虽然翻译不是唯一的方面，但它是本地化的重要组成部分。回到20年后，如果你想本地化一个网站，你需要有人手动翻译内容，然后重写回网站。这可能是一个漫长而无聊的过程，通常需要一个特殊的团队或公司的本地化分支来完成工作。
通常，可翻译的内容嵌入到源代码中，当地技术团队必须找到并使用它。这个过程需要时间，而且非常专业。这只是本地化的翻译部分。但正如前面提到的，本地化不仅仅是翻译。本地化是指使在线内容与新受众相关。所有内容都必须放在文化背景中，才能达到所需的相关性。
本地化的技术是什么？
人工智能（AI）机器翻译的出现和深度机器学习（MT）已经有了很大的改进。现在算法可以做一个必须手动完成的过程，过程要快得多。机器学习也有助于使语言翻译更自然，从而吸引目标受众。
考虑到这一点，缩写形式的单词通常用于英语口语，比如它们是，它们是，谁是，等等。早期版本的机器翻译不够复杂，不足以制作这些简短的形式，并且会像使用它们一样使用整个单词 - 是谁，是谁，等等。新算法实际上可以翻译语言，包括这些细微的差异，以便使用可接受的缩短形式，听起来更自然。
当本地化需要一个高度专业的团队时，它并不适合所有人。大型跨国公司可以雇佣专职人员来处理他们的网站本地化，但较小的公司没有资源。一个小企业将不得不依赖局外人，他们只能希望自己的工作是好的，或者根本不是本地化的。技术已经消除了这一限制。
新的翻译和本地化软件大大降低了网站本地化的成本，使小公司更容易在内部完成。然而，即使公司想要外包他们的网站，他们也可以找到一家专门从事这项工作的公司，并以合理的成本完成它。该技术不仅加快了流程，而且大大降低了成本。
本地化技术有局限性吗？
由于本地化的本质，技术将在一段时间内受到限制。将文化背景编程成机器学习算法并不容易理解社会是如何工作的。这些微妙而不那么微妙的方面只能被人类观察和包含在本地化中。然而，该技术为人类提供了比以前更准确的网站定位工具。
随着新兴技术的出现，本地化的翻译变得非常精致。然而，对于公司来说，员工校对本地化网站并使用目标受众的样本进行测试仍然非常重要。在本地化方面，上下文似乎并不比翻译更重要。
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