18 个开源的项目本地化翻译工具 ============================================================ > 本地化Localization（L10N）在适应项目方面为世界各地的用户发挥着关键作用。 ![18 个本地化您项目的开源翻译工具](https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/people_remote_teams_world.png?itok=_9DCHEel "18 open source translation tools to localize your project") 本地化在定制开源项目以适应世界各地用户的需求方面发挥着核心作用。 除了代码之外，语言翻译也是世界各地人们贡献和参与开源项目的主要方式之一。 有专门针对语言服务行业特有的工具（听到这件事是不是很惊讶？），这使得高品质的本地化过程可以很顺畅。 本地化工具的类别包括: * 计算机辅助翻译工具（CAT） * 机器翻译引擎（MT） * 翻译管理系统（TMS） * 术语管理工具 * 本地化自动化工具 这些工具的专有版本可能相当昂贵。一个 SDL Trados Studio （领先的 CAT 工具）的许可证可能要花费数千欧元，即使这样，它只能一个人使用，并且定制功能也是有限的（注意，它们的费用也很高）。开源项目希望本地化到多种语言，简化本地化过程，所以希望找到开源工具来节省资金，并可以通过定制获得所需的灵活性。我对许多开源本地化工具项目进行了深入的调查，以帮助您决定使用什么。 ### 计算机辅助翻译工具（CAT） ![OmegaT CAT 工具](https://opensource.com/sites/default/files/u128651/omegat_cat.png "OmegaT CAT tool") *OmegaT CAT 工具。在这里您可以发现翻译记忆（模糊匹配）和术语回顾（术语表）特性。OmegaT 在 GPL v3 许可证之下发布。* CAT 工具是语言服务行业的主要工具。 顾名思义，CAT 工具可以帮助翻译人员尽快完成翻译、双语审查和单语审查的任务，并通过重用翻译内容（也称为翻译记忆），达到尽可能高的一致性。 翻译记忆translation memory和术语回忆terminology recall是 CAT 工具的两个主要特性。它们能够使译者在新项目中重用以前项目中翻译的内容。这使得他们可以在较短的时间内翻译大量的文字，同时通过术语和风格的一致性保持较高水平的质量。这对于本地化特别方便，因为许多软件和 web UI 中的文本在平台和应用程序中通常是相同的。 尽管 CAT 工具是独立的软件，但需要翻译人员在本地使用它们并合并到中央存储库。 **可用工具：** * [OmegaT][7] * [OmegaT+][8] * [OpenTM2][9] * [Anaphraseus][10] * [字幕翻译器][11] ### 机器翻译引擎（MT） ![apertium_screenshot.png](https://opensource.com/sites/default/files/images/life-uploads/apertium_screenshot.png) 机器翻译引擎自动将文本从一种语言翻译到另一种语言。机器翻译引擎被分成三种主要的方法：基于规则、统计式和神经网络式（这是新技术）。最广泛的机器翻译引擎方法是统计式，简而言之，通过使用 [_n_-gram 模型][29] 对带注释的双语语料库数据进行统计分析，得出关于两种语言之间的相互关联性。当将新的源语言短语引入到引擎进行翻译时，它会在其分析的语料库数据中查找与目标语言产生统计相关的对等物。机器翻译引擎可以作为翻译人员的生产力辅助工具，将他们的主要任务从将源文本转换为目标文本，改变为对机器翻译引擎的目标语言输出结果的后期编辑。我不建议在本地化工作中使用原始的机器翻译引擎输出结果，但是如果您的社区接受了后期编辑的培训，那么机器翻译引擎可以成为一个有用的工具，帮助他们做出大量的贡献。 **可用工具：** * [Apertium][12] * [Moses][13] ### 翻译管理系统（TMS） ![Mozilla 的 Pontoon 翻译管理系统用户界面](https://opensource.com/sites/default/files/u128651/mozilla_pontoon.png "Mozilla's Pontoon translation management system user interface") *如上是 Mozilla 的 Pontoon 翻译管理系统用户界面。使用所见即所得编辑方式，您可以在上下文根据语境翻译内容，在翻译的同时保证质量。 Pontoon 在 BSD 3 句版许可证（新款或修订版）之下发布。* 翻译管理系统工具是基于 web 的平台，允许您管理本地化项目，并使翻译人员和审阅人员能够做他们最擅长的事情。 大多数翻译管理系统工具旨在通过包括版本控制系统（VCS）集成、云服务集成、项目报告以及标准的翻译记忆和术语回忆功能，实现本地化过程中的许多手工部分的自动化。这些工具最适合于社区本地化或翻译项目，因为它们允许大量的翻译人员和审阅人员为一个项目做出贡献。一些人还使用所见即所得编辑器为他们的翻译者提供翻译语境。这种增加的语境可以提高翻译的准确性，减少译者在用户界面里翻译和审查翻译之间需要等待的时间。 **可用工具：** * [Pontoon][14] * [Pootle][15] * [Weblate][16] * [Translate5][17] * [GlobalSight][18] * [Zanata][19] * [Jabylon][20] ### 术语管理工具 ![杨百翰大学的 BaseTerm 工具](https://opensource.com/sites/default/files/u128651/baseterm_term_entry_example.png "Brigham Young University's BaseTerm tool") *杨百翰大学 (Brigham Young University) 的 BaseTerm 工具显示了新术语条目的对话窗口。 BaseTerm 在 Eclipse 公共许可证之下发布。* 术语管理工具为您提供 GUI 来创建术语资源（称为术语库）以添加语境并确保翻译的一致性。这些资源在帮助翻译人员的翻译过程中用于 CAT 工具和 TMS 平台。 对于一个术语基于语境可以是名词或动词的语言，术语管理工具允许您添加标记其词性、方言、单语定义以及上下文线索的术语元数据。 术语管理通常是本地化过程中使用不多的部分，但也是同样重要的部分。 在开源软件和专有软件的生态系统中，只有少量的可选产品。 **查看工具** * [BaseTerm][21] * [Terminator][22] ### 自动本地化工具 ![Okapi 框架的 Ratel 和 Rainbow 组件](https://opensource.com/sites/default/files/u128651/okapi_framework.jpg "Ratel and Rainbow components of the Okapi Framework") *Okapi 框架的 Ratel 和 Rainbow 组件。 图片由 Okapi 框架提供。Okapi 框架在 Apache 许可证 2.0 之下发布。* 自动本地化工具便于您处理本地化数据。这可以包括文本提取、文件格式转换、标记化、VCS 同步、术语提取、预翻译和对通用的本地化标准文件格式的各种质量检查。在一些工具套件中，如 Okapi 框架，您可以创建用于执行各种本地化任务的自动化流程。这对于各种情况都非常有用，但是它们的主要功能是通过自动化许多任务来节省时间。它们还可以让你更接近一个根据连续的本地化流程。 **查看工具** * [Okapi Framework][23] * [Mojito][24] ### 为什么开源是关键 本地化在开源时是最强力有效的。 这些工具应该让您和您的社区能够将您的项目本地化为尽可能多的语言。 想了解更多吗? 看看这些附加资源： * [自由/开源的机器翻译软件][25] 列表 * _[开放翻译工具][5]_  电子书 （题图： opensource.com） -------------------------------------------------------------------------------- 作者简介： Jeff Beatty - Jeff Beatty 是 Mozilla 公司本地化的负责人， Mozilla 是流行的开源 web 浏览器 Firefox 的制造商。 他拥有利默里克大学（University of Limerick）多语言计算和本地化专业硕士学位。 Jeff 还在全球知名刊物中担任本地化专家，如《经济学人》 (The Economist)、《世界报》 (El Universal)、多语种杂志等。 Jeff 旨在展示 Mozilla 的本地化程序，创建颠覆性的开源翻译技术，并充当传播桥梁。 ----------- via: https://opensource.com/article/17/6/open-source-localization-tools 作者：[Jeff Beatty][a] 译者：[TimeBear](https://github.com/TimeBear) 校对：[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出 [a]:https://opensource.com/users/guerojeff [1]:https://opensource.com/file/357341 [2]:https://opensource.com/file/357331 [3]:https://opensource.com/file/357326 [4]:https://opensource.com/file/357336 [5]:https://booki.flossmanuals.net/open-translation-tools/index [6]:https://opensource.com/article/17/6/open-source-localization-tools?rate=QVxhNMYU2Rzrul0hmvzCTqOUinduQ8Au5L8sT8bVbFk [7]:http://www.omegat.org/ [8]:http://omegatplus.sourceforge.net/ [9]:http://opentm2.org/ [10]:http://anaphraseus.sourceforge.net/ [11]:http://www.mironto.sk/ [12]:http://www.apertium.org/ [13]:http://www.statmt.org/moses/ [14]:http://pontoon.mozilla.org/ [15]:http://pootle.translatehouse.org/ [16]:https://weblate.org/ [17]:http://translate5.net/ [18]:http://www.globalsight.com/ [19]:http://zanata.org/ [20]:http://jabylon.org/ [21]:http://certsoftadmin.byu.edu/baseterm/termbase/search_all [22]:https://github.com/translate/terminator [23]:http://okapiframework.org/ [24]:http://www.mojito.global/ [25]:http://fosmt.org/ [26]:https://www.openwest.org/custom/description.php?id=156 [27]:https://www.openwest.org/ [28]:https://opensource.com/user/143806/feed [29]:https://en.wikipedia.org/wiki/N-gram#n-gram_models [30]:https://opensource.com/users/guerojeff