一、能够处理的方面
1. 术语库
一些成熟的AI翻译公司会构建庞大的术语库。例如，在医学领域，像“hypertension（高血压）”、“cardiovascular disease（心血管疾病）”等术语可能已经被收录在术语库中。这些术语库可以是通用的多语言术语库，也可以是针对特定行业定制的。
2. 预训练模型
很多AI翻译模型是基于大量文本预训练的。如果预训练数据包含了专业领域的文本，那么模型在一定程度上能够学习到特殊术语的翻译。例如，在法律领域，如果预训练数据中有很多合同、法律条文等文本，模型就可能学会像“plaintiff（原告）”、“defendant（被告）”等术语的翻译。
二、存在的局限性
1. 新兴术语
对于一些新兴的专业术语，尤其是在快速发展的科技领域，如“quantum computing（量子计算）”中的一些新的概念性术语，AI翻译公司可能无法及时更新术语库或模型，从而导致翻译不准确。
2. 语境特异性
特殊术语在不同的语境下可能有不同的含义。例如，“bank”在金融领域是“银行”的意思，但在地理领域可能是“河岸”的意思。AI翻译公司可能难以准确判断语境，从而给出错误的翻译。
