一、词汇频率分析
1. 识别高频词汇
对大量的源语言文本进行分析，确定其中出现频率较高的词汇。例如在商务翻译中，像“合同”（contract）、“协议”（agreement）、“条款”（clause）等词汇往往高频出现。对于这些高频词汇，翻译公司可以建立专门的优质翻译库，确保这些词汇的翻译准确性和一致性。
在不同领域，如医疗领域的“疾病”（disease）、“症状”（symptom）等高频词，也能通过这种方式优化翻译质量。
2. 低频词汇处理
对于低频词汇，即那些很少出现但可能在特定语境下非常关键的词汇。例如一些古老的文学作品中的生僻词或者特定地区的方言词汇。可以通过词汇分析标记出这些低频词汇，然后安排专业的语言学家或者领域专家进行精准翻译，避免机器翻译的不准确。
二、词汇语义分析
1. 多义词处理
很多词汇具有多种含义，如“bank”可以表示“银行”也可以表示“河岸”。通过对词汇所在的上下文进行语义分析，AI可以准确判断其含义。翻译公司可以利用大规模的语料库训练模型，让模型学习不同语境下多义词的正确翻译。例如，当“bank”与“money”（钱）同时出现时，更可能是“银行”的意思；当与“river”（河）同时出现时，就是“河岸”的意思。
2. 近义词辨析
分析词汇语义中的细微差别。例如“big”和“large”都表示“大”，但在某些语境下有区别。通过词汇分析，AI可以根据目标语言的习惯来选择更合适的翻译。在法语中，“grand”和“gros”都有“大”的意思，但“grand”更多用于形容规模、尺寸较大且带有一定的庄重感，而“gros”更多用于形容物体的体积或重量大。翻译公司可以利用这种语义分析来优化翻译结果，使其更符合目标语言的表达习惯。
三、词汇搭配分析
1. 固定搭配识别
不同语言中有许多固定搭配，如英语中的“make a decision”（做决定）。通过词汇分析，识别源语言中的固定搭配，然后在目标语言中找到对应的固定搭配。如果没有直接对应的固定搭配，则根据目标语言的语法和表达习惯进行合适的翻译。例如，在汉语中可能会说“做出决定”。
对于专业领域的固定搭配，如计算机领域的“data processing”（数据处理），准确识别并翻译这些固定搭配对于提高翻译质量至关重要。
2. 新搭配发现与处理
在不断发展的语言环境中，会出现新的词汇搭配。例如随着科技发展出现的“smartphone addiction”（智能手机成瘾）。翻译公司可以通过词汇分析及时发现这些新搭配，然后根据已有的词汇翻译知识和语言规则，为其提供准确的翻译，并将这些新搭配纳入到翻译知识库中，以便在后续翻译中能够快速准确地处理。
