机器翻译 (MT) 是一个自动化过程，其中文本段落由 MT 引擎翻译。在本地化工作流程中，MT 通常用于预翻译未被翻译记忆库 (TM) 匹配的内容，帮助减少人工翻译工作量并加快翻译工作流程。
MT 通常与人工审查、译后编辑或自动化的 AI 辅助工作流程结合使用，以提高翻译效率和一致性。
在 Phrase Platform 中，MT 主要通过 Phrase Language AI 提供。
机器翻译架构在 Phrase 中
Phrase Platform 中的 MT 通过 Phrase Language AI 进行协调。Phrase Language AI 作为中央 MT 层，连接 Phrase 产品与不同的 MT 引擎。
当在 Phrase 产品中请求翻译时，请求会发送到 Phrase Language AI。根据配置和 MT 配置文件，Phrase Language AI 要么使用自动选择选择最合适的 MT 引擎（当多个引擎可用时），要么使用配置文件中的预定义引擎。
MT 可以在多个 Phrase 产品中使用：
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Phrase TMS，用于企业本地化工作流程和机器翻译后期编辑
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Phrase Strings，用于软件和 UI 本地化
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Phrase Portal，一个自助工具，允许非本地化团队使用公司配置的 MT 翻译文本或文件
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Phrase Studio，用于音频转录、配音和视频字幕本地化
Phrase Language AI 可以与以下内容一起使用：
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本地 MT 引擎
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通过 API 密钥集成的生态系统 MT 引擎
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在 Phrase Custom AI 中训练的自定义 MT 引擎，并部署到 Phrase Language AI
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通过自带引擎 (BYO Engine) 功能连接的自定义 MT 引擎或内部 AI 模型
MT配置文件和引擎选择逻辑在Phrase Language AI中管理。
当内容在Phrase平台中被翻译时，多种语言资源可以为生成翻译建议做出贡献。这些资源通常按顺序交互，以实现翻译的自动化，同时保持一致性和术语控制。
在许多本地化工作流中，任何附加的翻译记忆库（TM）首先会被检查，以确定内容是否已经被翻译。如果找到合适的匹配，现有的翻译可以被重用或建议。
如果没有合适的TM匹配可用，系统可能会使用MT生成翻译。MT请求通过Phrase Language AI处理，该系统协调已配置的MT引擎的使用。
术语资源也可以影响MT过程：
根据Phrase产品和工作流配置，这些资源之间的确切交互可能会有所不同。
下图展示了TM、MT和术语资源可能交互的概念示例。