# General Translation Knowledge Base: 什么是翻译记忆库？有了 AI 还需要它吗？ URL: https://generaltranslation.com/zh/kb/what-is-translation-memory.mdx Docs index: https://generaltranslation.com/llms.txt Description: 翻译记忆库（TM）是一个存储既往源文与译文片段对的数据库，翻译工具会在其中查找完全匹配、上下文匹配和模糊匹配。即便使用 AI，你仍然需要复用已批准的措辞，并将过往译文作为上下文。General Translation 会复用早期文件版本中匹配的译文并保留团队所做的修改，无需另外维护一套 TM。 Category: 翻译 Last updated: 2026-10-28 Authors: General Translation Team Published: 2026-10-28 翻译记忆库 (TM) 是一个由片段组成的数据库。片段通常是句子或 UI 字符串，每个片段都与其一种或多种语言的已批准译文一同存储。有新内容时，翻译工具会在 TM 中逐一查找每个片段：完全匹配的直接复用，相似的则作为建议提供给译者修改。AI 并没有让这项工作变得多余：你仍然需要复用已批准的措辞，并让重复文本保持一致。真正的变化在于近似匹配的用法：已批准的匹配项不仅能辅助译者修改，还能引导模型生成初稿。它们的价值有多大，取决于匹配项的质量、审校工作量、文本的重复程度，以及是否必须沿用已批准的措辞。 ## 翻译记忆库的工作原理 TM 的第一步是切分：工具将源内容拆分为翻译单元。对于普通文本，一个单元通常是一个句子；对于软件，[Microsoft 的全球化术语表](https://learn.microsoft.com/en-us/globalization/reference/glossary)指出，每个字符串资源就是一个单元。每个条目存储源片段、对应的译文以及元数据，例如日期、译者和上下文 (文件名、资源标识符或周边文本) 。 翻译新内容时，工具会针对每个片段查询 TM，并返回排好序的候选结果，每个候选结果都附带置信度分数，通常以百分比表示。接下来如何处理，取决于匹配类型： | 匹配类型 | 匹配内容 | 通常的处理方式 | | --------------- | --------------- | ---------------- | | 上下文匹配 (101%) | 片段及其相邻片段 | 直接复用，稍加检查 | | 完全匹配 (100%) | 片段文本相同，但上下文不同 | 复用后结合新上下文审校 | | 模糊匹配 (低于 100%) | 相似的片段；百分比反映相似程度 | 由译者修改已存储的译文 | | 重复 | 同一片段在当前任务中再次出现 | 只需翻译一次 | | 无匹配 | 没有高于工具截断阈值的结果 | 由人工、MT 或 AI 从头翻译 | [Phrase 的文档](https://support.phrase.com/hc/en-us/articles/9386879839900)将 101% 匹配定义为上下文匹配，即根据前后片段来判定；而 100% 匹配则是指源文本相同但上下文不同。之所以要做这种区分，是因为完全匹配也可能出错。文档编辑器工具栏上的 "Save" 和定价页面上的 "Save" 是同一个字符串，但在德语中，前者是 *speichern*，后者是 *sparen*。 模糊匹配则是"差一点就对上"的匹配。如果 TM 中存有 "Delete this file?" 及其德语译文，而新片段是 "Delete these files?"，工具会以较高的匹配率推荐已存储的译文，再由译者修正复数形式。 ## TMX：在工具之间迁移 TM 的格式 TMX (Translation Memory eXchange) 是一种 XML 标准，用于将 TM 从一个工具导出，再导入到另一个工具中。根据 [ETSI 规范](https://www.etsi.org/deliver/etsi_gs/LIS/001_099/002/01.04.02_60/gs_LIS002v010402p.pdf)的描述，它是在各类工具和翻译供应商之间交换 TM 数据的标准方式，能够做到关键数据几乎无损或完全无损。该格式源自 LISA 的 OSCAR 小组；2011 年 LISA 宣告破产后，ETSI 将 [TMX 1.4b](https://www.ttt.org/oscarStandards/tmx/tmx14b.html) 重新发布为 ETSI GS LIS 002。 TMX 文件开头是描述本次导出信息的 `
`，其后是由翻译单元 (``) 组成的 ``。每个翻译单元针对每种语言各包含一个变体 (``) ，文本则放在 `` 中： ```xml title="memory.tmx"
Settings form, primary button Save changes Änderungen speichern Enregistrer les modifications ``` 该文件可使用 `xmllint --dtdvalid` 依据 TMX 1.4 DTD 进行校验。该规范定义了两个级别：Level 1 仅包含纯文本；Level 2 则额外提供用于内联代码 (如粗体文本或占位符) 的标记，以便工具重建带格式的文档。至于文本如何切分为片段，相关规则则单独存放在 SRX (Segmentation Rules eXchange) 文件中。 TM 不同于词汇表。TM 存储的是完整片段；而词汇表 (又称术语库) 存储的是单个术语，例如产品名称以及绝不能翻译的词语。 (参见[在 AI 翻译中保持术语一致](/kb/ai-translation-glossary)。) ## 翻译记忆库存放在哪里，又如何影响费用 译者将 TM 保存在 CAT (计算机辅助翻译) 工具中，企业则将其保存在[翻译管理系统 (TMS) ](/kb/what-is-a-translation-management-system)中；TMS 会在编辑器中的每个片段旁显示 TM 匹配结果。如果你的 TM 由语言服务提供商保管，请在更换供应商之前要求对方导出 TMX 文件。 TM 还会直接影响账单。任务开始前，供应商的工具会将其与 TM 比对分析，统计各匹配类别的字数，每个类别按各自的费率计费，匹配字数的费率低于新字数。Phrase 将这种方式称为[净费率方案](https://support.phrase.com/hc/en-us/articles/5709665578908)：重复内容、上下文匹配、100% 匹配和模糊匹配各有对应费率，而匹配度低于 75% 的模糊匹配按新字数计算。TM 规模越大、质量越高，每次发布的计费字数就越少。 ## AI 如何改变翻译记忆库 当译文由模型起草时，TM 的职能有一部分变了，有一部分没变： * **模糊匹配和历史译文成为上下文。** 过去，模糊匹配只是供译者修改的起点。改由模型起草后，已批准的近似匹配还能引导生成：把相似的已批准翻译对作为示例放进模型的提示词即可。 * **完全复用依然重要。** 如果每次运行都重新翻译已批准的句子，就可能产生未经审校的新措辞。未更改的文本应沿用已批准的译文，只有新增或更改的文本才交给模型处理。 Moslem 等人在一篇 [EAMT 2023 论文](https://aclanthology.org/2023.eamt-1.22/)中发现，在提示词中加入示例翻译对，能让 LLM 在翻译新句子时适应特定领域的风格和术语。Lokalise 的[自定义 AI 配置](https://docs.lokalise.com/en/articles/11894216-ai-profiles)正是通过从翻译记忆库中检索来实现这一点，该功能仅在其 Advanced 和 Enterprise 方案中提供。 模型可以将检索到的译文与字符串所在的组件、字符串中的变量，以及开发者对其含义的备注结合起来。早在有人检查匹配之前，这些上下文就已决定了该用 *speichern* 还是 *sparen*。 (参见 [AI 翻译的准确度是否足以用于生产环境](/kb/is-ai-translation-accurate)。) | 方法 | 未更改的文本 | 新增或更改的文本 | 术语 | 适用场景 | | --------------------------------- | ----------- | -------------------- | --------------- | --------------- | | CAT 工具或 TMS 中的传统 TM | 完全匹配和上下文匹配 | 供译者使用的模糊匹配，或 MT | 独立的术语库 | 人工译者和供应商合同 | | 直接调用 LLM | 每次运行都重新翻译 | 仅凭字符串本身生成的流畅草稿 | 仅限你粘贴到每个提示词中的内容 | 一次性文本 | | 结合 TM 检索的 LLM | 取决于工具 | 以相似的已批准翻译对作为示例 | 词汇表加示例 | 单一领域内经过审校的大型语料库 | | 在构建中进行增量翻译 (General Translation) | 沿用早期版本的匹配译文 | 结合代码上下文、词汇表和风格规则的 AI | 共享词汇表 | 代码仓库中的产品 UI 和文档 | ## 你还需要翻译记忆库吗？ 如果翻译工作由人工译者或语言服务提供商完成，供应商合同按匹配类别计价，需要与供应商交换 TMX 文件，或者受监管的文本必须逐字复用已批准的句子，那么请保留传统的 TM。在这些情况下，TM 既是工作流的一环，也是合同的一部分。 如果你的流水线已经能为团队提供所需的复用、审校和可移植性，你可能就不需要单独的 TM：未改动的译文会被复用，团队的修改会被保留，词汇表会自动应用，译文也保存在你自己掌控的文件中。如果你在某个细分领域 (例如法律或医疗文本) 积累了大量经过审校的译文语料，可以加入检索，让模型将这些翻译对作为示例参考。 ## General Translation 如何实现复用 General Translation 不维护独立的翻译记忆库，也不支持模糊匹配或 TMX 导入，而是在翻译流水线内部实现翻译记忆库 (TM) 的功能： * **未更改的文本会被复用。** 默认情况下，General Translation 的 [`npx gt translate`](/docs/cli/reference/commands/translate) 只翻译源内容发生变化的部分，并且可以[复用同一文件早期版本中的匹配译文](/docs/cli/guides/generating-translations#retranslate)，而不仅限于最新版本。片段的源文本一旦变化，就会被重新翻译。`--force` 会重新翻译所有内容，覆盖现有译文和本地修改，并按新工作量计费。 * **分支和移动无需从头开始。** 启用[分支](/docs/cli/guides/branching#inheritance)后，功能分支会继承其基础分支的译文，因此共享内容不会被重复翻译或重复计费。[`npx gt upload`](/docs/cli/reference/commands/upload) 会识别仅移动位置、内容未变的文件，并保留其译文。 * **团队的修改会被保留。** 审校人员可在仪表板的 **译文** 页面编辑译文 (参见[审校译文](/docs/platform/dashboard/guides/reviewing-translations)) 。对已下载文件所做的修改可通过 [`npx gt save-local`](/docs/cli/reference/commands/save-local) 同步回平台，也可在每次运行前通过 `--save-local` 或 [`options.saveLocal`](/docs/cli/reference/config#save-local) 同步；此同步需主动启用。编辑后的译文会成为存储版本，此后的运行都会复用它，直到其源内容发生变化。 * **现有译文可一并导入。** [`npx gt upload`](/docs/cli/reference/commands/upload) 会将你的源文件及所有现有译文发送到平台，因此你手头已有的 JSON、PO、YAML 或 iOS 和 Android 字符串翻译文件会被直接导入，无需重新生成。 * **术语统一由词汇表管理。** [上下文分组](/docs/platform/dashboard/guides/defining-context-for-translations)包含用于管理术语的词汇表和用于控制语气的自定义提示词，可在分配给它的所有项目之间共享。词汇表支持导入 CSV、TSV、JSON 和文本格式，**Apply** 按钮可将选定的词汇表术语应用到现有译文中。 上下文来自代码，而非相邻片段。General Translation 的 [``](/docs/react/reference/components/t) 组件会将每个 JSX 块连同其元素结构和变量占位符一起发送，而其 [`context`](/docs/react/reference/components/t#context) 属性则可告诉模型你指的是哪个“Save”。若要更全面地权衡此工作流与 TMS 的取舍，请参阅 [General Translation 与 TMS 对比](/kb/general-translation-vs-tms)。 ## 常见问题 ### 翻译记忆库和词汇表是一回事吗？ 不是。TM 存储的是完整的片段及其译文，而词汇表存储的是单个术语 (例如产品名称) ，并为其规定必须采用的译法，或规定不予翻译。大多数工作流都需要两者兼用。 ### 什么是 101% 匹配？ 即上下文匹配：该片段与 TM 匹配，且其前后的片段也与 TM 匹配。它的级别高于 100% 匹配，后者仅文本匹配，上下文并不匹配。 ### 可以将 TMX 文件导入 General Translation 吗？ 不可以。你可以使用 [`npx gt upload`](/docs/cli/reference/commands/upload) 上传受支持格式的现有翻译后的文件，并从 CSV、TSV、JSON 或文本文件中将术语导入上下文分组。 ### AI 会让翻译记忆库过时吗？ 不会。AI 改变的是模糊匹配的用法：已批准的示例不仅能辅助人工编辑，还能引导 AI 生成译文。复用已批准的译文、保留团队的编辑成果，依然很重要。 ## 要点总结 * 翻译记忆库存储片段对，可返回上下文匹配 (101%) 、完全匹配 (100%) 和模糊匹配；TMX 是一种 XML 格式，用于在不同工具之间迁移翻译记忆库。 * 供应商按匹配类别分别计费，因此在人工翻译时，TM 能够减少计费字数。 * 即便由 AI 起草译文，TM 仍能保持已批准措辞的一致性，其近似匹配既可作为示例引导模型，也可辅助人工编辑。 * General Translation 不提供独立的 TM，也不支持 TMX 导入；它会复用文件早期版本中的匹配译文，保留团队所做的修改，并通过上下文组应用共享的词汇表。 ## Related questions - [什么是翻译管理系统（TMS）？](https://generaltranslation.com/zh/kb/what-is-a-translation-management-system.mdx): 翻译管理系统（TMS）是一种用于存储源内容及其译文、并运行翻译工作流的软件，涵盖翻译记忆库、词汇表、审校、机器翻译和集成等功能。其翻译记忆库通过精确匹配或模糊匹配复用以往的译文。常见的 TMS 有 Crowdin、Lokalise、Phrase、Smartling 和 Transifex。 - [如何在 AI 翻译中保持术语一致？](https://generaltranslation.com/zh/kb/ai-translation-glossary.mdx): 维护一份统一的词汇表来收录已批准的术语（包括无需翻译的名称），在每次翻译请求中都应用它，避免变量和代码被翻译，并对结果进行审校。General Translation 通过上下文组实现这一点：上下文组中的词汇表和自定义提示词会应用于其分配到的每个项目；对于始终不翻译的值，则可使用 Var 组件。 - [General Translation 与 TMS（Crowdin、Lokalise、Phrase）对比](https://generaltranslation.com/zh/kb/general-translation-vs-tms.mdx): 如果开发者希望译文生成、源自代码的上下文以及审校流程都与产品发布紧密衔接，请选择 General Translation。你可以保留现有的消息目录和渲染库，也可以直接编写内联 JSX，无需翻译键。TMS 适合以语言供应商、CAT 编辑器和 XLIFF 交换为核心的翻译项目，其集成可以自动完成文件传输。 - [AI 翻译的准确度足以用于生产环境应用吗？](https://generaltranslation.com/zh/kb/is-ai-translation-accurate.mdx): 对于使用广泛的语言，通常可以，但前提是它要先通过针对你自己的语言、UI 字符串和高风险内容的评估。在 WMT25 中，Gemini 2.5 Pro 在 16 个语言对中有 10 个达到或超过了人工参考译文的水平，但文档级基准测试无法说明简短的界面字符串是否已经可以上线。 - [如何审阅和编辑译文？](https://generaltranslation.com/zh/kb/review-translations.mdx): 将每条译文与其源内容及其他区域设置的版本进行对比，修正读着别扭的地方。借助 General Translation，你可以在仪表板的翻译页面中编辑译文，并通过标签和评论跟踪审阅进度；其 AI 智能体 Locadex 下一次运行翻译时，会将这些修改纳入拉取请求。 ## Previous and next questions - Previous question: [什么是区域设置代码（例如 en-US 和 en-GB）？](https://generaltranslation.com/zh/kb/locale-codes.mdx) - Next question: [如何为 Next.js Pages Router 应用添加 i18n？](https://generaltranslation.com/zh/kb/add-i18n-to-nextjs-pages-router.mdx) ## Sitemap See the [Knowledge Base sitemap](https://generaltranslation.com/zh/kb/sitemap.md) for every article.