近十年來，工具輔助翻譯已經有相當程度的演變。一直以來，機器輔助翻譯對遊戲在地化遊戲在地化 而言，是一個人人趨之若鶩的領域。機械輔助翻譯能在短時間處理大量的作業，同時也是快速出貨的保證。

然而，和其餘涉及人類語言的方案一樣，使其完善的道路上困難重重。成語、當地俚語、人們溝通時的偏好等多種因素，都是在機械翻譯上難以跨越的障礙，往往使「恰當的翻譯」無法輕易達成。我們的目標很明確，卻也花了數年嘗試錯誤才讓機器翻譯發展至現在的成熟度……且至今仍然需要大量人力介入。來看看有關機器翻譯（MT）的歷史：我們決定採用機器翻譯的來龍去脈、和其帶給未來的益處及挑戰。

機器翻譯的起源

從歷史上來看，人工翻譯、編輯以及校對是個耗時且費力的過程。團隊中翻譯與校對的人員比率約為2: 1。

最早的MT大部分是由政府所資助。近70年內，政府對不斷發展的MT系統進行鉅額投資，而最近的發展使機器翻譯結合深度學習以及人工神經網路，提高其準確性及可靠性。

神經機器翻譯引擎透過人工神經網路，模仿人類大腦在翻譯整個句子時的語言規則，而非翻譯片段時的規則。使用此引擎進行作業的翻譯品質較高，其成果更加準確、更符合人類口語、也更容易閱讀。

使用MT的好處顯而易見：可以更快速地翻譯更多文字。 能將更多時間留給複雜且需求創意的翻譯（例如遊戲中的文本）。比起傳統人力翻譯，機器翻譯能顯著地提高生產力，讓專業譯者們能更快、更大量地進行後續校對。機器翻譯不只能節省時間。後續校對與範本審查作業流程取代傳統翻譯以及校對流程後，可以顯著地節省成本。

採用MT的歷程

我們作為公司的發展，向來都是持續站在產業趨勢以及技術發展的最前端。我們圍繞MT現象的 快速變化 進行了許多討論與分析。隨著神經翻譯引擎與其所帶來的利益增加，我們決定將神經翻譯引擎納入我們的作業流程。

最初，我們僅嘗試將MT作為工具來提升我們內部團隊的生產力，將團隊內部溝通、合作文件、錯誤回報等內容進行英日雙向翻譯。

我們僅將時間與精力投資在一個特定的MT供應商上，但經過多次測試，我們發現某些機翻引擎在特定的語言或主題上擁有更好的表現。

於是我們以開發及玩家客服團隊所使用的六種語言進行內部通訊，分別對數個引擎進行試用測試。

我們針對準確性、流暢性、錯誤、無須後續編輯的段落比例、以及最常見的錯誤類別，對各種數據進行蒐集、分析、解讀。我們從結果得出的前四名引擎，皆分別適合我們感興趣的語言組合。 我們也花費了大量的時間與精力，在測試更易於使用且可自訂的隨插即用引擎之上。

雖然統一採用一種解決方案更加簡單，但我們不希望在任何一種語言的品質上做出任何妥協。因此我們決定訂製工作流程，針對文本類型與所需的特定語言組合，來使用最適合的引擎。

我們目前的MT工作流程

在有多種不同引擎可供選用的情況下，我們有更多自由與靈活性，可以為不同語言跟文本風格挑選正確的引擎。這代表我們能夠支援比以往更多不同的語言與不同類型的遊戲專案。

我們的技術團隊也積極參與了機翻工作，協助進行數據管理、訓練及部屬引擎，也協助將引擎與現有工具結合、甚至在必要時創造新的工具。同時我們也針對歐洲與亞洲語言的機翻品質評估與評價上，投資了大量的時間與金錢。其中就包含收集與整理數據，並將這些數據用於員工培訓、引擎培訓、以及人力後期編輯與評估。

我們的流程包括定義與實行適合的MT解決方案，進而使其適用於我們商業夥伴得在地化作業； 從客製化引擎及品質測試，到為個別遊戲或系列作挑選適合的引擎。

被選中的引擎會接受訓練、並與相關的CAT工具或TMS緊密結合。工作流程的最後，將由我們的專業遊戲譯者進行後期編輯，以確保最後的品質。

MT技術的未來

神經MT所帶來的MT技術進步以及品質上的顯著提升，是驅使我們投資MT工具的關鍵因素。作為投資的回報，我們的產量增加、作業時間也減少了。然而，我們依然有許多改進的空間，以及更多更進一步運用機器翻譯的機會。

我們正在研發一款內部工具，來進一步利用MT解決方案來為玩家客服提供快速且有效的翻譯服務。這工具將能讓我們的 玩家客服 專員得以回應非母語的障礙單據，並讓客服團隊在應對相應語言高峰期的工作表現最佳化。

隨著遊戲市場擴大，我們也能將MT使用在一些 較不常見或人力資源不足 的語言，例如芬蘭語或土耳其語，以及其他通常不被列入在地化服務範圍內的語言。

最終，我們將會整合各亞洲語言的 MT （例如：日文翻譯成簡體中文與繁體中文、簡體中文翻譯成韓文等等）來探尋更高品質的成品。我們將會在內部文件上進行初步測試，但隨著工具進一步改良，我們也會在過程中將其推展到遊戲內容上。

機器翻譯或許永遠無法達到「將某種語言的文本輸入演算法，即可輕易取得完美的翻譯成果」這一點。人類的語言持續在以我們無法企及的腳步迅速自我進化，前述的結果幾乎是不可能實現的。然而，就算是在現階段的MT技術，其所帶來的益處也顯而易見。我們將繼續進行研究，並將每一次改進應用於現有的基礎之上，並為下一階段指明道路，使這項技術不斷向前邁進。