翻译技术是连接不同语言文化的桥梁，随着人工智能的发展，其应用场景不断扩展。以下是常见技术分类：
1. 机器翻译（MT）🤖
- 基于规则的翻译：依赖语法规则和词典，适合特定领域
- 统计机器翻译：通过大数据训练模型，如Google Translate
- 神经机器翻译（NMT）：使用深度学习技术，如Transformer模型
2. 人工翻译（HT）👨💻
- 专业译者：确保术语准确性与文化适配性
- 翻译记忆库：存储历史译文以提高效率
- 本地化调整：针对目标市场的语言习惯进行优化
3. 混合翻译模式 🔄
- 人工与机器协同：如Post-Edit-IT（译后编辑）
- 自动化工具辅助：集成术语库、拼寫檢查等功能
- 持续学习：通过用户反馈优化翻译质量
如需深入了解翻译工具推荐，可访问 /zh/translation_tools 了解更多信息。