Sizin sözcükleriniz, her seferinde: Read Frog'da terim sözlükleri

Bir terime istediğiniz karşılığı bir kez verin, adlar ve tanımlayıcılar olduğu gibi kalsın, her listeyi ait olduğu sitelerle sınırlayın.

Geri

Terim sözlüğü LLM ve CTA için tutarlı karşılıklar belirler

Aynı sözcük, üç ayrı karşılık

Dil modelleri üzerine uzun bir yazı okuyorsunuz. İlk paragrafta prompt "istem" olarak çıkıyor. Dördüncüde "yönerge" oluyor. Sayfanın sonuna geldiğinizde "komut" hâline gelmiş.

Tam olarak yanlış bir şey yok. Her paragraf kendi başına çevrildi ve model her seferinde makul bir sözcük seçti. Ama yazının bütününü kafasında tutan sizsiniz ve metin ayağınızın altında durmadan fikir değiştiriyor.

Adlarda da aynısı oluyor. Bir forum başlığındaki kullanıcı adı, yardımsever bir şekilde artık kullanıcı adı olmayan bir şeye çevriliyor. Bir oyun wiki'sindeki karakter tek sayfada üç farklı biçimde görünüyor. Kod tanımlayıcıları düz yazıya dönüşüyor.

Read Frog 1.47.0 terim sözlüklerini getiriyor. Bir sözcüğün ne olması gerektiğini bir kez söyleyin; o andan itibaren her yapay zekâ çevirisi sizin karşılığınızı kullansın.

Tek bir liste, ve artık oynamıyor

Ayarları açın, Gelişmiş → Terim sözlüğü bölümüne gidin ve bir sözlük ekleyin. Ardından terimleri girin: sözcük ve onun ne demesini istediğiniz.

Beş terimli bir sözlük: üçü sabit Çince karşılıklı, biri özgün hâlini koruyor, biri büyük/küçük harfe duyarlı

Bütün fikir bu. prompt artık "istem" — bu paragrafta, bir sonrakinde ve yarın okuyacağınız her sayfada.

Bazı sözcükler hiç çevrilmemeli

Bir terimin çevirisini boş bırakın; satır Özgün hâlini koru yazsın. Read Frog o zaman modele onu birebir yeniden üretmesini söyler: aynı karakterler, aynı yazı sistemi, aynı büyük/küçük harf, çevriyazı yok, sessizce eklenen tırnaklar yok.

Adların istediği tam olarak budur. Kullanıcı adları, rumuzlar, ürün adları, kütüphane adları, oyun içi eşyalar — çevrildikleri anda işe yaramaz hâle gelen şeyler.

Ve "bu sözcüğe dokunma" hangi dile çevirirseniz çevirin doğru olduğu için, bu terimler öntanımlı olarak Tüm diller altına yazılır. Hedef dilinizi Çinceden Japoncaya alın, çalışmaya devam ederler; beklediğiniz şey budur ve dil başına tutulan bir liste bunu yapamaz.

İş için bir sözlük, şu wiki için bir sözlük

İş sözcükleriniz sizi bir oyun wiki'sine kadar takip etmemeli. Bu yüzden terimler sözlüklerin içinde yaşar ve her sözlüğün kendi web sitesi listesi vardır.

İki sözlük: biri tüm web sitelerinde, diğeri iki adresle sınırlı

Web sitesi listesini boş bırakın, sözlük her yerde geçerli olsun. Bir kayıt ekleyin, yalnızca orada geçerli olsun.

*.example.com ve docs.internal.dev ile sınırlanmış bir sözlük

*.example.com siteyi ve alt alan adlarını kapsar; yalın example.com yalnızca o adresle eşleşir. * yalnızca başa da gelmez: example.com/roman/12345/* bir sözlüğü sitenin tamamı yerine bir roman sitesindeki tek bir kitaba daraltır. Bir süre yoldan çekilmesini istediğinizde sözlüğün tamamını anahtarıyla kapatın — terimler yerinde kalır.

Geçerli olmadığı yerde hiçbir maliyeti yok

Bir terim sözlüğü kolayca her çeviriye binen bir vergiye dönüşebilirdi: geçsin geçmesin, her isteğe çakılan bir terim duvarı.

Böyle çalışmıyor. Read Frog önce paragrafı tarar ve yalnızca gerçekten geçen terimleri gönderir. Hiçbiri geçmeyen bir sayfada 5.000 terimlik bir sözlük isteğe hiçbir şey eklemez — istem, hiç sözlük yokmuş gibi bayt bayt aynıdır, dolayısıyla çeviri önbelleğiniz de olduğu gibi kalır.

Eşleştirme, neyin sözcük sayıldığı konusunda titizdir ve çevirdiğimiz her yazı sisteminde öyledir. cat, category içinde eşleşmez. caf, café içinde eşleşmez. Çince, Japonca, Korece, Tayca ve Khmerce terimler çevrelerinde boşluk olmadan eşleşir, çünkü bu diller oraya boşluk koymaz. C++ noktalamanın yanında eşleşir. Listenizde hem Chort hem Chort Bay varsa, uzun olan geçerli olduğu yerde kazanır ve geçerli olmadığı yerde kısa olanın önünü kapatmaz.

Sürümde başka neler var

  • Terimi yerinde düzenleme. Bir satırdaki kalem, satırı alanlara dönüştürür: terim, karşılık, hedef dili ve büyük/küçük harf eşleşmesi. Bir yazım hatasını düzeltmek artık satırı silip her şeyi baştan yazmak anlamına gelmiyor.
  • Büyük/küçük harfe duyarlılık. Bilgi teknolojileri anlamında IT, yazıdaki her sıradan "it" de eşleşmeden.
  • Sözlükler Google Drive üzerinden eşitlenir, ayarlarınızla birlikte ama kendi dosyasında. Değiştirilmez, birleştirilir: iki makinede eklenen terimler tek listede toplanır ve bir cihazda silinen terim geri gelmez. İki kopya gerçekten ayrıştığında iki sürüm de gösterilir, seçimi siz yaparsınız; her eşitleme ardında bıraktığı bildirimden geri alınabilir.
  • CSV ile içe ve dışa aktarma — ve artık sözlükleriniz bir ayar dışa aktarımının içinde de taşınıyor.

Bir sözlüğün altındaki içe aktarma, dışa aktarma ve silme denetimleri

Terim sözlükleri istemin içinde gider, bu yüzden yalnızca bir LLM sağlayıcısı üzerinde çalışan özelliklere ulaşır: sayfa çevirisi, video altyazıları, seçim araç çubuğu çevirisi ve giriş çevirisi. Google Çeviri, Microsoft Çeviri ve diğer saf çeviri API'leri sözlük taşıyamaz; dört özelliğinizden hangisinin şu anda bir LLM üzerinde olduğunu Terim sözlüğü sayfası söyler.

Beş sözcükle başlayın

Oturup bir terminoloji veritabanı kurmanıza gerek yok. Bir sözlük açın; bir dahaki sefere bir çeviri sizi duraklatan bir sözcük ürettiğinde onu içine atın. Uzun bir yazının kırk kişi yerine tek bir kişi tarafından çevrilmiş gibi okunması için beş terim yeter.

Ayrıntıların tamamı — site desenleri, hedef diller, CSV biçimi ve iki sözlük çakıştığında ne olduğu — Terim sözlüğü rehberinde.

Yazan:

Read Frog Team

Şu tarihte:

12 Eyl 2026 Cmt

Uzantı Sürümü

1.47.0