术语库(Termbase)：存储和管理标准化术语的数据库系统，包含术语定义、语境、词性、领域标签等元数据。通过XLIFF文件格式实现跨平台兼容，支持术语自动识别与强制应用功能。核心参数包括：术语条目容量(建议百万级)、术语识别响应时间(<200ms)、多字段检索(支持正则表达式和模糊匹配)。技术组件包含术语抽取引擎、对齐记忆库(Alignment Memory)、QA校验模块，支持TBX(TermBase Exchange)标准输出，确保与主流CAT工具的API集成兼容性。
翻译行业核心术语词典
基于ISO 17100国际标准构建的专业术语体系
翻译记忆库(TM)
支持上下文匹配的语料管理系统
翻译单元(TU)：存储源语言与目标语言对应片段的最小单位，包含匹配率(通常以75%为模糊匹配阈值)、上下文编号(Context ID)、时间戳等元数据。关键技术指标包括：片段重复率(影响ROI)、杠杆率(Leverage Rate)、100%匹配(Perfect Match)比例。高级功能涉及：上下文敏感匹配(CSM)、自动子片段拆分、正则表达式变量保护。采用SRX标准进行句子分割，通过TMX格式实现跨平台迁移，建议维护周期为季度级术语清洗与去重优化。
计算机辅助翻译(CAT)
集成翻译记忆与术语库的协作平台
断句规则(Segmentation)：基于SRX标准将文本分割为可翻译单元的逻辑规则，支持正则表达式定义分割符。核心参数包括：最大句段长度（建议≤150字符）、硬分隔符（句号/感叹号）、软分隔符（逗号/分号）。高级功能包含：上下文继承（Context Propagation）、标签保护（Tag Protection）、非译元素锁定（Placeholder Locking）。典型工具支持TM匹配率分层计费模式：100%匹配（重复内容）、95-99%匹配（模糊匹配）、低于75%匹配（新翻译）。
本地化质量保证(LQA)
基于DQF-MQM错误分类的评估体系
严重性分级：关键错误（Critical）- 导致功能故障；重大错误（Major）- 影响理解；次要错误（Minor）- 格式问题。检查维度包含：术语一致性（≥98%）、度量衡转换（符合目标区域标准）、文化适配性（无宗教/政治敏感内容）。自动化检测工具支持：正则表达式批量检查（日期/货币格式）、XML标签完整性验证、术语库强制匹配。人工评审采用抽样检测法（AQL标准），通常接受质量水平（AQL）设定为1.5%，缺陷上限为6.5%。
伪本地化(Pseudo-localization)
国际化测试的核心验证技术
扩展字符测试：通过添加重音符号（如àçéñ）检测UI布局兼容性，字符扩展率通常设置为30%-40%以模拟德语等复杂语言。边界标记：在字符串首尾插入[##]标识符检测截断问题。典型测试场景包括：双向文本(BIDI)渲染测试、热键冲突检测（&符号处理）、多字节字符编码（UTF-8/UTF-16）验证。技术实现方式：使用ICU库实施文字变形、通过正则表达式进行字符串膨胀（String Expansion）、创建伪翻译记忆库（Pseudo TM）实现自动化替换。
神经机器翻译(NMT)
基于Transformer架构的AI翻译引擎
模型参数：典型配置包含12-24层编码器、多头注意力机制（8-16头）、隐藏层维度1024-4096。训练数据要求：平行语料库规模≥500万句对，领域覆盖度需达80%以上。量化指标：BLEU评分（专业领域≥50）、TER（翻译编辑率≤35%）、METEOR（语义相似度≥60）。部署方式：支持ONNX运行时加速、FP16量化压缩、GPU集群并行推理（吞吐量≥5000字/秒）。人机交互模式包含：实时译后编辑（PE）、质量预测置信度提示（0-1概率值）、术语强制注入（Glossary Injection）功能。