项目接洽与需求分析
1. 客户需求收集
公司通过在线平台、电话或邮件等方式与客户沟通，了解客户需要翻译的文档、目标语言、期望的交付时间等基本信息。
2. 需求分析与评估
对项目进行详细分析，包括文档类型（如技术文档、法律文件、文学作品等）、内容复杂度、专业术语数量等，以确定项目难度和所需资源，制定合理的翻译计划。
预处理与数据准备
1. 文档预处理
对原始文档进行格式转换、去除无关信息、统一术语等预处理操作，确保文档的规范性和可读性。
2. 数据准备
根据项目需求，从已有的语料库中筛选相关数据，或者通过爬虫技术从互联网上获取新的数据，用于训练和优化翻译模型。
模型选择与训练
1. 选择合适的翻译模型
公司拥有多种翻译模型，如基于规则的翻译模型、统计机器翻译模型和神经网络翻译模型等。根据项目具体需求选择最合适的模型，近年来基于深度学习的神经网络翻译模型因其出色表现而广受欢迎。
2. 模型训练与优化
使用准备好的数据进行模型训练，训练过程包括数据清洗、特征提取、模型参数调整等步骤，通过不断迭代和优化提高模型的翻译准确率。
翻译与后处理
1. 自动翻译
将预处理后的文档输入到翻译系统中进行自动翻译，AI翻译系统根据训练好的模型将源语言文本转换为目标语言文本，这一过程通常在几分钟内即可完成。
2. 后处理与校对
翻译后的文档需要进行后处理和校对。后处理包括语法检查、术语一致性检查、格式调整等。校对由专业翻译人员进行，他们对翻译结果进行细致审核和修改，确保最终翻译质量。
质量评估与反馈
1. 质量评估
对翻译结果进行质量评估，检查是否存在错误或不自然的表达，确保翻译质量符合客户要求。
