5月22日至23日，tcworld China 2025技術(shù)傳播大會(huì)隆重舉行。在此次盛會(huì)上，新宇智慧副總經(jīng)理劉海明先生帶來了題為《大語言模型在本地化行業(yè)的應(yīng)用》的精彩分享，引發(fā)了與會(huì)者的廣泛關(guān)注與深入思考。
大語言模型（LLM）憑借其卓越的語言理解和生成能力，在翻譯、內(nèi)容生成、術(shù)語管理、語義QA等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出無限潛力，變革的征程已經(jīng)開啟。
盡管AI翻譯的價(jià)值不言而喻，但在質(zhì)量方面仍存在挑戰(zhàn)。翻譯服務(wù)需求方擔(dān)心的問題包括“難以準(zhǔn)確傳達(dá)深層次語義”“對(duì)特定領(lǐng)域表達(dá)準(zhǔn)確性不足”以及“翻譯質(zhì)量難評(píng)估”。
為了更好地挖掘和應(yīng)用大模型的能力，新宇智慧積極開展了一系列應(yīng)用實(shí)踐。在不斷嘗試各種方法的過程中，我們發(fā)現(xiàn)RAG（檢索增強(qiáng)生成）是一種可以很好地與知識(shí)積累相結(jié)合的解決方案。RAG通過問題向量檢索，從企業(yè)知識(shí)庫匹配相關(guān)知識(shí)，將這些知識(shí)進(jìn)行整合，再調(diào)用大模型，根據(jù)提示詞生成高質(zhì)量的回答。將RAG技術(shù)融入AI翻譯流程，可明顯提升所生成譯文的質(zhì)量。
在翻譯和本地化行業(yè)，翻譯記憶庫、術(shù)語庫是天然的RAG數(shù)據(jù)。除此之外，風(fēng)格指南、帶有描述和分析的例句集，指令性文件也會(huì)發(fā)揮很大作用。
通過一個(gè)具體的例子，我們能看得更清楚。
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原文 |
Every section of this hotel tells its own story, with a beautiful skylight to illuminate unique features and elements within. |
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DeepSeek |
酒店的每處空間皆訴說獨(dú)特故事，華美天窗映襯其間別具一格的特色與設(shè)計(jì)元素。 |
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ChatGPT |
酒店的每個(gè)區(qū)域都在講述自己的故事，華美的天窗傾灑光芒，照亮其獨(dú)具匠心的特色和元素。 |
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建議 |
透過美麗的天窗，陽光照亮一處處獨(dú)具匠心的設(shè)計(jì)與精心搭配的元素，轉(zhuǎn)角精品酒店的每一處細(xì)節(jié)，仿佛都在講述一個(gè)精彩的故事。 |
我們知道，理解一句話含義的關(guān)鍵在于抓住語義重心。語義重心是語言交際最重要的部分，通常落在結(jié)果、結(jié)論或事實(shí)上。不言而喻，在這句話中，英文原文的語義重心是hotel tells its own story。在翻譯實(shí)踐中，英漢句子組織存在差異，英語句首封閉，句尾開放，后置修飾功能強(qiáng)，漢語句首開放，句尾封閉，前置修飾功能強(qiáng)。英語邏輯順序多為歸納演繹，即按果因、結(jié)論陳述展開，而漢語邏輯順序往往按時(shí)間的從先到后、空間的從大到小、從一般到具體、從因到果。在語義重心上，英語一般采用前重心位，漢語一般采用后重心位。顯而易見，AI翻譯確實(shí)把字面的含義翻譯出來了，但是在句子組織、信息傳遞、情感傳遞方面，AI翻譯并不足夠。
如果我們能夠把AI沒有意識(shí)到的上述問題總結(jié)出來，并且以RAG形式告訴AI，那么離解決這樣的問題一定是更近了一步。針對(duì)英漢差異，新宇智慧在實(shí)際項(xiàng)目過程中不斷積累典型例句，并對(duì)例句做了分析整理與分類，形成了內(nèi)部培訓(xùn)教程和知識(shí)庫。
上面的例句與英漢語義重心相關(guān)，除此之外，新宇智慧還總結(jié)了漢語無主句、英譯漢代詞省略、英譯漢連詞省略、英漢詞匯語義差異、歐式中文、中式英語、主謂結(jié)構(gòu)與話評(píng)結(jié)構(gòu)等很多英漢差異相關(guān)的知識(shí)主題。
英漢差異僅僅是本地化適配中的一個(gè)部分。LISA（Localization Industry Standards Association）曾指出四大類本地化適配的關(guān)鍵問題，包括語言問題，如不同語言間的差異，格數(shù)性、固定搭配等；物理硬件問題，如不同的插頭標(biāo)準(zhǔn)；商業(yè)與文化問題，如本地貨幣支持及稅務(wù)合規(guī)；技術(shù)問題，如阿拉伯和希伯來語鏡像。
在LISA這四類問題的基礎(chǔ)上，新宇智慧按思維方式、實(shí)體、地域特征、社會(huì)價(jià)值觀、社會(huì)風(fēng)俗習(xí)慣、宗教和歷史原因、法律因素、民族因素八大類細(xì)分六十三個(gè)小類來總結(jié)文化適配問題。比如在法律因素這個(gè)大類中，包含出邊境線、國(guó)家/地區(qū)名稱、地圖、旗幟、法規(guī)（如禁用詞、游戲分級(jí)、新廣告法）五個(gè)小類。所以這些被清晰識(shí)別的問題，都可以很好地應(yīng)用于RAG。
技術(shù)的發(fā)展從來都不是一蹴而就的，它遵循著從無到有、從有到優(yōu)的漸進(jìn)規(guī)律。盡管存在諸多問題，但在當(dāng)前階段，AI在本地化行業(yè)已經(jīng)展現(xiàn)出了實(shí)實(shí)在在的應(yīng)用意義。
展望未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，大語言模型在本地化行業(yè)的應(yīng)用前景將更加廣闊。新宇智慧也將繼續(xù)深耕這一領(lǐng)域，不斷探索和實(shí)踐，為推動(dòng)本地化行業(yè)的智能化發(fā)展貢獻(xiàn)更多的智慧和力量。
