<b>Phrase: 5 ошибок в TM-процессе, которые ломают качество локализации</b>

<b>Phrase: 5 ошибок в TM-процессе, которые ломают качество локализации</b>

Первая ошибка — держать translation memory, но не чистить её. Когда в TM попадают дубли, устаревшие сегменты и мусор из разных продуктов, система начинает подсказывать не то, что нужно команде.

Вторая — смешивать translation memory и term base. TM хранит готовые фрагменты перевода, а term base отвечает за терминологию. Если их не разделять, переводчик начинает «угадывать» термин вместо следования глоссарию.

Третья — не фиксировать правила для fuzzy matches. Порог совпадения сам по себе не спасает: без понятной политики по 70–85% совпадениям вы получаете нестабильные правки и разный стиль в одном интерфейсе.

Четвёртая и пятая — не версионировать TM и не смотреть на post-editing effort. Если команда не видит, какие сегменты пришли из старой базы и сколько правок уходит на машинный перевод, качество деградирует тихо, но стабильно.

Проверьте базу, разведите TM и TB по ролям, и заведите простые правила для переиспользования сегментов — это дешевле, чем потом чинить весь контент-поток.