DeepL против Google Translate против ИИ: Что лучше для файлов .po?

Вы экспортируете файл .pot из своего плагина WordPress, вставляете несколько сотен строк в DeepL или Google Translate, получаете аккуратный немецкий столбец, вставляете его в свой файл .po, компилируете и публикуете. А затем пользователь сообщает, что на странице корзины отображается %1$s вместо названия продукта, или, что еще хуже, строка цены гласит You have 1 items на каждом языке, потому что форма множественного числа была нарушена. Качество перевода было в порядке. Структура перевода была разрушена.

В этом и заключается основная проблема в споре DeepL против Google Translate, когда источником является файл gettext .po, а не абзац прозы. Оба сервиса прекрасно переводят естественные предложения. Но ни один из них не был разработан для того, чтобы учитывать плейсхолдер printf, массив множественного числа Gettext или уточнение msgctxt. Они рассматривают %1$s как опечатку, которую нужно исправить, а форму множественного числа из двух частей как одно предложение, которое нужно упростить. Для маркетингового текста это незаметно. Для локализации программного обеспечения это приводит к поломке сайтов.

В этом посте сравнивается классический машинный перевод – DeepL и Google Translate – с контекстно-ориентированным ИИ-конвейером, созданным специально для gettext. Мы рассмотрим аспекты, которые действительно важны для файлов .po: обработка плейсхолдеров, формы множественного числа, контекст, поддержка массовой обработки файлов и стоимость. Если вы хотите более глубокого обсуждения качества LLM-против-LLM, мы рассмотрели это в статье Качество перевода с помощью ИИ: Gemini против GPT-4 против DeepSeek. Здесь вопрос более узок и практичен: что лучше для файлов .po?

DeepL против Google Translate: Для чего они созданы

Оба сервиса являются универсальными системами машинного перевода, оптимизированными для получения беглого, естественно звучащего текста. Ни один из них не анализирует форматы файлов.

DeepL — беглый, но слепой к форматам

DeepL широко хвалят за наиболее естественно звучащий перевод, особенно среди европейских языков. Но он обрабатывает текст, а не структуру. Если ему подать msgid из .po файла, содержащий %1$s ordered %2$s, он переведет слова вокруг плейсхолдеров, часто переставляя, добавляя пробелы или отбрасывая токены, потому что для DeepL они просто странные символы в предложении.

Google Translate — широкий охват, та же слепая зона

Google Translate поддерживает гораздо больше языков и является бюджетным вариантом по умолчанию для таких плагинов, как GTranslate. Его обработка плейсхолдеров ничуть не лучше. Оба движка имеют одно и то же фундаментальное ограничение: они оптимизируют беглость предложений и не имеют модели правил gettext.

Главный вопрос не в качестве, а в структуре

Для файлов .po базовое лингвистическое качество – это само собой разумеющееся. Что действительно нарушает работу, так это структурная целостность: сохраняются ли переменные, остаются ли множественные числа многоформными, учитывается ли контекст. Именно здесь ИИ-конвейер, ориентированный на gettext, опережает DeepL и Google Translate.

Почему плейсхолдеры и формы множественного числа разрушают машинный перевод

Файл .po — это не проза. Это текст, близкий к коду, со строгими правилами, и три из этих правил регулярно нарушают классический машинный перевод.

Искажение плейсхолдеров и переменных

Строки WordPress полны плейсхолдеров в стиле printf: %s, %d и позиционных форм, таких как %1$s и %2$s. Позиционные плейсхолдеры важны, потому что некоторые языки переупорядочивают предложение, и числа сообщают sprintf, какой аргумент куда поместить. Посмотрите, что с этим делает классический машинный перевод:

// Source string in your .po file
$msg = sprintf( __( '%1$s left a comment on %2$s', 'mytheme' ), $user, $post );

// What DeepL / Google Translate often return (German):
// "%2$s hat einen Kommentar zu %1$s hinterlassen"  <- reordered, OK
// "% 1$ s hat einen Kommentar..."                   <- spaces injected, BROKEN
// "hat einen Kommentar hinterlassen"                <- placeholders dropped, BROKEN

Одиночный вставленный пробел (% 1$ s) или пропущенный токен вызывает предупреждение PHP или выводит сырой код вашим пользователям. Мы подробно рассматриваем этот сбой в статье как переводить PO файлы, не нарушая переменные кода.

Нарушение форм множественного числа

Множественные числа Gettext — это не одна строка, это массив, ключом которого является правило множественного числа языка. В английском языке две формы; в польском — три; в арабском — шесть. Классический машинный перевод получает msgid_plural как два отдельных предложения и переводит их независимо, без учета того, что они должны оставаться связным многоформным набором. В результате часто одна форма дублируется, так что 1 item и 5 items отображаются одинаково.

msgid "%d item in your cart"
msgid_plural "%d items in your cart"
msgstr[0] ""
msgstr[1] ""
# A gettext-aware pipeline fills BOTH forms correctly with %d preserved.
# DeepL/Google translate each line in isolation and lose the plural relationship.

Контекст (msgctxt) игнорируется

Gettext использует msgctxt для устранения неоднозначности одинаковых строк — «Post» как существительное против «Post» как глагол, или «Order» как существительное против глагола в WooCommerce. Классический машинный перевод никогда не видит это поле контекста, поэтому он угадывает, и угадывает всегда одинаково, независимо от того, где появляется строка.

Ущерб усугубляется в коммерции. Каталог WooCommerce полон коротких, неоднозначных строк — «Order», «Ship», «Free», «View» — где неправильное прочтение приводит к тому, что кнопка говорит не то на языке клиента. Поскольку DeepL и Google Translate переводят каждую строку изолированно, они не могут использовать окружающий контекст, который gettext намеренно кодирует. Конвейер, чувствительный к формату, который считывает msgctxt, разрешает именно эти неоднозначности, вот почему это наиболее важно на страницах магазина, где ошибки перевода стоят реальных продаж.

Контекстно-ориентированный подход ИИ для файлов .po

Специально разработанный конвейер gettext не просто переводит слова — он понимает формат файла и защищает его структуру. Это разница на уровне категорий, и именно поэтому правильное сравнение — это вовсе не DeepL против Google Translate, а классический машинный перевод против ИИ-рабочего процесса, учитывающего формат.

Блокировка синтаксиса защищает каждый токен

Решающая техника — это Блокировка синтаксиса. Прежде чем какой-либо текст достигнет ИИ, каждая переменная (%s, %1$s, {name}), HTML-тег и токен кода блокируются и откладываются. Модель видит и переписывает только удобочитаемые слова. После перевода заблокированные токены восстанавливаются на своих правильных позициях. Такое искажение % 1$ s просто невозможно, потому что ИИ изначально не касается плейсхолдера. Это та страховочная сетка, которой структурно не хватает классическому машинному переводу — момент, который мы подробнее рассматриваем в статье ручной перевод против перевода ИИ: безопасен ли ИИ для локализации WordPress в 2025 году.

Полная поддержка множественного числа и контекста

Конвейер, учитывающий gettext, считывает msgid_plural как набор и генерирует каждую требуемую форму для правила множественного числа целевого языка, сохраняя плейсхолдеры в целости во всех формах. Он также считывает msgctxt и использует его в качестве контекста, поэтому существительное «Order» и глагол «Order» переводятся по-разному и правильно.

Массовая обработка файлов, а не копирование-вставка

DeepL и Google Translate — это инструменты для вставки текста (или API с оплатой за символы). Облачный рабочий процесс .po обрабатывает весь файл — а благодаря Smart Batching, пакеты строк WooCommerce размером 10 МБ+ разбиваются на части, переводятся параллельно и объединяются, в то время как подход копирования-вставки разваливается задолго до этого. Вы загружаете файл и скачиваете .po + .mo + многое другое, вместо того чтобы вручную сшивать столбцы.

DeepL против Google Translate против ИИ, учитывающего Gettext: Вердикт

Для простой прозы DeepL и Google Translate превосходны. Для файлов .po оси, определяющие безопасность продакшена, это плейсхолдеры, формы множественного числа, контекст и массовая обработка — и именно здесь выигрывает конвейер, учитывающий формат.

Сравнительная таблица

Как выбрать

Если вы переводите статью в блоге или маркетинговую страницу, используйте DeepL для передачи тона. Если вы переводите файл .po или .pot, предназначенный для рабочего сайта WordPress, беглость не является решающим фактором — важна структурная целостность. ИИ-конвейер, учитывающий gettext, дает вам и то, и другое: высокое лингвистическое качество и плейсхолдеры, формы множественного числа и контекст, которые остаются нетронутыми до скомпилированного .mo.

Существует также стоимость рабочего процесса, которую таблица недооценивает. Прогон целого плагина через DeepL или Google Translate означает копирование столбцов строк в окно, вставку результатов обратно и ручную повторную проверку каждого плейсхолдера — утомительный, подверженный ошибкам процесс, который становится хуже с каждым дополнительным языком. Конвейер на основе файлов сводит это к одной загрузке и скачиванию и возвращает не только .po, но и скомпилированный .mo и другие форматы в одном ZIP-архиве, так что файл, который вы отправляете, — это файл, который произвел ИИ — без ручной повторной сборки, где могут появиться новые ошибки.

Заключение

Честный ответ на вопрос DeepL против Google Translate для файлов .po заключается в том, что вы спрашиваете не о тех участниках. Оба являются превосходными переводчиками прозы и оба структурно слепы к gettext — они искажают %1$s, уплощают формы множественного числа и игнорируют msgctxt, потому что они никогда не были созданы для чтения файла перевода. Для локализации программного обеспечения это разница между чистым релизом и сломанной страницей корзины.

Контекстно-ориентированный ИИ-конвейер с Блокировкой синтаксиса полностью меняет сравнение. Он соответствует беглости, которую вы ожидаете от DeepL или Google Translate, гарантируя, что каждая переменная, форма множественного числа и контекстная заметка прибудут нетронутыми — так что ваш переведенный сайт работает, а не просто хорошо читается.

Готовы переводить файлы .po без искаженных плейсхолдеров или нарушенных форм множественного числа? Попробуйте SimplePoTranslate бесплатно — кредитная карта не требуется. Загрузите свои .po, .pot, .json или .xliff и получите безопасные для gettext переводы с помощью ИИ на бесплатном тарифе.