Občas s nadsázkou říkáme, že to byla lenost, protože kdo by chtěl opravovat v textu desítky typografických chyb jednu po druhé a ještě s ohledem na použitý jazyk.

Ve skutečnosti za tím stála naše zkušenost s podobným nástrojem, který jsme si vytvořili a používali ho úspěšně skoro 20 let při sazbě češtiny a angličtiny. Říkali jsme si, že je škoda neudělat takový nástroj pořádně a pro více jazyků.

Ať chceme nebo ne, anglosaský svět nás výrazně ovlivňuje. Narážíme na to všude, zkuste třeba v Google Documents napsat české uvozovky. Ignorování lokálních pravidel vede k nedůvěře, lhostejnosti a do značné míry oprávněnému pocitu, že mnoho globálních firem projevuje ignoranci a pocit nadřazenosti vůči zbytku světa.

Jednoznačně! Typografická pravidla v sobě nesou stopy historie, kulturních i obchodních vazeb. Přenášejí se z generace na generaci a v profesionální komunitě o ně bylo pečováno i v těžkých časech.

Nedostatek informací byl jedním z důležitých aspektů, který vedl k Typofixu. Jak můžu vysadit správně bulharský nebo řecký text, když pravidla sazby těchto jazyků nejsou dostupná, nebo jsou k dispozici jen v daném jazyce! A pokud jsou někde sepsána v angličtině, často jsou plná chyb, nesprávných symbolů, nebo se zdroje navzájem popírají. Nepomůže ani AI: jeden model tvrdí, že se mezi číslem a symbolem % píše mezer, druhý se dušuje, že se mezera nepíše. Bylo nám jasné, že jediná cesta je přes zkušené místní typografy, sazeče, pedagogy, kteří nám pomohou dát pravidlům systém.

Zpočátku jsme si mysleli, že experti budou plnit naši databázi pravidel sami, ale čím hlouběji jsme pronikali do pravidel regulárních výrazů, tím víc bylo jasné, že to většina nezvládne. Proto jsme systém sběru dat zjednodušili, připravili tabulky popisující nejrůznější jevy a nechali jsme experty vybrat nebo doplnit variantu správnou pro daný jazyk. Následně jsme v několika kolech generovali testovací soubory, které nám experti komentovali.

Odhalili jsme mnoho nečekaných pravidel. Třeba to, že některé jazyky neznají koncept vnořených uvozovek a pro citát v citátu opakují ty samé symboly. Nebo že někde se pomlčka používá stejně jako závorka, tzn. že stojí i na konci výrazu, i kdyby jím končila věta. A do třetice, že v několika jazycích je rok chápán jako řadová číslovka, takže se vždy označuje tečkou, což je ale zároveň způsob označování řadových čísel z evropského hlediska poměrně ojedinělý. Překvapilo nás také, že žádný analyzovaný jazyk nemá stejná pravidla, vždy se najdou různé odlišnosti.

Problém různých variant jsme řešili od samého počátku, protože z češtiny víme, že existuje různý pohled třeba na délku pomlčky. V některých jazycích mají uživatelé na výběr jen tvar uvozovek, v jiných jde o různou šířku mezer, volbu oddělovače tisíců v číslech, preferovaný způsob psaní dat nebo možnost spojit s následujícím slovem krátké předložky a spojky.

Celý systém je nastaven velmi flexibilně, takže pokud přijde požadavek na doplnění preferovaného páru vnořených uvozovek pro dánštinu, jsme schopni to udělat během dvou minut.

Samotný převod byl poměrně náročný, protože bylo třeba dbát na to, aby opravy nevnesly do textu nové chyby. Abychom nedělali pro každý jazyk samostatné pravidlo, vytvořili jsme systém proměnných. Proměnnou mohou být třeba názvy měsíců, zkratky biblických knih nebo způsob psaní hudebních tónin, který je v mnoha zemích zcela odlišný od českého způsobu. Jiný typ proměnné pak tvoří třeba chybné varianty – všechny možné formy apostrofu, znaménka násobení nebo symbolu stupeň. Poté, co jsme si osvojili vytváření i velmi složitých výrazů, pomohl nám ChatGPT, který se v roce 2026 konečně naučil tvořit a upravovat regulární výrazy. Nejtěžší na celém procesu ale nakonec nebylo převést získaná data do formy pravidel, ale spíše přimět experty, aby reagovali na naše maily…

Zpočátku Typofix budou používat asi hlavně lidé z oboru grafického designu, kteří připravují výstupy pro tisk i online prostředí. Nástroj je unikátní tím, že šetří extrémní množství času, neboť odstraní stovky typů typografických chyb a korektor tak následně nemusí řešit desítky nevhodně rozdělených výrazů na koncích řádků sazby nebo chybějící mezery po iniciálách. Zapojení redaktorů, editorů a korektorů asi bude pomalejší, ale věříme, že až uvidí, jak jednoduše nástroj funguje a že mohou řešit jednu opravu po druhé, tak se přidají.

Zajímavé možnosti vidíme také v digitalizaci historických knih a dokumentů, například v knihovnách a archivech. Při převodu naskenovaných předloh do digitálního textu pomocí OCR často vznikají chyby, které je obtížné odlišit od původních tiskových nedokonalostí nebo dobových typografických zvyklostí. Zejména u cizojazyčných textů nemusí být zřejmé, zda jde například o pomlčku, spojovník, uvozovku nebo chybně vytištěné interpunkční znaménko. Typofix může díky znalosti typografických pravidel jednotlivých jazyků na podezřelá místa upozornit a nabídnout možné opravy, čímž editorům výrazně usnadní a urychlí jinak časově náročnou ruční kontrolu.

Další výhodou je, že nástroj usnadňuje tvorbu sazby jazyků, které sazeč neovládá a často na daný jazyk mechanicky aplikuje svá pravidla. Jenže třeba ve francouzštině se před znaky :, ;, ! a ? píše mezera a v portugalštině je běžná čtverčíková pomlčka. Tyto jevy Typofix samozřejmě řeší. Velkou úsporu času také přinášejí akce na opravu uvozovek. Kdo někdy sázel texty v americké nebo britské angličtině, ví, že obě formy angličtiny mívají prohozené primární a sekundární uvozovky. Typofix dokáže prohodit tyto formy na jedno kliknutí.

Když jsme projekt připravovali, ChatGPT typografii vůbec nezvládal a ještě během realizace projektu byly výsledky tristní. My jsme od začátku věděli, že vytváříme praktický nástroj, který dokáže odhalit mnoho chyb, ale ne všechny. Rozhodli jsme se proto využít regulární výrazy, které fungují spolehlivě, rychle a lokálně, nic se neposílá do cloudu.

Určitou nevýhodou je, že tento způsob nefunguje v situacích, kdy typografické řešení závisí na kontextu. Zatím tedy nejsme schopni vyřešit třeba problém psaní procent: jestli se píše 25 % nebo 25% závisí v češtině na významu, a ten regulární výrazy popsat nedokážou. AI si s tím dnes poradí, ale to je na samostatný projekt.

Podařilo se nám identifikovat a systematicky uspořádat různé typy typografických chyb a najít někdy velmi sofistikovaná řešení pro jejich opravy. Dokázali jsme, že problém automatických oprav je řešitelný, ale zároveň jsme narazili na limity tohoto nástroje. Myslím, že jsme také připravili půdu pro další zkoumání a systematizaci pravidel a jejich převedení do formy „skills“, aby by tato pravidla konzistentně a správně začaly používat velké jazykové modely.

Pro nás je zásadní, aby projekt neskončil. Proto byl od začátku koncipován jako do určité míry komerční s tím, že cena licencí bude příznivá, ale zároveň příjem z prodeje licencí udrží projekt v chodu. Věříme, že si ho uživatelé oblíbí a stane se běžnou součástí workflow. V Adobe, Googlu i Microsoftu o nás vědí, projekt se jim líbí, ale s implementací jsou opatrní, chtějí vidět, že je o nástroj zájem a že funguje. Zatím jsme si z mnoha jednání odnesli cenná doporučení a zajímavé nápady, ale třeba se dočkáme oficiální implementace v některém populárním softwaru.

Úkol, který jsme si v úvodu vytyčili, jsme splnili. Kniha je vytištěná, vzniká nový profesionální web a softwarové nástroje budou na konci listopadu k dispozici. Při práci jsme si uvědomili, že by byla škoda nepokračovat. Tím, že jsme se soustředili „jenom“ na 24 jazyků, jsme vynechali turečtinu, norštinu, katalánštinu a další zejména menší jazyky. A pokud bychom zapojili AI, ale s velkou opatrností a důrazem na citlivá data, dokázali bychom opravit ještě více chyb.

Proto jsme podali žádost o grant Horizon Europe, sestavili jsme skvělé konsorcium, ale žádostí je skoro 60 a podpořeny budou jen dvě. Budeme o tom všem diskutovat s naším týmem během listopadové konference. Na ní srdečně zveme, budeme vyprávět, jak Typofix probíhal a rádi uvidíme studující, odbornou veřejnost a kohokoliv, kdo má o dané téma zájem!

Filip Blažek je grafický designér, typograf, pedagog a publicista. Od poloviny 90. let se věnuje českému písmu a typografii, které přednáší nejen na UMPRUM, ale i na řadě českých a zahraničních konferencí. Aktivně působí v oblasti grafického designu ve studiu Designiq, které založil v roce 2002. Je autorem publikací Typokniha (2020, 2022) a Typomřížky (2022) a přispěl také do řady dalších publikací a periodik.

Radek Sidun se věnuje tvorbě písma a typografii, se zvláštním zaměřením na diakritiku světových jazyků. Na UMPRUM působil jako spoluvedoucí Ateliéru tvorby písma a typografie, vedoucí Katedry grafického designu a prorektor pro vnější vztahy a mezinárodní spolupráci. V roce 2012 spoluzaložil společně s Tomášem Brousilem písmolijnu Briefcase Type Foundry. Je autorem a spoluautorem několika publikací o typografii a pravidelně přednáší na českých i zahraničních festivalech zaměřených na design a typografii. Působí rovněž jako mezinárodní konzultant písmových designérů a písmolijen.

Občas s nadsázkou říkáme, že to byla lenost, protože kdo by chtěl opravovat v textu desítky typografických chyb jednu po druhé a ještě s ohledem na použitý jazyk.

Ve skutečnosti za tím stála naše zkušenost s podobným nástrojem, který jsme si vytvořili a používali ho úspěšně skoro 20 let při sazbě češtiny a angličtiny. Říkali jsme si, že je škoda neudělat takový nástroj pořádně a pro více jazyků.

Examples

Before/After

Examples

Before/After

English

Examples

Before/After

Samotný převod byl poměrně náročný, protože bylo třeba dbát na to, aby opravy nevnesly do textu nové chyby. Abychom nedělali pro každý jazyk samostatné pravidlo, vytvořili jsme systém proměnných. Proměnnou mohou být třeba názvy měsíců, zkratky biblických knih nebo způsob psaní hudebních tónin, který je v mnoha zemích zcela odlišný od českého způsobu. Jiný typ proměnné pak tvoří třeba chybné varianty – všechny možné formy apostrofu, znaménka násobení nebo symbolu stupeň. Poté, co jsme si osvojili vytváření i velmi složitých výrazů, pomohl nám ChatGPT, který se v roce 2026 konečně naučil tvořit a upravovat regulární výrazy. Nejtěžší na celém procesu ale nakonec nebylo převést získaná data do formy pravidel, ale spíše přimět experty, aby reagovali na naše maily…