2. Aprendizaje automático: El aprendizaje automático se refiere al uso de datos y algoritmos para entrenar modelos informáticos para lograr funciones de aprendizaje y predicción autónomas. En traducción y búsqueda, el aprendizaje automático se utiliza ampliamente en el entrenamiento de modelos, la extracción de características y los algoritmos de optimización. Por ejemplo, la tecnología de aprendizaje automático se puede utilizar para crear modelos de redes neuronales para lograr resultados de traducción más precisos y fluidos; los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para analizar y extraer grandes cantidades de datos de búsqueda para optimizar las clasificaciones de los motores de búsqueda y las estrategias de recomendación.
3. Tecnología de base de datos: la tecnología de base de datos se refiere a un conjunto de tecnologías para almacenar, administrar y recuperar datos, incluida la estructura de datos, el formato de almacenamiento y el lenguaje de consulta. En traducción y búsqueda, la tecnología de bases de datos se usa ampliamente para almacenar y administrar grandes corpus de traducción y bases de datos de índices de búsqueda para recuperar y comparar rápidamente la información de texto correspondiente. Al mismo tiempo, la base de datos también puede admitir varios métodos de consulta, como la búsqueda de texto completo y la búsqueda de palabras clave, lo que hace que la experiencia de búsqueda sea más rica y conveniente.