各種翻譯優化的作用

1. 專有名詞翻譯 翻譯前取代

   這種方法會在翻譯之前，直接用譯文將原文進行取代。支援使用正則 跳脫進行更複雜的取代。

   當遊戲從 VNDB 載入中繼資料時，會查詢遊戲中的人名訊息作為預設的詞典，將原文名稱載入至原文欄位。不過譯文由於 VNDB 的原因是英文，因此僅在來源語言為英語時會將對應的英文人名載入至翻譯欄位，其他語言則只會將原文名稱載入至翻譯欄位，因此需自行進行修改譯文成中文。

   範例

   

2. 專有名詞翻譯

   如果使用Sakura 大模型並設定 Prompt 格式為支援 GPT 詞典的 Prompt，則會轉換成 GPT 詞典格式，否則會參考的 VNR 的做法，將原文取代為佔位符號ZX?Z（PS：我也不知道這是什麼意思），翻譯來源翻譯後一般不會將佔位符號破壞，然後在翻譯後將佔位符號取代成翻譯。

   對於遊戲的專用詞條，建議不要在文字處理->翻譯優化中新增。過去使用遊戲的 MD5 值來區分多個遊戲的詞條，但這樣的實現其實不是很好，因此已經廢棄這樣的實現。現在建議在遊戲設定中的翻譯優化中的該方法的設定中，新增遊戲專用的詞條。

   最後一列註釋僅用於給Sakura 大模型使用，其他翻譯會無視這一行。

   設定遊戲的專用詞條

   建議使用： 而不是：

   Sakura 大模型設定 Prompt 格式為非 v0.9 以外的版本，以支援 GPT 詞典

   

3. 翻譯結果修正

   這個方法是，在翻譯完畢後，可以對翻譯的結果進行一定的修正，並可以使用整個表達式進行複雜的修正。

4. 自訂優化

   撰寫一個 Python 腳本來進行更複雜的處理。

5. 跳過僅包含標點符號的句子

   略

遊戲專用翻譯優化

在遊戲設定->翻譯優化中，若取消啟用跟隨預設，則會使用遊戲專用的翻譯優化設定。

若啟用繼承預設，則在遊戲專用翻譯優化的詞典之外，也會同時使用預設的全域詞典。