user9684260

Вы когда-нибудь задумывались, что происходит, когда привычная вам CRM-система внезапно начинает читать текст… наоборот? Интерфейс поехал, кнопки исчезли, таблицы стали нечитаемыми, а пользователи — недовольными. Что произошло? Нет, это не ошибка, а тонкости работы с языками, которые пишутся справа налево — как арабский. Перевести интерфейс с привычного нам направления слева направо на RTL — дело далеко не простое. Менять тексты недостаточно. Нужно полностью перестраивать логику интерфейса.

Это история не только технических сложностей, но и тонкой работы с юзабилити и культурными особенностями пользователей.

Что такое RTL, и почему это важно

RTL (Right-To-Left) — это формат письма, при котором текст читается справа налево. Его используют арабский, иврит, фарси и урду. Проблема в том, что большинство интерфейсов и фреймворков проектируются под LTR-языки (Left-To-Right), прежде всего — английский. И когда на экран попадает арабский текст, все начинает вести себя странно.

Перевод текста — только верхушка айсберга. Глубинная проблема — это изменение направленности интерфейса. Меняются выравнивания, порядок элементов в кнопках, иконки начинают смотреть не туда, где пользователь их ожидает. Даже логика взаимодействия с интерфейсом начинает казаться чужой.

На практике это значит, что весь UI должен "отразиться". Это фундаментальная перестройка всех визуальных и интерактивных элементов:

• Выравнивание текста и блоков: Заголовки, меню, списки меняют сторону выравнивания. Элементы, которые были слева — оказываются справа, и наоборот.

• Порядок элементов: Кнопки подтверждения и отмены меняют расположение — кнопка «ОК» теперь справа, а «Отмена» слева (противоположно LTR).

• Иконки и стрелки: Изображения стрелок, которые указывают направление, должны быть зеркально отражены, иначе смысл теряется.

• Навигация и карусели: Листание и прокрутка контента меняются по направлению, что требует перепроектирования логики интерфейса.

Нельзя просто включить direction: rtl в CSS и ожидать, что все заработает. Да, это изменит направление текста и базовую структуру блоков, но возникнут десятки побочных эффектов: у кнопок появятся отступы с неправильной стороны, формы "порвутся", а логика верстки ломается там, где использовались абсолютные позиционирования.

Проблема исчезающих кнопок и «сломанных» интерфейсов

Почему же при переводе CRM на арабский часть кнопок может «пропадать»? Причина кроется в том, как строится логика верстки и позиционирования элементов.

1. CSS и зеркальное отражение. Для RTL часто используют свойство CSS direction: rtl;, но оно не меняет все элементы автоматически. Например, float: left и float: right в некоторых случаях остаются без изменений, что приводит к несовпадению расположения кнопок.

2. Неправильное использование абсолютного позиционирования. Если кнопки «привязаны» к левому краю в LTR-интерфейсе, при зеркальном отражении они могут уехать за пределы видимой области экрана.

3. Ошибки в локализации элементов управления. Многие CRM разрабатывались изначально только под LTR-языки, и базовая архитектура интерфейса не предусматривает динамическую смену ориентации. При попытке «обойти» проблему быстрыми правками кодировщики забывают поправить все связанные стили.

4. Шрифты и растягивание текста. Арабский шрифт визуально занимает больше места, чем латиница, особенно в заголовках и кнопках. Если размеры кнопок фиксированы, текст либо обрезается, либо сам элемент «уходит» за границы контейнера.

Результат — пользователь видит неполный интерфейс: кнопки пропадают, меню становится неудобным, а тексты путают пользователя. Это снижает эффективность работы и приводит к раздражению.

Глубокая адаптация интерфейса: подход, который работает

Чтобы перевод CRM на арабский действительно работал, нужно:

• Переработать структуру верстки. Нельзя просто перевести текст и добавить direction: rtl;. Необходимо пересмотреть весь CSS, изменить значения позиционирования, отступов, выравнивания, учитывать специфичные для RTL моменты, такие как порядок вкладок и расположение значков.

• Тестировать на реальных пользователях. Только так можно выявить нюансы: например, что стрелка «назад» должна быть направлена не влево, а вправо, или что расположение кнопок подтверждения и отмены меняется местами.

• Использовать современные UI-библиотеки с поддержкой RTL. Многие популярные фреймворки (например, Angular Material, Bootstrap) имеют встроенную поддержку RTL, что существенно упрощает задачу.

• Применять гибкие макеты. Вместо фиксированных размеров кнопок — использовать адаптивные с учетом длин слов и шрифтов.

• Учитывать культурные особенности. В арабском интерфейсе, кроме технической адаптации, важно помнить про иконографику, цветовые схемы и визуальные метафоры, чтобы не вызвать непонимания или даже отторжения.

Почему это важнее, чем кажется?

Когда CRM выходит на арабский рынок, часто забывают, что интерфейс — это не просто набор слов, а инструмент взаимодействия с пользователем. Если кнопки исчезают, навигация сбивается, а интерфейс кажется чуждым — пользователи быстро уходят к конкурентам.

Однако эта проблема актуальна не только для локализаторов, разработчиков и тех, кто работает с CRM-системами. Если вам понадобится перевести рабочий документ на арабский, вы поймете, о чем я говорю.

Автоматический перевод документов на арабский язык сталкивается с рядом специфических проблем, связанных с особенностями языка, письма, структуры и контекста. Вот ключевые из них:

1. Сложная морфология. Арабский язык — флективный: слова образуются от корней с помощью сложной системы префиксов, суффиксов и огласовок (кратких гласных, часто не прописываемых). Это вызывает трудности при определении точной формы слова и его грамматической функции.

2. Контекстная неоднозначность. Из-за отсутствия огласовок в большинстве письменных текстов (особенно в документах) одно и то же слово может иметь несколько значений. Без контекста модель может выбрать неверный вариант.

3. Порядок слов и синтаксис. Арабский язык допускает гибкий порядок слов (VSO — глагол-подлежащее-дополнение), который отличается от SVO (подлежащее-глагол-дополнение) в большинстве западных языков. Это требует от системы точной перестройки фраз при переводе.

4. Различие в стилях и регистрах. Официальные документы обычно пишутся на современном литературном арабском (MSA), но при этом возможны вкрапления диалектизмов или устаревших выражений. Переводчики часто не различают стилистический регистр и могут использовать разговорные или слишком «буквальные» обороты.

5. Проблемы с согласованием рода и числа. В арабском языке слова согласуются по роду (мужской/женский), числу (единственное, двойственное, множественное) и лицу. Автоматические переводчики часто путаются в этих согласованиях, особенно при сложных или длинных предложениях.

6. Специфика форматирования. Документы могут содержать таблицы, подписи, правостороннюю верстку (RTL), встроенные элементы на латинице, аббревиатуры. Многие автоматические системы плохо справляются с сохранением структуры и читаемости в финальном арабском документе.

7. Неполная лексическая база. Некоторые термины (особенно в технических, юридических и медицинских текстах) могут отсутствовать в словарной базе или иметь несколько разных переводов. Выбор неверного варианта приводит к потере смысла.

8. Отсутствие культурной адаптации. Некоторые выражения или примеры из оригинала могут не иметь прямого эквивалента в арабской культуре. Автоматический перевод не всегда умеет переформулировать такие участки или заменить их на уместные аналоги.

Перевод документов на арабский требует не просто лингвистического, но и культурного и технического понимания. Современные модели машинного перевода значительно продвинулись (особенно с появлением LLM), но всё ещё нуждаются в постредактировании человеком при работе с арабским языком — особенно в юридических, научных и технических контекстах.

Google, Lingvanex, DeepL и Microsoft — кто как справляется?

Давайте посмотрим, как известные переводчики справляются с арабским языком, используя в качестве примера перевод английского предложения: «The customer shall be charged a service fee in case of late payment, in accordance with the conditions stated in Section 5 of this agreement.»

Google Translate — вроде бы знаком и прост, но с арабским у него свои сложности, хотя он долгое время считался лидером на в этом направлении. Google иногда переводит слишком дословно, не меняя порядок под арабскую грамматику. В итоге получаются «зеркальные» переводы с неправильным родом или числом, особенно в сложных предложениях. Плюс с диалектами он почти не работает — все приводит к классическому арабскому, и смысл часто теряется.

سيتم فرض رسوم خدمة على العميل في حالة التأخير في الدفع، وفقًا للشروط المذكورة في القسم 5 من هذا الاتفاق.

В целом звучит понятно, но выражение "سيتم فرض رسوم خدمة" слишком буквально и может восприниматься как "налоговое наказание", а не деловая формулировка. Слово "agreement" переведено как "الاتفاق", что приемлемо, но в юридических текстах чаще употребляется "الاتفاقية" — более точное и формальное слово. Ошибка на уровне стиля и юридической точности.

Lingvanex — здесь заметно, что движок «знает» арабский лучше. Он пытается правильно согласовывать глаголы и существительные по роду и числу — для арабского это ключевое. Кроме того, Lingvanex учитывает специфику порядка слов, делает перевод более естественным для носителей арабского. В плане диалектов тоже есть подвижки — например, египетский или североафриканский диалекты он пытается распознавать, хотя идеалом это назвать нельзя. Отлично показывает себя при технических и специализированных текстах — термины переводит корректно и понятно.

يُطلب من العميل دفع رسوم الخدمة عند التأخير في السداد، وفقًا لما هو منصوص عليه في المادة 5 من هذه الاتفاقية.

Самый близкий к юридическому арабскому: "يُطلب من العميل" — нейтральная и корректная конструкция без излишней жёсткости; "رسوم الخدمة" — в определённом контексте (если задан глоссарий) — нормальный термин; "وفقًا لما هو منصوص عليه" — официальная, точная фраза. Однако мы использовали для теста модель с подключением глоссария, без глоссария Lingvanex может выбрать более общий стиль — похожий на Google.

Кстати, Lingvanex разработал передовую модель машинного перевода с английского на арабский, которая, по их утверждению, превосходит все существующие решения, включая Google Translate.

DeepL — с арабским у него интересная ситуация. Он лучше воспринимает контекст и даже пытается понять идиомы, что большая редкость для арабского. Но! Синтаксис классического арабского DeepL не всегда выдерживает: часто нарушается правильный порядок слов, который в арабском очень важен.

سيتعين على العميل دفع رسوم خدمة في حالة التأخير في الدفع، وفقًا للشروط المحددة في القسم الخامس من هذه الاتفاقية.

На первый взгляд, перевод более "гладкий", чем у Google. Есть плюсы: "الاتفاقية" — точный юридический термин, "سيتعين على العميل" — звучит естественно. Но выражение "رسوم خدمة" звучит скорее, как плата за доставку, а не штраф. Также "section five" переведено с уточнением — "القسم الخامس", что ок, но слишком литературно для контракта. В целом — близко к правильному, но не идеально по терминологии.

Microsoft Translator — довольно буквальный и формальный. Он почти всегда использует классический арабский, даже если в исходнике диалект или разговорная речь. Из-за этого часто теряется живость и естественность перевода. Проблемы с грамматикой и согласованием тоже встречаются, особенно в сложных конструкциях. Но этот движок часто выбирают для корпоративных задач из-за удобных интеграций, хотя качество «на выходе» не самое высокое.

يتم فرض رسوم خدمة على العميل في حالة التأخر في السداد، وفقًا للشروط المنصوص عليها في القسم 5 من هذه الاتفاقية.

Очень близко к Google. Плюс: хорошее юридическое выражение "المنصوص عليها" — "указанные в". Минус: "يتم فرض" всё ещё звучит как административное взыскание, а не коммерческое условие. Также перевод использует "السداد", что чуть более формально, чем "الدفع" — это скорее плюс. И всё же — стиль скорее канцелярский, чем деловой.

С декабря 2024 года Microsoft тестирует функцию живого перевода на ПК Copilot Plus с процессорами Intel и AMD, позволяя переводить аудио на арабском языке в субтитры на английском.

Когда перевод — это больше, чем слова

Вот такая вот локализационная сказка с арабским языком — не просто «перевел и врубай», а целая архитектурная перестройка, которая может превратить привычную CRM в загадочный лабиринт с исчезающими кнопками и иконками, что указывают не туда, куда надо. RTL — это не шутка, а серьёзный вызов для разработчиков, дизайнеров и переводчиков, которые хотят, чтобы интерфейс не просто «говорил» на арабском, а понимал своих пользователей.

Так что если вы думали, что перевод — это всего лишь замена слов, то вспомните про зеркальное отражение элементов, грамматику, культурные нюансы и даже магию CSS, без которой кнопка «ОК» может стать призраком. И да, крупные игроки рынка переводов, такие как Google, Lingvanex, DeepL и Microsoft, продолжают совершенствоваться, но даже им порой трудно справиться с тонкостями арабского языка и культурными особенностями. Поэтому качественная локализация — это не только технология, но и глубокое понимание языка и пользователей.

Так что теперь, когда вы в следующий раз увидите CRM с арабским интерфейсом, помните: за каждой кнопкой, каждым текстом и каждым элементом стоит настоящая эпопея, где RTL — не просто направление письма, а целый культурный космос. И если у вас всё «поехало» — знайте, что это вовсе не баг, а фича арабской локализации. Вперед, к новым горизонтам — и пусть ваши интерфейсы говорят на языке пользователей!

Что происходит в момент, когда пользователь начинает говорить?

Первый шаг — это захват аудиосигнала. Система записывает звук и делит его на миллисекундные отрезки (обычно 10–25 мс). На этом этапе важна точность микрофона, отсутствие фонового шума и стабильное соединение, если транскрипция происходит на сервере.

Система может работать в реальном времени или постфактум. В первом случае (например, в Zoom или Microsoft Teams) возможна моментальная реакция, во втором — запись и анализ переговоров, звонков, вебинаров.

Как звуковые волны превращаются в слова?

После оцифровки аудиосигнал подвергается преобразованию Фурье, чтобы выделить спектр частот. Из звука извлекаются акустические признаки — мел-кепстральные коэффициенты (MFCC), которые представляют, условно говоря, "отпечаток" каждого звука.

Алгоритмы машинного обучения, чаще всего основанные на рекуррентных нейронных сетях (RNN) или трансформерах, сопоставляют этот отпечаток с базой фонем и слов.

Система распознаёт речь по вероятностной модели. Например, если услышано «пере…», модель может с равной вероятностью продолжить как «перевод» или «перемотка». Здесь вступают в игру языковые модели (LM), обученные на больших корпусах текстов, — они выбирают наиболее вероятную последовательность слов. Комбинирование акустической модели (AM) и языковой модели (LM) в архитектуре ASR (Automatic Speech Recognition) позволяет уточнять гипотезы.

После первичного распознавания может применяться дополнительная обработка: исправление ошибок, разметка пунктуации, разделение на предложения.

Какие технологии и алгоритмы лежат в основе?

Основу современных систем распознавания речи составляют глубокие нейронные сети и языковые модели. Раньше широко применялись скрытые марковские модели (HMM), но сейчас они уступили место гибридным архитектурам с глубоким обучением, таким как:

• CTC (Connectionist Temporal Classification) — позволяет выравнивать аудиофреймы и символы без необходимости предварительной разметки;

• Seq2Seq с вниманием (Attention) — трансформеры, которые эффективнее работают с длинными последовательностями и контекстом;

• End-to-End модели — объединяют акустическую и языковую модели в одном обучаемом модуле, что упрощает архитектуру и улучшает производительность.

Почему точность распознавания варьируется?

Точность зависит от:

• Качества записи: помехи, реверберация, посторонние шумы снижают качество;

• Акцента и произношения: разные диалекты, скорость речи и фонетические особенности усложняют задачу;

• Словаря и контекста: чем шире словарь и лучше контекстуальные модели, тем точнее распознавание;

• Обучающих данных: чем больше и разнообразнее данные для обучения, тем выше точность.

Проблема акцентов решается обучением модели на аудиокорпусах с вариативной фонетикой. Фоновый шум обрабатывается с помощью алгоритмов шумоподавления и звуковой сегментации. Сложнее всего — с распознаванием нескольких говорящих: для этого применяют диаризацию речи (Speaker Diarization), которая сегментирует аудио по "речевым отпечаткам" каждого участника.

Лучшие системы обучаются на тысячах часов аудио, с реальными голосами и различными сценариями. Однако 100% точности не существует.

При уровне точности 90–95% автоматизация даёт реальную экономию — освобождает людей от рутины, ускоряет документооборот и снижает потери информации.

Какие данные нужны для обучения систем?

Чтобы обучить систему ASR, необходимы параллельные корпуса: аудио + транскрипция. Обычно это тысячи часов речи. В идеале — с маркировкой акцентов, возрастов, половой принадлежности, шумов, контекста. В корпоративной среде полезны отраслевые корпуса, например, записи переговоров или техподдержки.

Mozilla Common Voice — крупнейшая платформа открытых речевых данных. Используется при обучении систем, в том числе внутри проектов вроде ESPnet, Nemo и Coqui STT.

Некоторые компании на рынке, например, Lingvanex, предлагают доступные варианты кастомизации, т.е. могут дообучить модель на ваших данных для вашей сферы деятельности.

Какую выгоду получают компании от внедрения таких решений?

Пять сценариев, где распознавание речи даёт ROI:

1. Автоматизация документооборота — диктуешь текст, получаешь форматированный документ.

2. Запись и анализ встреч — протоколы совещаний формируются автоматически, с возможностью поиска по фразам.

3. Поддержка клиентов — колл-центры получают транскрипты разговоров, легко выявляют тренды, эмоции, проблемы.

4. Международные команды — синхронный голосовой перевод в реальном времени облегчает работу на летучках и звонках.

5. Субтитры и доступность — YouTube, курсы, инструкции сопровождаются субтитрами без ручной расшифровки.

Вывод: когда пора внедрять?

Если бизнес работает с большим количеством устной информации, клиентскими звонками, международными командами или продуктами, где голос — часть интерфейса, откладывать не имеет смысла.

Время от внедрения до первых эффектов — от 2 до 6 недель. Вложения окупаются за счет снижения операционных затрат, роста качества сервиса и уменьшения рисков потери информации.

Начните с малого: возьмите один типовой процесс — например, совещания — и протестируйте автоматическую транскрипцию. Через месяц вы увидите, как меняется скорость доступа к информации и снижается нагрузка на сотрудников.

Автоматический перевод речи в текст — не технология ради технологии, а конкретный инструмент роста эффективности. Компании, которые уже встроили его в процессы, сокращают время работы с контентом, автоматизируют рутину и усиливают доступность данных для всей команды.