Обычно типичная проблема «олд-скульного» подхода -- недостаток контекста. Даже если переводить самыми современными нейросетями, нельзя абсолютно всегда получать корректный результат, если подавать на вход какие-нибудь пункты меню, либо отдельные названия предметов в игре. Просто потому, что слова могут иметь несколько значений.
Я занимаюсь редактурой на любительском уровне, для души (люблю душнить). И я слабо верю, что нейросеть не сольет перевод в мелочах. Иногда нюансы настолько тонкие выходят, что у тебя на руках два грамматически верных варианта. Да такие, что и в контексте все будет нормально звучать. Но верный из них будет только один...
Зато нейросеть можно будет использовать для подбора синонимов. И для всяких брейнштормов. Это может ускорить работу.
А предложи этот случай с тонкими нюансами. Попробуем в chatGPT. Я, честно говоря, не думаю, что LLM-ка не справится, если правильно контекст задать. Мы ж не говорим за какую-нибудь там игру слов. Мы тут про корректную передачу смысла. А со смыслом у языковых моделей все хорошо.
Но это будет лучше чем некоторые переводы вставленные в офф игру (пример: старый перевод Make It Meme, где Credits (Титры) были Монетами (или что-то подобное, но суть ясна))
Гениально, но нет.
Пол в 21м веке?!
А как же Тело 1 и Тело 2 и Голос 1 и Голос2
Ваще-то локкиты для локализации людьми так всегда и делали.
Но ты молодец, мозг правильно работает.
Да? Ну я такого не встречал, когда shareware занимался. Обычно просто набор строк для перевода. Подразумевается, что переводчик сам разберется, запустит и все проверит.
А не так давно футбольного бота для телеграм писал и добавлял локализацию еще и на португальский, там я там использовал GNU gettext, где тоже все "в лоб". Жаль я тогда не успел попробовать это реализовать.