمة المصطلحات هي المرجع الذي يقارن به المراجع كل وثيقة مترجمة.
- قارِنوا كل مصطلح متكرر بقائمة المصطلحاتاقرأوا الوثيقة المترجمة وقائمة المصطلحات مفتوحة أمامكم. حيثما لا يتطابق مصطلح أساسي مع الترجمة المتفق عليها، صحّحوه. هذه أسرع طريقة لرصد مشكلات الاتّساق التي تجعل المواد تبدو غير موثوقة.
- اقرأوا بحثًا عن المعنى، لا الكلمات فقطقارِنوا الترجمة بالمعنى الأصلي، لا كلمة بكلمة. انتبهوا إلى "الأصدقاء الزائفين"، وهي كلمة تبدو صحيحة لكنها تحمل معنى مختلفًا، وإلى ترجمة تُقرأ بسلاسة لكنها تقول شيئًا لم يقله الأصل.
- احرصوا على سلامة النفي والأرقامأكثر الأخطاء ضررًا هي كلمة "لا" مفقودة من قاعدة سلامة، أو موعد نهائي مقلوب، أو مبلغ خاطئ بالدولار، أو رقم هاتف غير صحيح. تحقّقوا من هذه العناصر مقارنةً بالمصدر في كل مرة، لأنها تُقرأ بسلاسة حتى عندما تكون خاطئة.
- تأكّدوا من المستوى اللغوي والنبرةتأكّدوا من أن مستوى الرسمية يناسب السياق ويبقى متّسقًا، حتى لا ينزلق إشعار صحي أو قانوني إلى نبرة عفوية في منتصف الطريق.
- أعيدوا المسائل غير المحسومة إلى المجتمعحين يختلف الموظفون حول مصطلح ما، لا تخمّنوا. أعيدوا المسألة إلى الموظفين ثنائيي اللغة أو أفراد المجتمع، واتخذوا قرارًا، ودوّنوا القرار في قائمة المصطلحات ليكون محسومًا في المرة القادمة.
الأخطاء التي يرصدها التحقق من الجودة باستخدام قائمة المصطلحات
هذه هي أنماط الأخطاء المتكررة التي تستحق أن يُنبَّه إليها مراجعوكم.
كلمة تبدو ترجمة عادلة لكنها تحمل شعورًا أو معنى مختلفًا. فكلمتا "shame" (العار) و"embarrassment" (الحرج) في الإنجليزية متقاربتان لكنهما تترُكان أثرًا مختلفًا تمامًا، والاختيار الخاطئ يغيّر نبرة الرسالة بأكملها.
عبارة "لا تُدخِلوا بيانات العميل أبدًا" حين تصبح "نادرًا"، أو كلمة "لا" مفقودة، تُحوّل قاعدة سلامة إلى إذن. ففي عبارات الحظر ولغة الموافقة، تكون كلمة النفي أهم كلمة في الصفحة.
"أخصائي الحالات" و"الأخصائي الاجتماعي" و"الموجِّه" أدوار مختلفة، و"المترجم الفوري المؤهَّل" ليس "مترجمًا تحريريًا". واستبدال مسمّى بآخر قد يُضلّل العميل أو يُشوّه حقًا من حقوقه.
حين يُسمَّى البرنامج أو القاعدة نفسها بأسماء مختلفة في منشور واستمارة وصفحة إلكترونية، يبدو الأمر وكأن هذه المواد غير مرتبطة ببعضها. الاتّساق هو ما يُخبر العميل أن هذه الوثائق تنتمي إلى بعضها.
إشعار يبدأ رسميًا ثم ينزلق إلى نبرة عفوية، أو العكس، يبدو غير دقيق في سياق يقرّر فيه العملاء ما إذا كانوا سيثقون بكم. قائمة المصطلحات تُثبّت المستوى اللغوي المقصود ليبقى ثابتًا من البداية إلى النهاية.
أخطر خطأ هو ما يُقرأ بسلاسة تامة لكنه يقول الشيء الخاطئ. فالصياغة السلسة ليست أبدًا دليلاً على صحة التفصيل، ولذلك يجب التحقق من الرقم والتاريخ والقاعدة مقارنةً بالمصدر في كل مرة.
كثيرًا ما تُوسِّع الترجمة الآلية ونماذج اللغة الكبيرة اختصارًا إلى شيء خاطئ، أو تختلق توسيعًا من العدم، والاختصارات السريرية واختصارات الجهات غامضة للغاية وتحتمل توسيعات عديدة ممكنة (Moon et al., 2014؛ Ji et al., 2023).
يُترجَم اسم علم ترجمة حرفية، كلمة بكلمة، بدلاً من الإبقاء عليه أو نقله صوتيًا، فيتحوّل اسم جهتكم أو أحد برامجكم إلى عبارة عامة لن يتعرّف عليها العميل (Sharma et al., 2023؛ Yan et al., 2024).
الذكاء الاصطناعي يُشير، والبشر يقرّرون
يمكن لأداة ذكاء اصطناعي أن تُسرّع الأجزاء الآلية من هذا العمل. يمكنها فحص مجموعة من الوثائق وإظهار المواضع التي تُرجم فيها مصطلح ما بشكل غير متّسق، وصياغة قائمة أولى بالترجمات المرشَّحة، والإشارة إلى المقاطع التي تبتعد عن المعنى الأصلي كي يراجعها شخص. وباستخدامها على هذا النحو، تُحوّل مقارنة يدوية بطيئة إلى مراجعة أقصر.
أما ما لا تستطيع فعله فهو أن تقرّر. فالذكاء الاصطناعي لا يعرف أي كلمة يستخدمها مجتمعكم فعليًا، ولا أي مستوى لغوي يناسب سياقًا قانونيًا بتلك اللغة، ولا ما إذا كان اختيار دقيق سيبدو دافئًا أو باردًا لمن تخدمونهم. كما أنه يرتكب أخطاء بثقة، لذلك فإن كل ما يُشير إليه أو يصوغه هو مجرّد مرشَّح يؤكّده شخص ثنائي اللغة، لا إجابة نهائية أبدًا. تبقى قائمة المصطلحات وثيقة مجتمعية يساعد الذكاء الاصطناعي فقط في صيانتها.
هكذا تحافظ LINC على أمانة محتواها المتعدد اللغات بنفسها. نبني قائمة مصطلحات معتمدة لمصطلحاتنا الأساسية، ونستخدم الذكاء الاصطناعي للتحقق من كل صفحة مترجمة مقارنةً بها ولإظهار الأخطاء المحتملة، ثم نجعل أشخاصًا يؤكّدون كل قرار. المنهجية الموصوفة في هذه الصفحة هي نفسها التي نطبّقها على أنفسنا.
قائمة تحقق سريعة للجودة
- كل مصطلح أساسي يطابق الترجمة المتفق عليها في قائمة المصطلحات.
- حالات النفي والحظر سليمة، دون أي "لا" محذوفة أو مخفَّفة.
- الأرقام والتواريخ والمواعيد النهائية والمبالغ والعناوين وأرقام الهواتف تطابق المصدر.
- المسمّيات الوظيفية والحقوق مذكورة بدقة، ولم يُخلَط "المترجم الفوري" بـ"المترجم التحريري".
- المستوى اللغوي رسمي حيثما يقتضي السياق ذلك، ومتّسق من البداية إلى النهاية.
- لم يُترَك أي شيء يُقرأ بسلاسة دون التحقق منه مقارنةً بالمعنى الأصلي.
- أُعيدت خيارات المصطلحات غير المحسومة إلى المجتمع، ودُوِّن القرار.
المصادر
- Dinu, G., Mathur, P., Federico, M., & Al-Onaizan, Y. (2019). Training Neural Machine Translation to Apply Terminology Constraints. Proceedings of ACL 2019 (short paper). link
- Haque, R., Hasanuzzaman, M., & Way, A. (2020). Analysing terminology translation errors in statistical and neural machine translation. Machine Translation, 34(2-3), 149-195. doi:10.1007/s10590-020-09251-z
- Sharma, R., Katyayan, P., & Joshi, N. (2023). Improving the Quality of Neural Machine Translation Through Proper Translation of Name Entities. arXiv preprint. link
- Yan, J., Yan, P., Chen, Y., Li, J., Zhu, X., & Zhang, Y. (2024). Benchmarking GPT-4 against Human Translators: A Comprehensive Evaluation Across Languages, Domains, and Expertise Levels. arXiv preprint. link
- Moon, S., Pakhomov, S., Liu, N., Ryan, J. O., & Melton, G. B. (2014). A sense inventory for clinical abbreviations and acronyms created using clinical notes and medical dictionary resources. Journal of the American Medical Informatics Association, 21(2), 299-307. doi:10.1136/amiajnl-2012-001506
- Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey of Hallucination in Natural Language Generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1-38. doi:10.1145/3571730
يصف هذا الدليل ممارسة يمكن لأي جهة تنفيذها، بوجود الذكاء الاصطناعي أو بدونه. تكون قائمة المصطلحات أكثر فائدة حين تكون موجزة ومشتركة ومُستخدَمة فعليًا، فابدأوا بالمصطلحات الأكثر أهمية واحفظوها في مكان يستطيع فريقكم بأكمله الوصول إليه.