先说一个翻译时遇到的问题，在后期处理的时候经常会看到如小姐翻译成先生，爱称如某酱，某君搞错，这种方法虽然一定程度上可以用字典替换和gpt喂词解决，但是一个太僵硬，一个触发不是那么稳定而且也有可能错翻。举个例子，我和女盆友和女盆友的姐姐出门逛街，对于女友，我直呼其名，对于女友姐姐，我称呼她时却加上了酱，就很怪。其他类似的情况还有称呼学妹加酱，学姐也加酱。
其原因也很简单，一些词本来就是加在男女之后用来称呼的（ps：我日语不太好，这个是我观察文本加查字典得到的，如有不对请指正）
如果直接找到所有加了这些词的称呼然后用字典替换，就会发生一些男女对了但是怪怪的情况，因为字典替换是针对全局的，，而不同的人称呼同一个人会因身份的不同产生差异。
接下来谈一下思路。其实很简单，就像我刚刚说的不同的人称呼同一个人会因身份的不同产生差异，反过来同一个人对其他所有人的称呼其实是相对固定的（ps：观察得到），所以只要知道了谁是文本的所有人，就可以知道他应该如何称呼其他人。而gal对应轻小说有一个很大的优点，那就是其实我们知道说话人是谁，就写在name里，没有name的就是旁白或者主视角（根据游戏类型来定，第一人称还是第三人称）。所以我的思路就是对说话人进行定制，有点类似条件字典，但是判断条件是人物。
下面举个应用实例：
A B C D E F
年龄 8 15 18 18 26 26
性别 男 女 男 女 女 女
关系 邻家小弟 C,D的学妹 D男友 C女友 F的闺蜜 E的闺蜜
如果直接替换会发生问题的主要是
A,B称呼D，D酱（因为男友称呼D酱）A,B,C,D称呼E与F，E酱，F酱（因为EF互相称呼酱）
而使用如下替换
name A B B姐姐
name A D D姐姐
name A E E阿姨
name A F F阿姨
name B D D姐姐
name B E E姐姐
.....................................
最后你就会惊奇的发现称呼变得顺眼了很多。
可能问题：
1、准备费时间
在人物极少且关系不复杂的情况下，这种方法会耗费比你替换加修改更多的时间。
2、必要性不是很强
我相信对于很多人来说，称呼怪怪的不是什么大问题，甚至有的人觉得看懂就行，男女也不重要。在这种情况下，这个思路就不太实用了。
可能的解决方法：
1、与现有的人名表结合，找到要改的人物然后在提供一张表，2*2的，然后在对应的空填上称呼，没填的就保持不动，可以减少一大部分工作量。
当然，这个还是推荐有时间，且追求精度的人搞，只想看懂故事的，我觉得直接翻就很够了。
先说一个翻译时遇到的问题，在后期处理的时候经常会看到如小姐翻译成先生，爱称如某酱，某君搞错，这种方法虽然一定程度上可以用字典替换和gpt喂词解决，但是一个太僵硬，一个触发不是那么稳定而且也有可能错翻。举个例子，我和女盆友和女盆友的姐姐出门逛街，对于女友，我直呼其名，对于女友姐姐，我称呼她时却加上了酱，就很怪。其他类似的情况还有称呼学妹加酱，学姐也加酱。 其原因也很简单，一些词本来就是加在男女之后用来称呼的（ps：我日语不太好，这个是我观察文本加查字典得到的，如有不对请指正） 如果直接找到所有加了这些词的称呼然后用字典替换，就会发生一些男女对了但是怪怪的情况，因为字典替换是针对全局的，，而不同的人称呼同一个人会因身份的不同产生差异。 接下来谈一下思路。其实很简单，就像我刚刚说的不同的人称呼同一个人会因身份的不同产生差异，反过来同一个人对其他所有人的称呼其实是相对固定的（ps：观察得到），所以只要知道了谁是文本的所有人，就可以知道他应该如何称呼其他人。而gal对应轻小说有一个很大的优点，那就是其实我们知道说话人是谁，就写在name里，没有name的就是旁白或者主视角（根据游戏类型来定，第一人称还是第三人称）。所以我的思路就是对说话人进行定制，有点类似条件字典，但是判断条件是人物。 下面举个应用实例： A B C D E F 年龄 8 15 18 18 26 26 性别 男 女 男 女 女 女 关系 邻家小弟 C,D的学妹 D男友 C女友 F的闺蜜 E的闺蜜 如果直接替换会发生问题的主要是 A,B称呼D，D酱（因为男友称呼D酱）A,B,C,D称呼E与F，E酱，F酱（因为EF互相称呼酱） 而使用如下替换 name A B B姐姐 name A D D姐姐 name A E E阿姨 name A F F阿姨 name B D D姐姐 name B E E姐姐 ..................................... 最后你就会惊奇的发现称呼变得顺眼了很多。 可能问题： 1、准备费时间 在人物极少且关系不复杂的情况下，这种方法会耗费比你替换加修改更多的时间。 2、必要性不是很强 我相信对于很多人来说，称呼怪怪的不是什么大问题，甚至有的人觉得看懂就行，男女也不重要。在这种情况下，这个思路就不太实用了。 可能的解决方法： 1、与现有的人名表结合，找到要改的人物然后在提供一张表，2*2的，然后在对应的空填上称呼，没填的就保持不动，可以减少一大部分工作量。 当然，这个还是推荐有时间，且追求精度的人搞，只想看懂故事的，我觉得直接翻就很够了。
最后提一句，本方法不仅适用于称呼改变，因为他其实是对特定的人物的特定的词的精确翻译，你也可以根据其他条件翻译出独属于这个人的特有翻译，可以广泛应用于比较特殊的情况，比如，口癖，还有，瑟瑟。