Context Extraction Option

[misaghab]

Extract character profiles and context from subtitles to improve translation accuracy

The precise function of this tool is as follows:

1. Intelligent Content Analysis: The system scans uploaded media files, subtitles, audio files, or texts to extract key story information such as characters (their profiles), locations, important plot points, and relationships between characters.
2. Maintaining Consistency Throughout the Project: The extracted information is stored as a guiding document or a "knowledge graph" and is provided to the AI during translation. This ensures that the translation of names, specific terms, and character tones remains consistent across all episodes of a series or different scenes (for example, if a specific term or a place name was translated in a certain way in the first episode, the AI remembers to use the exact same translation in the tenth episode).
3. Aiding Conceptual Translation Instead of Literal Translation: By having this "context," the AI understands the story's situation and characters' emotions in a scene. As a result, instead of providing a word-for-word, dry translation, it offers a translation that aligns with the speaker's tone, the target language's culture, and common idioms.
4. User Control Capabilities:
   Reusable Documents: You can edit this extracted information, view change history, and reuse it in other projects.
   Custom Instructions: You can give specific commands to the system regarding what to pay attention to during content extraction and what tone to consider.

In summary: The Context Extraction tool helps the program's AI understand "what the story is about" and who the characters are, thereby elevating the quality of subtitle translation from a machine-like state to the quality of a professional human translator.

[subof]

Извлекайте характеристики персонажей и контекст из субтитров для повышения точности перевода.

**Точное назначение этого инструмента следующее: **

1. Интеллектуальный анализ контента: система сканирует загруженные медиафайлы, субтитры, аудиофайлы или тексты для извлечения ключевой информации о сюжете, такой как персонажи (их профили), места действия, важные сюжетные моменты и взаимоотношения между персонажами.

2. Поддержание согласованности на протяжении всего проекта: извлеченная информация хранится в виде справочного документа или «графа знаний» и предоставляется ИИ во время перевода. Это гарантирует, что перевод имен, конкретных терминов и интонаций персонажей остается согласованным во всех эпизодах сериала или разных сценах (например, если определенный термин или название места были переведены определенным образом в первом эпизоде, ИИ запомнит, что нужно использовать точно такой же перевод в десятом эпизоде).

3. Помощь в концептуальном переводе вместо дословного: благодаря этому «контексту» ИИ понимает ситуацию в сюжете и эмоции персонажей в сцене. В результате, вместо дословного, сухого перевода, он предлагает перевод, соответствующий тону говорящего, культуре целевого языка и распространенным идиомам.

4. Возможности пользовательского управления: 
   Документы, пригодные для повторного использования: Вы можете редактировать извлеченную информацию, просматривать историю изменений и использовать ее в других проектах. 
   Пользовательские инструкции: Вы можете дать системе конкретные команды относительно того, на что следует обращать внимание при извлечении контента и какой тон следует учитывать.

Вкратце: инструмент извлечения контекста помогает искусственному интеллекту программы понять, «о чем история» и кто такие персонажи, тем самым повышая качество перевода субтитров с машинного уровня до уровня профессионального переводчика-человека.

It's a good idea. Currently, I am creating contextual maps on my own in a chat with a large model, feeding her the decryption text. This can be called preliminary preparation. And this cannot be replaced by the contextual translation function that is available now, because it relates to the current context. The glossary is the closest to this idea, but it's not enough. It looks like we need another "Context Map" window, but for now I'm adding it at the end of the prompt.
And if you can also submit the translation for revision, you risk getting a qualitatively different result.
Yes, these smart technologies go beyond traditional work, but the hope for their implementation here seems to be fading.

[subof]

Hi,
I would like to share my experience regarding the idea of reviewing subtitles. It did not seem effective to me, since the complementary layer in the bilingual sutures essentially motivates the model to simplify and reduces attention. Therefore, I withdraw my request from the agenda.
The only thing I would like to clarify is what the system prompt refers to. I believe it corresponds exactly to the system request and is cached. Because contextual examples fall into the user's promptness.
As for the topic of this topic, such a function would certainly be useful. However, I can easily replace it in a chat with the cloud model by writing the necessary instructions in the system prompt.