这些技术共同极大地促进了自动翻译的可行和有效应用，但有些内容最好还是留给人类语言学家。
人工智能翻译的挑战与局限性
尽管取得了这些进步，人工智能翻译仍然有局限性。为了有效地部署它，企业必须了解这些局限性并学习如何弥补它们。
人工智能仍然面临挑战的领域包括：
习语表达：在一种语言中有意义的 印度尼西亚赌博数据 习语在另一种语言中往往没有直接对应的词。例如，如果直接翻译波兰习语“你是从圣诞树上掉下来的吗？”而没有附加上下文，英语使用者不太可能理解其含义。（“你是昨天出生的吗？”是与之相近的英语对应词。）
文化差异：翻译通常需要超越文字的深度知识。特定文化中人们的行为、思维、感受和信仰会影响内容的翻译方式，而机器永远无法知道这一点。保留这些文化差异是准确将意义和影响从一种语言传递到另一种语言的关键。这就是您如何创建与目标受众产生共鸣的翻译。
上下文：同一个词在不同情况下可能意味着不同的事情，人工智能很难根据上下文选择适当的含义。
研究人员不断致力于提高人工智能应对这些复杂问题的能力，并在机器学习和自然语言处理方面取得进展，旨在提高理解力和准确性。例如，研究人员正在研究如何克服资源匮乏的语言对更多训练数据的需求。
翻译工作流程中的人工智能
除了直接翻译之外，AI 还可以通过多 阿根廷电话号码列表 种方式来优化整个本地化工作流程：
自动化预翻译任务，例如从不可编辑格式中提取文本并将内容组织成可管理的片段。
协助确定主题以确保其到达最适合该工作的翻译人员。
自动化翻译后步骤，如重新格式化翻译后的文本以匹配原始文档的布局。
质量控制：人工智能工具可以发现并纠正不一致和语法问题，并保持大型本地化程序中的术语一致性。
