人工智能将如何改变游戏翻译？
本地化是为了满足来自不同文化和国家的个人需求和喜好，让游戏内容符合当地文化的过程。在游戏行业，本地化是开拓海外各类市场、让更多用户轻松接触到游戏的关键。 此前，游戏本地化主要由游戏制作公司、本地化代理公司或当地发行商负责。现在，借助人工智能（AI），本地化可以比以前更加轻松便捷，今天我们就来看看AI是如何改变游戏本地化的。 传统且典型的游戏本地化流程涉及翻译和编辑（审稿人、校对人员等）。该方法包括将文本从原语言翻译为目标语言，考虑文化差异的翻译修改，以及检查和修改游戏内所有图片或图形中包含的文本。参与本地化的人员必须充分了解游戏的世界观以及文本上下文，才能体现文化氛围，将笑话和俗语之类的语言翻译成适当的目标语言。 一般来说，专业人员所说的本地化是指完成初步翻译(Translation)，由专业人员审稿(Review)，最后由母语人士校对(Proofreading)。这种传统的本地化需要花费大量时间和金钱，而且由于多人参与工作，因此关键是保持一致性并尽量减少各种人为错误。 基于人工智能的游戏本地化是使用机器学习(Machine Learning, LM)和自然语言处理技术(Natural Language Processing, NLP)来提高翻译的速度和效率。人工智能翻译系统从大量数据中学习，能创建适合特定游戏类型或风格的翻译。这些系统构建自动翻译记忆库(Translation Memory. TM)来提供一致的翻译，并可以通过实时进行翻译来快速支持开发流程。尽管并不完美，但可以识别游戏中的各种元素并提供适合上下文的翻译建议。 另外，用于游戏本地化的翻译软件(Computer-Assisted Translation tool, CAT tool)都配备了AI翻译功能，因此不仅专业企业，个人译员也只需要支付一定的费用就可以轻松使用人工智能翻译，无需进行复杂的安装。 得益于人工智能技术的进步，利用人工智能的本地化不断发展，业界预测其最终将在各方面超越人类。不过，由于水平尚未完善，我们来看看游戏人工智能本地化的优缺点，以帮助您选择性地使用它。 优点： 缺点： 无论在哪个领域，人工智能显然都是不可阻挡的趋势。正如前面提到的，它最终将在各个方面超越人类的工作。事实上，无论是IT还是一般文本，人工智能本地化已经达到了相当出色的质量。然而，就游戏而言，由于文本的特性，人工智能
游戏本地化时一定要进行LQAT吗？
游戏本地化分为文本本地化和LQAT。过去一般只做文本本地化，没有考虑LQAT。这是因为在上市之前通常很难确保开发进度，而且翻译文本质量的重要性也相对较低。 然而，随着时间的推移，有意义的统计数据显示，只有本地化做得好，才能增加游戏销量。且随着用户对本地化或本地化品质要求的提高，对本地化测试（LQAT）的需求也随之增加。今天我们来看看要做LQAT的具体原因。 LQAT是Linguistic Quality Assurance Test的缩写，是在玩（测试）游戏的过程中查找并修改语言错误的工作。游戏具有不同于其他媒体（普通文档、视频字幕、网络漫画、书籍等）的特殊性。就是“游戏中零星出现的文本”。 其他媒体通常按顺序显示文本。通过相邻的句子，可以很容易判断如何翻译和使用何种语气。但游戏不同。除了通篇故事或视觉小说等体裁以外，文本基本上都是零星出现的。像开放世界这种越复杂的游戏越严重。文本不按顺序出现的原因在于游戏媒体的特殊性。接下来通过示例，我们来具体了解一下。 首先，我们来看一下开放世界游戏界面上出现的文本。运行开放世界游戏后查看界面，可以发现多个文本出现在不同位置上。 虽然都是显示在一个界面上的文本，但如果没有可参考的内容，它们之间没有任何关联性，很难理解正确的上下文。特别是，出现在用户界面的文本或变量，大多都是由一两个很短的单词组成。需根据文本的使用位置进行翻译才会更加自然。 接下来我们举一个具体例子。 如果有很多角色，会先创建一个变量，再创建一个包含该变量的句子，该变量会轮流使用不同的角色名称。这种方法经常用于在同一格式的句子中只更改一个单词的情况，且不止局限于角色名称，还包括道具、数字和地区等。 <示例1> 只翻译文字时没有任何问题，但在玩实际游戏时，就出现了问题。这是因为不知道翻译成盖茨先生的文本将会输出到名为<A>的变量中。 再看看其他例子。 大家都知道，游戏本地化时术语的一贯性非常重要。如果同一术语出现多个翻译版本，用户可能会感到非常困惑，从而降低游戏的评分。那么，有没有保持一贯性反而出错的情况呢？ <示例2> 这种情况也和上述情况相同，关键在于对上下文的理解。如果知道文本使用的位置和情况，就能知道同一个单词应该翻译成不同的意思。与其他媒体不同，游戏文本通常需要根据出现的位置进行不同的翻译，但这些文本通常在Excel
