Системы перевода и локализации

Системы перевода и локализации (СПЛ, англ. Translation and Localization Systems, TTL) — это комплекс программных решений и инструментов, предназначенных для перевода текстов и адаптации продуктов (например, программного обеспечения, веб-сайтов, документации) для конкретного языка или региона. Они помогают автоматизировать процесс перевода, обеспечивают единообразие терминологии и форматов, а также учитывают культурные и языковые особенности целевой аудитории.

Перевод и локализация текста — это комплексная деятельность, направленная на адаптацию текстового контента для целевой аудитории, говорящей на другом языке. Она включает не просто перевод, но и учёт культурных, лингвистических и региональных особенностей, чтобы продукт (программное обеспечение, веб-сайт, документация) был воспринят естественно и удобно для пользователя. Локализация требует не только языкового преобразования, но и адаптации форматов даты, времени, валюты, единиц измерения, а также учёта местных законодательных и нормативных требований.

Ключевые аспекты данного процесса:

• анализ исходного текста и определение его структурных и стилистических особенностей,
• выбор методов и инструментов перевода,
• непосредственный перевод текста,
• адаптация терминологии и специфических выражений,
• проверка перевода на соответствие культурным и языковым нормам,
• тестирование локализованного продукта на целевой аудитории,
• внесение корректировок и финальная проверка.

Цифровые (программные) решения играют ключевую роль в процессе перевода и локализации, позволяя автоматизировать рутинные задачи, обеспечить единообразие терминологии, ускорить работу и повысить её качество. Системы перевода и локализации (СПЛ) включают в себя словари, машинный перевод, инструменты для управления терминологией и проверки качества, что существенно облегчает работу переводчиков и локализаторов, а также позволяет масштабировать процесс адаптации контента для множества языков и регионов.

Системы перевода и локализации предназначены для автоматизации процесса перевода текстов и адаптации различных продуктов, таких как программное обеспечение, веб-сайты, документация и другие мультимедийные материалы, под конкретный язык и культурные особенности целевого региона. Они позволяют оптимизировать рабочие процессы, связанные с интернационализацией продуктов, обеспечивают согласованность терминологии и форматов в переводимых материалах, а также помогают учитывать нюансы языковых и культурных различий, что критически важно для успешного выхода на новые рынки и повышения уровня удовлетворённости пользователей.

Функциональное предназначение систем перевода и локализации также включает обеспечение масштабируемости переводческих проектов, управление терминологическими базами данных, интеграцию с другими корпоративными информационными системами и инструментами разработки, а также предоставление средств для контроля качества перевода и локализации. Такие системы способствуют сокращению времени и ресурсов, необходимых для адаптации продуктов, минимизации ошибок и несоответствий в переводе, а также повышению общей эффективности работы переводческих и локальных команд.

Системы перевода и локализации в основном используют следующие группы пользователей:

• компании-разработчики программного обеспечения и веб-сервисов, стремящиеся расширить аудиторию за счёт выхода на новые языковые и региональные рынки;
• издательства и медиакомпании, которые занимаются распространением контента на различных языках и нуждаются в качественном переводе и адаптации материалов;
• организации, работающие в сфере электронной коммерции, чтобы адаптировать интернет-магазины и сопутствующие материалы под разные рынки;
• фирмы, предоставляющие услуги локализации для других компаний, — лингвистические и переводческие агентства;
• образовательные учреждения и онлайн-платформы, которые адаптируют учебные материалы и курсы для студентов из разных стран;
• крупные корпорации с международной деятельностью, которым необходимо унифицировать терминологию и адаптировать внутренние и внешние документы для филиалов в разных странах.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы перевода и локализации (СПЛ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность использования СПЛ в рамках конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных международных корпораций могут потребоваться СПЛ с расширенными возможностями интеграции с другими корпоративными системами и поддержкой большого числа языков, тогда как для небольших компаний будет достаточно более простых решений с ограниченным функционалом. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в фармацевтической и медицинской отраслях СПЛ должны обеспечивать высокий уровень точности перевода терминологии и соответствовать нормативным требованиям к документации, в то время как для IT-компаний акцент может быть сделан на поддержке технических терминов и возможности интеграции с системами разработки ПО. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к производительности и объёму обрабатываемых данных, а также наличие необходимых API для интеграции с другими системами. Кроме того, стоит обратить внимание на возможности кастомизации и настройки системы под специфические нужды бизнеса, наличие механизмов контроля качества перевода, поддержку различных форматов файлов и возможность работы с терминологическими базами.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка определённых операционных систем, баз данных, облачных платформ);
• поддержка необходимых языков и диалектов (например, наличие специализированных языковых пакетов для редких или малораспространённых языков);
• возможности интеграции с другими корпоративными системами (например, CRM, ERP, системами управления контентом);
• наличие инструментов для управления терминологией и обеспечения единообразия перевода (например, встроенные терминологические базы, возможность создания и использования пользовательских глоссариев);
• поддержка различных форматов файлов (например, документов Microsoft Office, PDF, HTML, специализированных форматов технической документации);
• возможности масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов работы (например, поддержка распределённой обработки данных, возможность увеличения количества одновременно обрабатываемых проектов);
• наличие механизмов контроля качества и верификации перевода (например, встроенные средства проверки орфографии и грамматики, возможность сравнения исходного и переведённого текста, инструменты для работы рецензентов и редакторов);
• соответствие отраслевым стандартам и нормативным требованиям (например, требованиям к документации в фармацевтической, медицинской или финансовой отраслях).

Окончательный выбор СПЛ должен базироваться на тщательном анализе потребностей бизнеса, оценке доступных ресурсов для внедрения и поддержки системы, а также на прогнозировании будущих требований к переводу и локализации. Важно также учитывать уровень поддержки и обслуживания, предоставляемый разработчиком СПЛ

Системы перевода и локализации (СПЛ) играют ключевую роль в глобализации бизнеса, позволяя компаниям эффективно выходить на международные рынки и адаптировать свои продукты под различные культурные и языковые контексты. Применение СПЛ даёт ряд существенных преимуществ:

• Ускорение процесса перевода. СПЛ автоматизируют рутинные операции, связанные с переводом, что позволяет значительно сократить время на локализацию продуктов и быстрее выводить их на рынок.

• Снижение затрат на локализацию. Автоматизация и использование баз переводов уменьшают необходимость в ручном труде, что приводит к снижению финансовых и временных затрат на локализацию.

• Обеспечение единообразия терминологии. СПЛ помогают поддерживать единый терминологический словарь, что особенно важно для крупных компаний с множеством продуктов и подразделений, работающих над локализацией.

• Улучшение качества локализации. Учёт культурных и языковых особенностей целевой аудитории позволяет избежать ошибок и недочётов, которые могут негативно сказаться на восприятии продукта.

• Расширение аудитории и рынков сбыта. Локализация продуктов с помощью СПЛ открывает доступ к новым региональным рынкам, увеличивая потенциальную аудиторию и объёмы продаж.

• Упрощение работы с многоязычными проектами. СПЛ облегчают управление многоязычными проектами, обеспечивая централизованное хранение переводов и возможность одновременной работы над ними нескольких специалистов.

• Повышение конкурентоспособности. Компании, использующие СПЛ, получают преимущество перед конкурентами, которые не адаптируют свои продукты под местные рынки, что способствует укреплению позиций на международном уровне.

Системы интеллектуального перевода на базе ИИ

Системы интеллектуального перевода на базе ИИ (СИП, англ. AI-Enabled Translation Systems, AIT) — это современные технологические решения для автоматического перевода текстов и речи, использующие алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для обеспечения высококачественного перевода с учётом контекста, терминологии и стилистики, способные обрабатывать различные форматы контента и поддерживать множество языков с возможностью адаптации под специфические отраслевые требования.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы перевода и локализации, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• автоматизация процесса перевода с использованием машинного перевода и возможностей обработки естественного языка,
• управление терминологией и создание глоссариев для обеспечения единообразия перевода специализированных терминов,
• поддержка многоязычного контента и возможность работы с различными языковыми парами,
• функции адаптации контента под культурные и региональные особенности целевой аудитории,
• инструменты для работы с форматами документов и веб-страниц, обеспечивающие сохранение структуры и визуального оформления при переводе.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем перевода и локализации (СПЛ) можно ожидать усиления тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий искусственного интеллекта, развитием мультимодальных систем, повышением точности и качества перевода, а также с адаптацией СПЛ под специфические отраслевые требования и усилением акцента на безопасность данных.

• Развитие нейросетевых моделей. Углублённое применение генеративных нейросетевых моделей для улучшения качества перевода, учёта контекста и стилистических особенностей текстов, что позволит сократить необходимость в постобработке результатов человеком.

• Мультимодальные системы. Интеграция возможностей работы не только с текстовой, но и с аудио- и видеоконтентом, что расширит сферы применения СПЛ и повысит их ценность для медиакомпаний и образовательных платформ.

• Персонализация перевода. Разработка механизмов, позволяющих учитывать индивидуальные предпочтения и стилистические особенности авторов, что особенно важно для литературных и маркетинговых текстов.

• Учёт отраслевой специфики. Создание специализированных модулей и библиотек терминов для различных отраслей (медицина, юриспруденция, IT и др.), что повысит точность и релевантность перевода в узкоспециализированных областях.

• Интеграция с системами управления контентом. Более тесная интеграция СПЛ с CMS и другими системами управления цифровым контентом, что упростит процесс локализации и сделает его более автоматизированным.

• Безопасность и конфиденциальность данных. Усиление мер по защите данных при переводе и локализации, внедрение шифрования и анонимизации для работы с конфиденциальной информацией.

• Развитие инструментов автоматического тестирования качества перевода. Создание более совершенных инструментов для автоматического выявления ошибок и несоответствий в переведённых текстах, что позволит повысить общее качество локализации.

Италия

TranslationOS

Китай

YeeKit

Россия

Everylang, АргусДок.Скриншот, GigaChat

Франция

Arcads

Чехия

Phrase

Эстония

Crowdin

Объединенные Арабские Эмираты

CleverSo

США

GlobalLink AI, Language I/O, Smartling, Lilt, ModelFront, Unbabel, MachineTranslation.com, Neural Machine Translation Platform

Великобритания

Language Cloud Translation Management