机器翻译是使用神经网络或 AI 等算法或概率模型自动翻译文本的过程。

机器翻译工具使用算法、统计模型和人工智能来分析文本的结构和模式并翻译。可以对模型进行“训练”，使其学习语言中的模式，从而改进译文输出。

神经网络机器翻译 (NMT) 是一种基于人工神经元网络的技术，它可以预测一组单词依次出现的可能性。它是目前高质量机器翻译领域最常见的技术。

大语言模型 (LLM) 是一种能够实现语言理解和生成的模型。它们会使用大量内容进行训练，耳熟能详的例子是应用于诸如 ChatGPT 这样的生成式 AI 聊天机器人，但也越来越多地被用作机器翻译工具。

在机器翻译领域，“人机回圈”是指在翻译过程的关键阶段使用人工专家来提高翻译质量。但 Acolad 更喜欢称其为“人本核心”。这些专家可能会使用提示来改进生成式 AI 内容的输出，或解决 AI 幻觉问题，还可以调整输出语言，使其听起来更加自然或符合所需的风格，并附加洞见和人类专业知识。从根本上讲，人工专家添加了只有人类才能真正掌握的内容。 

机翻后校对是人机回圈流程的一部分。人类语言专家将对机器翻译输出的内容进行编辑，以确保最终内容符合质量标准，例如，符合公司风格或品牌声音。随着 AI 的发展，传统的译后编辑已经演变为一个更具价值的过程，语言专家现在在其中侧重于附加重要价值，确保翻译过程中微妙涵义的准确性、文化相关性和更高质量的输出。

OCR 指光学字符识别。这是一种将文本图像（例如包含文字的屏幕截图）转换为机器可读文本的过程。这对于机器翻译非常有用，因为它可以自动翻译图像中的文本，因此无需转录。我们创新的门户网站可以读取图像中的文字，使图像中的书面内容更容易进行机器翻译。

自然语言处理 (NLP) 是指使用人工智能技术自动将文本或语音从一种自然语言翻译为另一种自然语言。虽然机器翻译专注于语言翻译，但 NLP 的范畴更广，涵盖了语言理解、内容生成等更多任务。