各種翻譯優化的作用

1. 專有名詞翻譯 翻譯前替換

   這種方法會在翻譯之前，直接用譯文將原文進行替換。支持使用正則 轉義進行更復雜的替換。

   當遊戲從VNDB加載元數據時，會查詢遊戲中的人名信息作爲預設的詞典。不過譯文由於VNDB的原因是英文，可以自行進行修改譯文成中文。

   示例

   

2. 專有名詞翻譯

   如果使用sakura大模型並設置prompt格式爲支持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，將原文替換爲佔位符ZX?Z （ps：我也不知道這是什麼意思），翻譯源翻譯後一般不會將佔位符破壞，然後在翻譯後將佔位符替換成翻譯。

   對於遊戲的專用詞條，建議不要在文本處理->翻譯優化中添加。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，已經廢棄這樣的實現。現在建議在遊戲設置中的翻譯優化中的該方法的設置中，添加遊戲專用的詞條。

   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列。

   設置遊戲的專用詞條

   建議使用： 而不是：

   sakura大模型設置prompt格式爲v0.10pre1（支持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復雜的修正。

4. 自訂優化

   撰寫一個Python腳本來進行更複雜的處理

遊戲專用翻譯優化

在遊戲設置->翻譯優化中，若取消激活跟隨默認，則會使用遊戲專用的翻譯優化設置。

若激活繼承默認，則在遊戲專用翻譯優化的詞典之外，也會同時使用默認的全局詞典。