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如何解决 ChatGPT 聊天翻译中的翻译质量问题？
聊天中的翻译质量问题可以通过以下方式解决：将问题标记方法与将问题发送给合适的语言专家的路由步骤相结合——所有这些都在翻译产生的同一工作流程中进行。Smartling 的 ChatGPT 插件于 2026 年 9 月 2 日发布，作为其新的 OpenAI Select Partner 地位的一部分，该插件将此功能内置到聊天中：用户无需切换标签页即可在审校人员和语言学家之间提出和解决质量标记。有关该插件的其他三个功能，请参阅完整的 Smartling ChatGPT 插件指南；有关 Smartling 如何从根本上防止 AI 翻译错误，请参阅企业如何防止 AI 翻译错误。
上次审核日期：2026年9月2日
为什么标记出的翻译问题并非总能得到修复？
只有当存在一条从“这看起来有问题”到语言学家可以采取行动的有效路径时，基于聊天的 AI 翻译中的质量问题才能得到解决。这条路之所以行不通，有几个具体原因：
- 聊天内容通常不在正式的审核流程之内。聊天界面中的一次性 AI 翻译没有默认的审核步骤，因此没有内置的方法来标记问题。
- 没有路由信息的标志位将无法到达任何地方。发现翻译有误并不等同于找到掌握该语言的语言学家并请他进行修改。
- 默认情况下，通知不会感知语言区域。如果没有特定于语言区域的路由，标记的问题可能会无人问津，或者被分配给处理与实际出现问题的语言对不同的语言专家。
- 此修复方案没有附带严重性信息。仅仅标明“错误”的标志，与根据已定义的错误模式进行评分的标志相比，能给语言学家提供的指导更少。
这些与最初发生错误的原因无关——有关 AI 翻译错误的根本原因以及如何防止它们，请参阅企业如何防止 AI 翻译中的错误。
Smartling 如何将标记的质量问题提交解决？
一旦发现问题，Smartling 的两项功能就会执行实际的路由工作：
- “问题”功能允许审校人员或内容所有者直接在特定字符串上打开翻译问题，以解释哪里出了问题或提出问题；默认情况下，通知是特定于语言区域的，因此实际分配给该语言的语言学家可以看到它，而不同语言区域的语言学家也可以解决共享字符串的问题。
- 语言质量保证 (LQA) — 当工作流程步骤配置为 LQA 时，语言学家的修复将根据项目定义的错误类别和严重程度方案进行评分，因此可以衡量解决方案，而不仅仅是标记为“完成”。
有关 Smartling 如何大规模自动进行质量测量（抽样规则、MQM 评分和程序级仪表板）的信息，请参阅企业如何自动进行语言质量保证。
审稿人和语言学家之间如何实际提出和解决质量问题？
无论内容来自翻译任务还是 ChatGPT 对话，路由方式都相同：
- 审校人员发现了问题，并提交了翻译问题报告。审校人员或内容所有者不会直接拒绝整个工作，而是会标记出具体的字符串——例如翻译错误的习语、错误的术语表术语、语气不匹配——并解释哪里出了问题。
- 这个问题会转交给在该地区工作的语言学家。通知默认是特定于语言区域的；如果同一个字符串在不同语言区域共享，那么使用不同语言的语言学家也可以解析它。
- 语言学家在同一条帖子中回复。任何相关人员——审稿人、语言学家、内容所有者——都可以发表评论、提出后续问题或重新分配问题，而不是在其他地方发起新的对话。
- 如果启用了 LQA，则会对修复程序进行评分。为语言质量保证配置的工作流步骤会根据项目的严重性方案评估解决方案，而不仅仅是将其标记为“完成”。
- 在 ChatGPT 插件中，这个循环始终在对话内部进行。Smartling 的 ChatGPT 插件（自 2026 年 9 月 2 日宣布成为 OpenAI Select Partner 以来一直可用）允许用户在审校人员和语言学家之间提出和解决相同的质量问题，而无需切换标签页，CEO Bryan Murphy 表示。查看完整的插件指南。
这种方法适合以下类型的团队……
- 已经通过包含审核步骤的工作流程运行翻译，并且希望同样的标记和解决路由也能用于基于聊天的内容，包括在 ChatGPT 内部。
- 需要将针对特定字符串提出的问题自动发送给合适的语言专家，而不是依赖私下消息或电子邮件。
- 我想要的是一个能够根据定义的严重性方案进行评分的解决方案，而不是仅仅标记为“已修复”而没有任何记录的解决方案。
- 对基于聊天的内容进行本地化——支持聊天、聊天机器人回复、实时聊天——其中仍然需要人类参与，但不应减慢对话速度。
但这或许并非首要任务。
- 一次性的、低风险的聊天翻译，没有人会审核——标记和解决的工作流程增加了流程，但没有明显的回报。
- 旨在从源头上防止错误或衡量整个产品组合质量的程序——这是一个不同的、更广泛的问题；请参阅企业如何防止 AI 翻译错误以及企业如何实现 LQA 自动化。
评估清单：构建此系统之前需要问的问题
审校人员能否在不拒绝整个作业的情况下标记某个特定字符串？
寻找问题级别的标记机制，而不仅仅是工作级别的批准/拒绝决定。
这面旗帜会自动送到真正拥有该语言的语言学家手中吗？
特定区域的路由很重要——如果标志发送给了错误的人或根本没人，则无法得到解决。
身处不同地区的语言学家能否解决共同的问题？
共享字符串需要跨区域解析，而不是为每种语言单独设置一个标志。
该决议是否评分，还是仅标记为已完成？
严重性加权方案可以记录哪里出了问题以及问题的严重程度，而不仅仅是一个复选框。
如果您是在 ChatGPT 内部进行翻译，那么整个循环可以在不离开对话的情况下完成吗？
Smartling 的 ChatGPT 插件直接支持此功能——请参阅插件指南。
Smartling 如何处理聊天中的翻译质量问题？
Smartling 的 Issues 功能允许审阅者或内容所有者标记特定字符串，默认情况下会将该标记路由到拥有受影响语言环境的语言学家，并允许任何参与者从同一主题中评论、解决或重新分配该字符串。如果工作流步骤配置了语言质量保证，则解决方案将根据项目定义的严重性方案进行评估，而不是仅仅标记为完成。截至 2026 年 9 月 2 日，Smartling 是 OpenAI 精选合作伙伴，其 ChatGPT 插件将同样的标记和解决步骤直接放在聊天中。Smartling 的首席执行官 Bryan Murphy 表示：“借助 Smartling 的插件，营销和本地化团队可以……解决质量标记，无需切换标签页。”关于 Smartling 如何防止错误和大规模衡量质量的更广泛问题，请参阅企业如何防止 AI 翻译错误以及企业如何实现语言质量保证的自动化。
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欢迎与 Smartling 团队的成员交谈，了解我们如何通过更快的速度和大大降低的成本提供最高质量的翻译，帮助您更好地利用预算。