เมื่อทีมของเราแปลเว็บไซต์บริษัทเป็นภาษาไทย ร่างแรกจากการแปลด้วย AI ดูเหมือนไม่มีปัญหา แต่การตรวจทานโดยเจ้าของภาษาพบว่า รายละเอียดเล็ก ๆ เช่น การเว้นวรรค เครื่องหมายวรรคตอน และการแปลชื่อฟีเจอร์ ทำให้ข้อความบางส่วนฟังดูไม่เป็นธรรมชาติ บทความนี้รวบรวมสิ่งที่เราได้เรียนรู้จากงานแปลจริง พร้อมอธิบายวิธีใช้อภิธานศัพท์ คู่มือสไตล์ พรอมต์แบบกำหนดเอง และการปรับแก้หลังการแปล เพื่อพัฒนาร่างแรกจาก AI ให้เป็นข้อความสำหรับเว็บไซต์และ UI ที่เป็นธรรมชาติและสม่ำเสมอ

1. เหตุใดการแปลเว็บไซต์และเนื้อหาธุรกิจเป็นภาษาไทยจึงฟังดูไม่เป็นธรรมชาติ

การแปลด้วย AI ช่วยให้เผยแพร่เนื้อหาภาษาไทยได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เราเองก็สัมผัสได้ถึงความรวดเร็วนี้เมื่อแปลเว็บไซต์เป็นภาษาไทยโดยใช้ทั้งภาษาญี่ปุ่นและภาษาอังกฤษเป็นต้นฉบับ อย่างไรก็ตาม แม้ร่างแรกจะสื่อความหมายโดยรวมได้ แต่บางส่วนยังไม่เป็นธรรมชาติสำหรับข้อความบนเว็บไซต์ภาษาไทย

ปัญหาไม่ได้มีเพียงการแปลผิดอย่างร้ายแรงที่สังเกตเห็นได้ทันที แต่เกิดจากรายละเอียดเล็ก ๆ หลายอย่างรวมกัน เช่น การนำรูปแบบการเว้นวรรคของภาษาอังกฤษมาใช้ในภาษาไทยโดยตรง การแปลชื่อฟีเจอร์เดียวกันต่างกันในหน้าจอที่เกี่ยวข้อง หรือการใช้ถ้อยคำที่ไม่ผิดไวยากรณ์แต่ตรงตัวและแข็งเกินไปสำหรับ UI

ปัญหาเหล่านี้ส่งผลต่อหลายด้าน ตั้งแต่ผู้ใช้ภาษาไทยจะเข้าใจฟีเจอร์ได้รวดเร็วเพียงใด ข้อมูลผลิตภัณฑ์น่าเชื่อถือหรือไม่ ไปจนถึงเวลาที่ทีมงานในประเทศไทยต้องใช้แก้ไขข้อความหลังการแปล

2. หลักการเขียนภาษาไทยที่ควรรู้

การเว้นวรรคภาษาไทยไม่เหมือนภาษาอังกฤษ

ในภาษาไทย การเว้นวรรคใช้เพื่อแบ่งหน่วยข้อความที่ใหญ่ขึ้น เช่น ประโยค อนุประโยค ชื่อบุคคล ตัวเลข และรายการ สำนักงานราชบัณฑิตยสภาได้กำหนดหลักเกณฑ์โดยละเอียดสำหรับการใช้วรรคเล็กและวรรคใหญ่ สิ่งสำคัญสำหรับทีมโลคัลไลเซชันคือ ไม่ควรคัดลอกช่องว่างจากภาษาต้นฉบับมาใส่ในภาษาไทยโดยอัตโนมัติ แต่ควรพิจารณาหน้าที่ของช่องว่างนั้นในประโยคภาษาไทยทุกครั้ง

หนึ่งในปัญหาแรกที่ทีมแปลเว็บไซต์ของเราพบคือช่องว่างในข้อความที่ AI แปลออกมา แม้จะดูเป็นเพียงรายละเอียดเล็กน้อย แต่กลับทำให้ประโยคภาษาไทยอ่านไม่ลื่นไหล ลองดูข้อความจาก AI และเวอร์ชันที่แก้ไขหลังการตรวจทานโดยเจ้าของภาษา

ข้อความต้นฉบับ: Elevating quality and accelerating speed through AI and human editing.

ก่อนแก้ไข: กระบวนการแปลที่ยกระดับคุณภาพและเพิ่มความเร็ว ด้วยการแปลอัตโนมัติและการปรับแก้หลังการแปล

หลังแก้ไข: กระบวนการแปลที่ยกระดับคุณภาพและเพิ่มความเร็วด้วยการแปลอัตโนมัติและการปรับแก้หลังการแปล

ประเด็นสำคัญ: ไม่จำเป็นต้องเว้นวรรคหน้า “ด้วย” เมื่อตัดช่องว่างออก ประโยคภาษาไทยจะอ่านได้เป็นธรรมชาติและลื่นไหลยิ่งขึ้น

แม้จะเป็นการแก้ไขเพียงเล็กน้อยในแง่ของรูปลักษณ์ แต่รูปแบบเดียวกันอาจเกิดซ้ำทั่วทั้งเว็บไซต์ขนาดใหญ่ หากผู้ตรวจทานต้องแก้ไขทีละข้อความ อาจเสียเวลาหลายชั่วโมงไปกับปัญหาเดิม ๆ

ภาษาไทยใช้เครื่องหมายคำถามได้ แต่รูปแบบของ UI อาจต่างออกไป

ภาษาไทยสามารถใช้เครื่องหมายคำถามได้ สำนักงานราชบัณฑิตยสภาอธิบายว่าสามารถใช้ท้ายประโยคคำถามหรือในข้อความที่แสดงความไม่แน่ใจ อย่างไรก็ตาม ในงานโลคัลไลเซชัน ทีมงานยังต้องพิจารณาว่าเครื่องหมายคำถามเหมาะกับประโยคภาษาไทยและสไตล์ของอินเทอร์เฟซนั้นหรือไม่

ในการแปลเว็บไซต์ครั้งแรก AI ยึดเครื่องหมายวรรคตอนจากต้นฉบับและใส่เครื่องหมายคำถามในทุกข้อความที่อยู่ในรูปคำถาม ผู้ตรวจทานเจ้าของภาษาไทยแนะนำว่า สำหรับข้อความสั้นบนเว็บไซต์และ UI ในโครงการนี้ การละเครื่องหมายคำถามดูเป็นธรรมชาติและสม่ำเสมอกว่า นี่เป็นแนวทางเฉพาะของโครงการ ไม่ใช่กฎที่ใช้กับภาษาไทยทุกกรณี ตัวอย่างที่แสดงรูปแบบนี้ได้ชัดเจนมีดังนี้

ข้อความต้นฉบับ: Are you ready to get started?

ก่อนแก้ไข: พร้อมเริ่มใช้งานแล้วหรือยัง?

หลังแก้ไข: พร้อมเริ่มใช้งานแล้วหรือยัง

ประเด็นสำคัญ: ทั้งสองแบบสื่อความหมายได้ แต่สำหรับเว็บไซต์ของเรา ผู้ตรวจทานเจ้าของภาษาเลือกใช้แบบหลัง สิ่งสำคัญคือการกำหนดแนวทางและใช้ให้สม่ำเสมอ แทนที่จะคัดลอกเครื่องหมายวรรคตอนจากต้นฉบับมาใช้ทุกครั้ง

3. ปัญหา 3 ข้อที่พบบ่อยในการโลคัลไลซ์เว็บไซต์และ UI เป็นภาษาไทย

เมื่อเราแปลข้อความบนเว็บไซต์เป็นภาษาไทยและตรวจทานร่วมกับทีมงานเจ้าของภาษาไทย เราได้ทบทวนการแก้ไขที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ เพื่อระบุจุดที่ AI ไม่สามารถตัดสินใจได้จากข้อความแต่ละชิ้นเพียงลำพัง และพบปัญหา 3 ข้อต่อไปนี้อยู่บ่อยครั้ง

ปัญหาที่ 1: ชื่อฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องใช้คำแปลไม่สม่ำเสมอ

โดยทั่วไป เอนจินแปลภาษาจะสร้างคำแปลจากข้อความที่ได้รับ ตัวอย่างเช่น หากแปลป้ายกำกับที่เกี่ยวข้องแยกกันโดยไม่ใช้อภิธานศัพท์ คำแปลแต่ละรายการอาจดูสมเหตุสมผลเมื่ออ่านแยกกัน แต่คำศัพท์ภายในผลิตภัณฑ์อาจไม่สอดคล้องกัน

ข้อความต้นฉบับ: Phrases / My Phrases / Company Phrases

ก่อนแก้ไข: วลี / คลังวลีของฉัน / วลีของบริษัท

หลังแก้ไข: วลี / วลีของฉัน / วลีของบริษัท

ประเด็นสำคัญ: ในตัวอย่างก่อนแก้ไข มีการเพิ่มคำว่า “คลัง” ซึ่งหมายถึงพื้นที่จัดเก็บ เฉพาะใน My Phrases ทำให้ความสัมพันธ์ระหว่างฟีเจอร์ทั้งสามไม่ชัดเจน การลงทะเบียน Phrases เป็น “วลี” ในอภิธานศัพท์และใช้คำแปลเดียวกันกับชื่อฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้อง ช่วยให้คำเรียกและความสัมพันธ์ระหว่างฟีเจอร์มีความสอดคล้องกัน

ปัญหาที่ 2: การแปลตรงตัวทำให้ข้อความใน UI ฟังดูแข็ง

คำที่มีความหมายตรงตามพจนานุกรมอาจไม่ใช่คำที่เหมาะที่สุดสำหรับ UI เสมอไป ป้ายกำกับสั้น ๆ ต้องเลือกถ้อยคำให้เหมาะกับโทน พื้นที่แสดงผล และหน้าที่ของหน้าจอ แม้คำแปลตรงตัวจะถูกต้องตามไวยากรณ์ แต่ก็อาจฟังดูเป็นทางการและแข็งเกินความจำเป็น

ข้อความต้นฉบับ: Human review

ก่อนแก้ไข: ตรวจสอบโดยมนุษย์

หลังแก้ไข: ให้คนตรวจสอบ

ประเด็นสำคัญ: “มนุษย์” เป็นคำแปลตรงตัวของ human แต่ฟังดูแข็งสำหรับป้ายกำกับในขั้นตอนการใช้งานผลิตภัณฑ์ที่เป็นมิตร ส่วน “คน” เป็นธรรมชาติกว่า และยังคงสื่อความแตกต่างระหว่างการแปลด้วย AI กับการตรวจสอบโดยบุคคลได้

ปัญหาที่ 3: แม้แต่ละคำจะถูกต้อง แต่คำอธิบายยาว ๆ อาจไม่เป็นธรรมชาติโดยรวม

คำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่ยาวขึ้นมีความเสี่ยงอีกแบบหนึ่ง แม้คำแต่ละคำจะถูกต้อง แต่การเรียงคำและการเชื่อมความคิดอาจยึดตามโครงสร้างของภาษาต้นฉบับมากเกินไป ทำให้ข้อความโดยรวมฟังดูเหมือนเครื่องจักรหรือทำให้ความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดไม่ชัดเจน

ข้อความต้นฉบับ: Yaraku Translate displays the source and translated text side by side, making it easier to check and fix mistranslations and omissions.

ก่อนแก้ไข: Yaraku แปลภาษาแสดงต้นฉบับและคำแปลแบบวางคู่กัน ทำให้ตรวจสอบและแก้ไขการแปลผิดหรือแปลตกหล่นได้ง่ายขึ้น

หลังแก้ไข: Yaraku แปลภาษา แสดงต้นฉบับและคำแปลเคียงข้างกัน ทำให้ตรวจสอบและแก้ไขการแปลผิดหรือการแปลตกหล่นได้ง่ายขึ้น

ประเด็นสำคัญ: “แบบวางคู่กัน” ให้ความรู้สึกเหมือนแปลตรงตัวว่าการนำสองสิ่งมาวางไว้ด้วยกัน ส่วน “เคียงข้างกัน” เป็นธรรมชาติกว่าเมื่อต้องอธิบายการแสดงเนื้อหาแบบขนาน นอกจากนี้ เวอร์ชันแก้ไขยังทำให้ omissions ชัดเจนขึ้นด้วยคำว่า “การแปลตกหล่น”

4. วิธีใช้พรอมต์แบบกำหนดเองใน Yaraku แปลภาษาอย่างมีประสิทธิภาพ

เมื่อใช้เอนจิน LLM ใน Yaraku แปลภาษา คุณสามารถใช้ฟีเจอร์พรอมต์แบบกำหนดเองเพื่อระบุกฎที่ใช้กับเอกสารทั้งฉบับ เช่น กลุ่มผู้อ่าน โทน ระดับความเป็นทางการ แนวทางการใช้เครื่องหมายวรรคตอน และวิธีจัดการชื่อผลิตภัณฑ์

สำหรับการแปลเป็นภาษาไทย การใส่ประเด็นต่อไปนี้ลงในพรอมต์ตามตัวอย่างข้างต้นจะช่วยยกระดับคุณภาพของร่างแรกได้

• ระบุวิธีเว้นวรรค เช่น ไม่คัดลอกช่องว่างจากต้นฉบับมาใช้โดยอัตโนมัติ
• ระบุว่าจะใช้เครื่องหมายคำถามหรือไม่
• เพิ่มคำสั่ง เช่น “ให้ความสำคัญกับสำนวนที่เป็นธรรมชาติสำหรับเว็บไซต์”

หัวใจสำคัญของการใช้พรอมต์ไม่ใช่การเขียนคำสั่งที่ยาวและละเอียดมาก แต่คือการใส่หลักเกณฑ์ที่เหมาะสมเพื่อให้คำแปลนำไปใช้งานได้จริง

5. ขั้นตอนการโลคัลไลซ์ภาษาไทยด้วย AI ให้สม่ำเสมอ

1. ก่อนเริ่มแปล

1.1 สร้างอภิธานศัพท์: ลงทะเบียนชื่อผลิตภัณฑ์ ชื่อฟีเจอร์ ชื่อบทบาท และคำที่ปรากฏซ้ำ

1.2 กำหนดสไตล์: วางแนวทางสำหรับกลุ่มผู้อ่าน โทน ระดับความเป็นทางการ เครื่องหมายวรรคตอน และสำนวนใน UI ในยุค Generative AI การกำหนดทิศทางให้ชัดเจนก่อนเริ่มแปลมีความสำคัญยิ่งกว่าเดิม ยิ่งคำสั่งเฉพาะเจาะจงมากเท่าไร ก็ยิ่งควบคุมคุณภาพของคำแปลจาก AI ได้ละเอียดขึ้น ก่อนเข้าสู่ขั้นตอนปลายทาง เช่น การปรับแก้หลังการแปลหรือการตรวจทานโดยเจ้าของภาษา

2. แปล

ส่งคำขอแปลพร้อมข้อมูลอ้างอิงที่เหมาะสม: นอกจากต้นฉบับแล้ว ควรให้ข้อมูลสรุปงานหรือบรีฟ ซึ่งเป็นเอกสารที่กำหนดทิศทางระดับสูง เช่น อัตลักษณ์แบรนด์ พร้อมด้วยคู่มือสไตล์ อภิธานศัพท์ และคำแปลเดิมที่เกี่ยวข้อง จากนั้นจึงเริ่มแปลโดยใช้พรอมต์แบบกำหนดเอง

3. ตรวจทาน

ตรวจทานคำแปลโดยอ้างอิงเอกสารและข้อมูลบริบทที่ใช้ในขั้นตอนการแปลอีกครั้ง

4. ปรับแก้หลังการแปลตามความจำเป็น

ให้ผู้ตรวจทานที่มีทักษะเหมาะสมตรวจสอบความหมาย คำศัพท์ ความลื่นไหลของข้อความ และสไตล์เฉพาะของผลิตภัณฑ์

5. นำการแก้ไขที่อนุมัติแล้วกลับเข้าสู่ขั้นตอนการทำงาน

เพิ่มคำศัพท์และวลีที่ผ่านการตรวจสอบแล้วลงในทรัพยากรที่ใช้ร่วมกัน เพื่อป้องกันไม่ให้ปัญหาเดิมเกิดซ้ำในหน้าถัดไปหรือรีลีสครั้งต่อไป

6. ใช้ขั้นตอนการทำงานนี้ได้ง่าย ๆ ด้วย Yaraku แปลภาษา

Yaraku แปลภาษา รองรับเอนจิน LLM หลายตัว เมื่อสร้างพรอมต์แบบกำหนดเองแล้ว คุณสามารถนำกลับมาใช้ซ้ำได้หลายครั้งด้วยขั้นตอนง่าย ๆ อีกทั้งยังจัดการการแปลอัตโนมัติ การปรับแก้หลังการแปล การตรวจทาน และการปรับปรุงกระบวนการได้ในพื้นที่ทำงานเดียว ลองใช้งานดูได้เลย

อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจว่าจะให้ข้อมูลใดแก่ AI และควรเขียนข้อมูลนั้นอย่างไรก็เป็นเรื่องยากเช่นกัน ความท้าทายเดียวกันยังเกิดขึ้นเมื่อต้องนำการแก้ไขที่อนุมัติแล้วกลับเข้าสู่ขั้นตอนการทำงาน บางบริษัทอาจไม่มีทรัพยากรเพียงพอในการพิจารณาว่าควรบันทึกข้อเสนอแนะใดเพื่อให้กระบวนการแปลในอนาคตมีประสิทธิภาพขึ้น ทีมแปลของ Yaraku สามารถช่วยวางรากฐานงานแปลจากเอกสารต้นฉบับและคำแปลที่บริษัทมีอยู่แล้วได้

ทีมของเรามีประสบการณ์ตรงด้านการแปลเว็บไซต์เช่นเดียวกับกรณีที่นำเสนอในบทความนี้ หากคุณไม่แน่ใจว่าควรเปลี่ยนข้อเสนอแนะจากเจ้าของภาษาให้เป็นคำศัพท์ กฎด้านสไตล์ วลี หรือพรอมต์แบบกำหนดเองอย่างไร โปรดติดต่อเรา เราช่วยสร้างข้อมูลการแปลเพื่อให้ผลลัพธ์จาก AI มีความสม่ำเสมอยิ่งขึ้น และช่วยให้การปรับแก้หลังการแปลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

7. สรุป: บริหารการโลคัลไลซ์ภาษาไทยอย่างต่อเนื่อง

เมื่อได้ลงมือแปลเว็บไซต์เป็นภาษาไทยจริง ๆ เราพบว่าปัจจัยสำคัญหลายอย่างในการรักษาคุณภาพซ่อนอยู่ในรายละเอียด ไม่ว่าจะเป็นช่องว่างที่ติดมาจากต้นฉบับ เครื่องหมายคำถามที่ไม่เข้ากับสไตล์ UI ที่เลือก หรือชื่อฟีเจอร์ที่แปลตรงตัวเกินไป รายละเอียดเหล่านี้ทำให้ข้อความที่ยังพอเข้าใจได้กลับดู “ไม่เป็นธรรมชาติ”

Generative AI สามารถสร้างร่างแรกได้อย่างรวดเร็ว แต่สิ่งสำคัญคือการกำหนดทิศทางของผลลัพธ์ตั้งแต่ต้น เริ่มจากกำหนดคำศัพท์และสไตล์ แล้วนำหลักเกณฑ์เหล่านั้นไปใช้ในพรอมต์แบบกำหนดเอง จากนั้นตรวจสอบผลลัพธ์ เพื่อให้การแก้ไขที่อนุมัติแต่ละรายการช่วยยกระดับคุณภาพการแปลในครั้งต่อไป

ต้องการควบคุมคำแปลจาก Generative AI ให้สอดคล้องกับคำศัพท์และสไตล์ของบริษัทหรือไม่

ทดลองใช้ Yaraku แปลภาษา หรือติดต่อทีมแปลของ Yaraku เพื่อปรึกษาเรื่องการแปลเว็บไซต์ขององค์กรคุณ

แหล่งอ้างอิง

สำนักงานราชบัณฑิตยสภา “หลักเกณฑ์การเว้นวรรคภาษาไทย”: https://www.orst.go.th/iwfm_modal.asp?i=3529352MTG5813223326234222622&m=n

สำนักงานราชบัณฑิตยสภา “หลักเกณฑ์การใช้เครื่องหมายคำถาม”: https://www.orst.go.th/iwfm_modal.asp?i=;82;642MTG5813223326234222622&m=n 

อัปเดต Yaraku แปลภาษา เวอร์ชัน 6 (การกำหนดสไตล์ด้วยพรอมต์): https://www.yaraku.com/news/update_202607/