1. 机器翻译（Machine Translation）
- 技术原理：基于算法和语料库的自动文本转换，如谷歌翻译、DeepL等
- 应用场景：网页内容本地化、文档批量翻译、实时聊天翻译
- 优势：高效、低成本，支持多语言互译
2. 人工翻译 + AI辅助（Human + AI）
- 混合模式：专业译者结合神经网络翻译工具（如腾讯翻译平台）
- 案例：法律文件翻译、技术文档校对
- 效果：保留语境与文化细节，提升准确性
3. 神经网络机器翻译（Neural_Machine_Translation）
- 技术突破：通过深度学习模型（如Transformer架构）实现更自然的表达
- 案例：多语言社交媒体内容处理、视频字幕实时生成
- 优势：上下文理解能力显著提升，支持复杂句式
4. 实时翻译技术（Real-time_Translation）
- 应用场景：国际会议同传、跨语言视频会议
- 技术特点：语音识别 + 语义分析 + 翻译输出一体化
- 案例：微软Teams的实时字幕功能
5. 本地化服务（Localization_Service）
- 核心价值：文化适配与技术翻译的结合
- 案例：游戏本地化（如《原神》多语言版本）、电商多语言界面
- 技术支撑：机器翻译 + 人工校对 + 语料库优化