Dịch máy hiện nay hiếm khi sai ngữ pháp, nhưng vẫn sai ở những chỗ khó thấy nhất: con số, chữ "không", đại từ, thuật ngữ trôi qua lại trong tài liệu dài, và những câu bị bỏ sót mà đoạn văn vẫn liền mạch. Vì câu tiếng Việt đọc trôi, người biên tập dễ cho qua. Bài này gom các nhóm lỗi đó theo thứ tự nguy hiểm, mỗi nhóm có ví dụ ngắn và cách bắt.
Ví dụ trong bài là câu ngắn tự soạn, mang tính minh hoạ cho kiểu lỗi, không trích từ công cụ cụ thể nào. Hành vi của từng công cụ thay đổi theo phiên bản, nên điều cần nhớ là kiểu lỗi chứ không phải một câu sai cụ thể.
Vì sao bản dịch trôi chảy lại khó bắt lỗi hơn
Các thế hệ dịch máy cũ sai theo kiểu dễ thấy: câu lủng củng, trật tự từ ngược, chữ để nguyên tiếng Anh. Người biên tập chỉ cần đọc lướt bản tiếng Việt là biết đoạn nào có vấn đề. Dịch máy dựa trên mạng nơ-ron và các chatbot dịch ngày nay ưu tiên câu nghe tự nhiên. Khi không chắc về nghĩa, chúng vẫn tạo ra một câu tiếng Việt hoàn chỉnh, đúng ngữ pháp, nghe hợp lý.
Hệ quả là lỗi chuyển từ bề mặt vào bên trong. Câu "Hồ sơ phải được nộp trước ngày 15" đọc không có gì đáng ngờ, chỉ khi nhìn bản gốc mới thấy bản gốc ghi "no later than the 15th", tức là nộp chậm nhất ngày 15, hạn bao gồm cả ngày 15. Hai cách hiểu chênh nhau một ngày, đủ để người nộp bị trễ hạn.
Vì vậy nguyên tắc đầu tiên khi biên tập bản máy là không dùng cảm giác đọc trôi để đánh giá. Đoạn đọc trôi vẫn phải đối chiếu với bản gốc, và đối chiếu theo đơn vị nhỏ: từng câu, thậm chí từng mệnh đề với câu dài. Các nhóm lỗi dưới đây giúp bạn biết khi đối chiếu thì nhìn vào đâu trước.
Số, đơn vị và ngày tháng
Nhóm lỗi này nguy hiểm nhất vì một ký tự sai có thể đổi cả giá trị. Máy có lúc chuyển đổi quy ước, có lúc giữ nguyên, và không nhất quán giữa các câu trong cùng một tài liệu.
| Kiểu lỗi | Ví dụ minh hoạ | Cách bắt |
|---|---|---|
| Dấu phân cách thập phân và hàng nghìn | Bản gốc "1,500.5 kg" được giữ nguyên dấu, người đọc Việt quen dấu phẩy là thập phân nên dễ hiểu sai giá trị | Thống nhất quy ước với khách, soát mọi con số có dấu chấm và phẩy |
| Ngày tháng | "03/04" theo kiểu Mỹ là ngày 4 tháng 3, dịch giữ nguyên thì người Việt hiểu là ngày 3 tháng 4 | Xác định nguồn theo quy ước nào, đổi sang dạng có chữ tháng khi mơ hồ |
| Đơn vị đo | Dặm, inch, độ F được giữ nguyên hoặc đổi sai hệ số | Hỏi khách giữ đơn vị gốc hay quy đổi, nếu quy đổi thì tự tính lại |
| Số bị làm tròn hoặc mất | "approximately 2.75 million" thành "gần 3 triệu" | Đếm số lượng con số ở câu gốc và câu dịch |
| Khoảng và giới hạn | "up to 10" thành "10", "at least" thành "khoảng" | Soát các từ chỉ giới hạn đi kèm con số |
Mẹo làm nhanh: trước khi đọc, dùng chức năng tìm kiếm để đánh dấu mọi chữ số trong bản gốc và bản dịch, rồi đối chiếu riêng nhóm này một lượt. Việc này tách khỏi lượt đọc nghĩa, vì khi đọc nghĩa mắt thường lướt qua con số.
Phủ định, điều kiện và từ chỉ mức độ
Phủ định kép bị gỡ sai. Câu như "not unlike", "cannot fail to" hay "no one who has not" dễ bị dịch thành nghĩa ngược. Gặp hai yếu tố phủ định trong một câu là phải dừng lại đọc chậm.
Phủ định bị rơi trong câu dài. Khi câu gốc có nhiều mệnh đề, chữ "not" ở mệnh đề phụ đôi khi biến mất trong bản dịch. Câu tiếng Việt vẫn hoàn chỉnh nên không có dấu hiệu gì trên bề mặt.
Điều kiện bị đảo. "Unless" và "except when" có lúc được dịch như "if", làm đảo ngược cả quy định. Trong tài liệu hướng dẫn và hợp đồng, đây là lỗi phải sửa ở mọi mức biên tập.
Từ chỉ mức độ bị làm mạnh hoặc yếu đi. "May" thành "sẽ", "should" thành "phải", "rarely" thành "không". Trong tài liệu y tế, kỹ thuật, khác biệt giữa "có thể" và "sẽ" là khác biệt giữa cảnh báo và khẳng định.
Câu hỏi đuôi và câu tu từ. Câu hỏi tu từ trong văn bản quảng cáo hay bị dịch thành câu khẳng định, hoặc ngược lại, làm đổi giọng điệu của cả đoạn.
Đại từ, xưng hô và giống
Tiếng Anh dùng "you" cho mọi đối tượng, trong khi tiếng Việt phải chọn giữa bạn, anh chị, quý khách, các em, ông bà. Máy chọn theo thống kê, thường ra "bạn", nhưng có đoạn lại chuyển sang "quý vị" hay "anh" chỉ vì ngữ cảnh câu đó gần với văn bản hành chính hoặc thư từ. Trong một tài liệu hướng dẫn dài, xưng hô nhảy qua lại là dấu hiệu rõ nhất cho thấy bản dịch đến từ máy và chưa được biên tập đủ.
Đại từ ngôi thứ ba gây lỗi theo kiểu khác. "They" có thể chỉ người, chỉ công ty, chỉ một nhóm vật; "it" có thể chỉ thiết bị, chỉ quy trình hay cả tình huống ở câu trước. Máy dịch theo từng câu hoặc từng đoạn ngắn nên có khi gán sai đối tượng. Câu "Sau khi kết nối với máy chủ, nó sẽ tự khởi động lại" không cho biết thứ gì khởi động lại; người biên tập phải về bản gốc xem "it" chỉ thiết bị hay chỉ máy chủ, rồi viết rõ danh từ ra.
Giống cũng là chỗ dễ trượt. Tiếng Anh dùng "they" để tránh xác định giới tính, còn máy có thể dịch thành "anh ấy" hay "cô ấy" theo định kiến nghề nghiệp, ví dụ bác sĩ thành nam, y tá thành nữ. Bản dịch sai giới tính trong hồ sơ nhân sự hay thư giới thiệu có thể gây phiền phức thật. Khi bản gốc không xác định, bản dịch nên giữ trung tính bằng cách lặp danh từ hoặc dùng "người này".
Một mẹo nhỏ khi soát nhóm lỗi này: dùng chức năng tìm kiếm để liệt kê mọi chỗ bản dịch có chữ "nó", "họ", "anh ấy", "cô ấy", rồi đối chiếu riêng từng chỗ với bản gốc. Những đại từ này ít khi xuất hiện dày trong văn bản tiếng Việt viết tốt, nên chỗ nào có chúng thường là chỗ máy bám theo cấu trúc tiếng Anh. Thay đại từ bằng danh từ cụ thể vừa sửa được lỗi gán sai đối tượng, vừa làm câu tiếng Việt rõ hơn.
Thuật ngữ trôi trong tài liệu dài
Một thuật ngữ, ba cách dịch. Máy không có trí nhớ xuyên suốt như người dịch. Cùng một từ "assessment" có thể thành "đánh giá" ở trang đầu, "thẩm định" ở trang năm, "kiểm tra" ở phụ lục. Mỗi cách đều có nghĩa, nhưng người đọc sẽ hiểu đó là ba việc khác nhau.
Từ thông dụng mang nghĩa chuyên ngành. "Consideration" trong hợp đồng, "discharge" trong hồ sơ bệnh viện hay "yield" trong tài chính đều có nghĩa riêng. Máy hay chọn nghĩa phổ thông khi ngữ cảnh câu không đủ mạnh.
Viết tắt được đoán bừa. Chữ viết tắt không được giải thích trong câu có thể bị máy bung ra sai, hoặc giữ nguyên ở chỗ này và dịch ở chỗ khác. Cần đối chiếu với lần xuất hiện đầu tiên trong tài liệu.
Tên riêng bị dịch nghĩa. Tên công ty, tên sản phẩm có chữ thông dụng đôi khi bị dịch ra tiếng Việt. Người biên tập nên lập danh sách tên riêng trước khi đọc và soát riêng.
Bỏ sót, thêm thắt và sai giọng văn
Ba lỗi này không nằm ở một chữ mà ở cả câu, cả đoạn, nên chỉ đối chiếu theo từng câu mới thấy. Đây là những dấu hiệu nên khiến bạn dừng lại kiểm:
- Câu dịch ngắn hẳn so với câu gốc. Tỉ lệ độ dài giữa tiếng Anh và tiếng Việt khá ổn định trong cùng một tài liệu; một câu ngắn bất thường thường là câu bị cắt ý.
- Đoạn dịch có câu "giải thích" không có trong bản gốc. Chatbot dịch đôi khi thêm một câu làm rõ, rất hợp lý nhưng là nội dung bạn không được tự ý thêm vào.
- Danh sách liệt kê ở bản gốc có năm mục, bản dịch còn bốn. Gặp đoạn liệt kê dài, đếm lại số mục.
- Văn bản trang trọng bị dịch giọng thân mật, hoặc thư thân mật bị dịch như công văn. Kiểm bằng cách đọc to hai câu đầu và hai câu cuối của đoạn.
- Thành ngữ bị dịch từng chữ, tạo ra câu tiếng Việt vô nghĩa hoặc buồn cười. Ngược lại, máy có lúc thay thành ngữ tiếng Anh bằng một thành ngữ Việt có nghĩa gần đúng nhưng sắc thái khác.
Với chatbot dịch, hiện tượng bỏ sót hay xảy ra khi dán một lần quá nhiều văn bản. Chia nhỏ đầu vào và yêu cầu dịch đủ từng câu, không tóm tắt, giúp giảm đáng kể lỗi này, nhưng không thay được bước đối chiếu.
Danh sách soát nhanh trước khi giao bài
Sau khi biên tập xong, chạy qua danh sách này một lượt. Mỗi bước là một lượt đọc riêng với một mục tiêu, nhanh hơn và chắc hơn đọc một lần cố bắt mọi thứ.
- Đối chiếu toàn bộ con số, ngày tháng, đơn vị giữa bản gốc và bản dịch.
- Tìm mọi chữ phủ định trong bản gốc (not, no, never, without, unless, except) và kiểm bản dịch tương ứng.
- Đọc lướt bản dịch chỉ để soát xưng hô và đại từ có nhất quán không.
- Tìm từng thuật ngữ chính trong bản dịch, xem có bao nhiêu cách viết khác nhau.
- So số câu, số mục liệt kê, số dòng bảng giữa hai bản.
- Đọc lại toàn bản tiếng Việt không nhìn bản gốc, chỉ để nghe giọng văn.
Nếu bạn dùng chatbot để hỗ trợ soát, nhớ che tên người, tên công ty, số liệu nhạy cảm trước khi dán, và coi kết quả của chatbot là gợi ý cần kiểm lại, không phải kết luận.
Câu hỏi thường gặp
Lỗi nào của dịch máy nguy hiểm nhất?
Lỗi về số và phủ định, vì chúng làm đổi nghĩa mà không để lại dấu vết trên bề mặt câu. Một câu thiếu chữ không vẫn đúng ngữ pháp và đọc rất tự nhiên. Vì thế hai nhóm này nên được soát bằng một lượt riêng, đối chiếu trực tiếp với bản gốc.
Dịch máy có còn mắc lỗi ngữ pháp tiếng Việt không?
Ít hơn trước nhiều, nhưng vẫn có, nhất là ở câu dài nhiều mệnh đề, câu bị động và câu có cấu trúc liệt kê phức tạp. Tuy vậy lỗi ngữ pháp lại dễ thấy, nên người biên tập thường mất nhiều công hơn ở lỗi nghĩa và lỗi bỏ sót.
Vì sao cùng một từ máy dịch mỗi chỗ một kiểu?
Vì công cụ thường xử lý từng câu hoặc từng đoạn, chọn từ theo ngữ cảnh gần nhất chứ không nhớ lựa chọn ở trang trước. Cách khắc phục là có bảng thuật ngữ, đưa vào câu lệnh khi dùng chatbot, và soát thuật ngữ bằng chức năng tìm kiếm sau khi biên tập.
Có nên tin bản dịch của chatbot hơn công cụ dịch máy truyền thống không?
Không nên mặc định công cụ nào đáng tin hơn. Chatbot thường cho câu tự nhiên hơn nhưng có thể thêm hoặc bớt ý, công cụ dịch truyền thống bám sát câu hơn nhưng văn cứng hơn. Cả hai đều phải đối chiếu với bản gốc trước khi giao.
Đọc chỉ bản tiếng Việt có phát hiện được lỗi dịch máy không?
Chỉ phát hiện được một phần: câu tối nghĩa, xưng hô lộn xộn, thuật ngữ không đồng bộ. Lỗi về nghĩa, về số, về bỏ sót thì gần như không thể thấy nếu không nhìn bản gốc, vì câu dịch sai vẫn có thể đọc rất hợp lý.