📖 Fuzzy Matches

Если у вас тоже ассоциация с Маззи из детства, то... не в этот раз! На самом деле речь пойдет про одну из ключевых функций в CAT и TMS — фаззи совпадения.

Когда в Translation Memory есть похожий перевод, но он не идентичен текущему сегменту, система предлагает его с указанием процента совпадения. Например, если раньше встречалась строка "Choose a spell to start", а в новом тексте добавилось слово "game", то система покажет ~90% совпадение.

Для чего нужны фаззи?
🔹 Экономия времени: не надо переводить с нуля, можно просто подправить готовый вариант.
🔹 Сохранение единообразия: терминология и стилистика остаются на месте. При переводе одинаковых конструкций в проекте не будет разнобоя. Например, если есть подборка однотипных фраз, в которых меняется пара слов (и не используются переменные), то их будет проще перевести с внесением точеченых изменений в перевод.

Но есть и обратная сторона медали, особенно для переводчиков и редакторов. Fuzzy Matches напрямую влияют на стоимость перевода: чем выше процент совпадения, тем меньше платят за сегмент.

И тут есть нюанс: далеко не всегда совпадения действительно упрощают работу. Например:
🔸 Вроде бы совпадение 70%, но смысл предложения поменялся. Да и вообще нужно переводить с нуля и адаптировать, так как теперь этот сегмент будет в заголовке, а не как предложение в абзаце.
🔸 Автоматический анализ может не учитывать контекст, особенно если меняются ключевые слова.

Поэтому если fuzzy match не снижает реальный объем работы, это стоит обсуждать с клиентами. Тем не менее такие ситуации встречаются гораздо реже (по крайней мере на моей памяти и проектах, которые вел), поэтому пользы от фаззи больше!

#глоссарийлокализации