# 中国語から日本語への貢献ガイドライン

「Hello アルゴリズム」を中国語から日本語に翻訳するにあたり、以下のアプローチを採用しています：

1. **AI翻訳**: 大規模言語モデルを使用して初期翻訳を実施します。
2. **人による最適化**: 機械生成された出力を手動で改良し、正確性と自然さを確保します。
3. **プルリクエストレビュー**: 最適化された翻訳は、GitHubのプルリクエストワークフローを通じてレビュアーによって二重チェックされます。
4. さらなる改善のため、ステップ `2.` と `3.` を繰り返します。

<img width="650" alt="translation_pipeline" src="https://github.com/user-attachments/assets/201930ef-723e-4179-b670-e5a084a8211e">

## 参加方法

以下の基準を満たす貢献者を求めています：

- **技術的背景**: コンピュータサイエンス、特にデータ構造とアルゴリズムに関する強固な基礎知識
- **言語スキル**: 日本語ネイティブまたは日本語に精通した方、中国語の読解力
- **利用可能な時間**: オープンソースプロジェクトへの貢献に専念し、長期的な翻訳作業に参加する意欲

つまり、私たちの貢献者は、さまざまな言語背景を持つコンピュータサイエンティスト、エンジニア、学生であり、それぞれの目的には異なる焦点があります：

- **中国語読解力を持つ日本語ネイティブ**: 中国語版と日本語版の間の翻訳の正確性と一貫性を確保する
- **日本語に精通した中国語話者**: 日本語コンテンツの自然さと流暢さを向上させ、自然で読みやすいものにする

> [!note]
> 参加にご興味がある方は、お気軽に krahetx@gmail.com またはWeChat `krahets-jyd` までご連絡ください。
>
> 進捗管理とタスク割り当てには、この[Notionページ](https://hello-algo.notion.site/chinese-to-english)を使用しています。詳細はこちらをご覧ください。

## 翻訳プロセス

> [!important]
> 作業を開始する前に、GitHubのプルリクエストワークフローに慣れ、以下の「翻訳基準」と「翻訳のための疑似コード」を必ずお読みください。

1. **タスク割り当て**: Notionワークスペースでタスクを自己割り当てします。
2. **翻訳**: ローカルPCで翻訳を最適化します。詳細は以下の「翻訳疑似コード」セクションを参照してください。
3. **ピアレビュー**: プルリクエスト（PR）を提出する前に、変更を慎重にレビューしてください。PRは2名のレビュアーの承認後にメインブランチにマージされます。

## 翻訳基準

> [!tip]
> **「正確性」と「自然さ」は、主に中国語を理解できる日本語ネイティブスピーカーによって扱われます。**
>
> 場合によっては、「正確性（一貫性）」と「自然さ」はトレードオフの関係にあり、一方を最適化すると他方に大きな影響を与える可能性があります。そのような場合は、プルリクエストにコメントを残して議論してください。

**正確性**:

- [用語集](https://www.hello-algo.com/chapter_appendix/terminology/)セクションを参照して、翻訳全体で用語の一貫性を保ちます。
- 技術的な正確性を優先し、中国語版のトーンとスタイルを維持します。
- 修正が正確で包括的であることを確保するため、常に中国語版の内容とコンテキストを考慮してください。

**自然さ**:

- 翻訳は日本語の表現慣習に従い、自然で流暢に読めるようにすべきです。
- 記事を調和させるために、常にコンテンツのコンテキストを考慮してください。
- 中国語と日本語の文化的な違いに注意してください。例えば、中国語の「拼音」は日本語には存在しません。
- 最適化された文が元の意味を変える可能性がある場合は、議論のためにコメントを追加してください。

**フォーマット**:

- 図表は展開時に自動的に番号付けされるため、手動で番号を付けないでください。
- バグ修正を除き、各PRは管理可能なレビューサイズを確保するため、少なくとも1つの完全なドキュメントをカバーすべきです。

**レビュー**:

- レビュー中は、変更の評価を優先し、必要に応じて周囲のコンテキストを参照してください。
- お互いの視点から学ぶことで、より良い翻訳とより一貫性のある結果につながります。

## 翻訳疑似コード

以下の疑似コードは、典型的な翻訳プロセスのステップをモデル化しています。

```python
def optimize_translation(markdown_texts, lang_skill):
    """翻訳を最適化する"""
    for sentence in markdown_texts:
        """正確性は主に中国語を理解できる日本語ネイティブスピーカーによって処理される"""
        if lang_skill is "日本語ネイティブ + 中国語読解力":
            if is_accurate_Chinese_to_Japanese(sentence):
                continue
            # 正確性を最適化
            result = refine_accuracy(sentence)

        """
        自然さは主に日本語ネイティブスピーカーによって処理され、
        副次的に中国語話者によって処理される
        """
        if is_authentic_Japanese(sentence):
            continue
        # 自然さを最適化
        result = refine_authenticity(sentence)
        # 一貫性を損なう可能性がある場合はPRにコメントを追加
        if break_consistency(result):
            add_comment(description)

    pull_request = submit_pull_request(markdown_texts)
    # PRは2名以上のレビュアーによる承認後にマージされる
    while count_approvals(pull_request) < 2:
          continue
    merge(pull_request)
```

以下はレビュアー向けの疑似コードです：

```python
def review_pull_requests(pull_request, lang_skill):
    """PRをレビューする"""
    # PR内のすべての変更をループ
    while is_anything_left_to_review(pull_request):
        change = get_next_change(pull_request)

        """正確性は主に中国語を理解できる日本語ネイティブスピーカーによって処理される"""
        if lang_skill is "日本語ネイティブ + 中国語読解力":
            # 中国語版と日本語版の間の正確性（一貫性）をチェック
            if is_accurate_Chinese_to_Japanese(change):
                continue
            # 正確性（一貫性）を最適化
            result = refine_accuracy(change)
            # PRにコメントを追加
            add_comment(result)

        """
        自然さは主に日本語ネイティブスピーカーによって処理され、
        副次的に中国語話者によって処理される
        """
        if is_authentic_Japanese(change):
            continue
        # 自然な日本語でない場合は自然さを最適化
        result = refine_authenticity(change)
        # PRにコメントを追加
        add_comment(result)

    approve(pull_request)
```